考虑以下在Linux上运行的小程序:
#include <iostream>
#include <unistd.h>
#include <cstring>
int main() {
size_t array_size = 10ull * 1000 * 1000 * 1000;
size_t number_of_arrays = 20;
char* large_arrays[number_of_arrays];
// allocate more memory than the system can give
for (size_t i
我感兴趣的是,当加载一个大对象时,python堆的总大小是如何增加的。heapy似乎是我所需要的,但我不理解结果。
我有一个350MB的pickle文件,其中包含一个pandas DataFrame,其中包含大约250万个条目。当我加载该文件并随后使用heapy检查堆时,它报告只有大约8MB的对象添加到堆中。
import guppy
h = guppy.hpy()
h.setrelheap()
df = pickle.load(open('test-df.pickle'))
h.heap()
这将产生以下输出:
Partition of a set of 95278 obje
我正在尝试找到最好的方法来获取一个目录及其子目录中所有文件所使用的空间。有很多像这样的帖子:Calculating a directory's size using Python? 但是,在该线程中推荐的递归文件计数方法和linux du -sh命令给出的结果大相径庭。在只有两个文件的同一目录上,如果我使用任何方法单独计算文件大小,则会得到: 864字节 使用linux du -hs命令,我得到了12K字节! 这是一个巨大的差异,有人知道为什么吗?
我有一个Java应用程序来生成Excel工作表。我是基于Apache的BigGridDemo示例来生成Excel(xlsx)的。
我的想法是
fileSubstitute 创建模板工作簿,创建工作表和全局对象,如单元格样式、数字格式等。创建一个应用程序,该应用程序以生成的数据在模板中将数据流到文本中。
在Linux中,在第三步中,JVM使用以下信息崩溃
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
# SIGSEGV (0xb) at pc=0x000000307a772c44, pid=11781, t
事情是这样的:我用stack构建了一个docker镜像,但是这个过程被中断了五次。消息说,每次中断都是在构建Cabal-2.4.1.0包时发生的。进程退出,返回代码:ExitFailure (-9) (THIS MAY INDICATE OUT OF MEMORY)。 我想在docker-script中自动执行这个过程,所以堆栈完成它是很重要的。这就是我的问题。以下是在构建时发生的情况(我省略了一些行,以便将滚动保持在合理的范围内,所以请期待看到<... skipping <n> lines ...>)。(底部将继续。) BA92-C02VP224HTDF:Amp
在我们的sql server机器(8核X64机器,16G内存)中,我们发现在我们生成了一堆数据后,性能真的很差,有时我们甚至不能访问这个机器,在SQL错误日志中有几个错误消息如下:
*2009-06-26 12:11:09.92 spid63 Error: 14151, Severity: 18, State: 1.
2009-06-26 12:11:09.92 spid63 Replication-Replication Distribution Subsystem: agent ##job## failed. The process could not access d
任何人对以下内容有任何见解:
我在64位的MySQL上运行Linux5.1,并且已经创建了几个内存表。MySQL内存表的声明,在表被删除或截断之前,内存不会被“释放”。我已经删除了所有这些表,但RAM使用率(从命令顶部开始)并没有下降多少,甚至在几个小时后(删除这些表后,内存使用率为90%,占用48 on )。通过创建和删除几个表,它在几天内一直在以自己的方式工作。
谢谢,詹姆斯