在众多编程语言中，R语言是典型的运行慢和耗内存。当数据表比较庞大（比如一个数据集达100G），而内存有限时（比如一台普通电脑内存16G），使用R语言一次读入和处理，常规做法完全不可行。即使调大虚拟内存（swap空间），使用memory.limit（Windows系统）或 ulimit -s -v（Linux系统）等操作（虚拟内存其实很慢），即使再辅之以rm()和gc()及时清理内存（个人感觉效果甚
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2023-06-14 17:52:31
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写R程序的人，相信都会遇到过“cannot allocate vector of size”或者“无法分配大小为…的矢量”这样的错误。原因很简单，基本都是产生一个大矩阵等对象时发生的，最干脆的解决办法有两种，第一种是加大内存换64位系统，第二种是改变算法避免如此大的对象。第一种办法，是最好的办法，不过大对象的需求是没有止尽的，终究不是长久之道。第二种办法是最好的思路，无论多么大的对象都是可以弄小的
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2023-11-19 13:00:54
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parallelcl<-makeCluster(10, type="FORK")
result_list <- parLapply(cl, list, function)
stopCluster(cl) 非常简单，在创建集群的时候添加type为 FORK就好。
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2023-06-09 00:49:41
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# R语言靠cpu
R语言是一种用于统计分析和数据可视化的强大工具，它是一种基于计算机处理器（CPU）的编程语言。在R语言中，CPU的性能直接影响着代码的执行速度和效率。本文将介绍R语言如何依赖CPU，并通过代码示例和流程图来展示其运行机制。
## CPU在R语言中的作用
CPU是计算机的核心组件，它负责执行程序中的指令和计算任务。在R语言中，CPU扮演着至关重要的角色，它决定了代码的执行速
原创
2024-05-01 03:42:37
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这几天训练模型运行代码的时候，老是提示我说：Error: cannot allocate vector of size 88.1 Mb，只知道分配空间不足。 下面是查资料看到的一些回答：一、这个是R的特点，有几个解决方法：1.升级到R3.3.0及以上版本，对内存的管理和矩阵计算好太多。在R3.2.5上能死机的计算，在R3.3.0以上就能运行很好。2.加载一些R语言磁盘缓存包，搜一搜吧
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2024-04-02 07:58:42
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前言笔者是在读研究生，用h2o的时间也有小半年了，心血来潮就想写一些自己的心得，希望对大家有所帮助。 之前学习的有些参考其他人的地方，如果有遗漏或侵权请私信，看到了立马加注明或删除！怎么安装h2o这里就不写了。其他大佬那写的很详细了。笔者也是从他们那学的怎么使用h2o。不是我太懒了！关于启动h2olibrary(h2o)#加载h2o包
rm(list = ls(all = TRUE))
h2o.
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2023-10-26 10:51:09
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内存不能为“read”或“written”的解决方案
有些人运行飚车程序的时候会弹出该内存不能为“read”的错误提示。希望以下文章能对大家有所帮助。
使用Windows操作系统的人有时会遇到这样的错误信息，运行某些程序的时候，有时会出现内存错误的提示，然后该程序会自动关闭或点击后关闭，严重的会无法关闭。 “0x????????”指令引用的“0x????????”内存。该内存不能为“read”
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2024-05-19 14:13:12
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R语言自定义设置使用内存的大小、可以使用的内存范围？目录R语言自定义设置使用内存的大小、可以使用的内存范围？R语言是解决什么问题的？R语言自定义设置使用内容的大小、可以使用的内存范围？R语言是解决什么问题的？R 是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统，是由奥克兰大学统计学系的Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 共同创立。由于R 受Becker, Chambers &
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2023-11-03 17:50:33
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引言R的内存管理机制究竟是什么样子的？最近几日在讲一个分享会，被同学问到这方面的问题，可是到网上去查，终于找到一篇R语言内存管理不过讲的不清不楚的，就拿memory.limit()函数来说，是在windows下才使用的，作者几乎没有提及，还有rm()，gc()函数到底怎么工作的，什么时候用，都无从提及。看来百度是解决不了了，关键时候还是靠google啊，这不，很快找到了一篇相当不错的文章Memor
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2023-11-06 17:22:02
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# 如何在R语言中使CPU高效运行（“吃CPU”）
在当今数据分析的时代，R语言作为一种强大的编程语言被广泛应用于数据科学、统计分析等多个领域。对于刚入门的小白来说，学习如何有效地利用计算机的CPU资源进行计算，是学习R语言过程中的重要一步。本文将详细教你如何实现“R语言吃CPU”的过程。
## 实现流程
以下是实现“R语言吃CPU”的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-23 03:33:32
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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memory.size(2048) #设置内存大小 memory.size(NA) #查看当前设置下最大内存#or memory.limit() memory.size(F) #查看当前已使用的内存 #or library(pryr) mem_used() mem_change(x
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2023-08-21 10:49:22
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笔记：
1、R输入命令时速度不要太快，终究是个统计软件，不是编程！
度（单位是M？） 3、要经常 rm(object) 或者 rm(list=ls()) 和 gc（）释放内存空间 每增长一次，即使赋给同名的变量，都需要新开辟一块更大的空间 5、尽量避免循环语句 6、用矩阵，而不是数据框 7、在大数据集运行前现在子数据集上测试程序 8、将数据保存到R的住内
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2024-04-30 01:15:39
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R语言内存管理引言 R的内存管理机制究竟是什么样子的？最近几日在讲一个分享会，被同学问到这方面的问题，可是到网上去查，终于找到一篇 R语言内存管理 不过讲的不清不楚的，就拿memory.limit()函数来说，是在windows下才使用的，作者几乎没有提及，还有rm()，gc()函数到底怎么工作的，什么时候用，都无从提及。看来百度是解决不了了，关键时候还是靠google啊，这不，很快找到了一篇相
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2023-12-28 15:47:22
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说起R的弱点，肯定会有一条“处理大规模数据不行”。而且一般都是在和SAS之类的大系统比较时被提起的。这样看来也确实没错，如果数据量太大，哪怕只有一两G的时候，光读成数据框恐怕就要把内存撑爆。如果R只是一个软件系统，这显然是很大的软肋。但问题是R不是一个像SAS之类的软件系统，而是语言或者环境。 作为语言，不存在不能处理大量数据的可能性
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2024-03-04 18:20:28
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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
<span style="font-size:14px;">memory.size(2048) #设置内存大小
memory.size(NA) #查看当前设置下最大内存(?"Memory-limits")
#or memory.limit()
memory
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2023-09-16 00:00:09
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由于不是特别熟悉dosbox的用法，我逐个按照书上的相关步骤试了一遍1、用R命令查看、改变CPU寄存器的内容先用R命令查看CPU中各个寄存器的内容；改变AX中的值，从0000变为了1111；接着用R命令查看一下修改的结果；再改变了IP的值，从0100变为了0200；又改变了CS的值，从073F改为FF00；最后用R命令查看改变过之后各个寄存器的内容。总结：（1）若要修改某个寄存器的值，需要在R后面
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2024-07-02 22:51:04
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Dojo支持以异步模型定义（AMD）方式编写的模块，让会让你的程序更加易读和易调试。在本教程中，我们会解释AMD的基础知识以及如何使用AMD。如果你以前是使用1.7版本一下，想把代码迁移过来，这个教程是很有用的。本教程专注于介绍AMD。概述异步模块定义（AMD）模式是在dojo1.7的时候引入dojo的。对比之前的模块定义模式，新的模式包含了完整的异步操作、真正的可移植包、更好的管理模
# R语言与CPU资源利用：避免跑不满的挑战
## 引言
在现代数据分析和机器学习中，R语言以其强大的数据处理能力受到广泛使用。然而，许多用户在使用R语言时，发现自己的CPU使用率并没有达到最大化，导致分析速度缓慢。这种现象通常是由于代码效率低下、数据处理方式不当或R语言本身的一些限制所导致的。本文将探讨如何优化R语言的代码，以提高CPU的利用率，并通过一些可视化工具，帮助理解流程。
##
# 清理 R 语言内存的指南
作为一名 R 语言开发新手，学习如何清理内存是非常重要的，因为这可以提高程序的运行效率，避免内存溢出等问题。本文将指导你通过一系列步骤来清理 R 的内存，确保你的工作环境始终保持高效。接下来，我们将通过一个简单的流程图和具体的代码示例来帮助你理解每一步。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 查看当前内存使用情
# R语言中的内存管理：避免“爆内存”的技巧
在数据科学和分析的领域，R语言因其强大的统计学工具和数据处理能力而深受欢迎。然而，在处理大量数据时，R语言可能会面临内存不足的问题。这种情况通常被称为“爆内存”。本文将讨论R语言中的内存管理，以及如何有效使用它来避免爆内存的现象，同时通过示例代码进行说明。
## R语言内存管理的基本概念
R语言是基于内存的数据分析工具，这意味着所有操作都是在内存
原创
2024-10-05 06:07:04
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