数据科学博客 Dataquest.io 发布了一篇关于如何优化 pandas 内存占用的教程：仅需进行简单的数据类型转换，就能够将一个棒球比赛数据集的内存占用减少了近 90%，机器之心对本教程进行了编译介绍...在这篇文章中，我们将了解 pandas 的内存使用，以及如何只需通过为列选择合适的数据类型就能将 dataframe 的内存占用减少近 90%。...因为每种数据类型都是分开存储的，所以我们将检查不同数据类型的内存使用情况。首先，我们先来看看各个数据类型的平均内存用量。...为了了解为什么我们可以使用这种类型来减少内存用量，让我们看看我们的 object 类型中每种类型的不同值的数量。...总结和下一步 我们已经了解了 pandas 使用不同数据类型的方法，然后我们使用这种知识将一个 pandas dataframe 的内存用量减少了近 90%，而且也仅使用了一些简单的技术： 将数值列向下转换成更高效的类型
Postgresql启动后申请两段内存，在启动时会判断系统支持情况，默认是使用mmap申请共享内存。...mmap申请匿名内存块，直接继承给子进程使用，头部放PGShmemHeader结构记录使用情况。...《Linux共享内存与子进程继承》 Postgresql的共享内存在9.2以后就是使用mmap申请的了，在少数情况下使用ipc的共享内存。...IPC的共享内存： 在当前例子中，IPC的共享内存只申请了一个PGShmemHeader的空间，没有其他空间可以使用。...在这个步骤前，直接使用ShmemAlloc申请共享内存，调整freeoffset位置 在这个步骤后，使用ShmemInitStruct申请共享内存，先在哈希表中创建一个索引条目，在使用ShmemAlloc
这几天自己线上的乞丐服务器遇到一个问题，io会瞬间飙升到很高很高，造成内存使用飙升。但是实际上并发量并不大（网络连接数）。知道是哪个进程造成的，但是确实排查代码中没有是么地方会有这么大的读写。...也不知道对方到底发的什么数据导致这么大的内存占用。 之前也处理过类似的问题。麻烦之处在于很好的定位问题，重现实际的操作。没办法，只能针对socket服务特定的端口进行抓包。...服务器问题，无非就是资源不合理的使用，造成服务器内存，cpu，io，流量等相关资源出现非常不正常的波动，资源使用率飙升。对于服务器性能问题的排查，没有其他比较好的办法，只能是通过重现复盘去改进。...特别是如果服务器上跑的东西比较多，一个个的排查相当痛苦。 出现问题，首先看日志。如果是线上的，先想办法恢复服务再排查。 看看登录日志，访问日志是否有异常，确定是否有人扫机器。
在 Red Hat Enterprise Linux 中，以下是设置合适的交换分区大小的规则：物理内存 交换分区（SWAP）<= 4g 至少 4G4~16G 至少 8G16G~64G 至少 16G64G...~256G 至少 32G例如我的linux vps 是2G内存 ，我给swap设置为了 4G图片
当处理的数据量级无需使用spark等工具，使用pandas同样能解决时，该如何提高效率呢？ 下面展示如何有效降低 pandas 的内存使用率，甚至降低90%的内存使用。...DataFrame.info 可以获得一些深度信息，比如数据大小，数据类型和使用内存等信息： 默认 pandas 为了节省时间会返回内存使用量的粗略值，为了获取精确值，传递 memory_usage...内存使用量为 861.8 MB。 因此我们能更好的理解减少内存的使用，下面看看pandas 是如何在内存中存储数据的。...使用 DataFrame.select_dtypes 只选择整型列，然后优化数据类型并对比内存使用量： # 计算内存使用量 def mem_usage(pandas_obj): if isinstance...总结 我们了解到 pandas 使用不同的数据类型存储数据。也是用了技巧有效的降低了内存占用量，而且降低了90%左右！！
这并不是一个全面的安全指南，但是它可以帮助你阻止几乎 90% 的流行后端攻击，如暴力破解登录尝试和 DDoS。 下面来介绍具体如何操作。 2....准备工作 需要一台 Linux 服务器 需要对命令行有一定的了解 做完上面的准备工作，我们进行下一步 3. 配置 SSH 密钥 要访问远程服务器，您必须使用密码或 SSH 密钥登录。...▐ 3.2 添加到服务器 使用以下命令将上面生成的公钥添加到服务器 ssh-copy-id username@remote_host 将 username 和 remote_host 替换成你自己服务器的真实用户名和服务器的...▐ 3.3 登录服务器 使用下面命令登录服务器 ssh username@remote_host 将 username 和 remote_host 替换成你自己服务器的真实用户名和服务器的IP地址，这一次不会提示输入密码...设置防火墙 防火墙可以设置服务器上特定端口的流量，我通常会使用 UFW 来设置。
return RetResult.success(systemInfoList); } 前端展示数据 本来想要找个轻量级的图表来绘制的，但是找来找去只有echarts可以使用...（js/EchartsMini.js） // 引入 echarts 核心模块，核心模块提供了 echarts 使用必须要的接口。...timeMarkInterval是存储定时器id的，在销毁之前释放定时器；physicMemory和heapMemory获取图表div节点，用于echarts节点获取；systemInfo则会存储定时从服务器拉取到的数据...由图可见我这个系统堆内存通常消耗不到一百兆，后续可以将堆内存设定的再小一些，以提供给其它服务使用。总体内存是稳定状态，达到一定值会自动回收垃圾，占用率不会逐步提高，是个可控的系统。...倘若jvm内存出现了溢出的情况也可以使用arthas将堆快照dump出来，结合jvisualvm来定位问题，这边暂且也没有遇到该问题，暂不做赘述。
java实现一个需求用到了jsch，发现服务器内存会被占满。...1052 79 14 707 495 Swap: 0 0 0 启动后内存一直下降...关闭java程序后，内存恢复。...0 518 1565 Swap: 0 0 0 所以java通过jsch sftp，是会占用服务器内存的...，所以连接使用后必须进行关闭！
早上到单位 发现服务器 mysql 服务器停了 然后起来了 查询日志 显示 内存满了 把mysql服务给杀了 linux 服务器如果 内存满了 会自动清理进程 防止服务器挂掉 选择的话 谁占的的内存大...就先杀谁 我的服务器里面 mysql服务占的内存是最大的 所以就把mysql就给杀了 image.png 然后 重启mysql 查询内存 image.png 在这说一下 怎么看linux的内存 举个例子...如下显示free是显示的当前内存的使用,-m的意思是M字节来显示内容.我们来一起看看. $ free -m total used free shared buffers cached Mem...= used-buffers-cached = 286M ----------------- 第一部分Mem行: total 内存总数: 1002M used 已经使用的内存数: 769M free...对应用程序来讲是(-/+ buffers/cach).buffers/cached 是等同可用的，因为buffer/cached是为了提高程序执行的性能，当程序使用内存时，buffer/cached会很快地被使用
——高尔基《阿尔塔莫诺夫家的事业》 周六在家闲来无事学习了一下利用Sigar获取本机服务器、系统、CPU、JVM、内存等信息 Sigar是Hyperic-hq产品的基础包,是Hyperic HQ主要的数据收集组件...、系统、CPU、JVM、内存信息。...@Data @Builder @Accessors(chain = true) public static class JvmInfo { //JVM可以使用的总内存...private long totalMemory; //JVM可以使用的剩余内存 private long freeMemory; //...private long memoryTotal; //当前内存使用量 private long memoryUsed; //当前内存剩余量
在《使用numpy处理图片——镜像翻转和旋转》一文中，我们介绍了如何将图片旋转的方法。本文将使用更简单的方法旋转图片90度。...')) # left 90 rot90LeftWithOne = np.rot90(data, 1) rot90LeftWithOneImg = Image.fromarray(rot90LeftWithOne...) rot90LeftWithOneImg.save('rot90leftone.png') rot90第二个参数传递1，表示向左旋转90度1一次。...向右旋转90 向右旋转90度，可以理解成向左旋转3次90度。...) rot90RightWithThreeImg.save('rot90rightthree.png') 或者直接给rot90传递-1，表示向右旋转90度。
最近一直在做内存和 ANR 相关的优化，接下来我将会花几篇文章梳理一下内存相关的优化，以及我是如何将 OOM 崩溃率下降 90%。...，才会分配到物理内存，好处是应用可以使用连续的地址空间来访问不连续的物理内存。...32 位和 64 位设备可用虚拟内存分别是多少32 位设备可以使用的虚拟内存大小 3GB32 位 CPU 架构的设备可使用的地址空间大小为 2^32=4GB, 虚拟内存空间分为 内核空间 和 用户空间，...1GB 的低地址64 位应用可以使用的虚拟内存大小 512GB64 位 CPU 架构的设备虽然拥有 64 位的地址空间，但是不是全部都可以使用的，为了后期的扩展，只能使用部分地址。...的资源占用，最后留给我们使用的内存并不是很多，所以我们要合理使用系统资源，真正做到 “用时分配，及时释放”。
1. free命令 free 命令显示系统使用和空闲的内存情况，包括物理内存、交互区内存(swap)和内核缓冲区内存。...，如果机器剩余内存非常小，一般小于总内存的20%，则判断为系统物理内存不够 Swap: 表示硬盘上交换分区的使用情况，如剩余空间较小，需要留意当前系统内存使用情况及负载，当Swap的used值大于0时，...则表示操作系统物理内存不够，已经开始使用硬盘内存了。...第1行数据11G表示物理内存总量；6.5G表示总计分配给缓存(包含buffers与cache)使用的数量，但其中可能部分缓存并未实际使用； 1.3G表示未被分配的内存；shared表示共享内存；4.0G...，通过“shift+m”按键将进程按照内存使用情况排序，可以查看哪些进程是当前系统中的内存开销“大户”。
本文我们讨论pandas的内存使用，展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型，就能够减少dataframe近90%的内存占用。...这个方法默认情况下返回一个近似的内存使用量，现在我们设置参数memory_usage为'deep'来获得准确的内存使用量： 我们可以看到它有171907行和161列。...由于不同类型的数据是分开存放的，我们将检查不同数据类型的内存使用情况，我们先看看各数据类型的平均内存使用量： 由于不同类型的数据是分开存放的，我们将检查不同数据类型的内存使用情况，我们先看看各数据类型的平均内存使用量...： 我们可以看到内存使用最多的是78个object列，我们待会再来看它们，我们先来看看我们能否提高数值型列的内存使用效率。...总结 我们学习了pandas如何存储不同的数据类型，并利用学到的知识将我们的pandas dataframe的内存用量降低了近90%，仅仅只用了一点简单的技巧： 将数值型列降级到更高效的类型 将字符串列转换为类别类型
但实际上，还有很多工业界应用场景的机器学习或深度学习模型可以使用 CPU 与内存来做推理，例如推荐系统、点击预估等。...那么，除了添购 DRAM 这个不太划算的选择外，提供在线推理服务或使用这类应用的企业要打破内存墙，还有其他选择吗？...TB），因此 PayPal 只需使用更小的集群就可以满足业务所需的高性能，从而让服务器数量减少约 50%，每集群的成本降低约 30% 。...同时，与先前的基础设施相比，使用的服务器总数量可以减少近 90%（从 1024 台减少到 120 台），相关的硬件占用空间可减到约为原来的 1/8，吞吐量可增至原来的 5 倍（每秒事务处理量从 20 万提升到...另一方面，他们通过使用傲腾™ 持久内存，为 AlphaFold 2 实现了 TB 级内存的战略级支持，轻松解决了多实例并行执行时内存峰值叠加的内存瓶颈。这个瓶颈有多大？
此题中，我们使用整数 0、 1 和 2 分别表示红色、白色和蓝色。 注意:不能使用代码库中的排序函数来解决这道题。
软引用 (SoftReference) 如果一个对象只具有软引用，则内存空间足够，垃圾回收器就不会回收它；如果内存空间不足了，就会回收这些对象的内存，只要垃圾回收器没有回收它，该对象就可以被程序使用。...否 分析内存常用工具 工具很多，掌握原理方法，工具随意挑选使用。...Log.i("jason", "Row " + i + ": " + rowAsStr); } } 总结 只要养成这样的习惯，至少可以避免 90...枚举优化 缺点: 每一个枚举值都是一个单例对象,在使用它时会增加额外的内存消耗,所以枚举相比与 Integer 和 String 会占用更多的内存 较多的使用 Enum 会增加 DEX 文件的大小,会造成运行时更多的...避免 GC 回收将来要重新使用的对象 (内存设计模式对象池 + LRU 算法) 9.
数据科学博客 Dataquest.io 发布了一篇关于如何优化 pandas 内存占用的教程：仅需进行简单的数据类型转换，就能够将一个棒球比赛数据集的内存占用减少了近 90%，机器之心对本教程进行了编译介绍...在这篇文章中，我们将了解 pandas 的内存使用，以及如何只需通过为列选择合适的数据类型就能将 dataframe 的内存占用减少近 90%。 ?...因为每种数据类型都是分开存储的，所以我们将检查不同数据类型的内存使用情况。首先，我们先来看看各个数据类型的平均内存用量。...为了了解为什么我们可以使用这种类型来减少内存用量，让我们看看我们的 object 类型中每种类型的不同值的数量。...总结和下一步 我们已经了解了 pandas 使用不同数据类型的方法，然后我们使用这种知识将一个 pandas dataframe 的内存用量减少了近 90%，而且也仅使用了一些简单的技术： 将数值列向下转换成更高效的类型
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