程序员小说 Out Of Memory (二)

本文讲述了一个程序员与儿时玩伴兼高中同学的故事。两人虽然成长路径不同,却因Facebook再次联系,并计划回国见面。

  秋天是桂花味的。


  早上起来在换灯泡的老婆问我,你们程序员换一个灯泡要多少个人,是不是要一个拧灯泡,一个扶椅子,一个在旁边指指点点还有一个人最后试试灯泡是不是拧好了。我放下了有点糊掉的炒饭,喝了一口两块钱的菊花茶,稍微品味了几秒钟,说道:“这个是硬件问题,不归我们管。”

  “你是跟我开玩笑呢?还是诚心找我乐呢?到底你是傻啊?还是笨啊?你是不是不打算跟我正常交流啊?”换好灯泡的老婆走到了我面前质问我。可以看出,这个早上她心情很不好,从另外一个角度说,每个日复一日要赶一个小时路程去上班的白领早上心情都不会很好。这是一天绝望生活的开始。那种无助感就如同有人拿着枪顶着后脑勺,让你给自己挖一块敞亮的坟墓一样。

  我又喝了口茶,这口是纯粹为了思考里面混乱的逻辑关系,然后坚定的回答道:“是。”

  老婆摔门出去,我心里却平静异常。

  高中的时候班上有一个非常漂亮的女生,那个时候学校这个小江湖里流传了很多关于这个女生的谣言,有人说她家里很有钱,是个大家闺秀,是个小公主;有人说她其实条件一般,只是被个有钱人包养了;还有些比较过分的言论是说干脆这个女孩就是做鸡的,白天在学校报道,晚上去夜总会报道。当然,我知道这些都是谎话,都是谣传,江湖不就是这个样子吗,我说大侠,我就是大侠,我说他是傻逼,他就是傻逼,每个人心里都有一块自己的腥风血雨。

  其实这个女生就和我住邻居,我们从小玩到大。平时回家都在一起学习,但从来不一起上下学,她也邀请过我一起走,每每这个时候我都会告诉她,我比较喜欢另外一条路上的煎饼,那个味道实在太好了。她犹犹豫豫的问我,能不能带她去吃,我说不行,这是我自己的宝藏。

  就这样,我们在从同一个起点出发,通往同一个终点的路上竟然走了两条不同的道路。

  在高二那年,她决定要出国留学,高三下半学期已经拿到了录取通知就干脆没有上。那时因为语言成绩很好,平时各方面也很优秀,加上一些名头很响亮的竞赛奖就硬生生的拿了一个斯坦福的录取信,这个消息在我们学校就是平地一声雷。于是流言又传开了,有人说她被学校招生的潜规则了;有人说她花了大价钱给学校捐钱买的录取;有人说她根本没有拿到通知,在骗人。总之就这样,她又在风口浪尖坚持了几个星期后销声匿迹。

  在我们高考前她回来过一次,拿了一本同学录让我们都签一下。全班只有我没写,她问我为什么,我说再过两天这些东西网上就有了。她有些不悦,我安慰到:“没事,反正以后还会再见。”

  没想到我居然说中了,或者说,在约定面前,茫茫人海间隔的不过是一根网线。于是,我们又要再见了。在十年以后。

  我重新联系上她是在 Facebook 上找到的。不对,是被找到的。她突然加我好友,问我是不是那个寇德。

  我们聊的很开心,我看她是在 Facebook 工作就问她那工作环境如何。她说还可以,但是现在已经辞职了。

  “辞职?”

  “对啊,准备去创业了。对了,我记得高中的时候你就在做 indie 游戏,后面好像也听说你自己办公司,做的如何啊?”

  我转眼看看龟缩在破烂居民楼里的哥几个,说道:“还成。”

  “风投进来第几轮了?”

  “还没有……”

  “哦,那就是盈利模式很清晰了,开始就能盈利真的很难得啊!好厉害哦~”

  “你们呢?”

  “我们几个 co-founder 凑了 50 万,然后又拿了 50 万的天使,现在东西刚刚做出来,正在找投资,你那有钱呗?给我们投点?”

  “暂时没有……”

  “那好吧~哈~那……我过段回国,一起出来见见吃个饭?”

  “好啊,那个,回聊。我准备去谈个生意。”

  关了聊天窗口,打开淘宝把欠了一个星期的话费充上。思绪在不停的过滤这十年间发生的一切,无数恼人的、喜人的思绪像洪水猛兽一般袭来。想想这十年改变了的只有肉体,我依然是那个我,为了别人而改变最终欺骗的还是自己。

  哦,对了。女孩有个很土气的名字,叫做桂花。

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
C#中出现Out of memory错误可能由多种原因导致,以下是不同场景下的原因及解决办法: ### Yolov4 - C# 界面运行时 - **原因**:在进行Yolov4 - C#界面运行时,出现CUDA error: out of memory和CPU error: out of Ram,显存爆炸。经排查,问题出在Yolo底层darknet_cuda.c中创建矩阵的函数里的CHECK_CUDA函数 [^1]。 - **解决办法**:在C#调用Yolo的检测器之前,使用Yolo的Dispose函数抛出所有显存占用,即`YoloWrapper.YoloWrapper.DisposeYolo();` [^1]。 ### 数组内存使用方面 - **原因**:当使用如`int[] array = new int[1000000];`这样的大数组时,程序员难以手动释放其内存空间,可能导致应用程序运行越来越慢,最终出现内存不足错误 [^3]。 - **解决办法**:可以考虑优化数据结构和算法,避免一次性创建过大的数组。例如,采用分块处理的方式,减少内存的一次性占用。 ### 图形处理方面 #### System.Drawing相关操作 - **原因**:在进行图形绘制等操作时,如`System.Drawing.Graphics.DrawImage`等方法调用,可能由于内存管理不当,出现`System.OutOfMemoryException: Out of memory`错误 [^4]。 - **解决办法**:确保在使用完图形对象后及时调用`Dispose`方法释放资源。例如: ```csharp using System.Drawing; // 创建图形对象 using (Graphics g = Graphics.FromImage(someImage)) { // 进行图形绘制操作 g.DrawImage(anotherImage, 0, 0); } // 离开using块时,g对象会自动调用Dispose方法释放资源 ``` #### Bitmap.Clone方法裁剪图片 - **原因**:在使用`Bitmap.Clone`方法裁剪图片时,对于竖直图片裁剪失败并出现Out of memory错误。可能是由于图片数据在内存中的存储方式、裁剪区域大小等因素导致内存分配不足 [^5]。 - **解决办法**:可以尝试分块裁剪图片,避免一次性处理过大的图片数据。同时,确保在使用完图片对象后及时释放资源: ```csharp public void cutPicture(String picPath, string newPath, int x, int y, int width, int height) { try { // 图片路径 String oldPath = picPath; // 定义截取矩形 System.Drawing.Rectangle cropArea = new System.Drawing.Rectangle(x, y, width, height); // 要截取的区域大小 // 加载图片 using (System.Drawing.Image img = System.Drawing.Image.FromStream(new System.IO.MemoryStream(System.IO.File.ReadAllBytes(oldPath)))) { // 定义Bitmap对象 using (System.Drawing.Bitmap bmpImage = new System.Drawing.Bitmap(img)) { // 进行裁剪 using (System.Drawing.Bitmap bmpCrop = bmpImage.Clone(cropArea, bmpImage.PixelFormat)) { // 保存成新文件 bmpCrop.Save(newPath); } } } } catch (OutOfMemoryException ex) { // 处理内存不足异常 Console.WriteLine("内存不足:" + ex.Message); } } ```
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