跨平台内存分配器TCMalloc

本文介绍了跨平台内存分配器TCMalloc的特点,并讨论了其在Windows平台上的应用及局限性。文章强调了评论部分的价值,其中包括关于DLL注入方法的对比以及多线程锁在内存分配器设计中的影响。

http://www.cppblog.com/feixuwu/archive/2010/07/10/119980.aspx


跨平台内存分配器TCMalloc,看着很屌的样子。楼主是Windows开发为主,很有参考价值。

一定要点进去看,这篇文章一半的精华在评论里。


评论里提到,windows下做dll注入和linux下方式不同。windows的方式更hack一点


评论里提到,如果定制的内存分配器加了多线程锁,那不如不用

看了一眼现在的项目。。。果然带个锁,哈哈

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
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