


Speicherzuweisungseinschränkungen in Numpy für große Arrays
Beim Versuch, ein großes Numpy-Array unter Ubuntu 18 zuzuweisen, tritt ein Fehler auf: „Nicht möglich Array mit Form und Datentyp zuweisen“ tritt dieses Problem unter MacOS nicht auf. Der Grund für diese Ungleichheit liegt im Overcommit-Behandlungsmodus des Systems.
Overcommit-Behandlung und Speicherzuweisung
Der Overcommit-Behandlungsmodus bestimmt, wie das System Speicherzuweisungsanforderungen verwaltet. Im Standardmodus (0) prüft der Kernel, ob genügend physischer Speicher vorhanden ist, um die Zuweisungsanforderung auszuführen. Ist dies nicht der Fall, verweigert es die Zuteilung. Im Overcommit-Modus 1 lässt der Kernel immer Zuweisungen zu, unabhängig vom verfügbaren physischen Speicher.
Lösung
Um dieses Problem unter Ubuntu zu beheben, müssen Sie den Overcommit-Modus aktivieren 1. Führen Sie als Root den folgenden Befehl aus:
$ echo 1 > /proc/sys/vm/overcommit_memory
Dadurch wird der Overcommit-Handhabungsmodus auf 1 geändert, wodurch die Zuweisung des großen Numpy-Array.
Sparse Arrays und virtueller Speicher
Der Overcommit-Modus 1 kann für spärliche Arrays nützlich sein, bei denen nur ein kleiner Teil des zugewiesenen Speichers tatsächlich verwendet wird. Dies liegt daran, dass das System physischen Speicher nur für die Seiten festlegt, auf die explizit geschrieben wird, wodurch physischer Speicher gespart wird.
Warnung
Es ist wichtig, dies im Overcommit-Modus zu beachten 1 große Zuweisungen zulässt, kann es zu potenzieller Systeminstabilität kommen, wenn der zugewiesene Speicher den verfügbaren physischen Speicher übersteigt. Verwenden Sie Overcommit-Modus 1 mit Vorsicht und überwachen Sie die Speichernutzung Ihres Systems genau.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum kann ich unter Ubuntu keine großen NumPy-Arrays zuweisen und wie kann ich das Problem beheben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Wie lehre ich innerhalb von 10 Stunden die Grundlagen für Computer -Anfänger für Programmierungen? Wenn Sie nur 10 Stunden Zeit haben, um Computer -Anfänger zu unterrichten, was Sie mit Programmierkenntnissen unterrichten möchten, was würden Sie dann beibringen ...


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

mPDF
mPDF ist eine PHP-Bibliothek, die PDF-Dateien aus UTF-8-codiertem HTML generieren kann. Der ursprüngliche Autor, Ian Back, hat mPDF geschrieben, um PDF-Dateien „on the fly“ von seiner Website auszugeben und verschiedene Sprachen zu verarbeiten. Es ist langsamer und erzeugt bei der Verwendung von Unicode-Schriftarten größere Dateien als Originalskripte wie HTML2FPDF, unterstützt aber CSS-Stile usw. und verfügt über viele Verbesserungen. Unterstützt fast alle Sprachen, einschließlich RTL (Arabisch und Hebräisch) und CJK (Chinesisch, Japanisch und Koreanisch). Unterstützt verschachtelte Elemente auf Blockebene (wie P, DIV),

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors
Der beliebteste Open-Source-Editor

EditPlus chinesische Crack-Version
Geringe Größe, Syntaxhervorhebung, unterstützt keine Code-Eingabeaufforderungsfunktion

PHPStorm Mac-Version
Das neueste (2018.2.1) professionelle, integrierte PHP-Entwicklungstool

WebStorm-Mac-Version
Nützliche JavaScript-Entwicklungstools