也许是我过于穷究了吧,请进来看看,关于内存分配的问题!

titi_lima 2003-07-04 08:00:10
我记得有很多地方说过,在C/C++之中使用内存的分配(malloc/operator new),倘若之后要用到其大小,则必须在分配之前记住其大小,舍此之外别无它法。但是在《The C++ Programming Language》(中文版,裘宗燕教授译)一书中,Stroustrup博士给了我这么一个说法(大意,原文记不清了):在堆上分配内存,实质上要比在栈上分配内存多占用空间,因为机器要记住这一大小,以便之后销毁时使用,通常这个大小为一个机器字。
那么能不能找到这一个机器字的位置?呵呵,虽然没什么价值,我只是想知道C/C++在内存的分配上到底是如何做的。
...全文
125 3 打赏 收藏 举报
写回复
用AI写文章
3 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
titi_lima 2003-07-04
  • 打赏
  • 举报
回复
谢谢!
idontlikenickname 2003-07-04
  • 打赏
  • 举报
回复


这就是所谓的memory-cookie~
看看侯捷写的文章,你就会明白了~
http://jjhou.csdn.net/programmer-13-memory-pool.pdf

http://jjhou.csdn.net/programmer-13-memory-pool.htm

newgina 2003-07-04
  • 打赏
  • 举报
回复
其实想想,这就看编译器是怎么编的了。要是不能记住。也就没发作垃圾回收器了
数据集可视化效果可参见下方展示。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[弯腰(bending), 躺卧(down), 站立(up)] · 训练集:3240 张 · 验证集:0 张 · 测试集:210 张 · 总计:3450 张 该数据集聚焦于室内居住环境下的人员行为状态识别,通过多角度、多时段的图像采集,全面覆盖了日常生活中常见的身体姿态变化。数据集中包含多种典型动作场景,如站立、弯腰和躺卧等,能够有效支持对个体活动状态的精准判断,适用于智能安防、健康监护及居家行为分析等高价值应用领域。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9740** mAP50-95 | 0.8780 Precision | 0.9537 Recall | 0.9434 train/box_loss | 0.3695 train/cls_loss | 0.1506 val/box_loss | 0.4416 val/cls_loss | 0.2860 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9740,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.8780,和 mAP50 差距仅 0.10,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9537、Recall 0.9434,精召双高,模型对弯腰、躺卧、站立的检测能力强。多类检测中,不同类别性能可能有差异,需关注难例类别的表现。 【预测效果展示...

70,040

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
C语言相关问题讨论
社区管理员
  • C语言
  • 花神庙码农
  • 架构师李肯
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧