题目 通过让游戏角色自动寻找迷宫出口,走出迷宫,来练习C++面向对象之封装的基础知识。迷宫图如下所示,其中X表示墙。 1、程序分析 走出去的原理:遵循右手规则或左手规则。右手扶墙走,就
题目: 通过让游戏角色自动寻找迷宫出口,走出迷宫,来练习C++面向对象之封装的基础知识。迷宫图如下所示,其中X表示墙。
其中,手动for循环我最常用,apply系列半吊子,purrr函数一窍不通,所以要学习一下。
任何进程都与文件关联;我们会用到lsof工具(list opened files),作用是列举系统中已经被打开的文件。在linux环境中,任何事物都是文件,设备是文件,目录是文件,甚至sockets也是文件。用好lsof命令,对日常的linux管理非常有帮助
其实map 除了对向量有用,也可以作用于数据框或矩阵类型,相当于把其中的每一列作为一个单独的元素来看,有点像按列的apply:
核心软件包是ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr和forcats,它们提供了建模、转换和可视化数据的功能。
purrr中有多个迭代函数,可以用于快速解决循环迭代的问题,purrr中常用的迭代函数有map、map2、walk、reduce等等。
前面的文章中说道NTM可以追踪到堆内内存、code区域、通过unsafe.allocateMemory和DirectByteBuffer申请的内存。
除了函数,减少重复代码的另一种工具是迭代,它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理,比如对多个列或多个数据集进行同样的操作。
序言 这篇博客主要是想记录一下关于 opencv 这个库的一些学习心得,并穿插一些图像处理的基本知识。 分析基于 opencv 4.5.1,其他版本可能会存在一些接口的变动,还请注意。 准备 首先是 opencv 的安装。对于 python 版的 opencv,可以直接使用 pip install 进行安装。对于 C++ 版则可以自己下载源码进行编译与安装。这里介绍在 ubuntu 下如何编译源码:
pmap(process memory map)命令用于查看进程的内存映射,即进程的内存地址空间。
名称: pmap - report memory map of a process(查看进程的内存映像信息)pmap命令用于报告进程的内存映射关系,是Linux调试及运维一个很好的工具。 用法 pmap [ -x | -d ] [ -q ] pids... pmap -V 选项含义 -x extended Show the extended format. 显示扩展格式 -d device Show the device format. 显示设备格式 -q quiet Do not display some header/footer lines. 不显示头尾行 -V show version Displays version of program. 显示版本 扩展格式和设备格式域: Address: start address of map 映像起始地址 Kbytes: size of map in kilobytes 映像大小 RSS: resident set size in kilobytes 驻留集大小 Dirty: dirty pages (both shared and private) in kilobytes 脏页大小 Mode: permissions on map 映像权限: r=read, w=write, x=execute, s=shared, p=private (copy on write) Mapping: file backing the map , or '[ anon ]' for allocated memory, or '[ stack ]' for the program stack. 映像支持文件,[anon]为已分配内存 [stack]为程序堆栈 Offset: offset into the file 文件偏移 Device: device name (major:minor) 设备名 举例: 查看进程1的设备格式 [root@C44 ~]# pmap -d 1 1: init [5] Address Kbytes Mode Offset Device Mapping 00934000 88 r-x-- 0000000000000000 008:00005 ld-2.3.4.so 0094a000 4 r---- 0000000000015000 008:00005 ld-2.3.4.so 0094b000 4 rw--- 0000000000016000 008:00005 ld-2.3.4.so 0094e000 1188 r-x-- 0000000000000000 008:00005 libc-2.3.4.so 00a77000 8 r---- 0000000000129000 008:00005 libc-2.3.4.so 00a79000 8 rw--- 000000000012b000 008:00005 libc-2.3.4.so 00a7b000 8 rw--- 0000000000a7b000 000:00000 [ anon ] 00a85000 52 r-x-- 0000000000000000 008:00005 libsepol.so.1 00a92000 4 rw--- 000000000000c000 008:00005 libsepol.so.1 00a93000 32 rw--- 0000000000a93000 000:00000 [ anon ] 00d9d000 52 r-x-- 0000000000000000 008:00005 libselinux.so.1 00daa000 4 rw--- 000000000000d000 008:00005 libselinux.so.1 08048000 28 r-x-- 0000000000000000 008:00005 init 0804f000 4 rw--- 0000000000007000 008:00005 init 084e
mapped 表示该进程映射的虚拟地址空间大小,也就是该进程预先分配的虚拟内存大小,即ps出的vsz
(2018.6.6,自动迁移到腾讯云技术社区后重新排版。。。。。。。。。。。。。。。。。)
分析问题初步推断有两种情况:参数配置不当内存泄漏关于参数配置不当,我分析完各种buffer,cache参数配置后没有发现异常或特别严重的错误,于是尝试从内存泄漏的角度来寻找突破口----分析工具pmap : 用来生成一个进程的内存使用报表The pmap command reports the memory map of a process or processes.pt-config-diff : 用来比较Mysql 配置文件的差异pt-config-diff diffs MySQL configurat
通过前两篇文章(系统调用mmap的内核实现分析,Linux下Page Fault的处理流程)我们可以知道,虚拟内存是在我们向操作系统申请内存(比如malloc或mmap)时分配的,而物理内存是在我们使用(比如读或写)虚拟内存时通过page fault分配的。
执行该程序,输出mmap方法返回的内存地址,同时使用pmap命令输出该程序执行mmap之前以及之后的内存使用情况。
在创建到32745个线程时,pthread框架报告没有资源创建新线程了,这个是框架自己对于内存使用的显示。
这里是我实现的完整代码仓库,也包含其他笔记等等:https://github.com/yunwei37/6.828-2018-labs
任何进程都与文件关联;我们会用到lsof工具(list opened files),作用是列举系统中已经被打开的文件。在linux环境中,任何事物都是文件,设备是文件,目录是文件,甚至sockets也是文件。用好lsof命令,对日常的linux管理非常有帮助。
valgrind是个开源的工具,可以用来检查内存泄露等,全志平台上有移植,官网地址:
这个类收集一组无参数信号,并使用与发送信号的对象对应的整数、字符串或小部件参数重新发出它们。
人工势场法是一种原理比较简单的移动机器人路径规划算法,它将目标点位置视做势能最低点,将地图中的障碍物视为势能高点,计算整个已知地图的势场图,然后理想情况下,机器人就像一个滚落的小球,自动避开各个障碍物滚向目标点。
Jax 是谷歌开源的一个科学计算库,能对 Python 程序与 NumPy 运算执行自动微分,而且能够在 GPU 和 TPU 上运行,具有很高的性能。基于 Jax 已有很多优秀的开源项目,如 Trax 等。近日,DeepMind 开源了两个基于 Jax 的新机器学习库,分别是 Haiku 和 RLax,它们都有着各自的特色,对于丰富深度学习社区框架、提升研究者和开发者的使用体验有着不小的意义。
上面这种方法虽然很方便,但我们有可能想在不同的亚组中用不同的统计方法,这个时候可以利用purr包进行批量绘制
给定两个字符串 s 和 p,找到 s 中所有 p 的「异位词」的子串,返回这些子串的起始索引。不考虑答案输出的顺序。
给定一个字符串 s 和一个非空字符串 p,找到 s 中所有是 p 的字母异位词的子串,返回这些子串的起始索引。
1.free:查看内存占用情况,会直接返回,常用参数 -M、-G 是以MB或GB为单位返回结果。
本文提供了一种轻巧的内存泄漏测试方法及其python实现,该方法在Lenovo Bamboo系统的验收测试活动中得到过诸多检验,是一种易用有效的内存泄漏测试方法。
一个组别如果分别在多个时间点被采集数据,这种情况就归属于重复测量设计,就不能采用ggbetweenstats了,因为已经违反了独立性的原则。
函数式语言在深度学习领域应用很广泛,因为函数式与深度学习模型的契合度很高,The Beauty of Functional Languages in Deep Learning — Clojure and Haskell 就很好的诠释了这个道理。
请实现一个 sum 函数,接收一个数组 arr 进行累加,并且只能使用add异步方法
游戏基本框架和之前的坦克大战类似,除了游戏逻辑其他源码基本都从坦克大战那直接拷来用的,逻辑比坦克大战简单很多,没有敌人AI,控制也只有上下左右四个,几个小时做完的比较简单,主要练下逻辑,也是感觉比较有意思。
在机器学习框架方面,JAX是一个新生事物——尽管Tensorflow的竞争对手从技术上讲已经在2018年后已经很完备,但直到最近JAX才开始在更广泛的机器学习研究社区中获得吸引力。
经常会有人问,作为前端,你在实际工作中用到过哪些算法,之前我回答是,树和位运算,而最近在学习网络模块,发现了和前端,起码是和网络相关的一种算法,那就是 滑动窗口;
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 在多线程设计中,许多人为了省事,会将对话框类或其它类的指针传给工作线程,而在工作线程中调用该类的成员函数或成员变量等等。 但是在Debug版本时,在某些情况下,特别是在工作线程中调用pWnd->UpdateData(FALSE)时,会出现错误。 这个错误的原因网上有许多地方讲到了,但是,令人失望的是,讲得好的没几篇,都是非要讲什么线程模块状态什么的,让人看得云里雾里(不过,说实话,也就是从这些文章中才知道是怎么回事的)。
内存是计算机中与CPU进行沟通的桥梁,用于暂时存放CPU中的运算数据。Linux 内核的内存管理机制设计得非常精妙,对于 Linux 内核的性能有很大影响。在早期的 Unix 系统中,fork 启动新进程时,由于从父进程往子进程复制内存信息需要消耗一定的时间,因此启动多个进程时存在性能瓶颈。现在的 Linux 内核则通过“写时复制(copy-on-write)”等机制提高了创建进程的效率;也正是因为这个原因,关于 Linux 内存分配、计算、空闲判断有一些特别的地方需要注意。
以map开头的一系列函数接受向量为输入,对向量的每个元素进行函数运算,再返回一个新的向量,这个新的向量的长度和原来的一样长,向量元素的名称也是一样的;输出向量的类型由map函数的后缀来表明:
随着网络的发展,互联网流量迅速增加,网络产生拥塞,延时增加,有时还会造成丢包,导致业务质量下降。当网络出现拥塞时,如何保证重要数据的带宽和实时性数据能够快速转发呢? QOS,服务质量。顾名思义,就是为了给现有的网络提供一个更好的性能,让各种网络应用更加顺畅的运作。当然了,如果你想让网络运作的更好,那你就得了解你自己的网络啊。看看这个网络中都运行着什么网络应用,且这些网络应用比较关心的网络因素有那些,比如网络延迟、抖动、丢包率等等因素。我们就是通过控制这些对网络应用有着关键作用的因素来调节网络的正常、高速运行的。可以这样说:QOS特性就是用来修理网络数据传输过程中的一些小瑕疵的特性。只要你把这个数据路径修理的足够光滑,在某种程度来说没有任何的阻碍了,那么数据跑起来就会相当的流畅,什么丢包啊,延迟啊,延迟抖动啊就都统统解决啦。速度和质量得到了双保障。当然了,我们得对症下药,知道问题出在了那里。并且,这样还不够,我们还要知道问题“可能”出在那里!这样的话,我们就会把这种数据传输过程中的一些不良的隐患全部消除掉了。 我们使用了QOS后,可以说是我们想让网络怎么地,网络就怎么地,完全处于你的控制中。不但实现了网络数据的流畅传输,并且对网络资源的使用也做到了精确的控制,不会浪费资源,也不会让资源出现极其紧张的局面,即使有可能出现紧张的局面,那么我们也有办法来预防这种情况的发生。废话了不少,这些都是使用QOS的好处。其实,仔细看看,也不是废话,其中也谈到了很多QOS的核心内容: 1、因为我们可以对各种网络应用做到了精确的控制使用资源,那么肯定就是对他们进行区别对待了,这也就是QOS中分类的概念啊。 2、上面说到的,修理数据传输路径上的小瑕疵,以求让数据传输的更流畅,这也就是后面我们将要降到的流量调节啊。 3、在最后面我们还提到了,出现资源紧张的局面,我们可以采取措施来搞定,这里也就说到了后面将要详细介绍的拥塞管理和拥塞避免。 QOS应用需求 1、网络拥塞 1)网络拥塞的产生 数据从高速端口进入设备,从低速端口转发出去。 流量汇聚,流量由多个端口进入设备,从一个端口转发出去,并且进入设备端口的速率之和大于转发接口的速率。 2)网络拥塞的影响 当网络出现拥塞时,可能对网络造成以下一些影响 报文传输延迟,延迟抖动和丢包率增加 由于过高的延迟和丢包导致报文重传,增加网络负担。 由于网络拥塞,报文重传导致网络的有效吞吐量降低。 3)网络拥塞的解决方法 在无法提高网络带宽的情况下,解决网络拥塞有效的方法是合理利用网络带宽,在网络发生拥塞时,根据业务的性质和需要使用QOS技术合理分配现有带宽,降低网络拥塞的影响。 QoS服务模型一共分为三种: 1、best-Effort service服务模型:它是一种单一的服务模型,也是最简单的服务模型,应用程序可以在任何时候发送任意数量的报文。网络尽最大可能发送这些报文,但是对于延时、可靠性不做保证,它是在互联网中默认的服务模型,其遵循先进先出的转发规则。 2、IntServ服务模型:IntServ服务模型在使用网络资源时,需要提前申请,申请的过程是通过RSVP(资源预留协议)完成的,应用程序会通过RSVP将需要的时延、带宽、丢包率等性能通知其他节点,这些节点收到资源预留请求后,会根据用户的合法性、资源使用情况来决定是否预留资源。 这个服务模型的扩展性很差,实施比较困难,并且RSVP存在一定缺陷,所以限制了它的广发应用。 3、Diffserv服务模型:它可以满足不同的QoS需求,与IntServ不同,它不需要预留资源,网络不需要为每个端到端的流量进行维护。Diffserv服务模型可以使用不同的方法来指定报文的QoS,如报文的优先级、MAC地址、源IP地址、目的IP地址等,网络可以通过这些信息来提供特定的服务(报文分类、流量整 形等)。 QoS的操作模型: QoS涉及四大组件:分类和标记、整 形和监管、拥塞避免和拥塞管理。QoS操作模型如下所示:
本篇文章是对linux下查看进程内存的使用情况进行了详细的分析介绍,需要的朋友参考下
有时候我们需要debug一些core文件或者程序,但是如果遇到STL容器,p打印出的是一些红黑树或者原始的数据机构,这给我们调试带来不必要的麻烦。
MySQL使用内存上升90%!在运维过程中50%的几率,会碰到这样的问题。算是比较普遍的现象。
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