tensorflow, トラブルシューティング, メモリ, Queue, プロトコル, 数学
その他
ここには, 数学に関することが書かれます.
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.
ArduinoとPython間のシリアル通信で, Arduino側から送られたシリアルデータをPythonのpySerial
モジュールで読み込むと, 破損したデータ-予想していないデータ-を受信する. だが, 一度Arduinoのシリアルモニタでデータを確認すると正常に受信できており, それ以降, pythonの方でも正常に受信できる.
本稿では, 上記の問題の原因と解決方法について述べる.
ArduinoとPython間のシリアル通信で, Arduino側から送られたシリアルデータをPythonのpySerial
モジュールで読み込むと, 破損したデータ-予想していないデータ-を受信する. だが, 一度Arduinoのシリアルモニタでデータを確認すると正常に受信できており, それ以降, pythonの方でも正常に受信できる.
本稿では, 上記の問題の原因と解決方法について述べる.
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.
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.
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.
サイズ固定の待ち行列ライブラリを紹介します.
このQueueは, 以下の特徴を持ちます.
- std::queue が使用できない状況下での待ち行列の使用
- メモリを贅沢に使用しないサイズ固定待ち行列
- 例外処理に対応していない環境下での使用
サイズ固定の待ち行列ライブラリを紹介します.
このQueueは, 以下の特徴を持ちます.
- std::queue が使用できない状況下での待ち行列の使用
- メモリを贅沢に使用しないサイズ固定待ち行列
- 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。
本稿は, 筆者が今まで文を書いてきて, 先輩, 先生方から言われた文の校正内容をまとめたものです. 文の意味で校正をするのではなく, 文を文字列として扱いプロトコル的に校正します.
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。