我正在测试几种不同的算法(用于解决16x16 sudokus)，并使用timeit模块测量它们的性能。但是，看起来实际上只计算了timeit.repeat()迭代的第一次，因为其他迭代的速度要快得多。()循环的第2次迭代到第10次迭代以某种方式使用了循环之前迭代的缓存结果。当在for循环中实际使用timeit.repeat()来比较几种算法时，似乎只计算一次谜题的解：+最快..........：
浏览 0提问于2012-06-12得票数 1
我有一个小的python程序，运行时占用空间为12MB。该任务主要是等待串行数据输入，并使用最新数据更新固定的内存结构(不会增加)。内存使用量随着时间的推移保持不变(taskmanager)这是一种正常行为吗?或者有没有办法阻止/减慢内存消耗？
我使用的是w10/64，使用的<
浏览 1提问于2018-10-12得票数 0
我一直在阅读Python的“多重处理”，特别是“池”的内容。我熟悉线程，但不熟悉这里使用的方法。如果我要将一个非常大的集合(例如某种字典)传递给进程池("pool.map(myMethod，humungousDictionary)")，则是内存中的字典的副本，而不是传递给每个进程，还是只存在一个字典我担心内存的使用。提前谢谢你。
浏览 1提问于2017-06-19得票数 0
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关于C++内存池的探讨
、、、
是否可以创建一个遵循以下简单逻辑的内存池实现：2-使用修改后的new()；不分配内存的函数/运算符仅获得指向内存池开头的指针。这样可以动态地创建对象，而不会产生额外的开销。
3-当内存池耗尽时，它重新分配剩余的内存池，并分配一个新
浏览 0提问于2012-01-16得票数 1
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我试图在python的多处理过程中使用带有池的shared_memory。在，关于shared memory，参数buf (内存视图)对我来说并不清楚(也许是因为我不理解内存视图的概念--它是一个指针吗？)def test_function(Input):
c = np.ndarray(a.shape, dtype
浏览 0提问于2021-07-15得票数 1
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此外，我希望将每个线程锁定到内存池中，这样我就可以更新对象而不是浪费时间(~30%)在垃圾收集器上。如何将线程引脚到具有预定内存池对象的内核？中当您将ZeroMQ放在中间并在每个ZMQworker管理的内存池之间传递消息时，Python运行多核没有问题。如何将特定套接字上的内存池分配给python进程(一些malloc限制或类
浏览 5提问于2013-08-05得票数 14
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内存选项卡显示不同的堆和非堆内存，如
这些术语之间的区别是什么。另外，请提供关于-如何通过监视这些参数来发
浏览 8提问于2014-09-16得票数 22
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对于一些使用psycopg2与postgres并行进行查询的多处理代码的行为，我感到非常困惑。pool = Pool(processes=num_procs)我的run_sql代码如下所示：db连接，而p
浏览 2提问于2016-07-15得票数 8
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ECMA-335，I.12.3.2.4规定如下：
每个方法状态的一部分是一个本地内存池。可以使用localloc指令从本地内存池显式分配内存。本地内存池中的所有内存都是在方法退出时回收的，这是回收本地内存池内存的唯一方法(没有提供指令来释放在此方法调用期间分配的本地内存)。本地内存池用于分配
浏览 4提问于2013-10-27得票数 7
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原因是:对于性能问题，我们不应该使用malloc，因为通过malloc分配内存很耗时，而且跟踪分配的内存的开销也更高。
现在在实时系统中，所有进程都有时间限制，我们通常不使用malloc。我产生了好奇心，并开始研究一些类似于RTOS在运行时如何实际分配内存的问题，我找到了内存池。现在写到内存池实际上意味着固定大小的块allocation.Now内存池的</
浏览 0提问于2012-09-22得票数 3
我是，所以对Presto中的内存设置感到困惑。(一般池及预留池)
这就是我所能找到的。以下是我的Presto设置：
Query.max-内存总量=2.25GB
Query.max-每个节点的内存=0.75GB* 0.4，与resources.reserved-system-memory的默认值相
浏览 0提问于2018-09-03得票数 4
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我有一个python程序，它使用多处理库在多个进程中执行一些内存密集型任务，这些任务偶尔会耗尽内存(我正在进行优化，但这不是这个问题的意义)。有时，内存不足的错误会以一种我似乎无法捕捉到的方式抛出(下面的输出)，然后程序挂在pool.join()上(我正在使用multiprocessing.Pool )。理想情况下，内存错误被传播回主进程，然后死亡。以下是内存错误：Trac
浏览 16提问于2015-02-18得票数 4
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的文档显示
池维护静态分配内存的RAPIDXML_STATIC_POOL_SIZE字节。在静态内存耗尽之前，不执行动态内存分配。当静态内存耗尽时，池将使用全局RAPIDXML_DYNAMIC_POOL_SIZE和delete[]运算符分别分配大小为delete[]的额外内存块。我将其解释为: RapidXML使用全局内存池。全局内存池线程上<e
浏览 3提问于2010-11-15得票数 3
我在上运行一个python并行CPU密集型任务。因此，我可以运行它的vCPU数量越多，速度就越快。我已经读到，创建一个大小大于可用vCPU数量的多处理池是没有意义的，因此我使用multiprocessing.dummy.Pool确定multiprocessing.cpu_count()池的大小。我正在Pod中运行这个脚本，使用gcloud Kubernetes引擎，并在开发期间在少于96个vCPU的机器上进行测试。自动确定的池
浏览 1提问于2018-05-22得票数 4
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我目前正在使用TensorFlow的Python开发一个音频分类器，使用UrbanSound8K数据集并试图区分10个相互排斥的类。音频文件长达4秒，包含176400个数据点，这将导致严重的内存问题。如何对音频进行预处理以减少内存使用量？
如何从音频中提取更有用的特征(使用卷积和池)？
浏览 4提问于2017-02-19得票数 2
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在一般情况下使用池时，python标记返回的args被删除，并且gc会在一段时间内从内存中删除该对象。x in pool.imap_unordered(func, args): main() pool.imap_unordered(func, args)
浏览 2提问于2017-10-26得票数 1
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return result
在这里，do_task_a、do_task_b、do_task_c是完全独立的子任务，我知道我可以使用multiprocessing.Process创建进程来完成这三个子任务，并使用join()等待子任务完成，但我不知道为每个请求创建Process的正确方法？我寻找多处理，但找不出一个好的解决方案。
浏览 10提问于2022-11-27得票数 -1
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