在嵌入式环境中(使用MSP430)，我看到一些数据损坏是由于部分写入非volatile内存而导致的。这似乎是由于写入期间的功率损耗(写入FRAM或信息段)造成的。我正在使用CRC验证存储在这些位置的数据。我的问题是，防止这种“部分写入”损坏的正确方法是什么？目前，我已修改我的代码以写入两个单独的FRAM位置。因此，如果一个写入中断导致无效的CRC，则另一个位置应保持有效。这是一种常见的做法吗？我是否需要为任何非volatile内存实现这种双重写入行为？ 最佳答案 一个简单的解决方案是维护两个版本的数据(在闪存的不同页面中)，当前版本
前段时间我发布了一个与WriteableBitmap内存泄漏相关的问题，虽然我收到了与该问题相关的精彩提示，但我仍然认为存在严重的错误/(我犯的错误)/(混淆)/(一些其他东西)在这里。所以，这又是我的问题:假设我们有一个带有图像和按钮的WPF应用程序。图像的源是一个非常大的位图(3600*4800像素)，当它在运行时显示时，应用程序消耗约90MB。现在假设我希望从图像源(真正的大图像)实例化一个WriteableBitmap，当这种情况发生时，应用程序会消耗大约220MB。现在是棘手的部分，当对图像的修改(通过WriteableBitmap)结束，并且对WriteableBitmap
我正在尝试找出最具战略意义的方法，以在两个GPU之间平均分配seq2seq网络的内存负载。使用卷积网络，任务要容易得多。但是，我试图弄清楚如何最大化2TitanX的内存使用率。目标是构建24GB内存组合所允许的最大网络。一个想法是将每个RNN层放置在单独的GPU中。GPU1-->RNNLayer1&BackwardPassGPU2-->RNNLayer2,3,4但是，反向传播计算需要大量内存。因此，另一个想法是在一个GPU上进行整个正向传递，在单独的GPU上进行反向传递。GPU1-->ForwardPassGPU2-->BackwardPass(不过，GPU2仍然占据了大部分内存负载)
我正在尝试编写一个链接描述文件，将一个节的内容写入两个不连续的内存区域。我在这个邮件列表中找到了一个关于这个的旧线程:“ld链接描述文件和非连续内存区域”http://sourceware.org/ml/binutils/2012-01/msg00188.html我知道C28x编译器针对此问题的一项功能是将部分拆分为多个内存段:(使用or函数)SECTIONS{.text:{*(.text)}>>FLASH1|FLASH3}在这里描述:http://processors.wiki.ti.com/index.php/C28x_Compiler_-_Understanding_Linkin
FATALERROR:CALL_AND_RETRY_2AllocationFailed-processoutofmemory我看到了这个错误，但不太确定它来自哪里。我正在从事的项目具有以下基本工作流程:从其他来源接收XML帖子使用xml2js解析XML从新创建的JSON对象中提取所需信息并创建一个新对象。将该对象发送到连接的客户端(使用socket.io)使用的Node模块有:xml2jssocket.io编舞mysql当我收到一个XML数据包时，我要做的第一件事就是将其写入log.txt文件，以备日后需要查看某些内容。我先fs.readFile获取当前内容，然后写入新内容+旧内容。上
我有一个带有HTML的UIWebKit，这个HTML有几个图像和文本，但只是显示它会给我内存警告。所以我做了一些测试:相同的HTML有不同的图像，全尺寸，以及相同的图像，但比原始尺寸缩小了50%，对于缩小50%的图像，我去预览并将所有图像缩小50%令人惊讶的部分是50%测试，你可以看到即使有16张图像，内存峰值也是4.90MB。这真的很令人惊讶。请注意，这些值并不总是相同，它们会发生变化，但测试之间并没有太大差异。在50%问题中，在8和16图像中，虽然内存不足，有时会出现内存警告，但与全尺寸图像相比，性能提升明显静止不动=滚动所有文章后的内存1图片=[静止5MB][旋转5.6MB]2张
我目前正在使用nodeJS中的脚本来监视目录(及其子目录)，并在将文件放置在那里后执行一些功能。实际上，这将是一个FTP，用户在其中上传文件，对其进行处理，然后删除。显然，我已经看到脚本的CPU使用率很高，因为它遍历目录，等待文件可见。但让我担心的是，脚本运行的时间越长，内存使用量就越高(它只是呈指数增长)。是否有一些轻量级的方法来监视目录的更改？谢谢!编辑:我目前正在使用watch-tree这很好，但仍然存在内存增加的问题。 最佳答案 听起来你想要一个FAM或inotify的包装器。也许像node-inotify-plusplus
我将代码提交到spark独立集群。提交命令如下:nohup./bin/spark-submit\--masterspark://ES01:7077\--executor-memory4G\--num-executors1\--total-executor-cores1\--conf"spark.storage.memoryFraction=0.2"\./myCode.py1>a.log2>b.log&我在上面的命令中指定执行器使用4G内存。但是使用top命令监控executor进程，我注意到内存使用量一直在增长。现在顶部的命令输出如下:PIDUSERPRNIVIRTRESSHRS%CP
我们需要为Web编辑器实现撤消功能，并希望测试撤消历史可以合理地走多远。撤消数据模型是一个包含1+个jQuery对象的JavaScript数组，每个对象可以包含多个Base64图像。如何测量JavaScript对象的内存使用情况？是否可以从Chrome监控内存使用情况？ 最佳答案 Chrome有一个很好的工具。它基于RAIL模型，可让您快速检测泄漏甚至膨胀。只需转到chrome的任务管理器(shift+esc)并启用Javascript内存。这个工具救了我的命，祝你好运! 关于javas
我正在运行TensorFlow版本0.7.1，支持64位GPU，使用pip安装，并且在装有Ubuntu14.04的PC上运行。我的问题是在构建网络时TensorFlow内存不足，即使根据我的计算，我的GPU上应该有足够的空间。下面是我的代码的最小示例，它基于TensorFlowMNIST教程。该网络是一个两层全连接网络，隐藏层的节点数由变量n定义。训练小批量的大小为1。这是我的代码:n=23000mnist=read_data_sets('MINST_Data',one_hot=True)session=tf.InteractiveSession()x=tf.placeholder(t
