是用于计算R对象大小的函数。
参考链接:
之前提了[[124-R编程18-R的内部机制2]],通过复制修改机制,R 非常聪明在合适的时机建立副本,节省了不必要的内存开支。
在上一篇文章中介绍过列表存储的不是实际的值,而是指向值的引用,所以一个列表的大小比我们预期的可能要小的多。
当虚拟机遇见一条字节码new指令,首先会检查这个指令的参数是否能在常量池中定位到一个类的符号引用,并且检查这个符号引用的类是否已被加载、解析、初始化过。如果没有,那必须先执行相应的类加载过程。
在处理大型数据过程中,R语言的内存管理就显得十分重要,以下介绍几种常用的处理方法。 1,设置软件的内存
线程初始化的时候,如果 JVM 启用了 TLAB(默认是启用的, 可以通过 -XX:-UseTLAB 关闭),则会初始化 TLAB。
创建一个普通对象,类似执行A a=new A()这条语句,通过反编译javap -c可以得到对应指令如下
Java 是一门面向对象的编程语言,Java 程序运行过程中每时每刻都有对象被创建出来。在语言 层面上,创建对象通常(例外:克隆、反序列化)仅仅是一个 new 关键字而已,而在虚拟机中, 对象(本文中讨论的对象限于普通 Java 对象,不包括数组和 Class 对象等)的创建又是怎样一个过程呢? 虚拟机遇到一条 new 指令时,首先将去检查这个指令的参数是否能在常量池中定位到一个类的符号引用,并且检查这个符号引用代表的类是否已被加载、解析和初始化过的。如果没有,那必须先执行相应的类加载过程。
在周二我给精算师上的5小时机器学习速成课结束时,皮埃尔问了我一个有趣问题,是关于不同技术的计算时间的。我一直在介绍各种算法的思想,却忘了提及计算时间。我想在数据集上尝试几种分类算法来阐述这些技术。
R 默认提示的语言有的人是英文,有的人是中文,这是因为每个人系统默认语言不同,可以通过下面方式进行修改
对于从事c/c++开发的人来说,malloc/new再也熟悉不过了,对于堆上的内存分配,都是使用标准库提供的函数来进行内存分配,而这些函数最终也会进入到系统调用(brk等),每次的内存申请和释放,都可能会涉及到底层内存数据的调整,所以效率会非常低。如果我们一次申请一块很大的内存块,后续所有的内存申请和分配,都是基于这一块内存来进行,这样效率就会提升很多,本文主要就是实现一个高效的固定大小的内存池。
稀疏矩阵在数据稀疏的情况下节省了空间 library(Matrix) m1 <- matrix(0, nrow = 1000, ncol = 1000) m2 <- Matrix(0, nrow = 1000, ncol = 1000, sparse = TRUE) m3 <- Matrix(0, nrow = 1000, ncol = 1000) m4 <- Matrix(0, nrow = 1000, ncol = 1000, sparse = F) object.size(m1) # 8000200
大家好,我是雨乐! 在之前的文章中,我们分析了glibc内存管理相关的内容,里面的是不是逻辑复杂😁,毕竟咱们用几十行代码完成的功能,glibc要用上百乃至上千行代码来实现,毕竟它的受众太多了,需要考虑跨平台,各种边界条件等。 其实,glibc的内存分配库ptmalloc也可以看做是一个内存池,出于性能考虑,每次内存申请都是先从ptmalloc中进行分配,如果没有合适的则通过系统分配函数进行申请;在释放的时候,也是将被释放内存先方式内存池中,内存池根据一定的策略,来决定是否进行shrink以归还OS。 那么
本期内容比较硬核,非常全面,涉及到了设计思想到实现原理以及源码,并且还给出了相应的日志以及监控方式,如果有不清楚或者有疑问的地方,欢迎留言。
想写这个系列很久了,对自己也是个总结与提高。原来在学JAVA时,那些JAVA入门书籍会告诉你一些规律还有法则,但是用的时候我们一般很难想起来,因为我们用的少并且不知道为什么。知其所以然方能印象深刻并学以致用。 首先我们从所有类的父类Object开始:
二者唯一的区别在于,col 的stat 参数是identity。因此如果使用geom_bar 指定stat = "identity",二者是没有区别的。
因为这个Seurat的V5版本还是有一些优势的,比如可以轻轻松松拿捏这130万单细胞的数据集,需要参考Seurat官网的3个资料:
PCR是一个较小的内存空间,可以看作是当前线程所执行的字节码的行号指示器(==不会存在内存溢出==)。
Seurat 是一款用于单细胞数据分析的软件,它是一款 R 包。可以对单细胞数据从表达矩阵开始分析。主要可以用于 QC,根据线粒体基因比率进行过滤,细胞分群,差异基因识别,亚细胞分群以及数据可视化等功能,是单细胞研究领域非常著名的工具。
R语言中内存是我们平时不怎么注意的一个方面,但是R语言的内存占有率还是很高的。尤其是在对大型数据的处理过程中,每当你复制你的变量或者创建新的变量都会占用新的内存空间。当然Windows系统中R语言会自动去调节自身的内存占用与释放。然而,当大量数据在调用批处理函数的时候内存的自动管理显得很是无力。R中的对象在内存中存于两种不同的地方,一种是堆内存(heap),其基本单元是“Vcells”,每个大小为8字节,新来一个对象就会申请一块空间,把值全部存在这里,和C里面的堆内存很像。第二种是地址对(cons cells),和LISP里的cons cells道理一样,主要用来存储地址信息,最小单元一般在32位系统中是28字节、64位系统中是56字节。
大神指导(http://bbs.pinggu.org/thread-3682816-1-1.html)
package com.common; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Map; import org.hibernate.Hibernate; import org.hibernate.Query; import org.hibernate.Session; /** 通用的SQL查询基类 */
TLAB(Thread Local Allocation Buffer)线程本地分配缓存区,这是一个线程专用的内存分配区域。既然是一个内存分配区域,我们就先要搞清楚 Java 内存大概是如何分配的。
> head(airquality,10) Ozone Solar.R Wind Temp Month Day 1 41 190 7.4 67 5 1 2 36 118 8.0 72 5 2 3 12 149 12.6 74 5 3 4 18 313 11.5 62 5 4 5 NA NA 14.3 56 5 5 6 28
在本教程[1]中,我们将分析 10X Genomics 免费提供的外周血单核细胞 (PBMC) 数据集。在 Illumina NextSeq 500 上对 2,700 个单细胞进行了测序。可以在此处[2]找到原始数据。
实际上, “function(参数表) 函数体”这样的结构本身也是一个表达式, 其结果是一个函数对象。在通常的函数定义中, 函数名只不过是被赋值为某个函数对象, 或者说是“绑定”(bind)到某个函数对象上面。同一个函数对象可以被多个函数名绑定。函数是普通R对象, 在编程语言术语中称这样的函数为第一级函数(first class functions), 或函数是第一级对象(first class objects), 即函数在R语言中与其他普通数值型对象、字符型对象有相同的地位。
由于通过pmdk库使用PM进行编程时,需要创建文件,然后将其映射到内存,这个文件大小是固定的。那么当这块PM内存块使用完后,需要重新映射。但是当前用户进程扩展后的大小对其他用户进程不可见,其他用户进程需要重新映射后才能使用扩展后的内存。对于写密集的应用,需要频繁进行扩展,从而频繁解除映射、重新映射,对性能带来较大影响。
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明源地址。 https://blog.csdn.net/10km/article/details/50292659
我们在上一篇文章 STUtility || 空间转录组多样本分析框架(一)中演示了用STUtility分析空转多样本,主要是对空间信息和图像信息的分析,可以说凸显了空转应有的特性。在这里,我们将探讨:
这篇文章的目的是演示Seurat+ORA+GSEA的分析流程,重点是了解每一步分析对象的数据结构,正确的数据结构才能保证函数正常运行,用的是pbmc3k数据,下载地址是:https://cf.10xgenomics.com/samples/cell/pbmc3k/pbmc3k_filtered_gene_bc_matrices.tar.gz。
该文章介绍了如何通过反射机制在Java中获取类的元数据信息,包括类名、构造函数、成员变量以及方法。同时,文章还介绍了反射机制在实际开发中的应用场景,例如在Web后端开发中,通过反射机制动态加载Java类,实现灵活的业务扩展。反射机制虽然功能强大,但是也有一定的性能开销,因此在实际开发中应该谨慎使用。
其中一个数据集是2020发在NC的肺癌单细胞文章:《Single-cell RNA sequencing demonstrates the molecular and cellular reprogramming of metastatic lung adenocarcinoma》,是44个肺癌病人的58个10x技术的单细胞转录组样品,因为是两三年前的10x单细胞技术那个时候都比较辣鸡所以细胞数量就平均每个样品是3千,这样的话合计是20万个单细胞。
在上一篇文章说到代码审计是漏洞挖掘的一个重要方法,因此本文就尝试用这种方法“挖”出一个知名漏洞。
注:SLAB,SLOB,SLUB都是内核提供的分配器,其前端接口都是一致的,其中SLAB是通用的分配器,SLOB针对微小的嵌入式系统,其算法较为简单(最先适配算法),SLUB是面向配备大量物理内存的大规模并行系统,通过也描述符中未使用的字段来管理页组,降低SLUB本身数据结构的内存开销。
功能比较多,常用的比如数据库、推送统计、IM即时通讯、短信等 本文主要介绍集成和云数据库的基本使用,文档写的很详细,而且还有demo和视频教程。
本文整体思路如下。提示:本文含完整实践代码,代码较长,建议先看文字部分的实践思路,代码先马后看
作者 | 闫永强 来源 | Datawhale 本文利用YOLOV5对手势进行训练识别,并识别显示出对应的emoji,如同下图: 本文整体思路如下。提示:本文含完整实践代码,代码较长,建议先看文字部分的实践思路,代码先马后看 一 、YOLOV5训练数据集 1. 安装环境依赖 本教程所用环境:YOLOV5版本是V3.1。 通过git clone 将源码下载到本地,通过pip install -r requirements.txt 安装依赖包 (其中官方要求python>=3.8 and torch>
写在前面:公众号又被我搁置好久,闲来无事,写写近期学的R语言吧,主要分为两个部分写,一主要为数据处理,二为ggplot作图。这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了,作为R语言入门是够用的,但是学海无涯,以此只是作为一个引子,想要进步还是要自己多学多练,举一反三才行。
我之前分享了两篇文章分别是《科普技术贴:个人开发者的那些赚钱方式》和《绝对干货:供个人开发者赚钱免费使用的一些好的API接口》,教个人移动开发者如何在业余时间做点开发赚点小钱,上次分享的一些开放的API接口其实非常的实用,但是毕竟有些限制,不能自己想做什么就自己做什么,而是别人提供什么,我们才能自己做相应的开发。今天给大家分享的是一些限制级的免费后台供大家开发使用,做一些自己喜欢的app。 何为限制级的免费后台,那就是限制了每月的服务请求次数,在这个限定的次数范围内是免费的。比如每月请求次数在150万次,就
考虑到咱们生信技能树粉丝对单细胞数据挖掘的需求,我开通了一个专栏《100个单细胞转录组数据降维聚类分群图表复现》,也亲自示范了几个,不过自己带娃,读博,时间精力有限,所以把剩余的90多个任务安排了学徒,实习生,学员。真的是太棒了,群策群力!
RHadoop是R支持Hadoop大数据分析和处理提供的算法包合集。传统统计学主要关注样本数据(小数据集)的分析,可能忽略发生概率极小单导致不确定性的结果。当数据量大到一台机器无法处理时,只能求助于超算或者Hadoop这样的可扩展方案。Hadoop是最流行的一种开源可扩展大数据处理基础架构,基于集群并行数据存储和计算。RHadoop主要包含五个算法包:
牛津大学的Rahul Satija等开发的Seurat,最早公布在Nature biotechnology, 2015,文章是; Spatial reconstruction of single-cell gene expression data , 在2017年进行了非常大的改动,所以重新在biorxiv发表了文章在 Integrated analysis of single cell transcriptomic data across conditions, technologies, and spe
一:Java中的equals方法和hashCode方法是Object中的,所以每个对象都是有这两个方法的,有时候我们需要实现特定需求,可能要重写这两个方法
PS:其实第四种方法是调用第三种方法的,只是简单封装了一下,我们看看operator.attrgetter实现就知道了:
http://blog.csdn.net/uxyheaven/article/details/38120335
创建对象:与其他普通的引用数据类型创建方式完全相同,但要指定容器中存储的数据类型:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云