在我的应用程序中，我有照片、视频等。对于图像，我已经完成了缩放，但有时我会收到OutOfMemoryError。如何有效地处理错误？ 最佳答案 在尝试加载图像之前，请检查图像大小是否小于可用内存。因此，处理OutOfMemoryException最有效的方法是构建应用程序，使其永远不会尝试将大量数据加载到内存中以避免异常。 关于android-如何处理OutOfMemoryError，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://st

在我的应用程序中，当我尝试启动它时强制关闭并且错误指向“setContentView(R.layout.Menu);”行的布局。在XML文件中，它在我的布局中显示“OutOfMemoryError”ImageView。我真的很困惑。请指导我进一步行动。已编辑:我的应用程序使用数据库，并在第一次解析一些XML数据并插入到Sqlite数据库中。我的内存不足问题仅在第一次出现。第二次它工作正常。我试过System.gc()。有什么问题吗？这是我的日志:E/dalvikvm-heap(2712):105376-byteexternalallocationtoolargeforthisproce

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编辑:-play~run运行我的项目如何解决这个问题，我的项目处于测试阶段。每天5-6小时后它会突然停止并给出以下错误。如何消除此错误？我正在使用playframework2.2在scala2.1中开发这个项目java.util.concurrent.ExecutionException:java.lang.OutOfMemoryError:PermGenspaceatjava.util.concurrent.FutureTask.report(FutureTask.java:122)atjava.util.concurrent.FutureTask.get(FutureTask.ja

编辑:-play~run运行我的项目如何解决这个问题，我的项目处于测试阶段。每天5-6小时后它会突然停止并给出以下错误。如何消除此错误？我正在使用playframework2.2在scala2.1中开发这个项目java.util.concurrent.ExecutionException:java.lang.OutOfMemoryError:PermGenspaceatjava.util.concurrent.FutureTask.report(FutureTask.java:122)atjava.util.concurrent.FutureTask.get(FutureTask.ja

我正在使用以下命令在本地模式下使用Spark2.0调用Pyspark:pyspark--executor-memory4g--driver-memory4g输入数据帧是从tsv文件中读取的，有580Kx28列。我正在对数据框进行一些操作，然后尝试将其导出到tsv文件，但出现此错误。df.coalesce(1).write.save("sample.tsv",format="csv",header='true',delimiter='\t')任何指针如何摆脱这个错误。我可以轻松地显示df或计算行数。输出数据框为3100行，23列错误:Jobabortedduetostagefailure

我正在使用以下命令在本地模式下使用Spark2.0调用Pyspark:pyspark--executor-memory4g--driver-memory4g输入数据帧是从tsv文件中读取的，有580Kx28列。我正在对数据框进行一些操作，然后尝试将其导出到tsv文件，但出现此错误。df.coalesce(1).write.save("sample.tsv",format="csv",header='true',delimiter='\t')任何指针如何摆脱这个错误。我可以轻松地显示df或计算行数。输出数据框为3100行，23列错误:Jobabortedduetostagefailure

我想在scala中比较不可变的.map和可变的.map的性能特征，以便进行类似的操作（即将多个映射合并为一个映射）。请参见）。对于可变映射和不可变映射，我有类似的实现（见下文）。作为一个测试，我生成了一个包含1000000个单项映射[int，int]的列表，并将这个列表传递到我测试的函数中。有了足够的内存，结果就不足为奇了：对于mutable.map，大约1200毫秒；对于unmutable.map，大约1800毫秒；对于使用mutable.map的命令式实现，大约750毫秒；map——不确定是什么造成了巨大的差异，但也可以对此发表评论。让我有点吃惊的是，也许因为我有点厚，在Intel

我想在scala中比较不可变的.map和可变的.map的性能特征，以便进行类似的操作（即将多个映射合并为一个映射）。请参见）。对于可变映射和不可变映射，我有类似的实现（见下文）。作为一个测试，我生成了一个包含1000000个单项映射[int，int]的列表，并将这个列表传递到我测试的函数中。有了足够的内存，结果就不足为奇了：对于mutable.map，大约1200毫秒；对于unmutable.map，大约1800毫秒；对于使用mutable.map的命令式实现，大约750毫秒；map——不确定是什么造成了巨大的差异，但也可以对此发表评论。让我有点吃惊的是，也许因为我有点厚，在Intel

我面临OutOfMemor错误，并且JMeter停止工作....java.lang.OutOfMemoryError:JavaheapspaceDumpingheaptojava_pid4412.hprof...Heapdumpfilecreated[591747609bytesin71.244secs]Exceptioninthread"AWT-EventQueue-0"java.lang.OutOfMemoryError:JavaheapspaceExceptioninthread"AWT-EventQueue-0"java.lang.OutOfMemoryError:Javahe