- r - 以节省内存的方式增长 data.frame
- ruby-on-rails - phát hiện rò rỉ bộ nhớ Ruby/Ruby on Rails
- android - 无法解析导入android.support.v7.app
- UNIX 域套接字与共享内存(映射文件)
我正在开发一个小型 x86 内核。我正在访问并尝试读取 GRUB 在多重引导 header 中提供的内存映射。我有一个 Intel i3 cpu 和 4 GiB 的 RAM。在这台机器上运行时,我正在阅读以下内存映射:
--Base Address-- --Length-- --Type--
0x0000000000000000 0x000000000009d000 0x1
0x000000000009d000 0x0000000000003000 0x2
0x00000000000e0000 0x0000000000020000 0x2
0x0000000000100000 0x00000000bb53f000 0x1
0x00000000bb63f000 0x0000000000080000 0x2
0x00000000bb6bf000 0x0000000000100000 0x4
0x00000000bb7bf000 0x0000000000040000 0x3
0x00000000bb7ff000 0x0000000000001000 0x1
0x00000000bb800000 0x0000000004800000 0x2
0x00000000e0000000 0x0000000010000000 0x2
0x00000000feb00000 0x0000000000004000 0x2
0x00000000fec00000 0x0000000000001000 0x2
0x00000000fed10000 0x0000000000004000 0x2
0x00000000fed18000 0x0000000000002000 0x2
0x00000000fed1b000 0x0000000000005000 0x2
0x00000000fee00000 0x0000000000001000 0x2
0x00000000ffe80000 0x0000000000180000 0x2
0x0000000100000000 0x0000000038000000 0x1
当我总计可用内存区域时,我得到...
0x1(可用) - 3893.8 MiB
这似乎是正确的,将最后 200ish MiB 保留给其他设备。唯一的问题是其他内存类型的总数:
0x2、0x3、0x4 - 331.5 MiB
将我的 RAM 总量设置为 4225.3 MiB 或略高于 4.1 GiB,这引出了我的问题:
为什么我只安装了 4GiB 的 RAM?
为什么内存映射的最后一个基地址是0x0000000100000000?只有 4GiB 的 RAM,32 位应该是寻址所有它所需的最大地址大小。我是不是误会了什么?
câu trả lời hay nhất
一些想法:
0x0000000100000000
>= 2^32。这通常是这样做的,因为硬件、ROM 镜像和其他特殊范围在(全部?)PC 中分配在 2^32 以下。因此,需要 PAE 或长模式来访问从 2^32 或以上开始的主内存范围。biên tập:
查看此处了解更多详情:http://wiki.osdev.org/Detecting_Memory_%28x86%29
Chỉnh sửa 2:
今天,我偶然发现了一个 Sysinternals 工具,它显示了我的 EFI 系统的以下物理范围映射,没有更改任何相关设置。可以看到,所有 64GiB 主内存都映射在 0x100000000
,正好在 2^32:
关于c - 内存映射显示的 RAM 多于物理可用的 RAM,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/18934894/
Tôi đang chạy trên máy chạy Ubuntu c3.large Amazon EC2 với 2CPU và 3,75GB RAM (https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/)
Tôi muốn ghi vào bộ nhớ VGA (bộ nhớ video, không phải bộ đệm) từ không gian người dùng bằng cách mmap-ing trong không gian người dùng và gửi địa chỉ đến không gian kernel, tôi sẽ sử dụng pfn remap để ánh xạ các địa chỉ mmap-ed này vào bộ nhớ vga (Tôi sẽ chuyển lspci
Trong Mathematica, nếu bạn muốn một hàm ghi nhớ giá trị của nó thì về mặt cú pháp, việc đó rất dễ dàng. Ví dụ: đây là ví dụ tiêu chuẩn - Fibonacci: fib[1] = 1 fib[2] = 1 fib[n_]:= fib[n] =
Tôi đọc rằng bộ nhớ động được phân bổ trên heap khi chạy, trong khi bộ nhớ tĩnh được phân bổ trên ngăn xếp tại thời điểm biên dịch, vì trình biên dịch biết phải phân bổ bao nhiêu bộ nhớ tại thời điểm biên dịch. Hãy xem đoạn mã sau: int n; cin>>n; int a[n]; nếu chỉ đọc trong thời gian chạy
Tôi mới làm quen với Python nhưng trước đây tôi chưa biết điều này. Tôi có một chương trình cơ bản trong vòng lặp for yêu cầu dữ liệu từ một trang web và lưu nó vào một tệp văn bản nhưng khi tôi kiểm tra trình quản lý tác vụ của mình, tôi thấy rằng mức sử dụng bộ nhớ chỉ tăng lên? Khi chạy trong một thời gian dài, điều này hiệu quả với tôi
Tôi đang thiết kế một tập hợp các hàm toán học và triển khai chúng trong cả phiên bản CPU và GPU (sử dụng CUDA). Một số hàm này dựa trên các bảng tra cứu. Hầu hết các bảng chiếm 4KB, một số chiếm nhiều hơn. Hàm dựa trên bảng tra cứu chấp nhận đầu vào và chọn một hoặc hai mục của bảng tra cứu,
Khi một tệp được đọc vào, bộ nhớ sẽ được phân bổ động vào một chuỗi và nội dung tệp sẽ được đặt ở đây. Việc này được thực hiện bên trong hàm, chuỗi được truyền dưới dạng char **str. Sử dụng gdb tôi thấy rằng ở dòng **(str+i) = fgetc(aFil
Tôi cần xác nhận một lý thuyết. Tôi đang học JSP/Java. Sau khi xem xét một ứng dụng hiện có (mà tôi không viết), tôi nhận thấy điều gì đó mà tôi tin rằng đang gây ra vấn đề về hiệu suất của chúng tôi. Hoặc ít nhất là một phần của nó. Đây là cách nó hoạt động: 1) Người dùng mở tìm kiếm
Tôi muốn sử dụng tính năng ghi nhớ để lưu vào bộ đệm kết quả của một số thao tác tốn kém nhất định để chúng không bị tính đi tính lại nhiều lần. Cả memoise và R.cache đều phù hợp với nhu cầu của tôi. Tuy nhiên, tôi nhận thấy rằng bộ nhớ đệm không đáng tin cậy giữa các cuộc gọi. Đây là bản demo tôi thấy đã hỏi
Tôi hiện đang phân tích một số mã shell javascript. Đây là một dòng trong tập lệnh: function có() { Memory = setTimeout("F0;
Tôi gặp tình huống muốn truy vấn cơ sở dữ liệu một lần rồi lưu toàn bộ dữ liệu vào bộ nhớ. Tôi đã nhận được đề xuất về Elaticsearch trong bộ nhớ và tôi đã tìm hiểu nó là gì cũng như cách triển khai nó trong ứng dụng khởi động mùa xuân của riêng tôi
Tôi đang giải quyết vấn đề 14 của Dự án Euler (http://projecteuler.net/problem=14). Tôi đang cố gắng sử dụng chức năng bộ nhớ để có thể lưu độ dài của một chuỗi các số đã cho dưới dạng kết quả một phần. Tôi
Vì vậy, tôi đang làm bài tập về trò chơi trí nhớ/sự chú ý bằng Java. Tôi vẫn chưa đạt được vị trí như mong muốn, mới chỉ hoàn thành được một nửa, nhưng tôi đã làm cho GUI hoạt động được phần lớn...cho đến khi tôi cố gắng thêm các nút radio vào khung của mình. Tôi nghĩ vấn đề có thể là do tôi đặt JF
Tôi đã cố gắng sử dụng tính năng ghi nhớ của Flask-Cache để chỉ trả về kết quả được lưu trong bộ nhớ cache của statusTS() trừ khi đáp ứng một điều kiện cụ thể trong một yêu cầu khác, sau đó xóa bộ đệm. Nhưng nó không bị xóa và mẫu Jinja vẫn còn
Tôi rất bối rối về cách sử dụng toán tử & để giảm bộ nhớ. Tôi có thể trả lời các câu hỏi dưới đây không? lớp C{ hàm B(&$a){ $this->a = &$a;
Trong khi viết mã, tôi gặp phải một vấn đề thú vị. Tôi có một PersonPOJO có tên là một trong các thành viên Chuỗi của nó và lớp getter và setter của nó PersonPOJO { priv
Trong mã này public class Base { int length, width, Height Base(int l, int b, int h) { l
Định nghĩa Đệm cấu trúc là quá trình căn chỉnh các thành viên dữ liệu của cấu trúc theo
Trong JavaScript Ninja secret, tác giả đề xuất giải pháp sau cho kết quả hàm bộ nhớ không cần đóng. Họ đã làm điều này bằng cách lợi dụng thực tế rằng hàm là đối tượng và xác định thuộc tính trên hàm để lưu trữ kết quả của các lệnh gọi hàm trong quá khứ
Tôi đang cố gắng tìm hiểu lượng RAM mà bản đồ tiêu thụ. Vì vậy, tôi đã làm như sau;- Map cr = crPair.collectAsMap(); // Hơn 200 mục System.out.printl
Tôi là một lập trình viên xuất sắc, rất giỏi!