它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库.而该领域一直是传统的搜索引擎的短板.借助Faiss,Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索(nearest neighbor search),比此前的最前沿技术快 8.5 倍,并创造出迄今为止学术圈所见最快的.运行于 GPU 的 k-selection 算法.Facebook 人工智能实验室(FAIR) 借此创造了数个世界纪录,包括在十亿高维矢量上的构建的.世界最快的 k-nearest-neighbor 图. 相似性搜索的本质 传统

遇到的问题 在处理数据过程中,遇到需要取(n)个数的问题,而当样本量过大的时候,就不能简单的take(n),这类问题一般有两种情况: > - 有序取 TopN > - 无序取 N 先来讨论无序取N的情况: sample函数 sample(boolean, fraction,seed) : 按比例抽取 返回一个新的RDD withReplacement:元素可以多次抽样(在抽样时替换) withReplacement=true,表示有放回的抽样 withReplacement=false,表示无

目录 Boost内存池使用与测试 什么是内存池 内存池的应用场景 安装 内存池的特征 无内存泄露 申请的内存数组没有被填充 任何数组内存块的位置都和使用operator new[]分配的内存块位置一致 内存池要比直接使用系统的动态内存分配快 内存池效率测试 测试1:连续申请和连续释放 测试2:反复申请和释放小块内存 测试3:反复申请和释放C++对象 Boost内存池的分类 内存池的基本原理 内存池溢出的终极方案 QQ:386859647 微信:herelsp 转自:http://tech.it1

试试SQLSERVER2014的内存优化表 SQL Server 2014中的内存引擎(代号为Hekaton)将OLTP提升到了新的高度. 现在,存储引擎已整合进当前的数据库管理系统,而使用先进内存技术来支持大规模OLTP工作负载. 就算如此,要利用此新功能,数据库必须包含“内存优化”文件组和表 即所配置的文件组和表使用Hekaton技术. 幸运的是,SQL Server 2014使这一过程变得非常简单直接. 要说明其工作原理,我们来创建一个名为TestHekaton的数据库,然后添加一个内存优

Kafka最核心的思想是使用磁盘,而不是使用内存,可能所有人都会认为,内存的速度一定比磁盘快,我也不例外.在看了Kafka的设计思想,查阅了相应资料再加上自己的测试后,发现磁盘的顺序读写速度和内存持平. 而且Linux对于磁盘的读写优化也比较多,包括read-ahead和write-behind,磁盘缓存等.如果在内存做这些操作的时候,一个是Java对象的内存开销很大,另一个是随着堆内存数据的增多,JAVA的GC时间会变得很长,使用磁盘操作有以下几个好处: 磁盘缓存由Linux系统维护,减少了程

在YARN中,资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成,其中,ResourceManager中的调度器负责资源的分配,而NodeManager则负责资源的供给和隔离.ResourceManager将某个NodeManager上资源分配给任务(这就是所谓的“资源调度”)后,NodeManager需按照要求为任务提供相应的资源,甚至保证这些资源应具有独占性,为任务运行提供基础的保证,这就是所谓的资源隔离. 基于以上考虑,YARN允许用户配置每个节点上可用的物理内存资源

抄自http://www.infoq.com/cn/articles/tq-redis-memory-usage-optimization-storage 本文将对Redis的常见数据类型的使用场景以及在内存优化方面和性能优化方面做一些详细的分析. Redis常用数据类型 Redis最为常用的数据类型主要有以下五种: String Hash List Set Sorted set 在具体描述这几种数据类型之前,我们先通过一张图了解下Redis内部内存管理中是如何描述这些不同数据类型的: 首先Re

借鉴:大苞米的博客(http://blog.csdn.net/a396901990) 一.内存溢出(OOM--out of memory) (1)内存溢出引发的问题展现: 1.程序卡顿,响应速度慢(内存占用高时JVM虚拟机会频繁触发GC) 2.莫名消失(当你的程序所占内存越大,它在后台的时候就越可能被干掉.反之内存占用越小,在后台存在的时间就越长) 3.直接崩溃(OutOfMemoryError) (2)内存溢出的原因 因为app的每个进程或者每个虚拟机有个最大内存限制,如果申请的内存资源超过这

memcached(三)内存管理 memcached使用预申请的方式来管理内存的分配,从而避免内存碎片化的问题.如果采用mallo和free来动态的申请和销毁内存,必然会产生大量的内存碎片. 基本知识 slab:内存块是memcached一次申请内存的最小单元,在memcached中一个slab的默认大小为1M: slabclass:特定大小的chunk的组. chunk:缓存的内存空间,一个slab被划分为若干个chunk: item:存储数据的最小单元,每一个chunk都会包含一个item:

这篇文章来自于:董的博客,记录备查 内存管理,主要是管理nodemanager上的物理内存和虚拟内存. YARN允许用户配置每个节点上可用的物理内存资源,注意,这里是“可用的”,因为一个节点上的内存会被若干个服务共享,比如一部分给YARN,一部分给HDFS,一部分给HBase等,YARN配置的只是自己可以使用的,配置参数如下: (1)yarn.nodemanager.resource.memory-mb 表示该节点上YARN可使用的物理内存总量,默认是8192(MB),注意,如果你的节点内存资源

最近在进行监控平台的设计,之前一直觉得C/C++中最棘手的部分是内存的管理上,远不止new/delete.malloc/free这么简单.随着代码量的递增,程序结构复杂度的提高.各种内存方面的问题悄然滋生.而且作为平台,后期的插件扩展在所难免.长时间运行的采集平台的特性更是提出了对稳定性的高要求.不是c#.java,没有虚拟机为你管理内存,一切都要靠自己.于是想看看nginx.python.lua这些C的经典之作在内存管理这块“要地”又是如何处理的. 先来看看nginx吧,因为网上都说nginx

小伙伴们经常会发现,在开发的时候,经常遇到内存被占满,导致异常卡顿,有时候提示内存溢出,这时可以通过设置xmx来改善.不过切记最好不要超过内存的1/4 打开 IDEA 安装目录,看到有一个 bin 目录,其中有两个 vmoptions 文件,需针对不同的JDK进行配置: 32 位:idea.exe.vmoptions 64 位:idea64.exe.vmoptions -Xms512m -Xmx1024m -XX:MaxPermSize=512m -XX:ReservedCodeCacheSiz

原文地址:http://creator.cnblogs.com/ 数据存储: 之前在介绍Journal的时候有说到为什么MongoDB会先把数据放入内存,而不是直接持久化到数据库存储文件,这与MongoDB对数据库记录文件的存储管理操作有关.MongoDB采用操作系统底层提供的内存文件映射(MMap)的方式来实现对数据库记录文件的访问,MMAP可以把磁盘文件的全部内容直接映射到进程的内存空间,这样文件中的每条数据记录就会在内存中有对应的地址,这时对文件的读写可以直接通过操作内存来完成(而不是fr

Redis常用数据类型 Redis最为常用的数据类型主要有以下五种: String Hash List Set Sorted set 在具体描述这几种数据类型之前,我们先通过一张图了解下Redis内部内存管理中是如何描述这些不同数据类型的: 首先Redis内部使用一个redisObject对象来表示所有的key和value,redisObject最主要的信息如上图所示:type 代表一个value对象具体是何种数据类型,encoding是不同数据类型在redis内部的存储方式,比如:type=s

Redis 常用数据类型 Redis 最为常用的数据类型主要有以下五种: • String • Hash • List • Set • Sorted set 在具体描述这几种数据类型之前,我们先通过一张图了解下 Redis 内部内存管理中是如何描述这些不同数据类型的: 首先 Redis 内部使用一个 redisObject 对象来表示所有的 key 和 value,redisObject 最主要的信息如上图所示:type  代表一个 value 对象具体是何种数据类型,encoding 是不同数

先不说内存映射文件是什么.贴个代码先,. #include <iostream> #include <fcntl.h> #include <io.h> #include <afxwin.h> using namespace std; int main() { //开始 //获得文件句柄 HANDLE hFile=CreateFile( "c:\\test.dat", //文件名 GENERIC_READ|GENERIC_WRITE, //

概述:从设计层面理解CPU的内存模式,包括段式内存管理.页式内存管理以及虚拟化扩展内存管理.实际上,硬件支持与软件实现从来就不是能分开讲的,比如,Intel CPU架构师在选择CPU的硬件特性时,必然会站在软件的角度审视该特性.目前,硬件实现的许多特性完全可以由软件方式实现,但为何非要设计成硬件实现方式,其原因或许是因为硬件实现有助于系统整体的性能提高,亦或许受研究者的个体偏好等非技术性因素影响,本文不做深究. CPU处理器的内存管理提供了段式内存管理和页式内存管理两种技术,OS在借助该内存管理

一.nand启动和nor启动:[1] CPU从0x00000000位置开始运行程序. 1.nand启动: 如果将S3C2440配置成从NANDFLASH启动(将开发板的启动开关拔到nand端,此时OM0管脚拉低)S3C2440的Nand控制器会自动把Nandflash中的前4K代码数据搬到内部SRAM中(地址为0x40000000),同时还把这块SRAM地址映射到了0x00000000地址.CPU从0x00000000位置开始运行程序. 2.如果将S3C2440配置成从Norflash启动(将开

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ec7952d0101fcrd.html PHPExcel解决内存占用过大问题-设置单元格对象缓存 PHPExcel是一个很强大的处理Excel的PHP开源类,但是很大的一个问题就是它占用内存太大,从1.7.3开始,它支持设置cell的缓存方式,但是推荐使用目前稳定的版本1.7.6,因为之前的版本都会不同程度的存在bug,以下是其官方文档:   PHPExcel平均下来使用1k/单元格的内存,因此大的文档会导致内存消耗的也很快.单元

以下为个人学习Redis的备忘录--内存优化 1.随时查看info memory,了解内存使用状况:127.0.0.1:6379> info memory# Memoryused_memory:2314624 //(字节单位形式)used_memory_human:2.21M //Redis已分配的内存总量(易读单位形式)used_memory_rss:1282048used_memory_rss_human:1.22M //操作系统为Redis进程分配的内存总量used_memory_peak

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 严禁转载 内存是计算机的主存储器.内存为进程开辟出进程空间,让进程在其中保存数据.我将从内存的物理特性出发,深入到内存管理的细节,特别是了解虚拟内存和内存分页的概念. 内存 简单地说,内存就是一个数据货架.内存有一个最小的存储单位,大多数都是一个字节.内存用内存地址(memory address)来为每个字节的数据顺序编号.因此,内存地址说明了数据在内存中的位置.内存地址从0开始,每次增加1.这种线性增加的存储器地