thoughts-on-my-memories-of-old-be thoughts memories
当使用POI打开Excel文件遇到out of memory时该如何处理？
> 摘要：本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发。转载请注明出处：[葡萄城官网](https://www.grapecity.com.cn/)，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 当我们开发处理Excel文件时，Apache POI 是许多人首选的工具。但是，随着需求的增 ......
使用Redis时的vm.overcommit_memory内存分配控制
最近在使用Redis的时候遇到了linux系统中的vm.overcommit_memory参数设置，对此不是很了解，于是研究了一下，有了本文。 一个尝试，如何在内存中申请空间： >>> 100000*400000*8/1024/1024/1024298.0232238769531 实际代码： imp ......
Linux memory读写约束readl、readl_relaxed、writel、writel_relaxed区别
# 内存类型和属性 | ARM Memory types and attributes ```mermaid flowchart LR 1(Arm Memory Type) --> 2(Normal Memory) 1 --> 3(Device Memory) 2 --> 4(Shareable) ......
记一次Native memory leak排查过程
路由计算服务是路由系统的核心服务，负责运单路由计划的计算以及实操与计划的匹配。在运维过程中，发现在长期不重启的情况下，有TP99缓慢爬坡的现象。此外，在每周例行调度的试算过程中，能明显看到内存的上涨。 ......
Prompt工程进阶之Tree of Thoughts
摘要 本期和大家一起读篇论文，由 Google DeepMind 和普林斯顿大学联合提出的「思维树[1]」框架。该框架是 COT(思维链)的泛化模型，它基于人类认知学理论，思维的快慢系统，提出了一种基于树模型的 Prompt 提示方法。 整体感受，论文思路很好。首先 LLM 的 COT 是激发 LL ......
NVMe的全称是“Non-Volatile Memory Express”，即非易失性存储器快速通道。它是一种用于连接计算机系统与闪存存储设备（如固态硬盘）之间的通信协议和接口标准。NVMExpress（NVM Express，简称NVMe）是一种行业标准的协议和接口规范，用于实现计算机系统与非易失性存储设备（如固态硬盘）之间的高性能、低延迟通信。
NVMe的全称是“Non-Volatile Memory Express”，即非易失性存储器快速通道。它是一种用于连接计算机系统与闪存存储设备（如固态硬盘）之间的通信协议和接口标准。NVMe旨在提供高性能、低延迟和高并发性能，以优化闪存存储器的使用。相比于传统的SATA接口，NVMe能够更好地发挥固 ......
Delete vector contents and free up memory in C++
Delete vector contents and free up memory in C++ This post will discuss how to delete the vector’s contents and free up the memory allocated by the ve ......
Cache 与Memory架构及数据交互
Cache 与Memory架构及数据交互 Memory杂谈（DRAM，SRAM） 一个正常的40nm工艺，一个6T（6 transistors）的SRAM面积是150*0.04*0.04= 0.24um2/SRAM。如果需要一个1Mb的SRAM，面积是1M*0.24um2= 0.24mm2，大概0. ......
获取cpu、memory、disk的基本情况
#!/bin/bash #获取逻辑CPU个数 processors=`cat /proc/cpuinfo | grep "processor" | wc -l` function cpu() { NUM=1 while [ $NUM -le $processors ]; do util=`vmsta ......
C++ multi process share value via write and read data from serialized file,the better way is shared_memory,pipeline,message queue,socket
#include <atomic> #include <chrono> #include <cmath> #include <condition_variable> #include <cstddef> #include <forward_list> #include <fstream> #incl ......
Memory Management
# refcount - (reference count), a mechanism used by the Python interpreter to manage the memory of objects. - When the reference count of an object re ......
Chain-of-Thought Prompting in Large Language Models 论文学习
一、Chain-of-Thought Prompting研发背景 因为LLM，NLP的格局最近发生了革命性的变化，同时。扩大语言模型的规模已经被证明可以带来一系列好处，例如改进的性能和样本效率。然而事实证明，仅扩大模型大小依然存在一些局限性，在诸如 算术 常识 符号推理 实时数据获取 代码模拟执行 ......
std::atomic store load std::memory_order_seq_cst
#include <atomic> #include <chrono> #include <ctime> #include <fstream> #include <future> #include <iomanip> #include <iostream> #include <map> #inclu ......
Buffered I/O implementation using an in-memory bytes buffer.
The abstract base class for all I/O classes, acting on streams ofbytes. There is no public constructor. Buffered I/O implementation using an in-memory ......
首次启动Kafka报Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: INFO: os::commit_memory(0x00000000c0000000, 1073741824, 0) failed; error='Cannot allocate memory' (errno=12)
首次启动Kafka报错如下： 原因：内存不足，查看启动配置 调小一些： ......
SparkUI中的Peak Pool Memory Direct / Mapped (直接缓冲池和映射缓冲池)
Peak Pool Memory Direct / Mapped --直接缓冲池和映射缓冲池峰值内存 ## 什么是直接缓冲池和映射缓冲池？ 在Java中，有两种类型的缓冲池：直接缓冲池和映射缓冲池。 直接缓冲池 1）从堆外内存分配，不受JVM管理 2）占用内存较多 3）相比从JVM复制数据到本地，性 ......
Java内存分析工具MAT(Memory Analyzer Tool)的介绍与使用
MAT(Memory Analyzer Tool)，一个基于Eclipse的跨平台的内存分析工具，是一个快速、功能丰富的JAVA heap分析工具，它通过读取应用程序运行时由 Java 运行时环境生成的转储文件快照，可以帮助我们查找内存泄漏和减少内存消耗。使用内存分析工具从众多的对象中进行分析，快速 ......
5 - Debugging Tools for Memory Issues - 内存问题调试工具
# Debugging Tools for Memory Issues - 内存问题调试工具 [我的博客](https://www.cnblogs.com/arvin-blog/) [程序源码](https://github.com/packtpublishing/hands-on-system-p ......
[UE4]资源异步加载(Assets Asynchronous Loading)与内存释放(Free Memory)
为什么需要异步加载资源，因为当一次性加载的资源较多或者单个资源较大时，普通的LoadObject()方式会阻塞引擎的主线程。 假设测试工程叫TestTD4，自定义Character叫ATestTD4Character（头文件为TestTD4Character.h） 假设在Content/Assets ......
April 2023-Memory-efficient Reinforcement Learning with Value-based Knowledge Consolidation
本文基于深度q网络算法提出了记忆高效的强化学习算法来缓解这一问题。通过将目标q网络中的知识整合Knowledge Consolidation到当前q网络中，所提算法减少了遗忘并保持了较高的样本效率。 ......
4 - Linux Memory Issues - Linux 内存问题
# Linux Memory Issues - Linux 内存问题 [我的博客](https://www.cnblogs.com/arvin-blog/) [程序源码](https://github.com/packtpublishing/hands-on-system-programming-w ......
Self-consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models 论文阅读
ICLR 2023 [原文地址](https://arxiv.org/abs/2203.11171) ## 1. Motivation Chain-of-Thought(CoT)使Large Language Models(LLMs)在复杂的推理任务中取得了令人鼓舞的结果。 本文提出了一种新的解码策 ......
EmbodiedGPT: Vision-Language Pre-Training via Embodied Chain of Thought
Abstract: 具身人工智能(Embodied AI)让机器人有规划、执行动作序列的能力，以在物理环境中完成长期任务。本文提出EmbodiedGPT，它是一个端到端的多模态基础模型，赋予具身代理多模态理解和执行能力。本文的贡献主要有三点： 制作了一个大规模的具身规划数据集EgoCOT。该数据集包 ......
Compute Is Easy, Memory Is Harder And Harder
Compute Is Easy, Memory Is Harder And Harder https://www.nextplatform.com/2022/12/13/compute-is-easy-memory-is-harder-and-harder/ - The Next Platform ......
Memory Priority Model for Session-based Recommendation
[TOC] > [Liu Q., Zeng Y., Mokhosi R. and Zhang H. STAMP: Short-term attention/memory priority model for session-based recommendation. KDD, 2018.](http ......
3 - Dynamic Memory Allocation 动态内存分配
# Dynamic Memory Allocation 动态内存分配 [我的博客](https://www.cnblogs.com/arvin-blog/) [程序源码](https://github.com/packtpublishing/hands-on-system-programming-w ......
thoughts-on-My-Memories-of-Old-Beijing
读《城南旧事》 Created: 2023-05-25T18:30+08:00 Categories: ReadingNotes 最近在看《Happier》、《毛毛》，感觉不同书里一些词句和记忆中的文字相通了。 最早接触林海音的文章，可能是来自《童年·冬阳·骆驼队》： > 老师教给我，要学骆驼，沉得 ......
MTK平台 MtkSettings添加memory一级菜单显示内存信息
1.矢量图 用Androidstudio画的 vendor\mediatek\proprietary\packages\apps\MtkSettings\res\drawable\ic_settings_memory_test.xml <vector android:autoMirrored="tr ......
防止Cannot allocate memory(无法分配内存)
防止Cannot allocate memory(无法分配内存) 值为不超过总内存的1%即可，我这里设置的是512M，min_free_kbytes表示强制 Linux 系统最低保留的空闲内存(Kbytes)，如果系统可用内存低于设定的 min_free_kbytes 值，则默认系统启动 oom-k ......
Tree-of-Thought
引言 人工智能的发展一直以来都是实现智能系统推理能力的主要目标之一。近年来，大型语言模型的发展取得了重大进展，特别是它们在上下文学习方面的应用，为机器推理开辟了新的途径，但其在复杂推理方面仍面临挑战。为此今天分享的这篇文章，介绍了一种名为“Tree-of-Thought（ToT）”的框架，旨在提高自 ......