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在我的应用程序中，我必须向我的服务器发送纬度/经度，作为回报，我得到的数据范围为10-15米，我必须在地图上添加人员。我可以通过几种不同的方案实现这一点： 1-我可以加载100米范围内的所有数据，并且只在用户搜索超出此范围时发出请求。 2-每当用户搜索一个位置，并且当用户位于该位置时，我可以使用方法“startUpdatingLocation”，我可以调用“stopUpdatingLocation

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我需要担心在正确的程序中损坏的内存吗？

我们正在研究一款适用于嵌入式系统的应用程序，适用于恶劣的环境（住宅楼供热系统的控制器）。该应用程序应运行多年，无需重新启动系统。它运行在运行Linux的嵌入式PC上。该程序实例化几个其生命周期与应用程序相同的类。我应该担心内存在这么长的一生中会变得腐败吗？定期检查类不变量以检测任何此类内存损坏是否有意义？或者现代硬件是否使这种腐败天文数字不可能？

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gcc没有小字符串优化？

大多数std::string实现（包括GCC）使用小字符串优化。例如。有一个answer讨论这一点。今天，我决定检查我编译的代码中的一个字符串被移到堆中的哪一点。令我惊讶的是，我的测试代码似乎显示根本没有发生小字符串优化！代码： #include <iostream> #include <string> using std::cout; using std::endl; int m

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并行运行top和free-m命令

我正在尝试编写一个连续监视某个进程的内存使用情况的简单脚本。所以我试图用'top'和grep命令来捕获特定进程的内存使用情况，以及运行free -m命令并将其输出写入文本文件。 top | grep --line-buffered -i process_name >> /home/output_txt1 & while (1) free -m >> /home/output_txt2

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为什么要从ndarray复制到另一个ndarray内存？

当我尝试用numpy混洗多维数组时，我遇到了一个问题。这个问题可以用下面的代码被复制： import numpy as np s=(300000, 3000) n=s[0] print ("Allocate") A=np.zeros(s) B=np.zeros(s) print ("Index") idx = np.arange(n) print ("Shuffle") idx

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本地文本GraphDB进程终止

我有在Ubuntu服务器上运行的graphDB 8.0.2。我用/var/lib/graphdb/bin/graphdb -Xmx1224M -Xms712M &运行它。 graphdb进程无故停止。我在日志中看不到任何错误（请参阅下文）。这可能是什么原因？我该如何调试？我已经增加了给进程的内存，但仍然试验了这种行为。更多的记忆会解决什么问题？谢谢您的帮助 [INFO ] 2017-09

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张量流中的非常大的网络

我想在张量流中训练一个神经网络，但是我的权重数组足够大，我正在运行到2GB GraphDef限制。在这种情况下，我最好的办法是什么？注意：我不是真的使用tensorflow的全部功能（例如我的网络没有优化器）。相反，我只是使用tensorflow作为在GPU上执行一些基本阵列操作的一种方式。

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是否构造函数总是需要一个内存分配

考虑下面的代码： void Main() { MemoryContainer mc = new MemoryContainer(0); for (byte i = 1; i < 100; i++) { mc = new MemoryContainer(i); } } class MemoryContainer { publi

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什么时候将事情从urlcache的内存和磁盘中删除？

let memoryCapacity = 200 * 1024 * 1024 let diskCapacity = 1 * 1024 * 1024 let cache = URLCache(memoryCapacity: memoryCapacity, diskCapacity: diskCapacity, diskPath: "myDataPath") URLCache.shared =

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为什么要在函数中使用const和＆while声明类？

我完全不明白这一点。我只知道这一点;如果我不这样写的话 void samplefunctionname(const randomclass &classmember) { //code goes here... } 该函数会将班级成员中的每个信息复制到自己。所以这对记忆不好。也许我只想编写由我选择的班成员变量，但如果我不写const和&它只会写所有的信息。但是这些人究竟在干什么？