我们在前两篇文章中我们已经讲过了 双向链表和 版本计数，这篇文章我们来讲讲为什么这次重构能够让内存占用减少56%。...说实话这次重构后让读响应式源码的门槛变得更高了，但是收益特别明显，最主要是通过复用Link节点去实现减少内存的使用。...Link节点复用以及让不再使用的Link节点尽快的被回收进而释放内存，就是这次响应式重构减少56%内存占用的主要原因。...关于这个可以看我之前的版本计数文章。 总结 Vue3.5响应式重构主要是通过双向链表和版本计数实现的，优化后内存占用减少了56%。...主要原因是：在新的响应式系统中多了一个Link节点用于链接Sub订阅者和Dep依赖，更新Sub订阅者依赖只是进行指针的变换，并且还能够复用Link节点以及将不再使用的Link节点给孤立出来便于V8更快的将这个
两者的优缺点对比： 深拷贝拷贝程度高，将原数据复制到新的内存空间中。改变拷贝后的内容不影响原数据内容。但是深拷贝耗时长，且占用内存空间。 浅拷贝拷贝程度低，只复制原数据的地址。...其实是将副本的地址指向原数据地址。修改副本内容，是通过当前地址指向原数据地址，去修改。所以修改副本内容会影响到原数据内容。但是浅拷贝耗时短，占用内存空间少。...只有在第3步调用时，才会占用内存资源，这样就使得在第5步时候，能够迅速释放内存。...若是jupyter中想释放掉所有内存，可以使用： 5.5 补充实例：释放所有自定义内存 注意：最后用于回收使用的变量会依然存在，在使用中若出现问题，查询是否是定义的函数变量名被释放了：比如上面的z_names_new...但是，被张量占用的GPU内存不会被释放，因此它不能增加PyTorch可用的GPU内存量。 如果您的GPU内存在Python退出后仍未释放，那么很可能某些Python子进程仍然存在。
(ob)) 240 简单的三个整数，占用的内存还真不少，想象以下，如果有大量的这样的数据要存储，会占用更大的内存。...从Python 3.3开始，key使用了共享内存存储， 减少了RAM中实例跟踪的大小。 >>> print(sys.getsizeof(ob), sys.getsizeof(ob...._slots_ 从class的内存占用分布上，我们可以发现，通过消除__dict__和_weakref__，可以显着减少RAM中类实例的大小，我们可以通过使用__slots__来达到这个目的。...x self.y = y self.z = z >>> ob = Point(1,2,3) >>> print(sys.getsizeof(ob)) 64 可以看到内存占用显著的减少了...'z')) 它创建了一个元组的子类，其中定义了用于按名称访问字段的描述符。
Tomcat 是运行在 JVM(Java Virtual Machine) 中的一个 Java 进程, 它在运行过程中对内存的占用情况, 可以借助一些 JDK 的工具进行监控, 为优化提供数据支撑. 1...此内存区域的唯一目的就是存放对象实例, 几乎所有的对象实例都在这里分配内存. 1.3 静态方法区 又称为永久代(Perm Generation), 用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据...; sun/反射/代理对应的类加载器的块会小一些; 5、归还内存块, 释放内存块列表; 6、一旦元空间的数据被清空了, 虚拟内存的空间就会被回收; 7、减少碎片的策略. 2 JDK 工具的使用 JDK自带的工具位于...内存占用情况: jmap -heap pid # 查看垃圾收集策略, 以及堆内存的分配、使用情况. jmap -clstats pid # 查看类加载器的统计数据 --- 此命令调用了sun.jvm.hotspot.runtime.VM.initialize...所用的时间(单位: 秒) FGC: 从应用程序启动到采样时发生Full GC的次数 FGCT: 从应用程序启动到采样时Full GC所用的时间(单位: 秒) GCT: 从应用程序启动到采样时用于垃圾回收的总时间
都知道可以在任务管理器中查看进程的 CPU 和内存占用，那么如何通过 .NET 编写代码的方式来获取到 CPU 和内存占用呢？...---- 获取全局 CPU 和内存占用 要获取到全系统中的 CPU 占用率，获取全系统中内存占用，需要首先分别创建这两者的性能计数器： 1 2 3 4 // 创建对 CPU 占用百分比的性能计数器。...这里，我们在计算单个进程的内存占用时，使用的是工作集大小，这个值会比较接近我们平时使用任务管理器看到的物理内存占用的大小，但是我们还有其他可以查询的类别： Private Bytes 包含进程向系统中申请的私有内存大小...Working Set 进程占用的物理内存的大小。由于包含共享内存部分和其他资源，所以其实并不准；但这个值就是在任务管理器中看到的值。...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://blog.walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。
的信息会迁移到磁盘上进行存储对于内存的影响将变小。...另外对于应用程序设计中关于，索引的使用也是更有效利用内存的设计点。...除此以外，对于内存的节省的行为还存在于查询的方式中 1 查询中如果结果提取的信息的数量不明确，可以通过limit 的方式来减少输出的数据量 db.test.find().sort( { timestamp...除此以外，到底MONGODB 系统需要多少内存也是一个问题，一般在一个系统上线后大多都不会出现内存不足的问题，但随着新的项目在上面以及数据量的增加，相关的问题会出现，当出现时可能已经积累的一段时间的性能问题了...MALLOC: 118785040 ( 113.3 MiB) Bytes in use by application 类似这个位置的信息主要用于，连接内存通过连接数和内存的相除，得到每个连接大致使用的内存信息
简介 ctop 就像 linux 的 top 命令一样，top 用来查看进程的实时状态，而 ctop 用来查看系统中各个容器的实时状态 可以看到当期系统中有哪些容器，通过前面的指示灯可以看出是否在运行状态...，还有他们的 CPU、内存、网络、IO 这些重要指标 2....使用 ctop 运行后，通过下面的按键可以实现不同的功能 1）a - 只查看运行状态的容器 2）f - 过滤容器 点击 f 按键后，会出现输入框，输入字符后，会列出容器名中包含输入字符的容器 3）h -...小结 ctop 可以方便的查看容器资源占用状况，小巧实用，如果您经常使用容器，推荐使用
1、点击[此电脑] 2、点击[桌面] 3、点击[属性] 4、点击[位置] 5、点击[移动] 6、点击[***] 7、点击[选择文件夹]
作者 | 钱云迪、Mircea Trofin 编译 | 刘冰一 编辑 | 陈彩娴 现代计算机诞生，如何编译更快、更小的代码问题随之出现。...1 MLGO是如何工作的？ 内联（Inlining）有助于通过做出能够删除冗余代码的决策来减少代码大小。...与训练场景不同的是，该策略不生成日志。TensorFlow 模型被嵌入 XLA AOT ，它将模型转换为可执行代码。...这避免了TensorFlow运行时的依赖性和开销，最大限度地减少了在编译时由ML模型推理引入的额外时间和内存成本。...图注：生产环境中的编译器行为 我们在一个包含30k 模块的大型内部软件包上培训了大小内联策略。训练后的策略在编译其他软件时可以推广，并减少了3% ~ 7% 的时间和内存开销。
字符串池化，减少重复实例，内存降低，一切就是这样的轻松愉快。 开篇摘要 本文通过一个简单的业务场景，来描述如何通过字符串池化来减少内存中的重复字符串实例，从而减少内存的占用。...本篇，我们介绍 Rider + dotMemory 的组合，如何进行简单的内存度量。读者也可以根据自己的实际，选择自己青睐的工具。...这样一个字典，大约需要 61MB 的内存。 而这是理论上，这个字典占用了内存最小情况。因为，其中每个 Color 使用的都是上面的八十个范围之一。因此，他们达到了没有任何重复实例的目的。...这个数据将会作为后续代码的一个基准。 尝试从数据库载入到内存 实际业务肯定是从数据库之类的持久化存储载入到内存中的。因此，我们度量一下，没有经过优化情况下，这种载入方式大概需要多大的内存开销。...剔除重复的字符串实例 既然我们怀疑多出来的开销是重复的字符串，那么我们就可以考虑通过将它们转为同一个对象的方式，减少字典中重复的字符串。
字符串池化，减少重复实例，内存降低，一切就是这样的轻松愉快。 Newbe.Claptrap 是一个用于轻松应对并发问题的分布式开发框架。...开篇摘要 本文通过一个简单的业务场景，来描述如何通过字符串池化来减少内存中的重复字符串实例，从而减少内存的占用。...本篇，我们介绍 Rider + dotMemory 的组合，如何进行简单的内存度量。读者也可以根据自己的实际，选择自己青睐的工具。...而这是理论上，这个字典占用了内存最小情况。因为，其中每个 Color 使用的都是上面的八十个范围之一。因此，他们达到了没有任何重复实例的目的。 这个数据将会作为后续代码的一个基准。...剔除重复的字符串实例 既然我们怀疑多出来的开销是重复的字符串，那么我们就可以考虑通过将它们转为同一个对象的方式，减少字典中重复的字符串。
由于redis是一个纯内存的数据库，在存放大量数据时，内存的占用将会非常可观。那么在一些场景下，通过选用合适的数据结构来存储，可以大幅减少内存的占用，甚至于可以减少80%-99%的内存占用。...同样的一批数据，我们换一种存储方式，先来看结果： ? 在我们利用zipList后，内存占用为123M，大约减少了85%的空间占用，这是怎么做到的呢？我们来从redis的底层存储来剖析一下。...具体到我们的案例中，key是32个字节的字符串（embstr），value是一个长整形（int），所以如果能将32位的md5变成int，那么在key的存储上就可以直接减少3/4的内存占用。...而通过hash算法后，将32降到了8个字节的长整形，这显著降低了key的空间占用。 zipList比hashTable明显减少了内存占用，它的存储非常紧凑，对查询效率影响也很小。...后续，我们会基于更极端一些的场景，如统计独立访客等，来看一下redis的不常见的数据结构，是如何将内存占用由20G降低到5M。
命令 ps -aux | sort -k4nr | head -N 命令详解： head：-N可以指定显示的行数，默认显示10行。...ps：参数a指代all——所有的进程，u指代userid——执行该进程的用户id，x指代显示所有程序，不以终端机来区分。...-aux的输出格式如下： USER PID %CPU %MEM VSZ RSS TTY STAT START TIME COMMAND root 1...本例中，可以看到%MEM在第4个位置，根据%MEM的数值进行由大到小的排序。-k3表示按照cpu占用率排序。
这个win7的svchost.exe很占内存的，如图： 解决方法： 1 调出任务管理器，找到服务这一栏，点击右下角服务： 2 找到windows update项，右键 - 属性 - 设为禁用：
命令 ps -aux | sort -k4nr | head -N 命令详解： 1、head：-N可以指定显示的行数，默认显示10行。...2、ps：参数a指代all——所有的进程，u指代userid——执行该进程的用户id，x指代显示所有程序，不以终端机来区分。...ps -aux的输出格式如下： USER PID %CPU %MEM VSZ RSS TTY STAT START TIME COMMANDroot 1 0.0 0.0 19352...本例中，可以看到%MEM在第4个位置，根据%MEM的数值进行由大到小的排序。-k3表示按照cpu占用率排序。
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%。 ?...object 是指有字符串或包含混合数据类型的情况。 为了更好地理解如何减少内存用量，让我们看看 pandas 是如何将数据存储在内存中的。...，但整体的内存用量仅减少了 7%。...现在，我们已经探索了减少现有 dataframe 的内存占用的方法。
开源技术小栈导读：本文详细记录了一次PHP进程CPU占用率过高的问题和排查思路及其排查过程。经过初步检查，发现PHP进程的CPU占用率异常太高。...经检查发现，PHP进程的CPU占用率异常高。考虑到本周末的使用人数人数应该不会很大，理论上系统资源的使用不应如此之高。 因此，技术团队的第一反应是某个PHP进程可能陷入了死循环，导致资源占用过高。...排查 Step1 通过 htop 命令 过 htop 命令查看CPU和内存占用情况。按 Shift + M 键按内存使用量排序。...由上图可见，可以看出占用CPU最高的TOP 2是 http://0.0.0.0:8782 RestyService 这个服务。 这两个进程CPU占用率接近81.2%。...，重新登录服务器查看项目CPU和内存占用情况 此时PHP进程的CPU占用已经恢复正常了 总结 在软件开发过程中，除了确保基本功能完整性这一核心要求外，对性能的考量同样至关重要。
在Unity中，使用AssetBundle来加载资源可以提高资源加载效率和减少内存占用。...下面是使用AssetBundle加载资源的过程，以及如何在项目中合理使用AssetBundle来提高效率和减少内存占用的方法：使用AssetBundle加载资源的过程：创建AssetBundle：首先需要将需要加载的资源打包成...合理使用AssetBundle提高资源加载效率和减少内存占用的方法：按需加载：将资源打包成多个AssetBundle，按照功能模块、场景等进行划分。...例如，对纹理进行压缩、合并和裁剪等操作，减少内存占用。...以上是使用AssetBundle加载资源的过程和合理使用AssetBundle的方法，通过使用AssetBundle来加载资源，可以提高资源加载效率，减少内存占用，提升游戏性能。
转而采用原始的滑动窗口卷积实现，并在此基础上进行了优化，大幅节省了内存。在前向网络计算的过程中，NCNN可自动释放中间结果所占用的内存，进一步减少内存占用。...总的来说，相比较于Caffe2和TensorFlow Lite，NCNN的计算速度更快，包更小，内存占用更小，但是CPU占用更高也更耗电。...但是，与此同时，它的内存表现和TensorFlow Lite相当，而CPU占用率是后者的4倍，耗电量是后者的1.5倍。...从我们的统计数据来看（仅统计了CPU），NCNN在库文件大小上依然保持了优势，只有8.9MB，相当于TensorFlow Lite的13%（编译前），但是当仅使用CPU运算时，NCNN仅取得了和后者相当的计算耗时...对于要求实时推断的移动服务，这时减少计算精度带来的主要性能优势在于：（1）减少了用于储存的内存占用；（2）更高的计算效率；（3）减少了带宽限制的影响，例如一些卷积运算。
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