numpy.array 作为参数传入函数中时,是作为引用进去的,函数内部对这个数组的修改会直接修改原始数据.在函数中需要暂时修改数据,不对原始数据造成影响的话,需要用 np.copy() 先拷贝一份,在拷贝上修改. 但是在函数内部对其进行 del 时,只是删除了引用的局部变量,不会影响原数据.del 只是删除对一个数据的引用的变量,当这个数据没有变量在指向它时,他就会被回收,在函数中传入时相当于增加了一个对数据的引用的临时变量,不手动删除也会在函数结束时被删除. 如果直接返回参数,那么两个是一样

漏洞名称: Linux Kernel 释放后重用内存损坏漏洞 CNNVD编号: CNNVD-201307-305 发布时间: 2013-07-18 更新时间: 2013-07-18 危害等级:    漏洞类型:   威胁类型: 远程 CVE编号: CVE-2013-4127 漏洞来源: Red Hat Linux Kernel是美国Linux基金会发布的一款操作系统Linux所使用的内核.         Linux Kernel中存在释放后重用内存损坏漏洞.攻击者可利用该漏洞在程序上下文中执行

最近碰到一个问题,或许也是小猿们都会碰到的问题:内存泄露. 都知道malloc后需要free才能释放内存,shmat后需要shmdt才能断掉内存区并使用IPC_RMID命令删除共享内存.那么如果是当前进程exit后,这些东西还需要收到清理吗?进程退出会清理除打开的文件描述符外,还做些什么呢? 代码: 思路:在进程中申请内存空间不释放,进程退出,查看当期是否有内存释放 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string

起因 下面这段代码执行后,内存有增无减,增加了200M,iOS平台200M不能接受了 // STL 集合类 void test1() { list<int> mList; for (int i=0; i<1000000; i++) { mList.push_back(i); } mList.clear(); } // mList 作用域 {} 内,stack 上的变量由编译器出了 } 自动释放 STL 底层是用 new/delete 分配内存的,new/delete 是基于 malloc

一.Java的垃圾回收机制———解疑 Java的垃圾回收机制是Java虚拟机提供的能力,用于在空闲时间以不定时的方式动态回收无任何引用的对象占据的内存空间. 需要注意的是:垃圾回收回收的是无任何引用的对象占据的内存空间而不是对象本身,很多人回答的含义是回收对象,实际上这是不正确的. System.gc() Runtime.getRuntime().gc() 上面的方法调用时用于显式通知JVM可以进行一次垃圾回收,但真正垃圾回收机制具体在什么时间点开始发生动作这同样是不可预料的,这和抢占式的线程在

mysql优化, 删除数据后物理空间未释放(转载) OPTIMIZE TABLE 当您的库中删除了大量的数据后,您可能会发现数据文件尺寸并没有减小.这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致.OPTIMIZE TABLE 是指对表进行优化.如果已经删除了表的一大部分数据,或者如果已经对含有可变长度行的表(含有 VARCHAR . BLOB 或 TEXT 列的表)进行了很多更改,就应该使用 OPTIMIZE TABLE 命令来进行表优化.这个命令可以将表中的空间碎片进行合并,并且可以消除由于删除或

linux 内存清理/释放命令 You could find reference from here: http://jingyan.baidu.com/article/597a06436a687f312b5243f3.html Basically it looks like this: ---------------------------------- 清理前内存使用情况 free –m 或者 free 清理内存 > /proc/sys/vm/drop_caches 清理后内存使用情况 fr

转自 关于mysql 删除数据后物理空间未释放(转载) - NETDATA - 博客园http://www.cnblogs.com/shawnloong/archive/2013/02/07/2908911.html OPTIMIZE TABLE 当您的库中删除了大量的数据后,您可能会发现数据文件尺寸并没有减小.这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致.OPTIMIZE TABLE 是指对表进行优化.如果已经删除了表的一大部分数据,或者如果已经对含有可变长度行的表(含有 VARCHAR . B

np.array转换为list 1 meitan = shuju.iloc[start:end, 1:2] zhengqi = shuju.iloc[start:end,2:3] print(type(list(l))) newmeitan = np.array(meitan) #[[][][]] newzhengqi = np.array(zhengqi)#[[][][]] print("转换前",newzhengqi) newmeitan = newmeitan.reshape(1

1.np.array构造函数 用法:np.array([1,2,3,4,5]) 1.1 numpy array 和 python list 有什么区别? 标准Python的列表(list)中,元素本质是对象.如:L = [1, 2, 3],需要3个指针和三个整数对象,对于数值运算比较浪费内存和CPU.因此,Numpy提供了ndarray(N-dimensional array object)对象:存储单一数据类型的多维数组. 1.2 如何强制生成一个 float 类型的数组 d = np.arr

OPTIMIZE TABLE 当您的库中删除了大量的数据后,您可能会发现数据文件尺寸并没有减小.这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致.OPTIMIZE TABLE 是指对表进行优化.如果已经删除了表的一大部分数据,或者如果已经对含有可变长度行的表(含有 VARCHAR . BLOB 或 TEXT 列的表)进行了很多更改,就应该使用 OPTIMIZE TABLE 命令来进行表优化.这个命令可以将表中的空间碎片进行合并,并且可以消除由于删除或者更新造成的空间浪费 .OPTIMIZE TABLE

原文地址:http://www.ihuxu.com/p/236.html   说明:这是一个利用Java Logger类的示例,完成简单的日志记录功能.代码中有部分类库没有说明,但不影响阅读. 本人技术是新手,对于java的内存问题有着很大的困惑.希望得到网友的指点,问题描述如下: 本人写了一个日志类Log,当加载Log类后,内存会增长20M左右,但是等释放了所有内存变量时,观察内存情况,并没有释放这个20M的迹象.诸如此类的问题还有很多,虽然Java有GC,不用显示释放内存.但是,确实不知道或

将列表list或元组tuple转换为 ndarray 数组. numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0) object:列表.元组等.dtype:数据类型.如果未给出,则类型为被保存对象所需的最小类型.copy:布尔来写,默认 True,表示复制对象.order:顺序.subok:布尔类型,表示子类是否被传递.ndmin:生成的数组应具有的最小维数. -- 1.np.array构造函数

[iOS6后的内存警告处理] The memory used by a view to draw itself onscreen is potentially quite large. However, the system automatically releases these expensive resources when the view is not attached to a window. The remaining memory used by most views is sm

前言 最近进行项目性能优化的时候发现的问题. 问题 从大厅进到单局的过程中,会经过选择英雄和加载两个流程,这两个流程对应的UI界面都会有一张几mb左右的贴图作为背景,在进入单局游戏后这两个UI已经销毁了. 之后调用下对应的Resources的相关接口,按理来说图集贴图就应该释放掉了. Resources.UnloadUnusedAssets() 然而并没有,用Profiler检查了,发现被父级的层级Layer里的GraphicRaycaster引用了(比如下图的英雄界面背景). 基本上每次进单局

mongodb删除集合后磁盘空间不释放,只有用db.repairDatabase()去修复才能释放. 但是在修复的过程中如果出现了非正常的mongodb的挂掉,再次启动时启动不了的,需要先修复才可以, 可以利用./mongod --repair --dbpath=/data/mongo/ 如果你是把数据库单独的放在一个文件夹中指定dbpath时就指 向要修复的数据库就可以,修复可能要花费很长的时间,在使用db.repairDatabase()去修复时一定要停掉读写,并且 mongodb要有备机才

1. 数据源a是数组ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会.也就是说改变a的值,b不会. # 数据源a是列表时,两者没区别 a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] b=np.array(a) c=np.asarray(a) a[2]=1 print(a) print(b) print(c) [[1, 2, 3], [4, 5, 6], 1] [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] [[1 2 3] [4 5 6] [7

1. 问题 我们的程序有几十个线程,每个线程拥有一个std::map,每个线程都要向自己的std::map中插入大量的数据,但每个数据只有几十字节:当使用完std::map,调用map.clear(),删除map里的所有元素,发现std::map所占内存没有返还给操作系统:甚至std::map析构后,内存仍然没有返还给操作系统(map析构不返还内存,不一定100%重现). 了解了glibc malloc/free原理后,我设计了几个实验,目的是辅助理解.所有测试结果基于Red Hat Enter

array 和 asarray 都可以将 结构数据 转化为 ndarray,但是主要区别就是当数据源是ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会. 1.输入为列表时 import numpy as np a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] b=np.array(a) c=np.asarray(a) a[2]=1 print(a) print(b) print(c) """ 运行结果: [[1, 2, 3], [

一.数组内存释放问题 数组内存的释放可以按照如下语句实现: string [] aa=new string[2]; aa[0]="A"; aa[1]="B"; aa=null; 其中最后一句:aa＝null就是释放内存的. 二.关于动态数组 动态数组可以按以下方式申明: string[,] aa; 然后在任何要使用该数组的地方,都可以重新定义数组的大小: aa=new string[2,3];

初始化 a = range() a = np.array(a) a = a.reshape(,) a [[ 0  1  2  3]  [ 4  5  6  7]  [ 8  9 10 11]  [12 13 14 15]] 获取a的[0,1,4]行 b = a[ range(, ),:] [[ 0  1  2  3]  [ 4  5  6  7]  [12 13 14 15]] 获取b的[0,1,4]列 c = b[:, range(  )+range( , 3)] [[ 0  2]  [ 4