在MPLAB中增加内存块的大小,可以通过以下步骤实现:
unsigned char memory_block[50];
更改为:
unsigned char memory_block[100];
需要注意的是,增加内存块的大小可能会影响到您的项目的内存使用情况和程序的性能。因此,在更改内存块的大小之前,请确保您了解其影响,并在必要时进行相应的调整。
MPLAB CODE CONFIGURATOR(MCC)是Microchip推出的一种针对自家芯片的免费的图形化编程配置环境,可以生成易懂的C代码,可以无缝的集成到你的工程中,已经集成进Microch
周报汇总地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 视频版: https://
在挑战比赛中,我们会拿到待分析的PIC导出代码,而我们的任务就是需要从中想办法提取出Flag。一般来说,我们所拿到的ROM导出数据为十六进制文件,我们此次拿到的是一个名为“Beginning.hex”的文件,以及下面这个是示意图:
在嵌入式系统中,通信是一个至关重要的方面。Controller Area Network (CAN) 总线是一种广泛用于嵌入式系统中的通信协议,它在实时性和可靠性之间提供了一个平衡。CAN总线的优势之一是其能够在多个节点之间进行高效通信,同时确保数据的实时传输和可靠性。本文将介绍CAN总线的基本原理,然后通过代码实例演示如何在嵌入式系统中实现CAN通信以实现实时性和可靠性的平衡。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/645376942
当我们进行微批处理(mini-batch)时,虽然能减少计算浪费并以更灵活的方式批处理请求,但由于GPU内存容量的限制(特别是存储 KV 缓存的空间),仍然限制了可以一起批处理的请求数量,这意味着服务系统的吞吐量受到内存的限制。具体的内存管理挑战有如下三个方面:
虽然大型语言模型(LLM)的性能表现足够惊艳,但每次接收用户请求时都需要耗费大量显存和计算资源,一旦请求数量超出预期,就极有可能面临ChatGPT刚发布时的宕机、排队、高延迟等窘境。
参考文献: http://www.importnew.com/14630.html Java 堆内存 http://blog.csdn.net/ylyg050518/article/details/52244994 Java虚拟机(二)——Java堆内存划分
系统性能一直是一个受关注的话题,如何通过最简单的设置来实现最有效的性能调优,如何在有限资源的条件下保证程序的运作,ulimit 是我们在处理这些问题时,经常使用的一种简单手段。ulimit 是一种 linux 系统的内键功能,它具有一套参数集,用于为由它生成的 shell 进程及其子进程的资源使用设置限制。
Fayson在前面的文章《如何在Hadoop中处理小文件》、《如何在Hadoop中处理小文件-续》和《如何使用Impala合并小文件》等,在文章中也详细说明了怎么去处理Hadoop中的小文件。文章中也提到小文件过多会对NameNode造成压力,导致NameNode内存使用过高。本篇文章Fayson主要使用Hadoop Archive Files功能将集群中的小文件进行归档。
固定分区是指系统先把内存划分为若干个大小固定的分区,一旦分配好,在系统运行期间便不再重新划分。程序运行时必须提供对内存资源的最大申请量。
Java堆是虚拟机所管理的内存中最大的一块,此内存区域的唯一目的就是存放对象实例,几乎所有的对象实例都在这里分配内存。这块区域是“线程共享”的。
存储引擎是数据库的一部分,负责管理如何在内存和磁盘上存储数据。许多数据库支持多个存储引擎,其中不同的引擎对特定工作负载的性能会更好。例如,一个存储引擎可能为读取繁重的工作负载提供更好的性能,另一个可能支持更高的写入操作吞吐量。
对于innoDB存储引擎来说,数据是存储在磁盘上,而执行引擎想要操作数据,必须先将磁盘的数据加载到内存中才能操作。当数据从磁盘中取出后,缓存内存中,下次查询同样的数据的时候,直接从内存中读取,这样大大提高了查询性能。
我们聊到了Buffer Pool,很多朋友估计还是不是很了解,本文咱们就来聊聊。
TcMalloc 的核心是分层缓存,前端没有锁竞争,可以快速分配和释放较小的内存对象(一般是 256 KB)前端有两种实现,分别是 pre-CPU 和 pre-Thread 模式,前者申请一块大的连续内存,每一个逻辑 CPU 将获得其中的一段。这种模式下 TcMalloc 通过保存额外的元数据来动态地调整每种大小类的实际缓存大小。Per-Thread 模式为每个线程分配一个本地缓存,线程缓存中每种大小类的可用对象通过链表连接。
详细设计,这里我们将详细的说梦x-engine 如何处理事务,并介绍x-engine的关键组件的详细设计,包含读路径,写路径,刷新和数据压缩处理,x-Engine应用MVCC 和2PL ,实现SI 快照隔离和RC 读已提交的隔离级别,以保证事务的ACID属性,同一个记录的不同版本已自增版本的ID为分离的元祖存储,每个传入的事务使用它看到的LSN作为快照,事务只读取小于自己LSN的最大版本的元祖,并为每个写入的元祖添加航所已规避写冲突。
谈到malloc函数相信学过c语言的人都很熟悉,但是malloc底层到底做了什么又有多少人知道。 1、关于malloc相关的几个函数 关于malloc我们进入Linux man一下就会得到如下结果:
前面我们讲了可达性分析和根节点枚举,介绍完了GC的前置工作,下面开始讲GC的工作过程。
程序在系统上运行时,会为程序分配内存,有堆区 栈区 全局区 代码区 我们主要介绍堆区和栈区
IOR是一个并行的IO基准,可用于测试使用各种接口和访问模式的并行存储系统的性能。接口和访问模式的并行存储系统的性能。IOR资源库还包括mdtest基准,专门测试不同目录结构下存储系统的元数据峰值速率。在不同目录结构下存储系统的元数据峰值速率。这两个基准都使用一个共同的并行 I/O抽象后端,并依靠MPI进行同步。本文档由两部分组成。用户文档包括安装说明(Install),初学者教程(IOR的第一步),以及关于IOR的运行时选项的信息。开发者文档包括用Doxygen生成的代码文档和一些关于与Travis的连续整合的说明。IOR/mdtest用户和开发者文档的许多方面都是不完整的,我们鼓励贡献者 鼓励贡献者直接评论代码或在此基础上扩展文档。
一、前言 这个问题是博主去年面试的时候被大佬问过的问题,当时也不大清楚里面的原理,硬着头皮回答的,当然,最终面试也没过,哈哈。最近刚好研究了这块的一些东西,就有种恍然大悟的感觉,这里分享给大家,欢迎拍砖~
我们在前文《视频编码(1)》中探讨了 H.264 视频编码的基本概念、编码工具、编码流程及码流结构等基础知识,接下来我们来继续探讨在 H.264 基础上迭代而生的 H.265 有哪些改进,看看它是如何在同样的画面质量下将编码码率降下来的。本文内容包括如下章节:
Linux内核内存管理的一项重要工作就是如何在频繁申请释放内存的情况下,避免碎片的产生。Linux采用伙伴系统解决外部碎片的问题,采用slab解决内部碎片的问题,在这里我们先讨论外部碎片问题。避免外部碎片的方法有两种:一种是之前介绍过的利用非连续内存的分配;另外一种则是用一种有效的方法来监视内存,保证在内核只要申请一小块内存的情况下,不会从大块的连续空闲内存中截取一段过来,从而保证了大块内存的连续性和完整性。显然,前者不能成为解决问题的普遍方法,一来用来映射非连续内存线性地址空间有限,二来每次映射都要改写内核的页表,进而就要刷新TLB,这使得分配的速度大打折扣,这对于要频繁申请内存的内核显然是无法忍受的。因此Linux采用后者来解决外部碎片的问题,也就是著名的伙伴系统。
因为程序是分段在内存中存放的,因此需要额外的空间记录每个段的存放位置和占用大小,这就引出了段表,这里的段表又被称为LDT表,每个进程都对应一个LDT表:
很多学过C的人对malloc都不是很了解,知道使用malloc要加头文件,知道malloc是分配一块连续的内存,知道和free函数是一起用的。但是但是:
1.8版本中,官方终于加入了对AMD ROCm的支持,可以方便的在原生环境下运行,不用去配置Docker了。
让我们仔细看看其中一些场景以及如何处理它们。 Java中的内存泄漏类型 在任何应用程序中,由于多种原因都可能发生内存泄漏: 1. 静态字段 可能导致潜在内存泄漏的第一种情况是大量使用静态变量。 在Java中,静态字段的生命周期通常与正在运行的应用程序的整个生命周期相匹配(除非ClassLoader符合垃圾回收的条件)。 让我们创建一个填充静态 List的简单Java程序 :
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中,我将总结Python面试中最常见的50个问题。每道题都提供参考答案,希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出,找到一份高薪工作。这些面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
HBase提供了两种不同的BlockCache实现,用于缓存从HDFS读出的数据。这两种分别为:
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中,我将总结Python面试中最常见的100个问题。每道题都提供参考答案,希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出,找到一份高薪工作。这100道面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
在前面的引用计数法和可达性算法一文中,我们讲了一个引用要被回收需要达到的条件以及怎么判断一个引用是否要被回收。了解了这些知识,就到了今天要讲的垃圾收集算法。
·为什么MongoDB会记录这么多“Connection Accepted”事件?
首先JVM的内存结构包括五大区域: 程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈、方法区、堆区。其中程序计数器、虚拟机栈和本地方法栈3个区域随线程启动与销毁, 因此这几个区域的内存分配和回收都具有确定性,不需要过多考虑回收的问题。而Java堆区和方法区则不一样,这部分内存的分配和回收是动态的,正式垃圾回收需要关注的部分。
在当今快节奏的互联网世界中,应用程序的响应速度往往是用户体验的关键。为了提升性能,减轻数据库的压力,Memcached作为一种高性能的分布式内存对象缓存系统,被广泛应用于加速动态Web应用程序。本文将深入介绍Memcached的工作原理、特性以及如何在实际项目中有效地使用它。
vdbench源码下载地址:https://www.oracle.com/downloads/server-storage/vdbench-source-downloads.html
本文主要分享一个Cache一致性踩内存问题的定位过程,涉及到的知识点包括:backtrace、内存分析、efence、wrap系统函数、硬件watchpoint、DMA、Cache一致性等。
一般情况下,Linux系统中进程的4GB内存空间被划分为2个部分-------用户空间和内核空间,大小分别为0~3G,3~4G。用户进程通常,只能访问用户空间的虚拟地址,不能访问内核空间的虚拟地址。
mysql中的数据都在磁盘里,为了提高查询的性能,在mysql服务启动的时候向操作系统申请了一片连续的内存,也是是今天说的buffer pool,默认情况下是128MB。
v4 中使用了链表存储了不同大小的内存块的方式进行内存池的实现,实际测试中发现内存浪费比较严重,因此如何设计出使用效率高,操作简洁的内存池就成了 v5 的一个任务。
高性能事务系统应用程序通常在提供活动跟踪的历史记录表;同时,事务系统生成$日志记录,用于系统恢复。这两种生成的信息都可以受益于有效的索引。众所周知的设置中的一个例子是TPC-a基准应用程序,该应用程序经过修改以支持对特定账户的账户活动历史记录的有效查询。这需要在快速增长的历史记录表上按帐户id进行索引。不幸的是,基于磁盘的标准索引结构(如B树)将有效地使事务的输入/输出成本翻倍,以实时维护此类索引,从而使系统总成本增加50%。显然,需要一种以低成本维护实时索引的方法。日志结构合并树(LSM树)是一种基于磁盘的数据结构,旨在为长时间内经历高记录插入(和删除)率的文件提供低成本索引。LSM树使用一种延迟和批量索引更改的算法,以一种类似于合并排序的有效方式将基于内存的组件的更改级联到一个或多个磁盘组件。在此过程中,所有索引值都可以通过内存组件或其中一个磁盘组件连续进行检索(除了非常短的锁定期)。与传统访问方法(如B-树)相比,该算法大大减少了磁盘臂的移动,并将在使用传统访问方法进行插入的磁盘臂成本超过存储介质成本的领域提高成本性能。LSM树方法还推广到插入和删除以外的操作。然而,在某些情况下,需要立即响应的索引查找将失去输入/输出效率,因此LSM树在索引插入比检索条目的查找更常见的应用程序中最有用。例如,这似乎是历史表和日志文件的常见属性。第6节的结论将LSM树访问方法中内存和磁盘组件的混合使用与混合方法在内存中缓冲磁盘页面的常见优势进行了比较。
C语言提供了动态内存管理功能, 在C语言中, 程序员可以使用 malloc() 和 free() 函数显式的分配和释放内存. 关于 malloc() 和free() 函数, C语言标准只是规定了它们需要实现的功能, 而没有对实现方式有什么限制, 这多少让那些追根究底的人感到有些许迷茫, 比如对于 free() 函数, 它规定一旦一个内存区域被释放掉, 那么就不应该再对其进行任何引用, 任何对释放区域的引用都会导致不可预知的后果 (unperdictable effects). 那么, 到底是什么样的不可预知后果呢? 这完全取决于内存分配器(memory allocator)使用的算法. 这篇文章试图对 Linux glibc 提供的 allocator 的工作方式进行一些描述, 并希望可以解答上述类似的问题. 虽然这里的描述局限于特定的平台, 但一般的事实是, 相同功能的软件基本上都会采用相似的技术. 这里所描述的原理也许在别的环境下会仍然有效. 另外还要强调的一点是, 本文只是侧重于一般原理的描述, 而不会过分纠缠于细节, 如果需要特定的细节知识, 请参考特定 allocator 的源代码. 最后, 本文描述的硬件平台是 Intel 80x86, 其中涉及的有些原理和数据可能是平台相关的.
倒序索引也被称为“反向索引”或“反向文件”,是一种索引数据结构。倒序索引在“内容”和存放内容的“位置”之间的映射,其目的在于快速全文索引和使用最小处理代价将新文件添加进数据库。通过倒序索引,可以快速根据“内容”查到包含它的文件。这种数据结构被广泛使用在搜索引擎中,倒排索引有两种不同的索引形式:
本文分为三个等级自顶向下地分析了glibc中内存分配与回收的过程。本文不过度关注细节,因此只是分别从arena层次、bin层次、chunk层次进行图解,而不涉及有关指针的具体操作。
paper链接:https://arxiv.org/pdf/2405.04437v1
该论文主要围绕着深度学习应用对密集矩阵乘法(Matrix Multiply, MM)的大量需求展开。随着深度学习模型的复杂度不断增加,对计算资源的需求也日益增长,这促使了异构架构的兴起,这类架构结合了FPGA(现场可编程门阵列)和专用ASIC(专用集成电路)加速器,旨在应对高计算需求。
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