前几天发布了一篇iOS开发之多表视图滑动切换示例(仿"头条"客户端)的博客,之所以写这篇博客,是因为一位iOS初学者提了一个问题,简单的写了个demo做了个示范,让其在基础上做扩展和改进。被CocoaChina中iOS模块所收录实在出乎我的意料,链接地址(http://www.cocoachina.com/ios/20150706/12370.html),在CocoaChina上看了下面的评论,Demo的问题确实有,优化和改进的空间也是蛮大的。首先内存问题是必须考虑的,不能把这么多的TabalView实
本篇 React native 库列表不是从网上随便找的, 这些是我在我的应用中亲自使用的库。 这些库功能可能跟其它库也有,但经过大量研究并在我的程序中尝试后,我选择了这些库。
在开发微信小游戏的过程中,开发者往往会遇到很多内存问题,如内存泄漏或者内存溢出等。对目前几款微信创意小游戏进行测试发现,微信小游戏运行时的异常Crash多是由于内存占用过多造成的。为了方便开发者调优小游戏内存,本文从开发、测试与现网不同阶段介绍我们常见的内存分析与调优工具。
在机器人、自动驾驶和虚拟/增强现实应用中,直接获取 3D 数据的传感器日趋普遍。由于深度信息可以消除 2D 图像中的大量分割不确定性(segmentation ambiguity),并提供重要的几何信息,因此具备直接处理 3D 数据的能力在这些应用中非常宝贵。但 3D 数据通常以点云的形式出现。点云通常由一组无排列顺序的 3D 点表示,每个点上具有或不具有附加特征(例如 RGB 信息)。由于点云的无序特性,并且其排列方式不同于 2D 图像中的常规网格状像素点,传统的 CNN 很难处理这种无序输入。
YOLO(You Only Look Once)是一种流行的目标检测算法,由Joseph Redmon等人开发。 YOLO算法的第三个版本(YOLO v3)提供了更高的准确性和更快的速度。然而,有时在运行YOLO v3算法时,可能会遇到一个常见的错误“Fatal: Memory allocation failure”,这表明内存分配失败。
内存问题往往是线上环境最容易导致的问题,因为其实对于程序来说,内存总是不够用的。而大多数我们在线上遇到的问题总是一个叫 OOM 的,导致这个问题的原因也有很多,今天我们就来看看,如何在线上定位或者排查这样的问题。
来自五个不同国家政府的网络安全机构去年 12 月呼吁开发人员使用内存安全的编程语言。你准备好了吗?
Chrome 浏览器最近推出了悬停卡,可以显示每个打开的标签页的内存使用情况。当你将鼠标悬停在某个标签页上时,弹出窗口将显示该标签页的内存使用情况,以及 Chrome 浏览器的内存保护器功能是否冻结了该标签页以节省内存。
记得在大学的刚开始学习C/C++的时候,对于内存问题一点也没有关心过,其实也是关心比较少,知道后来才慢慢注意起来,当时排查是否有内存泄漏全靠手,去看看malloc和free或者new和delete是否对应起来,这也是一种比较简单的查询是否有内存泄漏的办法,后来老师提供了一种用程序来检测是否有内存泄漏,其实就是重载new和delete的方法。
上一周我有幸观看了高级架构师李国讲师的直播,内容是关于 Java 内存问题排查和解决。
本文分享最近 arxiv 论文 MedSyn: Text-guided Anatomy-aware Synthesis of High-Fidelity 3D CT Images,介绍通过临床诊断报告来生成对应的 3D 肺部 CT 医学图像。
Django 作为 Python著名的Web框架,相信很多人都在用,自己工作中也有项目项目在用,而在最近几天的使用中发现,部署Django程序的服务器出现了内存问题,现象就是运行一段时间之后,内存占用非常高,最终会把服务器的内存耗尽,对于Python项目出现内存问题,自己之前处理过一次,所以并没有第一次解决时的慌张,自己之前把解决方法也整理了博客:https://www.cnblogs.com/zhaof/p/10031945.html
从小我就对Java有着深厚的感情,算下来有几十年的Java经验了。当年的Java还是Sun公司的,我有着多年的Servlet经验,CURD经验,在现在已经被自我革新,转而研究人生的哲学。罢了,不吹了。本文是关于Java故障排查的,属上篇。
前面一篇文件 https://blog.csdn.net/zhanggqianglovec/article/details/103344658 讲述了如果将多个影像拼接为一个大的影像,本文将讲述 一些上面工具在使用过程中的问题及其优化 1. 问题出现: 首先直接说一下工具上的缺陷: 1.1 该工具依赖的是 x86库,包括opencv 2.4.3 ,cholmod 1.6.0 都是32位的,32和64都会影响工具在处理影像时的性能,比如在处理索尼相机的照片时,分辨率是 6000*4000,20多张照片,在处理到一半时会爆出 申请内存失败的情况。(本地环境为 i5处理器四核,16G内存),处理索尼相机时每张照片都会申请 6000*4000 字节内存块,直接内存爆出内存申请失败。 1.2 该工具迁移到其他机子上会出现不兼容的问题,应为opencv 底层设计到 GPU,CPU等指令,所以在其他机子上 运行,稍微大一点的图片 都会爆出 内存申请失败的问题。 2. 问题定位: 接下来说一下问题的定位 刚开始一直以为是内存的问题,因为在处理小一点的图片时,是没有问题的。在处理所以相机时才会出现;但是当迁移到其他机子上的时候,当地环境是 200G的内存,任然会报出 内存问题,这个就不是内存问题了。然后网上查询,大部分的解决思路 都是 32与64的不兼容。知其然不知其所以然,最后通过仔细的查看爆出来的原因,才豁然大悟,opencv底层调用到了cpu、gpu的指令,然后opencv对底层32/64的支持并不是很好,也就是说 在64环境下调用32 的指令,会出现不兼容的问题,从而导致频繁的爆出内存问题,到此为止,已经定位的差不多了,爆出内存问题只是表象,底层是msvcp.dll/msvcr.dll的执行。 3. 解决之道: 既然问题已经定位到,那么解决之道又是什么,毫无疑问:从底层实现对64的支持,不依赖32位的相关东西。说白了就一句话:重新编译mosaic的所有依赖库,全部换为 64版本 应该就能解决问题。 4. OpenCV 2.4.9 64位的编译 4.1 OpenCV下载: Opencv库的编译相对来说简单,通过Cmake直接可编译,问题是Opencv的源码获取比较麻烦,通过github获取,在git下载过程中时常会出现git下载失败,原因是github连接到了外网,会有网路断开等情况,所以通过github上查找 opencv来下载 还是比较麻烦的,需要多试几次。好在opencv2.4.9 有可执行程序,直接安装 opencv2.4.9 即可安装 他的源码,这个比较好,一下子全部搞定。 4.2 OpenCV工程生成: 在选择 Visual Studio 编译版本的时候需要注意下,Opencv 有区分 X86,X64 和 IA及RAM的编译,这个需要根据自己的情况进行选择,64位环境下一定选择 X64,因为我用的时候 Visual Studio 2010,所以我选择的是 Visual Studio 2010 X64版本,然后点集 Configure,Generate,OpenProject 即可在 Visual Studio 2010中 打开 Opencv 的工程。 4.3 OpenCV 工程编译: OpenCV 工程打开后,找到 ALL_BUILD工程,选择Debug/Release版本,右键build,这个工程只会生成对应的lib库和dll库,并不会生成头文件。 INSTALL工程,该工程首先会执行ALL_BUILD工程,然后复制相关库(lib/dll)到install下的 lib目录和bin目录,复制指定头文件到 include目录,这个工程满足要求,右键 build ,工程执行完毕后会在install目录下生成include目录,bin目录和lib目录。 4.4 Opencv编译完成 5. Cholmod 3.1.0 64位的编译 5.1 Cholmod的获取 网上关于Cholmod的讲解很少,在网上找了很久,找到了SuiteSparse这个产品,SuiteSparse是一个产品套件,里面包含了很多图像相关的处理库,Cholmod只是其中的一部分,而且SuiteSparse目前代码都是针对Linux下的开发,没有针对Windows做 相关的操作,源码目录下不存在cmaketext.txt 文件,不能在windows下直接编译。难道要全部
本文是 Android Studio 4.1 中 Profiler 有哪些新增特性 的第二部分。之前的文章侧重于介绍 Android Studio 中 System Trace 的新增功能。
jps等工具都是对tools.jar类的包装,使用起来方便简单.在下边的故障排查中会用到我们这里提到的工具,大家平时应该熟记于心.
本篇是 Android 内存优化的进阶篇,难度可以说达到了炼狱级别,建议对内存优化不是非常熟悉的仔细看看前篇文章: Android性能优化之内存优化,其中详细分析了以下几大模块:
CPU 和GPU 关于绘图和动画有两种处理方式CPU(中央处理器)和GPU(图形处理器),CPU的工作都在软件层面,而GPU的在硬件层面。 总的来说,可以使用CPU做任何事情,但是对于图像的处理,通常GPU会更快,因为GPU使用图像对高度并行的浮点运算做了优化,所以,我们想尽可能的把屏幕渲染的工作交给硬件去处理,而问题在于GPU并没有无限制处理的性能,一旦资源用尽,即使CPU并没有完全占用,GPU性能还是会下降。 所以,目前大多的性能优化都是关于智能利用GPU和CPU,平衡它们之间工作负载。 Xcode
避免因不正确使用内存 & 缺乏管理,从而出现 内存泄露(ML)、内存溢出(OOM)、内存空间占用过大 等问题,最终导致应用程序崩溃(Crash)
Android内存性能测试 活动时间:2016年10月31日 QQ群视频交流 活动介绍:TMQ在线沙龙第十一期分享 本次分享的主题是老司机给大家分享android内存性能测试。 共有104位测试小伙伴报名参加活动,在线观看视频人数52人~想知道活动分享了啥吗?往下看吧! 活动嘉宾 嘉宾简介 张志伟,腾讯高级测试工程师,目前负责手机管家的性能测试及优化。有多年的前后台性能测试经验。 分享主题 Andriod内存问题 用数据说话 多进程及共享内存 内存碎片地图自动化测试实战 dalvik other和
导语:定位爆内存crash原因—iOS App性能中影响各位开发友人发量的重要问题,我们通过对QAPM上报的一例sigkill有效个例的分析,为大家提供一些思路。
为了帮助你快速的获取信息,这个文档被纳入成instrument特别被关注的一个部分
组件介绍 在iOS App中,有两种闪退是让人深恶痛绝的,一种是异常退出,另外一种是爆内存杀进程。前者已经有完备的工具协助定位分析,而后者却一直是业界的难以治愈的毒瘤。你是否遇到过线上App因为爆内存导致频繁闪退却又无法获得堆栈信息进行有效定位的困境?你是否费劲心思拿到JestsamEvent文件(系统爆内存日志)却依然束手无策?本文将介绍一款IOS爆内存分析利器,它可以以极其微小的代价让藏匿极深的爆内存罪魁祸首无处遁形——OOMDetector。 OOMDetector是手Q自研的IOS内存监控组件,腾讯
1 为什么要进行性能优化 1.1 哪些情况需要进行性能优化 其实关于性能优化的主题,网上已经讨论很多次,这里谈一下我的理解,那么其实核心就是2个点: 服务一直高负载,业务增长需要经常扩容 架构不能满足业务发展,需要重构,与此同时需要进行服务的压测&性能优化 1.2 性能优化的一般步骤 准备阶段:发现系统性能问题,明确优化方向 分析阶段:通过各种工具和手段,初步定位瓶颈点 调优阶段:根据定位到的瓶颈点,进行性能调优 测试阶段:实际验证调优效果,如果不能满足期望要求,那么可能需要重复2-3步骤(如果还不行可能
AI 科技评论按:如何有效处理大规模图像,对于推动人工智能研究与应用的发展而言至关重要。这也是为何 Facebook AI 选择创建并开源 PyTorch-BigGraph(PBG)的原因—— 一款更快、更轻易为大规模图像生成图嵌入的工具,特别针对那些模型对内存来说过大的多关系图嵌入(multi-relation graph embeddings)。 PBG 比起一般的嵌入软件,表现更快,同时能产出与先进模型相当的嵌入质量。有了这个新工具,任何人都能使用单个或多个并行机器迅速生成高质量的大规模图嵌入。雷锋网 AI 科技评论将开源博文编译如下。
内存问题在 C/C++ 程序中十分常见,比如缓冲区溢出,使用已经释放的堆内存,内存泄露等。
在调试软件时,工具非常重要。获取正确的工具,然后再调试时提取正确的信息。根据获取的正确的错误信息,可以找到问题的根源所在。找到问题根源所在,你就能够解决该错误了。
MySQL是一种关系型数据库管理系统,关系数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性。
meminfo的信息中各字段都是什么含义, 要理解各字段含义,我们才好进行内存的优化。
手机淘宝作为一个航母级的应用,承载了100多个业务方,部分是H5的形式接入,还有超过50个Native的业务方。为了规避安卓DEX65535的方法数限制以及各业务独立开发等需要,淘宝工程师门也是采用了多DEX(多Bundle)的开发形式,而且手淘作为一个以图片显示为重点的APP,在性能上不可避免的遇到了比较多的问题。
作为 Java 开发人员,我们熟悉我们的应用程序抛出 OutOfMemoryErrors 或我们的服务器监控工具抛出警报并抱怨 JVM 内存利用率高。
前言 内存问题是软件领域的经典问题,平时藏得很深,在出现问题之前没太多征兆。而一旦爆发问题,问题来源的多样、不易重现、现场信息少、难以定位等困难,就会让人头疼不已。 微信在过去 N 多的版本迭代中,经历了各式各样的内存问题,这些问题包括但不限于 Activity 的泄漏、Cursor 未关闭、线程的过度使用、无节制的创建缓存、以及某个 so 库悄无声息一点点的泄漏内存,等等。有些问题甚至曾倒逼着我们改变了微信的架构(2.x 时代 webview 内核泄露催生了微信多进程架构的改变)。时至今日微信依然偶尔
本文从腾讯游戏服务器性能测试的经历出发,对服务器性能测试的参考标准进行了介绍,并对常见问题进行了答疑和问题溯源!
关注了很多的公众号,大佬们的骚操作层出不穷,看的我跃跃欲试。也想整一下。跟在大佬们的后面好看风景(复现操作)。
系统的故障诊断是一个一步一步排除可能疑点最后找到问题所在的过程。今天测者和你一起学习JVM内存的故障排查方法。
当应用实现了新功能后,准备发布版本前,必须进行性能测试以确定没有性能问题,内存使用情况便是其中必须要测试的性能之一。由于内存组成的复杂性,并没有简单通用的方法能够发现所有的内存问题。有时候因为问题比较明显,就真的发现了问题,但是对于较为成熟的软件,并不是那么容易发现内存问题。现在从内存测试流程、内存测试方法、内存占用的评判建议三个方面总结如下,希望能提升内存测试的有效性。
做为一款专业的光线追踪与全域光渲染软件,KeyShot一直致力于让更多用户使用到更强大、更不可思议的新功能。万众期待的2023新版Keyshot也正式发布了,今天为大家分享10大新功能。
内存问题,脑瓜疼脑瓜疼。脑瓜疼的意思,就是脑袋运算空间太小,撑的疼。本篇是《荒岛余生》系列第三篇,让人脑瓜疼的内存篇。其余参见:
本文将带您了解一些良好的和内存相关的编码实践,以将内存错误保持在控制范围内。内存错误是 C 和 C++ 编程的祸根:它们很普遍,认识其严重性已有二十多年,但始终没有彻底解决,它们可能严重影响应用程序,并且很少有开发团队对其制定明确的管理计划。但好消息是,它们并不怎么神秘。 ▶ 引言 C 和 C++ 程序中的内存错误非常有害:它们很常见,并且可能导致严重的后果。来自计算机应急响应小组(请参见参考资料)和供应商的许多最严重的安全公告都是由简单的内存错误造成的。自从 70 年代末期以来,C 程序员就一直讨论此类错误,但其影响在至今年仍然很大。更糟的是,如果按我的思路考虑,当今的许多 C 和 C++ 程序员可能都会认为内存错误是不可控制而又神秘的顽症,它们只能纠正,无法预防。 但事实并非如此。本文将让您在短时间内理解与良好内存相关的编码的所有本质:
本文将带您了解一些良好的和内存相关的编码实践,以将内存错误保持在控制范围内。内存错误是 C 和 C++ 编程的祸根:它们很普遍,认识其严重性已有二十多年,但始终没有彻底解决,它们可能严重影响应用程序,并且很少有开发团队对其制定明确的管理计划。但好消息是,它们并不怎么神秘。
本文将带您了解一些良好的和内存相关的编码实践,以将内存错误保持在控制范围内。内存错误是 C 和 C++ 编程的祸根:它们很普遍,认识其严重性已有二十多年,但始终没有彻底解决,它们可能严重影响应用程序,并且很少有开发团队对其制定明确的管理计划。但好消息是,它们并不怎么神秘。 ▶ 引言
因为自动布局的原理是:通过创建一个与view绑定的对象engine,使用engine记录下来相关的约束信息,在布局计算的时候,带入相关参数计算出来frame.
在本篇文章中,笔者结合 GCeasy 工具将从以下 5 种 Java GC 图像形态简要为大家分享一些有趣的垃圾收集模式行为,以方便对 Java 虚拟机活动相关基础知识有所了解,为后续的性能调优做好理论准备。
导语 智能手机发展到今天已经有十几个年头,手机的软硬件都已经发生了翻天覆地的变化,特别是Android阵营,从一开始的一两百M到今天动辄4G,6G内存。然而大部分的开发者观看下自己的异常上报系统,还是会发现各种内存问题仍然层出不穷,各种OOM为crash率贡献不少。Android开发发展到今天也是已经比较成熟,各种新框架,新技术也是层出不穷,而内存优化一直都是Android开发过程一个不可避免的话题。 恰好最近做了内存优化相关的工作,这里也对Android内存优化相关的知识做下总结。 在开始文章之前推荐下公
最近想系统的学习一下Xcode的测试,然后找了网上的一些资料有没有系统的中文文档,找到的大多数是老狼翻译的那版,虽然翻译的很完整很好,但是这么多年Instruments已更新多版。所以只能去看英文了。准备留下翻译的痕迹在博客以便自己以后观看。
OOM 其实是Out Of Memory的简称,指的是在 iOS 设备上当前应用因为内存占用过高而被操作系统强制终止,在用户侧的感知就是 App 一瞬间的闪退,与普通的 Crash 没有明显差异。但是当我们在调试阶段遇到这种崩溃的时候,从设备设置->隐私->分析与改进中是找不到普通类型的崩溃日志,只能够找到Jetsam开头的日志,这种形式的日志其实就是 OOM 崩溃之后系统生成的一种专门反映内存异常问题的日志。那么下一个问题就来了,什么是Jetsam?
首先讲到VR,谈谈个人体会,半年前看到淘宝上的vr眼镜盒为了促销标题图片都是非常性感的,还有海量你懂得资源。到最近在淘宝搜索vr暴风魔镜都正规了,而且销售量庞大 还有新闻上很多vr的科技前沿资讯可以看出来。vr技术随时间的流逝正在日益发展成熟,就像曾经的诺基亚到安卓,苹果。可以说vr技术现在还未成熟,但是具有强大的潜力价值。 ----眼睛的呈像原理: 人眼视觉的立体感和空间的距离感时如何产生的? 人有两只眼睛看到的事物有叠加的部分,而角度又不完全相同。两眼得到的是有细微差别的不同图像,在大脑中得到的图像就
在日常的 Java 虚拟机进行监控的时候,我们往往会观测到各种各样的图形,无论是基于 JDK 自带的 Jconsole、Jvisualvm、JMC 还是第三方工具或插件,例如,Jprofiler 、GCeasy 等。基于对垃圾收集模式的监测,我们可以实时观摩应用程序的健康状态和性能特征,以方便为后续的性能调优提供数据参考。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云