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2023.04.19
今天阅读《C专家编程》第七章 对内存的思考，结合小林codin网站的学习笔记及扩展。
CPU运行模式和内存模型
多级存储
● 对程序员的透明性：分页透明，但是分段需要程序员显式划分每个段。
● 地址空间的维度：分页是一维地址空间，分段是二维的。
● 大小是否可以改变：页的大小不可变，段的大小可以动态改变。
● 出现的原因：分页主要用于实现虚拟内存，从而获得更大的地址空间；分段主要是为了使程序和数据可以被划分为逻辑上独立的地址空间并且有助于共享和保护。
信捷CODESYS平台伺服电机转矩控制模式应用与切换
信捷CODESYS二次开发软件:XS Studio 在运动控制中的转矩控制案例
JavaScript性能优化1——内存管理（JS垃圾回收机制、引用计数、标记清除、标记整理、V8分代回收、Performance使用）
一、导入 随着我们JavaScript代码需要实现的功能越来越复杂，性能优化变得重要了起来。那么哪些内容可以被看做是性能优化呢？本质上来说，任何一种提高运行效率，降低运行开销的行为都可以看做是优化操作。 前端优化无处不在，例如请求资源时候用到的网络、数据的传输方式、开发过程中使用的框架等。本阶段讨论的核心是JavaScript语言本身的优化，也就是从认知内存空间的实用到垃圾回收的方式介绍。从而让我们编写出高效的JavaScript代码。 在这篇文章里，主要讨论内存管理相关的内容。 随着这些年来的硬件
从零部署奥比中光Gemini335L：Python SDK编译与手眼标定环境实战
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Realistic Vision V5.1显存优化原理：enable_model_cpu_offload内存调度详解
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Realistic Vision V5.1虚拟摄影棚镜像，实现高效AI图片生成。该镜像通过enable_model_cpu_offload技术优化显存使用，使8GB显存显卡也能流畅运行，适用于专业级人像摄影、电商产品展示等高质量图像生成场景。
使用机器学习算法预测黄金价格
在本文中，我们将使用线性回归、XGBoost和LSTM这三种不同的机器学习算法来预测黄金价格。接下来，我们使用线性回归、XGBoost和LSTM分别建立了模型，并进行了训练和预测。这些机器学习算法可以帮助我们对黄金价格进行预测，但请注意，市场价格受多种因素影响，因此预测结果可能并不完全准确。接下来，我们需要对数据进行一些预处理，以便用于机器学习模型的训练和测试。我们将使用80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集。最后，我们将绘制每个模型的预测结果，并将其与实际价格进行比较，以评估模型的性能。
Stable Yogi Leather-Dress-Collection实操手册：CUDA内存泄漏检测与长期运行稳定性
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Stable Yogi Leather-Dress-Collection镜像，实现高效的2.5D皮衣穿搭生成。该工具通过动态加载LoRA权重和智能提示词生成，优化显存占用，适用于动漫风格服装设计、电商展示等场景，显著提升创作效率。
Mac安装Claude Code的3种方式及5类报错解决方案
介绍在Mac上安装Claude Code的3种实测可行方式（官方dmg、Homebrew+ARM原生构建、Docker容器化），并针对Gatekeeper签名验证失败、Rosetta 2内存对齐崩溃、Python ABI兼容性冲突等5类高频报错提供根因分析与可复现解决方案，覆盖M1–M3及Intel
SmartFusion从FPGA到ARM系列教程
前言 本系列教程，将会以Microsemi SmartFusion一代芯片A2F200M3F为例，简单介绍片上ARM Cortex-M3 硬核 MCU 基本外设的使用，及其与FPGA逻辑模块进行交互的示例。 在学习片上硬核ARM Cortex-M3 MCU的开发之前，要先熟悉Microsemi Libero SoC开发环境的使用，可以参考：Microsemi Libero SoC系列教程 关于Microsemi SmartFusion混合型FPGA的介绍，可以参考：Microsemi SmartFusio.
GLM-4.1V-9B-Base部署教程：GPU显存碎片整理+模型加载稳定性提升
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署GLM-4.1V-9B-Base镜像，实现高效的多模态视觉理解任务。该模型专注于图像内容识别和中文视觉问答，适用于电商图像分析、智能客服等场景。通过优化GPU显存管理和分层加载技术，显著提升模型部署的稳定性和效率。
双馈风机并网系统宽频振荡机理与抑制方法研究
双馈风机并网系统宽频振荡分析与抑制 摘要：本文研究了双馈风机(DFIG)接入弱电网引发的宽频振荡问题。通过建立DFIG并网系统阻抗模型，分析了锁相环带宽、电流环带宽等参数对阻抗特性的影响。研究揭示了DFIG与电网阻抗交互导致交截频率处相位差超过180°的振荡机理。提出基于锁相环优化的阻抗重塑抑制策略，采用电压补偿和陷波器改善系统稳定性。仿真结果表明，该方法能有效降低相位差约10°-168°，显著抑制宽频振荡。代码实现了阻抗建模、稳定性分析和抑制策略验证，为工程应用提供了理论依据。
DeepSeek-OCR-2新特性：vllm加速让识别快人一步
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署DeepSeek-OCR-2镜像，实现高效的文字识别。该平台简化了部署流程，用户可快速搭建基于vllm加速的OCR环境，并将其应用于文档数字化、图片文字提取等场景，显著提升信息处理效率。
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
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Realistic Vision V5.1显存占用对比：启用offload前后VRAM峰值下降62%实测
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弄懂Golang GC、三色标记、混合写屏障机制
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文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
JS 内存管理 - V8 引擎
JavaScript 通过自动内存管理实现内存分配和闲置资源回收。基本思路很简单，确定哪个环境变量不再使用，然后释放它占用的内存。这个过程是周期性的，垃圾回收程序每隔一定时间（或者说在代码执行过程中某个预定的收集时间）就会自动运行。
Node.js V8引擎的内存管理和垃圾回收机制
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V8引擎内存管理
在内存空间进行垃圾回收的过程。GC 是一种机制，垃圾回收器完成垃圾回收的具体工作工作的内容就是查找垃圾释放空间、回收空间算法就是工作时查找和回收所遵循的规则Javascript的标准ECMAScript并没有对GC做相关的要求，GC完全依赖底层引擎的能力。通过 Performance 时刻监控程序运行过程中内存的变化。在内存出现问题时，可以帮助我们定位到出现问题的地方GC 的目的是为了实现内存空间的良性循环良性循环的基石是合理使用而 ECMAScript 没有提供操作内存空间的 API。
前端v8内存管理
主要知识点解析：v8是js运行的引擎为什么我们要关注内存v8引擎的机制v8内存分配内存大小老生代问题新生代如何晋升到老生代02、v8是如何处理变量的变量处理优化内存的技巧（变量）防止内存泄漏 解析：v8是js运行的引擎 v8引擎如何回收垃圾 如何查看v8内存使用情况 内存优化实例 为什么我们要关注内存 防止页面占用内存过大，引起客户端卡顿，甚至无响应 Node使用的也是v8，内存对于后端服务...
javaScript 内存管理机制
通过 js 内存管理与 js 垃圾，常见的 GC 算法，V8 引擎的垃圾回收三部分讲述 JavaScript 内存管理机制
JS性能优化-内存管理分析和V8堆栈执行
JS内存分配浅析
[javascript核心-08] V8 内存管理机制及性能优化
栈用于存放JS 中的基本类型和引用类型指针栈空间是连续的，增加删除只需要移动指针，操作速度很快栈空间是有限的，若超出栈空间内存，会抛出栈空间溢出错误栈是在执行函数时创建的，函数执行完毕后，栈销毁。
Nodejs memory内存管理
ㅤㅤㅤ ㅤㅤㅤ ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ（乐观的人在每个危机里看到机会，悲观的人在每个机会里看见危机。——邱吉尔） ㅤㅤㅤ ㅤㅤㅤ ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ 什么是内存？ 这是一个特别宽泛的问题，每一个编程领域的都可能会有不同的回答，尤其是对Nodejs这种提供JS运行时的平台来说，稍有不慎就可能造成内存溢出。 在node中，64位系统只能使用1.4g内存，而32位系统只能使用0....
一文弄清using namespace std；的作用[2021最新版]
using namespace std;到底有什么用？ 为什么我们每次头文件后面都要加它？ 不加它会怎么样？ 导读 对于很多学习C++的同学，老师教同学们写的一个程序就是“hello world”，同时也会在不经意间在头文件的后面加上using namespace std;但是却没有告诉我们为什么要这么加，所以很多同学可能现在仍然不明白他的作用。 本文将详细介绍using namespace std; 帮助大家彻底理解！ using namespace std;概念命名空间的定义如何访问命名空间？为什.
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