1.Handler在什么情况下会导致内存泄漏 Handler在使用过程中，什么情况会导致内存泄漏？...，我们首先需要分析一下为什么会导致内存泄漏。...以及藏在内存泄漏背后的事。 2.为什么会导致内存泄漏 上面的两段代码会导致内存泄漏，为什么会导致内存泄漏呢？这个问题也很好回答，因为匿名内部类和默认的内部类会持有外部类的引用。...虚拟机栈引用的对象 方法区中静态属性引用的对象 方法区中常量引用的对象 本地方法栈中JNI引用的对象 好了，现在我们可以解答上面的问题了，为什么代码1-3会导致内存泄漏而代码1-4不会导致内存泄漏，如果使用代码...我们在使用ViewModel以及LiveData的时候，构造这些对象，以及观察对应数据的时候，如果Activity或者Fragment关闭了，为什么不会导致内存泄漏。
8.2 使用ThreadLocal不当可能会导致内存泄露 基础篇已经讲解了ThreadLocal的原理，本节着重来讲解下使用ThreadLocal会导致内存泄露的原因，并讲解使用ThreadLocal导致内存泄露的案例...下面看看Entry的构造函数： Entry(ThreadLocal<?...，所以在使用完毕后即使调用remove方法才是解决内存泄露的王道。...8.2.2 线程池中使用ThreadLocal导致的内存泄露 下面先看线程池中使用ThreadLocal的例子： public class ThreadPoolTest { static class...8.2.3 Tomcat的Servlet中使用ThreadLocal导致内存泄露 首先看一个Servlet的代码如下： public class HelloWorldExample extends HttpServlet
LinkedBlockingQueue()); } newFixedThreadPool和SingleThreadExecutor类似，唯一的区别就是核心线程数不同，并且由于使用的是...LinkedBlockingQueue默认的最大任务数量是Integer.MAX_VALUE,非常大，可以理解为无限大吧；但是存在这种情况，当每个线程获取到一个任务后，执行时间比较长，导致workQueue...里积压的任务越来越多，机器的内存使用不停的飙升，最后也会导致OOM。...一个由数组结构组成的有界阻塞队列 LinkedBlockingQueue：一个由链表结构组成的有界阻塞队列 PriorityBlockingQueue：一个支持优先级排序的无界阻塞队列 DelayQueue：一个使用优先级队列实现的无界阻塞队列
可以使用astyle对代码进行排版。 我喜欢以"otbs"格式的排版。...命令如下： astyle -s --style=otbs *.c astyle -s --style=otbs *.h 错误排版 一次使用时，不小心对所有文件进行了排版。...Jun 20 14:31 xlnx_snd_common.h -rw-rw-r-- 1 hankf hankf 12K Jun 20 15:05 xlnx_spdif.c 再编译Linux是，得到下列错误...之间使用 Kconfig.orig、Makefile.orig恢复Kconfig和Makefile。再次编译，又能正常编译了。
文章目录 一、内联函数 1、Lambda 表达式弊端 2、" 内联 " 机制避免内存开销 3、内联函数本质 - 编译时宏替换 4、内联函数不能递归 二、普通函数代码示例 三、内联函数代码示例 一、内联函数...---- 1、Lambda 表达式弊端 Lambda 表达式弊端 : Lambda 表达式 的 灵活使用 , 是以 牺牲内存开销为代价的 ; 在 Java 虚拟机中 , Lambda 表达式 是以 实例对象...Lambda 表达式的 内存开销 问题 , 将 使用 Lambda 表达式 作为参数的函数 定义为 inline 内联函数 , Java 虚拟机就 不会再为 lambda 表达式 在堆内存中 创建 实例对象...了 , 这样就 避免了 Lambda 表达式 的内存开销 ; 3、内联函数本质 - 编译时宏替换 内联函数使用 : 在使用 Lambda 表达式的时候 , Kotlin 编译器直接将 inline 内联函数...4、内联函数不能递归 内联函数不能递归 : 如果 将函数 定义为 内联函数 , 则该函数 不能进行递归操作 , 递归操作 会导致 函数体的 无限复制粘贴 , 编译器会报警 ; 二、普通函数代码示例 -
某些情况下，对一个已存在的切片或数组进行切分操作可能会导致内存泄漏。本文我们将介绍导致内存泄漏的场景以及如何避免内存泄漏。 01 因切片容量而导致内存泄漏 假设我们有一个二进制的协议。...然后，我们将其部署到生产环境下，然而我们观察到在生产环境的大流量下会消耗很大的内存。这是为什么呢？ 当我们使用msg[:5]对msg进行切分操作时，实际上是创建了一个长度为5的新切片。...总之，在我们刚才的应用程序中，对一个已存在的切片或数组进行切分，本质上是创建了一个底层数组和源切片一样大小的新的切片，从而导致了高内存消耗。使用内建的copy函数，可以按实际需要控制消耗的内存。...如果我们想返回一个容量为1的切片，我们可以使用copy函数或使用满切片表达式（s[:1:1]）。...在本示例中，我们会返回一个具有和输入参数切片的容量大小一致的切片，但剩下的 *string类型的元素会被GC自动回收。 03 小结 ---- 本节中，我们看到了两种潜在的内存泄露问题。
在实际中如果出现了这些问题可能不会有任何的错误提示，但是在应用中却会给我们带来很大的麻烦。 使用pandas自带的函数读取大文件 第一个错误与实际使用Pandas完成某些任务有关。...使用pandas的read_csv读取大文件将是你最大的错误。 为什么?因为它太慢了!看看这个测试，我们加载TPS十月数据集，它有1M行和大约300个特性，占用了2.2GB的磁盘空间。...我们可以根据内存使用情况指定数据类型。 pandas中最糟糕也是最耗内存的数据类型是 object，这也恰好限制了 Pandas 的一些功能。剩下的我们还有浮点数和整数。...当我们将df保存到csv文件时，这种内存消耗的减少会丢失因为csv还是以字符串的形式保存的，但是如果使用pickle保存那就没问题了。 为什么要减小内存占用呢？...其实如果我有时间从头到尾阅读用户指南，我可能会提出 50 个新手错误，所以还是看看文档吧。 总结 今天，我们学习了新手在使用Pandas时最常犯的六个错误。
假设您知道什么是 lambda 函数，本文旨在提供有关如何正确使用 lambda 函数的一些常规准则。 1. 不要返回任何值 看看语法，您可能会注意到我们在 lambda 函数中并没有返回任何内容。...除了使用 lambda 函数外，我们还可以直接使用算术函数，因为 pandas 是支持的： >>> import pandas as pd >>> data = pd.Series([1, 2, 3,...与其他的使用常规 def 关键字创建的函数不同，lambda 函数没有名字，这也是为什么有时它们被称为匿名函数的原因。...lambda 函数可能会犯的四个常见错误。...通过避免这些错误，您应该能在代码中正确使用 lambda 函数。 使用 lambda 函数的经验准则是保持简单以及只在本地使用一次。
除了使用 lambda 函数外，我们还可以直接使用算术函数，因为 pandas 是支持的： >>> import pandas as pd >>> data = pd.Series([1, 2, 3,...与其他的使用常规 def 关键字创建的函数不同，lambda 函数没有名字，这也是为什么有时它们被称为匿名函数的原因。...相比之下，使用正常定义的函数，Traceback会清晰地提示您有问题的函数（即 inversive1）。...lambda 函数可能会犯的四个常见错误。...通过避免这些错误，您应该能在代码中正确使用 lambda 函数。 使用 lambda 函数的经验准则是保持简单以及只在本地使用一次。
import pandas as pd df1 = pd.read_csv('file-i-dont-have.csv') # 错误 do_stuff(df) 解决方案：使用d6tpipe共享数据文件...将数据与代码混合 由于数据科学代码需要数据，为什么不将其存储到同一目录？当您使用它时，也可以在其中保存图像，日志和其他垃圾文件。...编写函数而不是DAG 有足够的数据，接下来谈谈实际的代码！由于在学习代码时首先要学习的内容之一就是函数，因此数据科学代码通常被组织为一系列线性运行的函数。这可能会导致几个问题。...这可能会导致错误的输出，如果有人根据您的输出做出决策，那么错误的数据将导致错误的决策！ 解决方案：使用assert语句检查数据。...您看着您的代码，不记得为什么要这么做。现在想象其他人需要运行它。
本文包括以下内容： Pandas 发展现状； 内存优化； 索引； 方法链； 随机提示。 在阅读本文时，我建议你阅读每个你不了解的函数的文档字符串（docstrings）。...它可以通过两种简单的方法节省高达 90% 的内存使用： 了解数据框使用的类型； 了解数据框可以使用哪种类型来减少内存的使用（例如，price 这一列值在 0 到 59 之间，只带有一位小数，使用 float64...类型可能会产生不必要的内存开销） 除了降低数值类型的大小（用 int32 而不是 int64）外，Pandas 还提出了分类类型：https://pandas.pydata.org/pandas-docs...和多次存储相同的字符串「瑞士」或「波兰」比起来，为什么不简单地用 0 和 1 替换它们，并存储在字典中呢？...「智能」转换器，数据框使用的内存几乎减少了 10 倍（准确地说是 7.34 倍）。
> 我们的 lambda 函数没有像我们预期的那样返回 3，而是返回了函数对象本身及其内存位置，可以看出这不是调用 lambda 函数的正确方法。...因此由于 pandas Series 对象也是可迭代的，我们可以在 DataFrame 列上应用 map() 函数来创建一个新列： import pandas as pd df = pd.DataFrame...-else 循环 它不能包含任何变量赋值（例如，lambda x: x=0 将抛出一个语法错误） 我们不能为 lambda 函数提供文档字符串 总结 总而言之，我们已经详细讨论了在 Python 中定义和使用...lambda 函数 调用函数执行（IIFE）的定义 如何使用 lambda 函数执行条件操作，如何嵌套多个条件，以及为什么我们应该避免它 为什么我们应该避免将 lambda 函数分配给变量 如何将 lambda...函数与 filter() 函数一起使用 如何将 lambda 函数与 map() 函数一起使用 我们如何在 pandas DataFrame 中使用 带有传递给它的 lambda 函数的 map()
（从而导致内存泄露）。为解决这一问题，解释器会定期执行一个循环检测器，搜索不可访问对象的循环并删除它们。 c....2、什么是lambda函数？它有什么好处？...lambda 表达式，通常是在需要一个函数，但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用，也就是指匿名函数 lambda函数：首要用途是指点短小的回调函数 lambda [arguments]： expression...这就是为什么第三个 print 输出是 3 2 3。 10、以下代码将输出什么？ ? 答案 以上代码将输出 []，并且不会导致一个 IndexError。...一个讨厌的小问题是它会导致出现 bug ，并且这个问题是难以追踪的，因为它在运行时不会引发错误。 11、以下的代码的输出将是什么？ 说出你的答案并解释？ ?
在Git中和源码一起提交数据 现在，大多数人对他们的代码使用版本控制（如果你不使用，那就是另外一个错误，请参阅git：https://git-scm.com/）。...这会导致一些问题，请参阅“为什么你的机器学习代码可能不好的4个原因”： https://github.com/d6t/d6t-python/blob/master/blogs/reasons-why-bad-ml-code.rst...这可能会导致糟糕的输出结果，而如果有人基于你的输出做出决策，那么糟糕的数据将会导致糟糕的决策。 解决方案：使用assert语句来检查数据质量。...以后你会感谢自己，别人更会感谢你。那样显得你很专业！ 9. 将数据保存为csv或pickle文件 回到数据，毕竟是在讲数据科学。就像函数和for循环一样，CSV和pickle文件很常用，但是并不好用。...使用jupyter notebook 最后一个是颇有争议的错误：jupyter notebook和csv文件一样普遍。许多人使用它们，但是这并不意味着它们很好。
为了巩固我对这些理念的理解和便于你们在 StackOverFlow 进行搜索，这里我整理出了我在使用 Python，Numpy，Pandas 中的一些知识点。...Lambda 函数的基本语法如下： lambda arguments: expression 普通函数能做的，Lambda 函数也都能做，只要它们能够写成一行。...Pandas 删除列或对 NumPy 矩阵元素求和时，你可能会遇到这个问题。...但这是为什么呢？...我喜欢探求原因，或者至少我记得这个： df.shape (# of Rows, # of Columns) 查看 Pandas 中 dataframe 的 shape 属性会返回一个元组，其中第一个值表示行数
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