dpdk-valgrind 允许在 dpdk-1.8.0 应用程序上使用 valgrind-3.10.0+ 的更改（否则 mmap() 调用失败并带有 -EINVAL）； 如果缓冲区溢出从大页面消失，可能会有所帮助 从 dpdk.org 克隆的存储库

QTableWidget大数据文件显示 文件映射mmap  如果文件很大，读取全部的数据会占用很大内存，推荐文件映射的方法，每次交互只读需要显示的文件数据。文件映射1G左右的文件，大概在1.2s左右可以完成文件映射；再进行分页显示，表格固定的是一百行，每次操作对这一百行数据进行刷新，虚拟出完整表格的效果。 测试：QTableWidge分页显示1千万行数据，建立mmap文件映射，只读取需要显示的部分文件内容，此种方式速度快，占用内存小，内存占用149MB左右，每次只读取显示部分的数据，推荐此种方式。

该资源使用MindManager绘制，主要为技术与工具做分类统计，让学习PMP更轻松，更容易记忆，容易查询知识点。

顺德农商银行信用卡测试点.mmap

mmap2mm 工具包 解压python.mmap到目录下，然后使用如下工具转换解压缩目录里的Document.xml xsltproc.exe -o test.mm mm2fm.xslt Document.xml 生成的test.mm 就是目标freemind格式的mm文件

前一篇博客说了怎样通过命名管道实现进程间通信，但是要在windows是使用命名管道，需要使用python调研windows api，太麻烦，于是想到是不是可以通过共享内存的方式来实现。查了一下，Python中可以使用mmap模块来实现这一功能。 Python中的mmap模块是通过映射同一个普通文件实现共享内存的。文件被映射到进程地址空间后，进程可以像访问内存一样对文件进行访问。 不过，mmap在linux和windows上的API有些许的不一样，具体细节可以查看mmap的文档。 下面看一个例子： server.py 这个程序使用 test.dat 文件来映射内存，并且分配了1024字节的大小，

游戏测试点.mmap

Oracle数据库有其公司开发的配套rac来实现负载均衡，目前已知的最大节点数能到128个，但是其带来的维护成本无疑是很高的，并且rac的稳定性也并不是特别理想，尤其是节点很多的时候。        但是，相对mysql来说，rac的实用性要比mysql的配套集群软件mysql-cluster要高很多。因为从网上了解到情况来看，很少公司在使用mysql-cluster，大多数企业都会选择第三方代理软件，例如MySQL Proxy、Mycat、haproxy等，但是这会引起另外一个问题：单点故障(包括mysql-cluster：管理节点)。如果要解决这个问题，就需要给代理软件搭建集群，在访问量很

介绍应用使用mmap以及到kernel内部的映射实现过程以及实例代码

应该有很多人需要可以自己看看 在研究一下 就没什么问题