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前端JS内存管理

JS内存管理 内存原理: 任何变成语言在执行的时候都需要操作系统来分配内存,只是有些语言需要手动管理分配的内存有些语言有专门来管理内存的方式 如 JVM 了解以上的概念之后,我们再来了解一下大致的内存周期...分配需要的内存 使用内存 在不使用的时候释放内存 JS 属于自动管理内存的语言 在我们定义数据的时候 JS 会给我们分配内存,但是内存分配的方式有区别 对于原始数据内存分配在执行的时候 直接放在栈空间进行分配...对于复杂的数据类型 会在堆内存中开辟一块空间 并且将这块空间的指针返回值变量引用 垃圾回收机制算法 概念: 因为内存的大小是有限的,所以当内存不再需要的时候,我们需要对其进行释放,以便腾出更多的内存空间...PS:这个算法可以很好的解决循环引用的问题 他会从一个根对象去不断查找确认查找之后就会标记对象 如果发现找不到 就等于无法引用 那么就会去销毁(如下图) 前提是 RO 对象不会被删除 其实就代表我们 js...闭包概念 闭包是JavaScript中一个非常容易让人迷惑的知识点 JS 作为高级语言 是支持函数式编程的,这意味着在js中 函数操作和使用都非常灵活 函数可以作为另外一个函数的参数,也可以作为另外一个函数的返回值来使用

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【Node.JS读取文件内容

目录 fs文件系统模块 fs.readFile() 成功时, 失败时, ---- fs文件系统模块 fs模块是Node.js官方提供的,用来操作文件的模块,它提供了一系列的方法和属性,用来满足用户对文件的操作需求..., 例如:fs.readFile()方法,用来读取指定文件中的内容。...如果想要在js代码中,使用fs模块来操作文件,则需要使用如下的方式先导入它。...参数二:options是可选参数,表示用什么编码格式来读取文件,默认utf-8。...参数三:callback是必选参数,文件读取完成后,通过回调函数拿到读取的结果,回调函数有两个值, 成功时, 第一个值是没有读取产生的值为null,第二个值为读取成功拿到的值。

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Pandas内存优化和数据加速读取

在进行数据分析时,导入数据(例如pd.read_csv)几乎是必需的,但对于大的CSV,可能会需要占用大量的内存读取时间,这对于数据分析时如果需要Reloading原始数据的话会非常低效。...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%,而pandas本身集成上的一些压缩数据类型可以帮助我们快速读取数据...它是一个类似字典的类,因此您可以像读取Python dict对象一样进行读写。而feather format也是内置的一个压缩格式,在读取的时候会获得更快的加速。 3....优化效果展示 这里我将这种优化方法写成一个类,并分别提供数据的压缩优化以及读取加速的API,以方便去使用他:GitHub[1] ?...可以看出,原CSV文件占用内存为616.95MB,优化内存后的占用仅为173.9MB,且相对于原来pd.read_csv的7.7s的loading time,读入优化后的预处理数据文件能很大程度上的加速了读取

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weakSet与js内存回收

1.WeakMap 内存占用 // index.js // 第一次手动清理垃圾以确保为最新状态,观察内存情况 global.gc() console.log(`第一次垃圾回收,当前内存使用情况:${(...$ node --expose-gc index.js // 第一次垃圾回收,当前内存使用情况:1.76MB // 第二次垃圾回收,当前内存使用情况:18.54MB // 第三次垃圾回收,当前内存使用情况...// index.js // 第一次手动清理垃圾以确保为最新状态,观察内存情况 global.gc(); console.log( `第一次垃圾回收,当前内存使用情况:${(process.memoryUsage...().heapUsed / 1024 / 1024).toFixed(2)}MB, 当前Map的长度: ${m.size}` ); // $ node --expose-gc index.js //.../ 当前Map的长度: 1 // 第四次垃圾回收,当前内存使用情况:1.94MB, // 当前Map的长度: 0 附录 使用 node 命令执行js的时候加入 –expose-gc参数的作用 -

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js常见的内存泄漏

什么是内存泄漏内存泄露是指当一块内存不再被应用程序使用的时候,由于某种原因,这块内存没有返还给操作系统或者内存池的现象。内存泄漏可能会导致应用程序卡顿或者崩溃。...常见的内存泄漏以上代码创建了一个作 大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说js常见的内存泄漏,希望能够帮助大家进步!!!...什么是内存泄漏 内存泄露是指当一块内存不再被应用程序使用的时候,由于某种原因,这块内存没有返还给操作系统或者内存池的现象。内存泄漏可能会导致应用程序卡顿或者崩溃。...只要匿名函数在,element 的引用数至少是 1,因此它所占用的内存就永远无法回收。...与全局变量相关的增加内存消耗的一个主因是缓存。缓存数据是为了重用,缓存必须有一个大小上限才有用。高内存消耗导致缓存突破上限,因为缓存内容无法被回收。

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浅析JS中的堆内存与栈内存

这就是我们今天要说的重点~ js中的堆内存与栈内存js引擎中对变量的存储主要有两种位置,堆内存和栈内存。...和java中对内存的处理类似,栈内存主要用于存储各种基本类型的变量,包括Boolean、Number、String、Undefined、Null,**以及对象变量的指针,这时候栈内存给人的感觉就像一个线性排列的空间...而堆内存主要负责像对象Object这种变量类型的存储,如下图 ? 栈内存中的变量一般都是已知大小或者有范围上限的,算作一种简单存储。而堆内存存储的对象类型数据对于大小这方面,一般都是未知的。...说到这里,再去想一想我们常说的值类型和引用类型其实说的就是栈内存变量和堆内存变量,再想想值传递和引用传递、深拷贝和浅拷贝,都是围绕堆栈内存展开的,一个是处理值,一个是处理指针。...内存分配和垃圾回收 一般来说栈内存线性有序存储,容量小,系统分配效率高。而堆内存首先要在堆内存新分配存储区域,之后又要把指针存储到栈内存中,效率相对就要低一些了。

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使用内存映射加快PyTorch数据集的读取

但是如果数据本地存储,我们可以通过将整个数据集组合成一个文件,然后映射到内存中来优化读取操作,这样我们每次文件读取数据时就不需要访问磁盘,而是从内存中直接读取可以加快运行速度。...DataLoader主要用作Dataset的加载,它提供了许多可配置选项,如批处理、采样、预读取、变换等,并抽象了许多方法。...Dataset是我们进行数据集处理的实际部分,在这里我们编写训练时读取数据的过程,包括将样本加载到内存和进行必要的转换。...对于更多的介绍请参考Numpy的文档,这里就不做详细的解释了 基准测试 为了实际展示性能提升,我将内存映射数据集实现与以经典方式读取文件的普通数据集实现进行了比较。...从下面的结果中,我们可以看到我们的数据集比普通数据集快 30 倍以上: 总结 本文中介绍的方法在加速Pytorch的数据读取是非常有效的,尤其是使用大文件时,但是这个方法需要很大的内存,在做离线训练时是没有问题的

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