我有16 on的RAM,核心系统运行在128 on的sddisk上。所以我没有空间使用16/32 GB的交换空间。
我可以在另一个硬盘上创建交换吗?还是必须和系统在同一个磁盘上?
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从/dev/sdc3迁移到/dev/sdb的步骤有哪些。文件fstab如下所示
# /etc/fstab: static file system information.
#
# Use 'blkid' to print the universally unique identifier for a
# device; this may be used with UUID= as a more
我在windows 7中使用eclipse。当我将-Xmx参数设置为大于1500 m时,会发生以下错误:
Error occurred during initialization of VM
Could not reserve enough space for object heap
eclipse和jdk都是64位版本。我的机器的物理内存是4g。下面是eclipse.ini文件:
-startup
plugins/org.eclipse.equinox.launcher_1.2.0.v20110502.jar
--launcher.library
plugins/org.eclipse.eq
是否可以创建一个支票,上面写着:
在computer_system中,检查ram (来自ram_table)是否与ram_type (来自motherboard_table)匹配
我到处都是google和堆栈溢出,我读过在检查中引用外文表列是“不可能的”吗?但是,我的逻辑是有缺陷的吗?任何帮助都是非常感谢的!
(为相关代码编辑)
create table computer_system(
system_id int primary key,
ram int not null references ram(ram_id),
cpu int not null referen
我使用PyTorch构建了一个基本的聊天机器人,在训练代码中,我将神经网络和训练数据都移动到了图形处理器上。然而,当我运行这个程序时,它使用了多达2 2GB的内存。有少量的gpu内存被使用,但不是很多。当我运行同样的程序时,但这次是在cpu上,它只占用我的内存900mb。有人能告诉我为什么会这样吗?我已经附上了我的代码,以及一些截图。如果答案很明显,很抱歉,我是深度学习的新手。 我的代码: import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import numpy as np
我想确保长时间运行的数字处理算法不会占用太多内存。该算法是用C++编写的,运行在OS上。一个大大简化的版本是:
int main() {
while (someCondition) {
// notice nothing is allocated on the heap
vector<int> v(10, 0);
}
}
我使用仪器(分配和泄漏)对代码进行了分析。我看不出有什么漏洞。虽然“活动字节”计数看起来很好(徘徊在20 MB左右),但“总字节”计数仍在增长。让我担心的是,当“总计数”达到80 GB时,我收到了关于硬盘空间不足的O
我确信我在这里犯了一些非常愚蠢的错误。我有这样的代码:
private static String generateRAM()
{
final long RAM_TOTAL = Runtime.getRuntime().totalMemory();
final long RAM_FREE = Runtime.getRuntime().freeMemory();
final long RAM_USED = RAM_TOTAL - RAM_FREE;
final long RAM_TOTAL_MB = RAM_TOTAL / 8 / 1024;
final
源包中的自述文件说:
When installing ufw from source, you will also need to integrate it into your
boot process for the firewall to start when you restart your system. Depending
on your needs, this can be as simple as adding the following to a startup
script (eg rc.local for systems that use it):
# /lib/ufw/