1.Python是如何进行内存管理的？答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制一、对象的引用计数机制Python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。
引用计数增加的情况：
1，一个对象分配一个新名称
2，将其放入一个容器中（如列表、元组或字典）
引用计数减少的情况：
1，使用del语句对对象别名显示的销毁
2，引用超出作用域或被重新赋值
s
在使用python进行爬虫的时候，使用selenium进行爬取的时候经常会出现已缓存过大的情况，如果缓存出现过大之后再次执行的话就会计算机拒绝，但是这个时候我们的内存又有很多空间可以使用，一开始我以为是占用文件过多然后点360的那个进行文件整理和清理垃圾，结果效果一样还是无法使用，再买一个内存条的话又不想花钱了，一番检查后发现是这个已缓存占用过大也就是备用内存。 3个解决方案1.关机重启休眠2.R
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2023-08-30 16:37:30
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Linux/Unix与windows在管理内存的方式上是不一样的。它的管理方式是充分的利用系统的内存，而windows则是无论使用多大的内存都要使用一定的虚拟内存(linux中swap)。 所以说即便是一个刚装上不久的linux系统，内存使用量达到90％，也很正常。但是，这个内存占用量不会达到100%的，因为当达到一个占用量的时候，就会启用swap（虚拟内存）。 （关于为何会使
记录一次小白的tensorflow学习过程，也为有同样困扰的小白留下点经验。先说我出错和解决的过程。在做风格迁移实验时，使用预加载权重的VGG19网络正向提取中间层结果，结果因为代码不当，在遍历图片提取时内存持续增长，导致提取几十个图片的特征内存就满了。原因是在对每一张图片正向传播结束后，都会在留下中间信息。具体地说是在我将正向传播的代码与模型的代码分离了，在每次遍历图片时都会正向传播，在tens
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2023-08-26 10:09:40
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关于优化建议的重要内容是确保my_function()仅在子进程中被调用. deepcopy和del是无关紧要的 – 一旦你在一个进程中创建了五百万个不同的整数,同时把它们全部放在一起,那就是游戏结束了.即使您停止引用这些对象,Python也可以通过保留引用五百万个空整数对象大小的字段来释放它们,这些字段在等待重新使用的下一个要创建五百万个整数的函数中.这是另一个答案中提到的免费列表,它购买了in
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2024-03-05 14:08:52
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记录一次小白的tensorflow学习过程，也为有同样困扰的小白留下点经验。先说我出错和解决的过程。在做风格迁移实验时，使用预加载权重的VGG19网络正向提取中间层结果，结果因为代码不当，在遍历图片提取时内存持续增长，导致提取几十个图片的特征内存就满了。原因是在对每一张图片正向传播结束后，都会在留下中间信息。具体地说是在我将正向传播的代码与模型的代码分离了，在每次遍历图片时都会正向传播，在tens
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2023-08-23 22:03:07
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变量赋值存储的过程变量赋值首先，变量在存储的时候是怎样存储的（包括变量名和变量值），在这个地方了解到了栈区（存放变量名）和堆区（存放变量值），例如存取x = 10 如图：但是在这个的基础上y = x 的存储又是怎样的呢：实际上 y 只是引用了 x 的指向的内存地址，如果 x 的指向地址再次发生改变的时候其实y是不会有任何变化的，例如x = 20 如图：修改赋值x 更改了存储的内存地址，但是 y 还
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2024-06-08 22:34:48
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经常会遇到这样的场景：测试环境磁盘跑满了，导致系统不能正常运行！此时就需要查看是哪个目录或者文件占用了空间。常使用如下几个命令进行排查：df, lsof，du。通常的解决步骤如下：1. df -h 查看是哪个挂在目录满了，常常是根目录/占满[root@test ~]# df -h
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
/dev/vda1 50G 25
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2024-05-30 12:10:48
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iOS9适配技巧 中文快速导航： 1.iOS9网络适配_ATS：改用更安全的HTTPS（见Demo1） i. WHAT（什么是SSL/TLS？跟HTTP和HTTPS有什么关系） ii. WHY（以前的HTTP不是也能用吗？为什么要用SSL/TLS？Apple是不是又在反人类？） iii. HOW（如何适配？---弱弱地问下：加班要多久
# 解决Ubuntu系统中MySQL占满磁盘空间的问题
## 1. 流程概述
为了解决Ubuntu系统中MySQL占满磁盘空间的问题，我们需要进行以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
|----|----|
| 1 | 查看磁盘空间使用情况 |
| 2 | 定位MySQL数据文件位置 |
| 3 | 清理MySQL数据文件 |
| 4 | 重启MySQL服务 |
## 2. 具体操作步骤及代
原创
2024-06-25 04:55:19
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# 如何排查 Python 项目导致 CPU 占满的问题
在 Python 开发中，有时会碰到项目运行时 CPU 占用过高的情况，这会影响系统的性能与稳定性。本文将教你如何排查这个问题，帮助你找到根源并优化代码。我们将通过几个步骤逐步深入，以下是整个排查流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------
原创
2024-08-23 03:59:04
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方法一1.用conda list 看看有没有cpuonly这个包，有的话删掉，这个包是装不上gpu版本的罪魁祸首。conda uninstall cpuonly2.装pytorch cudatoolkit（新建一个anaconda环境，或者把环境清空,注意版本号不要写错，清华源不是很智能，一定要加上详细的版本号搭配）conda install python==3.6.13
conda instal
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2023-10-26 09:13:31
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我们电脑里的C盘是系统盘，在下载文件的时候，电脑系统会模式把文件存放在C盘指的路径里。很多用户在使用电脑一段时间后，就会发现C盘空间很快就满了，而且电脑系统也变的有些卡顿。电脑C盘里尽量不要安装其它软件，因为有些软件程序会跟系统文件产生冲突，软件程序尽量都安装在其它盘里。下面小编给大家分享清理C盘的方法：一1、打开我的电脑，在C盘上鼠标右键选择“属性”→“清理磁盘”，这样可以先把C盘里的一些表面垃
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2024-02-19 18:51:52
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Ubuntu 磁盘满了处理方法：1. 如果是虚拟机安装ubuntu，直接给虚拟机安装ubuntu 系统所在的盘符动态分配一点磁盘容量，就可以了。2. 如果不是虚拟机安装ubuntu，那么有两个办法：第一：物理磁盘扩容。(插入新硬盘，mount 新硬盘)
第二：删掉不用的大文件一、确定是不是真的是磁盘空间不足
输入命令：df –lh 查看磁盘信息0
很明显：Filesystem下的挂载点 /dev/
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2023-08-25 23:20:39
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adb 常用命令获取连接设备号：adb devices列出设备所有已安装的包名 (不需root权限)adb shell “pm list packages”，可以加上grep 进行筛选(windows系统使用findstr /i "xxxx" 或者 find)3)查看进程列表：adb shell "ps"，同时也能获取到应用的UID，方式如下(不需root权限)：u0_a开头的都是Android的
件源于在服务器运行一个脚本程序…好好的脚本突然报错,还以为脚本出现问题了。细看报错原因(具体报错信息已经忘记了)，是没有可用空间。从没遇见过这个情况，怎么办呢？一、确定是不是真的是磁盘空间不足输入命令：df –lh 查看磁盘信息很明显：Filesystem下的挂载点 /dev/xvda1 下的40G容量已经耗尽。既然问题已经确定了，接下来就是处理了。处理方法也很简单，就是删文件。问：删除什么文件？
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2024-04-03 20:01:19
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iTunes，一个不断侵蚀C盘的大虫（半夜无聊，发篇技术贴，帮助各位转移系统盘里的iTunes，使C盘瞬间得以解脱。。。。） 由于iTunes侵占系统盘太多（大约占了7G左右的C盘），而网上的解决方法又很杂（最最关键的是不准确），至今难以找到合适的答案，所以才出此对策，写一篇个人总结出来的方法，来搬家C盘的iTunes文件。别急，你可能要说你已经把iTunes安装在了其他盘，为什么
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2024-07-10 14:30:32
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一、Hadoop架构Hadoop1.0版本两个核心：HDFS+MapReduceHadoop2.0版本，引入了Yarn。核心：HDFS+Yarn+MapreduceYarn是资源调度框架。能够细粒度的管理和调度任务。此外，还能够支持其他的计算框架，比如spark等。二、HDFSNameNode名字节点。要管理元数据信息（Metadata），只存储元数据信息。namenode对于元数据信息的管理，放
# PyTorch 加载 Dataset 的内存问题及解决方案
在使用 PyTorch 进行深度学习时，加载大型数据集可能会导致内存占满的情况。这是因为数据集在加载时，通常会一次性将整个数据集读入内存，从而导致内存溢出。本文将探讨这一问题，并提供一些解决方法和代码示例。
## 数据集的加载方式
PyTorch 提供了 `torch.utils.data.Dataset` 和 `torch.u
在Windows下资源管理器查看内存使用的情况，如果使用率达到80%以上，再运行大程序就能感觉到系统不流畅了，因为在内存紧缺的情况下使用交换分区，频繁地从磁盘上换入换出页会极大地影响系统的性能。而当我们使用free命令查看Linux系统内存使用情况时，会发现内存使用一直处于较高的水平，即使此时系统并没有运行多少软件。这正是Windows和Linux在内存管理上的区别，乍一看，Linux系统吃掉我们
