最近写了看门狗的winform程序,需求要求显示监测的进程所占的内存大小 找了好几个方法,都和任务管理器显示的内存不一致 最后找到了一个解决方法 PerformanceCounter pf1 = new PerformanceCounter("Process", "Working Set - Private", process.ProcessName);//第二个参数就是得到只有工作集 string text = $"该进程所占内存为:{ pf1.Next

背景:目前表中只有5G(后期持续增长),但是其中一个字段(以下称为detail字段)存了2M(不一定2M,部分为0,平均下来就是2M),字段中存的是一个数组,数组中存N个json数据.这个字段如下: [{"A": "A", "B": "B", "C": "C", "D": "D"}...] 要是拆表的话,可能要拆好多个,要是存多行根据阿里巴巴<

本示例以植物大战僵尸为例, 实现功能为 每1秒让阳光刷新为 9999.本示例使用的游戏版本为 [植物大战僵尸2010年度版], 使用的辅助查看内存地址的工具是  CE. 由于每次启动游戏, 游戏中阳光地址都是变的, 唯一不变的基址1, 我们要通过CE工具找到基址1的地址, 可以算出阳光的地址. 基址2的地址 = 基址1中的值 + 偏移1; 阳光的的地址 = 基址2中的值 + 偏移2; 以下为简单示例:  窗口界面一个按钮 和 一个定时器 using System; using System.Co

原文地址:Windows任务管理器中内存使用.虚拟内存区别及与页面文件的关系 虚拟内存(VirtualMemory)是Windows管理所有可用内存的方式.对于32位Windows系统,每个进程所用到的虚拟内存地址从0到2^32-1,总容量4GB,其中2GB是与操作系统以及其他所有进程所共享,另外2GB分派给进程独占(这就是常说的32位Windows中一个进程最多能用2G内存的由来). 4GB虚拟地址空间(Virtual AddressSpace,VAS)中,2GB的进程独占VAS是进程隔离的,

1.下载OpenResty和Redis OpenResty下载地址:wget http://openresty.org/download/ngx_openresty-1.4.3.6.tar.gz Redis下载地址:wget http://download.redis.io/releases/redis-2.8.6.tar.gz 2.安装依赖包 yum install -y gcc gcc-c++ readline-devel pcre-devel openssl-devel tcl perl

闲话: 正在用 WebBroker 写一个小网站,感受颇多: 1.如果是写一个小东西,应该先考虑下 WebBroker,因为它是分分钟即可上手的. 2.如果要写一个大东西,或许也应该考虑下 WebBroker,因为相比其他它有着最高的灵活度(但这只是想像,因为我只是写了一个小东西). 3.Delphi 3 就有了 WebBroker,可惜现在才开始使用它:随着"服务器"与"网页程序"的普及,WebBroker 应该会被更多地提起. 期间用到了 json, 所以有了这

Linux就这个范儿 第15章 七种武器  linux 同步IO: sync.fsync与fdatasync   Linux中的内存大页面huge page/large page  David Cutler  Linux读写内存数据的三种方式 台湾作家林清玄在接受记者采访的时候,如此评价自己30多年写作生涯:“第一个十年我才华横溢,‘贼光闪现’,令周边黯然失色:第二个十年,我终于‘宝光现形’,不再去抢风头,反而与身边的美丽相得益彰:进入第三个十年,繁华落尽见真醇,我进入了‘醇光初现’的阶段,真正

innodb 的最小管理单位是页 innodb的最小申请单位是区,一个区 1M,内含64个页,每个页16K ,即 64*16K=1M, 考虑到硬盘局部性,每次读取4个区,即读4M的数据加载至内存 线性预读: innodb的读线程从disk读取4M数据后,如果这4个区中被连接访问的页的数据大于或等于innodb_read_ahead_threshold (默认为56)时,就会提前把后面4个区的数据 load 至内存 注意: InnoDb存储引擎这本书中说至少向硬盘申请4个区的数据, 但大多数文章说

shuffle机制 1:每个map有一个环形内存缓冲区,用于存储任务的输出.默认大小100MB(io.sort.mb属性),一旦达到阀值0.8(io.sort.spill.percent),一个后台线程把内容写到(spill)磁盘的指定目录(mapred.local.dir)下的新建的一个溢出写文件. 2:写磁盘前,要partition,sort.如果有combiner,combine排序后数据. 3:等最后记录写完,合并全部溢出写文件为一个分区且排序的文件. 4:Reducer通过Http方式

===================================================== 基于最简单的FFmpeg样品系列读写内存列表: 最简单的基于FFmpeg的内存读写的样例:内存播放器 最简单的基于FFmpeg的内存读写的样例:内存转码器 ===================================================== 上篇文章记录了一个基于FFmpeg的内存播放器,能够使用FFmpeg读取并播放内存中的数据. 这篇文章记录一个基于FFmpeg的

===================================================== 基于最简单的FFmpeg样品系列读写内存列表: 最简单的基于FFmpeg的内存读写的样例:内存播放器 最简单的基于FFmpeg的内存读写的样例:内存转码器 ===================================================== 打算记录两个最简单的FFmpeg进行内存读写的样例. 之前的全部有关FFmpeg的样例都是对文件进行操作的.比如<100行代码实

1.概述 Apache Arrow 是 Apache 基金会全新孵化的一个顶级项目.它设计的目的在于作为一个跨平台的数据层,来加快大数据分析项目的运行速度. 2.内容 现在大数据处理模型很多,用户在应用大数据分析时,除了将 Hadoop 等大数据平台作为一个存储和批处理平台之外,同样也得关注系统的扩展性和性能.过去开源社区已经发布了很多工具来完善大数据分析的生态系统,这些工具包含了数据分析的各个层面,例如列式存储格式(Parquet,ORC),内存计算模型(Drill,Spark,Impala

在嵌入式DSP图像处理开发过程中,经常需要将DSP内存中的图像数据保存下来,作为数据集.CCS5.4或者CCS3.3都只支持保存内存原始数据而不支持将内存数据直接存储为一张图片,为了能将CCS保存的.dat内存格式数据转化成能用看图软件直接打开的图像文件,本文提供一段基于OpenCV的转换程序,只需简单修改数据集的路径及图片名即可输出.jpg格式图片文件. ccs内存保存数据格式要求:设置为32位十六进制C语言类型,选择图像的起始地址与图像所占的字节 VS下的转换程序如下: #include "

转载自:http://developer.51cto.com/art/201302/380622.htm, 方法一:OleDb: 用这种方法读取Excel速度还是非常的快的,但这种方式读取数据的时候不太灵活,不过可以在 DataTable 中对数据进行一些删减修改. 优点:读取方式简单.读取速度快 缺点:除了读取过程不太灵活之外,这种读取方式还有个弊端就是,当Excel数据量很大时.会非常占用内存,当内存不够时会抛出内存溢出的异常. 不过一般情况下还是非常不错的. DataTable GetDa

numpy.dtype用于自定义数据类型,实际是指导python程序存取内存数据时的解析方式. [注意],更改格式不能使用 array.dtype=int32 这样的硬性更改,会不改变内存直接该边解析过程,导致读取出问题,所以使用 array.astype(int32) ,这样才安全. 一.基本使用示例 // 定义一个数据类型,其中name为16为字符串,grades为2个float64的子数组 >>> dt = np.dtype([('name', np.str_, 16), ('gr

转载自:http://developer.51cto.com/art/201302/380622.htm, 方法一:OleDb: 用这种方法读取Excel速度还是非常的快的,但这种方式读取数据的时候不太灵活,不过可以在 DataTable 中对数据进行一些删减修改. 优点:读取方式简单.读取速度快 缺点:除了读取过程不太灵活之外,这种读取方式还有个弊端就是,当Excel数据量很大时.会非常占用内存,当内存不够时会抛出内存溢出的异常. 不过一般情况下还是非常不错的. (代码比原文相较有所修改) D

Java读取Excel数据,解析文本并格式化输出 Java读取Excel数据,解析文本并格式化输出 Java读取Excel数据,解析文本并格式化输出 下图是excel文件的路径和文件名 下图是excel文件里面的内容 下面是Java读取Excel数据的代码 package excel_driver; import java.util.List; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.util

想直接读取二进制数据到一个可变缓冲区中,而不需要做任何的中间复制操作.或者你想原地修改数据并将它写回到一个文件中去. 为了读取数据到一个可变数组中,使用文件对象的readinto() 方法.比如 import os.path def read_into_buffer(filename): buf = bytearray(os.path.getsize(filename)) with open(filename, 'rb') as f: f.readinto(buf) return buf 下面是

1. 预加载数据 Preloaded data # coding: utf-8 import tensorflow as tf # 设计Graph x1 = tf.constant([2, 3, 4]) x2 = tf.constant([4, 0, 1]) y = tf.add(x1, x2) with tf.Session() as sess: print sess.run(y) # output: # [6 3 5] 预加载数据方式是将训练数据直接内嵌到tf的图中,需要提前将数据加载到内存

package com.inputstream; /* File类: 用于描述一个文件或者文件夹的. 通过File对象我们可以读取文件或者文件夹的属性数据,如果我们需要读取文件的内容数据,那么我们需要使用IO流技术. IO流(Input Output) IO流解决问题: 解决设备与设备之间的数据传输问题. 内存--->硬盘 硬盘--->内存 IO流技术: IO流分类: 如果是按照数据的流向划分: 输入流 输出流 如果按照处理的单位划分: 字节流: 字节流读取得都是文件中二进制数据,读取到二进制

solr facet查询及solrj 读取facet数据 | 所属分类:solr facet solrj 一.   Facet 简介 Facet 是 solr 的高级搜索功能之一 , 可以给用户提供更友好的搜索体验 . 在搜索关键字的同时, 能够按照 Facet 的字段进行分组并统计 . 二.   Facet 字段 适宜被Facet 的字段 一般代表了实体的某种公共属性 , 如商品的分类 , 商品的制造厂家 , 书籍的出版商等等 . Facet 字段的要求 Facet 的字段必须被索引 . 一般