OpenVPN, 構文解析, Stack, メモリ, スマートポインタ, tensorflow
その他
OutlineTextのパーサ(Parser)について
サイズ固定のスタックを扱うライブラリを紹介します.
このStackは, 以下の特徴を持ちます.
- std::stack が使用できない状況下でのスタックの使用
- メモリを贅沢に使用しないサイズ固定スタック
- 例外処理に対応していない環境下での使用
サイズ固定のスタックを扱うライブラリを紹介します.
このStackは, 以下の特徴を持ちます.
- std::stack が使用できない状況下でのスタックの使用
- メモリを贅沢に使用しないサイズ固定スタック
- 例外処理に対応していない環境下での使用
本来手動でメモリ管理しなければならない動的なオブジェクトを、スコープによって自動でメモリ管理するもの。
ここでは, 実際にタスクが作成されたときのメモリの構造を示していきたいと思います. メモリでの各領域の説明, この構造によるmallocの問題を示します.
OSはタスクごとにメモリを動的に割り当てる必要があります(タスクが保有するメモリに関することはのちに説明します). というのも, これらのタスクはアプリケーション実行中に生成, 削除される可能性があるからです.
今回では, このメモリ管理をOSが行うことにします. OSがメモリ管理を行うことで, OS動作の理解がしやすくなるからです.
このページでは, OSによるメモリ管理をどのように実装するのか説明します.
OSはタスクごとにメモリを動的に割り当てる必要があります(タスクが保有するメモリに関することはのちに説明します). というのも, これらのタスクはアプリケーション実行中に生成, 削除される可能性があるからです.
今回では, このメモリ管理をOSが行うことにします. OSがメモリ管理を行うことで, OS動作の理解がしやすくなるからです.
このページでは, OSによるメモリ管理をどのように実装するのか説明します.
本来手動でメモリ管理しなければならない動的なオブジェクトを、スコープによって自動でメモリ管理するもの。
本来手動でメモリ管理しなければならない動的なオブジェクトを、スコープによって自動でメモリ管理するもの。
公式リファレンスを参考しつつ, Ubuntu 上にNVIDIA GPU ドライバ, CUDA, cuDNNを入れて, tensorflow をGPUで動かす方法を, フローチャートで進めます.