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java - "Warning: Do not place Android context classes in static fields; this is a memory leak (and also breaks Instant Run)"

类似的问题是askedhere,here和here但上下文与此完全不同,而且codethatgavefromthiserror由Android和AndroidStudio的制造商编写。这是代码:publicclassMySingleton{privatestaticMySingletonmInstance;privateRequestQueuemRequestQueue;privateImageLoadermImageLoader;privatestaticContextmCtx;privateMySingleton(Contextcontext){mCtx=context;mRequ

python - NumPy 数组 : Efficiently find matching indices

我有两个列表,其中一个很大(数百万个元素),另一个有几千个。我要执行以下操作bigArray=[0,1,0,2,3,2,,.....]smallArray=[0,1,2,3,4]foriinlen(smallArray):pts=np.where(bigArray==smallArray[i])#Dostuffwithpts...上面的工作,但很慢。有没有什么方法可以更有效地做到这一点而无需诉诸于用C编写一些东西? 最佳答案 在您的情况下,您可能会受益于对大数组进行预排序。下面是演示如何将时间从大约45秒减少到2秒的示例(在我的笔记

python - 范恩错误 11 : Unable to allocate memory

在FANN的Python实现中,我得到了这个错误frompyfannimportlibfannann=libfann.neural_net()ann.create_standard(4,2,8,9,1)#FANNError11:Unabletoallocatememory.有什么建议吗? 最佳答案 create_standard和其他简单创建有一个错误。解决方法是ann.create_standard_array([2,8,9,1])create_sparse和create_shortcut相同。

python - NumPy / python : Efficient matrix as multiplication of cartesian product of input matrix

问题:输入是一个(i,j)-矩阵M。期望的输出是一个(i^n,j^n)矩阵K,其中n是所取产品的数量。获得所需输出的详细方法如下生成n行排列I的所有数组(总共i**n个n数组)生成所有n列排列J的数组(总共j**n个n数组)K[i,j]=m[I[0],J[0]]*...*m[I[n],J[n]]forallninrange(len(J))我完成此操作的直接方法是生成一个标签列表,其中包含范围(len(np.shape(m)[0]))和范围(len(np.shape(m)[1]))分别代表行和列。之后,您可以像上面最后一个要点那样将它们相乘。然而,这对于大型输入矩阵并不实用——所以我正在

python - Python 中的 Tarfile : Can I untar more efficiently by extracting only some of the data?

我正在从USGS订购一大堆陆地卫星场景,这些场景作为tar.gz存档。我正在编写一个简单的python脚本来解压缩它们。每个文件包含15张大小为60-120MB的tiff图像,总计刚刚超过2GB。我可以使用以下代码轻松提取整个文件:importtarfilefileName="LT50250232011160-SC20140922132408.tar.gz"tfile=tarfile.open(fileName,'r:gz')tfile.extractall("newfolder/")我实际上只需要这15个tiff中的6个,在标题中标识为“带”。这些是一些较大的文件,因此它们加在一起约

python - 假脱机临时文件 : units of maximum (in-memory) size?

tempfile.SpooledTemporaryFile()的参数max_size是内存中可以容纳的临时文件的最大大小(在溢出到磁盘之前)。这个参数的单位是什么(字节?千字节?)?文档(Python2.7和Python3.4)没有说明这一点。 最佳答案 大小以字节为单位。来自SpooledTemporaryFile()sourcecode:def_check(self,file):ifself._rolled:returnmax_size=self._max_sizeifmax_sizeandfile.tell()>max_siz

python - psutil.Process.get_memory_info中RSS的单位是什么?

当我使用ps-opid,rss-p1时,我看到以下内容:PIDRSS1784但是当我使用psutil查询rss时,我得到了不同的值:>>>p=psutil.Process(1)>>>printp.get_memory_info().rss802816psutil是否有可能使用不同的单位?我在documentation中找不到任何相关信息. 最佳答案 ps的输出以千字节为单位。psutil的RSS(驻留集大小)以字节为单位。>>>802816/7841024来自manps:rssRSSresidentsetsize,thenon-sw

python 3 : Most efficient way to create a [func(i) for i in range(N)] list comprehension

假设我有一个函数func(i),它为整数i创建一个对象,而N是某个非负整数。那么创建等于此列表的列表(不是范围)的最快方法是什么mylist=[func(i)foriinrange(N)]不求助于高级方法,例如在C中创建函数?我对上述列表理解的主要关注是我不确定python是否事先知道range(N)的长度来预分配mylist,因此必须逐步重新分配列表。是这种情况还是python足够聪明,可以先将mylist分配给长度N,然后再计算它的元素?如果没有,创建mylist的最佳方法是什么?也许是这个?mylist=[None]*Nforiinrange(N):mylist[i]=func(

Python/numpy : Most efficient way to sum n elements of an array, 这样每个输出元素都是前n个输入元素的总和?

我想编写一个函数,它将一个展平数组作为输入并返回一个等长数组,其中包含输入数组中前n个元素的总和,初始n-1元素输出数组的设置为NaN。例如,如果数组有十个elements=[2,4,3,7,6,1,9,4,6,5]和n=3那么结果数组应该是[NaN,NaN,9,14,16,14,16,14,19,15]。我想到的一种方法:defsum_n_values(flat_array,n):sums=np.full(flat_array.shape,np.NaN)foriinrange(n-1,flat_array.shape[0]):sums[i]=np.sum(flat_array[i-n

python - InMemoryUploadedFile 真的是 "in memory"吗?

我知道打开一个文件只会创建一个文件处理程序,无论文件大小如何,它都会占用固定的内存。Django有一个名为InMemoryUploadedFile的类型,它表示通过表单上传的文件。我像这样在DjangoView中获取我的文件对象的句柄:file_object=request.FILES["uploadedfile"]此file_object的类型为InMemoryUploadedFile。现在我们可以自己看到,file_object有方法.read()用于将文件读入内存。bytes=file_object.read()类型InMemoryUploadedFile的file_object