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搜索资源列表

  1. ao-react:使用TypeScript和React重新实现AO前端-源码

  2. React ao-react是使用Typescr ipt和React重新实现AO前端。 与上的相比的优势： AO API抽象到一个文件 完全响应-平台错误，运行缓慢和内存泄漏都消失了（实现）。 CSS在一个位置，一种与页面布局匹配的结构中进行了组织。 React元素使用原生HTML；自定义组件显示为本地HTML元素（无需额外的div！）。 Typescr ipt无处不在地检查类型，加快编码速度，减少错误并提高安全性。 CSS主题已经可以使用了。 新的卡片网格具有有效的拖放功能，可以轻松

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42114041

  1. spacy-extreme:如何将spaCy用于超大文件而不遇到内存问题的示例-源码

  2. Spacy-极端 如何将spaCy用于超大文件而不遇到内存问题的示例 spaCy的内存问题 编辑： 中修复了运行spaCy管道的内存问题。 不过，我将使该存储库保持在线状态，作为有关如何有效地分块数据的教育性代码段。 本节的其余部分可以忽略。 SpaCy是一种流行的，功能强大的NLP工具，可以处理文本并从中获取您可能需要的几乎所有信息。 不幸的是，在对30GB以上的单个文件进行多处理时，我开始遇到问题：内存使用量一直在增长。 即使使用，问题仍然存在。 “错误修复”不可用，因为尚不清楚内存泄漏的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：8192
    • 提供者：weixin_42099858

  1. 一种使用N-list快速挖掘频繁项集的新算法

  2. 频繁项目集的挖掘已成为数据挖掘中的一个基本问题，并且在许多重要的数据挖掘任务中发挥着至关重要的作用。 在本文中，我们提出了一种新颖的垂直数据表示形式，称为N-list，该表示形式源自于一种类似于FP-tree的编码前缀树（称为PPC-tree），该树存储了有关频繁项集的关键信息。 基于N列表数据结构，我们开发了一种有效的挖掘算法PrePost，用于挖掘所有频繁项集。 PrePost的效率是通过以下三个原因实现的。 首先，N-list是紧凑的，因为具有公共前缀的事务共享PPC树的相同节点。 其次，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38607971

  1. 基于内存索引的时间间隔加权封闭序列模式挖掘

  2. 一般的加权顺序模式挖掘算法会忽略或没有充分利用时间和数据元素的时间间隔信息。 除了某些算法需要扫描数据库外时间或建立临时数据库。 为了解决这些问题，我们提出了一种基于内存的算法MITWCSpan（用于时间间隔加权封闭式顺序模式挖掘的内存索引），用于区间加权封闭顺序模式挖掘。 该算法充分考虑了重要性数据元素的时间间隔。 此外，基于时间间隔p-tidx的改进索引集是定义。 在挖掘过程中，该算法递归采用“查找-然后-索引”技术来查找可以构成时间间隔加权顺序模式并构造p-tidx的项目可能的顺序模式。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：258048
    • 提供者：weixin_38586200

  1. 面向大数据处理的基于Spark的异质内存编程框架

  2. 随着大数据应用的发展，需要处理的数据量急剧增长，企业为了保证数据的及时处理并快速响应客户，正在广泛部署以Apache Spark为代表的内存计算系统.然而TB级别的内存不但造成了服务器成本的上升，也促进了功耗的增长.由于DRAM的功耗、容量密度受限于工艺瓶颈，无法满足内存计算快速增长的内存需求，因此研发人员将目光逐渐移向了新型的非易失性内存(non-volatile memory, NVM).由DRAM和NVM共同构成的异质内存，具有低成本、低功耗、高容量密度等特点，但由于NVM读写性能较差，如

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38692043

  1. C++内存泄漏检测原理+源代码

  2. 摘要:VC/C++源码,系统相关,内存泄漏　　C++内存泄漏检测原理+实例源码下载，是一个跨平台的C++ 内存泄漏检测器的源程序，一个主要缺陷是不支持多线程。分配内存时不进行文件名复制，而只是保存其指针；效率较高（编译debug_new.cpp 　　时有效；参见文件中的注释） 　　我本人认为，debug_new目前的一个主要缺陷是不支持多线程。对于某一特定平台，要加入多线程支持并不困难，难就难在通用上（当然，条件编译是一个办法，虽然不够优雅）。 　　等到C++标准中包含线程模型时，这个问题也许能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：123904
    • 提供者：weixin_38590790

  1. gcspytorchimagenet:使用Google Cloud进行可扩展培训的示例代码-源码

  2. 使用Cloud Storage在Cloud TPU Pod上训练pytorch模型 免责声明：仅出于示例目的提供此代码。 此存储库包含支持文件，用于使用以下配置进行培训： 云TPU Pod TPU豆荚分为几片。 每个片都需要与VM Worker配对（异步训练）。 v2-32 TPU Pod具有4个切片（32/8 = 4）。 进行训练时，每个虚拟机将获得一个专用的pod切片。 XLA编译器执行代码转换，包括将矩阵平铺为较小的块，以有效地对矩阵单元（MXU）执行计算。 XLA编译器使用MXU硬

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：67584
    • 提供者：weixin_42157556

  1. netrefject:将.Net有效负载注入磁盘上的其他.Net程序集中-源码

  2. netrefject是一个小的POC，用于显示如何使用Mono.Cecil将.Net有效负载注入.Net程序集（如果您对这些程序集具有写访问权） （而且我认为它们需要未签名，但我尚未测试-尽管看起来很明显） 我还没有在各种C2 / payload框架中看到此功能，只是在内存中进行注入 这个项目是在Linux上使用vscode开发的，运行dotnet core 2，只是提交了一个修复程序，使您可以使用vscode进行调试，并能够在调试过程中发送stdinput。 [当前状态] 具有远程和本

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    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42134554

  1. ScareCrow:ScareCrow-围绕EDR绕过而设计的有效负载创建框架-源码

  2. 稻草人 更多信息 如果您想了解有关此框架中使用的技术的更多信息，请查看 和 描述 ScareCrow是一个有效负载创建框架，用于生成加载程序，以供在合法Windows进程中使用侧面加载（而非注入）（绕过应用程序白名单控件）。 一旦将DLL加载程序加载到内存中，就可以利用一种将EDR的钩子刷新出进程内存中运行的系统DLL的技术。 之所以可行，是因为我们知道在生成进程时会放置EDR的挂钩。 ScareCrow可以使用API​​函数VirtualProtect来针对这些DLL并在内存中进行操作，该函数

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    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：739328
    • 提供者：weixin_42118011

  1. 在托管代码中重新发现丢失的内存优化艺术

  2. 本页内容类型大小调整单元素池机制数据流性能监视CLR分析器小结内存是所有程序都需要的一种资源，然而明智的内存用法正在变成丢失的艺术。为Microsoft:registered:.NETFramework编写的托管应用程序依靠垃圾回收器来分配和清理内存。对于很多应用程序而言，花费3%到5%的CPU时间来执行垃圾回收(GC)是一个公平的折衷方案，这样就无须担心内存管理问题。但是，对于CPU时间和内存都是宝贵资源的应用程序而言，尽量减少花费在垃圾回收方面的时间可以大大提高应用程序的性能和健壮性。如果应

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：545792
    • 提供者：weixin_38526823

  1. DNSDelivery：DNSDelivery使用DNS请求传递通道提供传递，并在内存中执行Shellcode或.Net程序集-源码

  2. DNS传送 作者：Arno0x0x- DNSDelivery使用DNS请求传递通道提供传递，并在内存中执行Shellcode或.Net程序集。 DNSDelivery必须具备以下方面： 服务器端，以单个python脚本（ dnsdelivery.py ）的形式出现，它充当自定义DNS服务器，为有效负载数据提供服务 客户端（受害方）有两种形式： dnsdelivery.cs ：可以用csc.exe编译以提供Windows托管可执行文件的C＃脚本Invoke-DNSDelivery.ps1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：16384
    • 提供者：weixin_42099815

  1. fastmat：一个库，用于建立延迟变换的线性变换表达式，以进行有效的科学计算-源码

  2. 快速垫 掌握： 描述 科学计算需要处理大型的组合或结构化矩阵。 Fastmat是用于处理大型组合或结构化矩阵的框架。 它允许以数学上直观的方式表达和使用它们，同时以有效的方式在内部存储和处理它们。 与使用密集矩阵表示相比，这种方法可以节省大量的计算时间和内存需求。 依存关系 Python 2.7，Python> = 3.4 脾气暴躁> = 1.14.6 Scipy> = 1.0 Cython> = 0.29 软依赖关系： matplotlib：用于使用绘图功能的

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    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：277504
    • 提供者：weixin_42118160

  1. BareMetal：一个非常小的资源有效的exo内核-源码

  2. 裸机 足够的内核 BareMetal 正式回购。 它是从头开始在Assembly中编写的，专为x86-64硬件而设计，除了虚拟/物理硬件外，没有任何依赖关系。 还计划使用64位ARMv8版本。 这是什么？ BareMetal是一个非常瘦的内核。 该名称是“裸机”一词的玩法，它意味着可以直接在物理或虚拟化硬件上运行。 BareMetal还仅提供正常工作的操作系统所需的“基本要点”。 BareMetal通过低层抽象层为对称多处理，网络和磁盘访问提供基本支持。 主要特点 64位：利用64位模式下可

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    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：102400
    • 提供者：weixin_42106765

  1. 内存优化之道：托管代码的失传内存优化技术的再发现

  2. 本文讨论以下内容：·对象类型如何对内存使用的影响·对象池机制如何影响垃圾收集·访问大规模数据时的数据流·内存使用率分析本文使用到以下技术：.NETFramework,C#内存是一个所有程序都需要的资源，但是合理的内存使用正在成为一种失传的技术。因为用Microsoft:registered:.NETFramework所写的托管应用程序依靠垃圾收集来分配和清扫内存。对许多应用程序来说，用百分之三到五的CPU时间进行垃圾收集(GC)之于不用操心内存管理是一个相当公平的交易。但对于应用程序来说CPU时

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    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：258048
    • 提供者：weixin_38745233

  1. Rpmalloc-CSharp：Mattias Jansson的rpmalloc内存分配器的托管C＃包装器-源码

  2. 该存储库为内存分配器提供了托管的C＃包装器，分配器由创建和维护。 开始之前，您将需要本机库。 强烈建议将与rpmalloc一起使用，以更有效，更安全地管理本机内存块中的数据。 请记住，内存安全完全取决于您。 建筑 可以使用任何支持C＃3.0或更高版本的编译平台来构建托管程序集。 用法 在开始工作之前初始化rpmalloc： MemoryAllocator . Initialize (); 工作完成后，对rpmalloc进行初始化： MemoryAllocator . Deinitializ

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42176827

  1. bitarray：适用于Python的布尔有效数组-源码

  2. 位数组：布尔值的有效数组 该模块提供了一个对象类型，该对象类型有效地表示布尔数组。 位数组是序列类型，其行为与通常的列表非常相似。 在一个连续的内存块中，一个字节代表八位。 用户可以在两种表示形式之间进行选择：little-endian和big-endian。 所有功能都在C中实现。提供了访问机器表示的方法。 当需要对二进制文件（例如可移植位图图像文件（.pbm））进行位级别访问时，此功能很有用。 另外，在处理使用可变位长编码的压缩数据时，您可能会发现此模块很有用。 主要特点 用C实现的所有功能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：88064
    • 提供者：weixin_42146888

  1. 内存数据库中的索引技术

  2. 传统的数据库管理系统把所有数据都放在磁盘上进行管理，所以称作磁盘数据库（DRDB:Disk-ResidentDatabase）。磁盘数据库需要频繁地访问磁盘来进行数据的操作，磁盘的读写速度远远小于CPU处理数据的速度，所以磁盘数据库的瓶颈出现在磁盘读写上。基于此，内存数据库的概念被提出来了。内存数据库(MMDB:MainMemoryDatabase，也叫主存数据库)[1]，就是将数据全部或者大部分放在内存中进行操作的数据库管理系统，对查询处理、并发控制与恢复的算法和数据结构进行重新设计，以更有效

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：525312
    • 提供者：weixin_38659805

  1. 基于搜索树的字典ADT：使用AVL树和二进制搜索树数据结构的字典ADT的实现。 它带有所有必要的搜索树算法，并经过精心设计，以确保代码重用和性能-源码

  2. 基于树的字典ADT 字典或地图是一种抽象数据类型，它存储两个内聚元素的集合：键和值。 密钥必须在其自己的域上是唯一的且可保留的，并且映射的值可以是任何东西：字符串，内存块，整数，数组，甚至是包含数以千计的其他数据结构的用户定义数据结构。 字典ADT的主要应用是促进对其他特定键的快速高效查找（搜索）操作。 通常，此查找操作依赖于密钥的可比性和唯一性。 良好的Dictionary数据结构的设计意味着在3个常规领域中具有良好的算法性能： 插入：在字典中插入一个键和一个值 删除：从字典中删除一个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：252928
    • 提供者：weixin_42165018

  1. C语言的内存管理机制

  2. 本文主要讲解了变量：全局变量，局部变量及静态变量及内存管理的目的。更多内容请看下文。文章来自于csdn，由火龙果Anna编辑推荐。内存资源是非常有限的。尤其对于移动端开发者来说，硬件资源的限制使得其在程序设计中首要考虑的问题就是如何有效地管理内存资源。本文是作者在学习C语言内存管理的过程中做的一个总结。全局变量（外部变量）：出现在代码块{}之外的变量就是全局变量。局部变量（自动变量）：一般情况下，代码块{}内部定义的变量就是自动变量，也可使用auto显示定义。静态变量：是指内存位置在程序执行期间

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：202752
    • 提供者：weixin_38587155

  1. Cm_Cache_Backend_Redis：Redis的Zend_Cache后端，完全支持标签（与Magento配合使用）-源码

  2. 使用Redis的Zend_Cache后端，全面支持标签 此Zend_Cache后端允许您将Redis服务器用作中央缓存存储。 完全支持标签，而无需使用TwoLevels缓存，因此该后端非常适合在单台计算机或群集中使用。 可与任何Zend Framework项目一起使用，包括所有版本的Magento！ 特征 使用来获得最佳性能（要求master分支或标记版本于2011年8月19日）。 如果无法使用库使用phpredis，则退回到独立PHP。 完全支持标记，使用Redis的“ set”和“ ha

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：29696
    • 提供者：weixin_42166105
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