报错 新装Linux 系统后,每隔数分钟则报以下错误: AER:Corrected error received: 0000:00:1c:4 pcie bus error: severity=Corrected, type=Data Link Layer,(Transmitter ID) device [8086:9d14] error status/mask=00001000/00002000 [12]  Timeout 翻译如下: AER(高级纠错报告):收到被纠正的错误反馈:0000:00

进入Linux系统 root身份 编辑/etc/default/grub GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet" 将quiet改为 pci=nomsi 之后执行 update-grub 命令

最近写个小程序,出现bus error! int main(void) { /** * char :1个字节 * char*(即指针变量): 4个字节(32位的寻址空间是2^32, 即32个bit,也就是4个字节.同理64位编译器) * char 和 char*占用字节不一样,所以 声明char *a = "hello,world! my name is cj", 后面会出现bus error, 即内存不对齐, * 其实在linux报段错误才对! 是因为声明为字符串字面量 后不能 对字

在c程序中,经常会遇到段错误(segment error)和总线错误(bus error),这两种问题出现的原因可能如下 段错误: 对一个NULL指针解引用. 访问程序进程以外的内存空间. 实际上,第一个原因可以规约到第二个原因,在一个c程序的虚拟内存空间中,从低地址到高地址一次是代码区,堆区(向上增长),栈区(向下增长),最上是常量区,其中NULL指针的位置正好是虚拟内存中地址为0的位置,而这个位置是不属于以上4个区域的,同理一些比较低的地址也不属于这四个区,所以造成段错误的原因是访问了程序虚

再使用mysql_query查询超大结果集的时候会出现超出内存限制的致命错误,这是因为mysql_query采用的是查询全部结果然后把结果集全部缓存到内存中的方式. mysql的查询还提供了另外一种查询方式,函数名为mysql_unbuffered_query,这个函数采用的是查出结果后立即操作结果集,并不会把结果集缓存到内存中,这样就避免了超出内存的情况发生.但是使用这个方法的代价就是不能再查询的时候使用获取总行之类的方法,因为这种方法是便查询边返回结果.同时在使用该方法的时候不能在同一数据库

在c程序中,经常会遇到段错误(segment error)和总线错误(bus error),这两种问题出现的原因可能如下 段错误: 对一个NULL指针解引用. 访问程序进程以外的内存空间. 实际上,第一个原因可以规约到第二个原因,在一个c程序的虚拟内存空间中,从低地址到高地址一次是代码区,堆区(向上增长),栈区(向下增长),最上是常量区,其中NULL指针的位置正好是虚拟内存中地址为0的位置,而这个位置是不属于以上4个区域的,同理一些比较低的地址也不属于这四个区,所以造成段错误的原因是访问了程序虚

转自 http://blog.csdn.net/todd911/article/details/8813321 在<C专家编程>中提到了总线错误bus error(core dumped). 总线错误几乎都是由于未对齐的读或写引起的.它之所以称为总线错误,是因为出现未对齐的内存访问请求时,被堵塞的组件就是地址总线.对齐的意思就是数据项只能存储在地址是数据项大小的整倍数的内存位置上.现代的计算机架构中,尤其是RISC架构,都需要字对齐,因为与任意的对齐有关的额外逻辑都会使内存系统更大且更慢.通过

昨天把centos7装在电脑上了,还把win7系统格掉了,从此电脑上只装centos,有一种弃暗投明的感觉. 装完重启后欣赏了一番成果,一个halt命令想把系统关掉,却发现屏幕没黑,机器不转了,电源灯还亮着,于是使出撒手锏,按住电源键不动,强制关了. 第二天晚上回来开机,机器就不正常了,开机后一直ata bus error,详情见最后边的图. 怎么办,老子折腾了两三个小时,重装了三遍系统都一样结果!没办法我是小白. 最后搜了搜,万能的网友们说是硬盘故障,但是我的硬盘绝逼没坏--最后, 我用我一个

------------------------------ 无法连接到 IFCA-LIUWEI/SQL2005. ------------------------------其他信息: 已成功与服务器建立连接,但是在登录过程中发生错误. (provider: 共享内存提供程序, error: 0 - 管道的另一端上无任何进程.) (Microsoft SQL Server,错误: 233) 有关帮助信息,请单击: http://go.microsoft.com/fwlink?ProdName=

python policy.py Bus error (core dumped) 我重启了下superviser

作者:卿笃军 原文地址:http://blog.csdn.net/qingdujun/article/details/36425825 SQL Server 2008 + VS2010 用C#编写的代码,进行数据库还原的时候,出错: 错误内容: 在向server发送请求时发生传输级错误. (provider: 共享内存提供程序, error: 0 - 管道的还有一端上无不论什么进程. 解决方法: 将SQL链接语句构造成例如以下: string strLink = @"server=.;datab

关键词:VEC_ACCESS.coredump.LR.PC等. CK中存在一种VEC_ACCESS异常,可能原因是用户空间访问了内核空间,还有一种是内核访问不存在的总线地址. 下面简单构造VEC_ACCESS异常,包括变量指针异常和函数指针异常并分析. 1. 变量指针异常 #include <stdio.h> void main(void) { char *p = (char *)0xfffffffe; *p = ; } 执行后异常输出如下,并生成了coredump文件. [ 1601.325

SQL Server 2005 Express版 用户 'sa' 登录失败.该用户与可信 SQL Server 连接无关联.提示错误:已成功与服务器建立连接 但是在登录过程中发生错误. provider 共享内存提供程序 error 0 管道的另一端上无任何进程. 解决方案: 1.首先选中服务器(右键)->属性->安全性->服务器身份验证修改为"SQL SERVER和WINDOWS身份验证模式"2.其次展开服务器下面的"安全性"文件夹->登陆

我们知道,spark中每个分片都代表着一部分数据,那么分片数量如何被确认的呢? 首先我们使用最常见的HDFS+Spark,sparkDeploy的方式来讨论,spark读取HDFS数据使用的是sparkcontext.textfile(Path, minPartitions): def textFile( path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = withScope { assertNotSto

spa项目整体迁移转为ssr后,改动之后部署一切还好,就是突然有一天访问人数太多,node进程很容易就挂了自动重启. 最后经过压力测试,考虑到是堆内存溢出的问题,就报错误:FATAL ERROR: CALL_AND_RETRY_0 Allocation failed – process out of memory 1.复现结果: 采用Jmeter做压力测试,1s50次,持续请求,观察node进程占用内存情况 经过观察发现持续请求,node进程占用内存一直升高,最后达到1.4G左右,就不会再升,因

刚开始以为只要修改tomcat的最大最小内存就可以,结果还是报错,后来才懂需要在eclipse.ini文件中修改 -Xms256m-Xmx512m的值改大些,增加虚拟机运行的内存空间 刚开始最小值只有40,晕死,改大一点就好了

electron-vue加载了地图 openLayer后,打包就包内存溢出 解决办法: "build": "node --max_old_space_size=4096 build/build.js" 直接在 node 后面写上 --max_old_space_size=4096 就好了,我这里设置的内存大小是4G,这个具体的大小可以根据自己的项目情况来设置就好了.然后再重新运行 npm run build 就可以正常打包构建了. 原文: https://segme

原因是没即时释放对象,原本的代码是这样 static jobject getMaps(JNIEnv *env,jclass obj) { jclass stringbuilder_class = (*env)->FindClass(env,"java/lang/StringBuilder"); jmethodID init_stringbuilder_Method = (*env)->GetMethodID(env,stringbuilder_class,"<

当spark跑在yarn上时 单个executor执行时,数据量过大时会导致executor的memory不足而使得rdd  最后lost,最终导致任务执行失败 其中会抛出如图异常信息 如图中异常所示 对应解决方法可以加上对应的参数调优(这个配置可以在总的处理数据量在几百TB或者1~3PB级别的数据处理时解决executor-memory不足问题) --num-executors=512 --executor-cores=8 --executor-memory=32g --driver-memo

DFS代码 #include<iostream> #include<cstdio> using namespace std; #define Min(a,b) (a<b)?a:b ; const int INF=0x30303030; int floors[MAX_N]; int N, A, B; int step[MAX_N]; int dfs(int k) { ||k>N) return INF; ) { return step[k]; } if(k==B) { ;