每个人都可以将自己训练成记忆大师，就看你有没有对记忆宫殿的原理的深入理解，以及有没有坚持系统的训练，希望这本书能给每个自学者有个良好的引导。

2020 Flash Memory Summit 闪存峰会演讲PPT汇总，共81份。包括但不限于一下议题： Tiering_Across_Higher_Endurance_Intel_Optane_ Media_and_Low_Endurance_NAND_Flash_Media Big_Memory_Impact_on_Animation Closing_the_Memory_and_Storage_Divide Software_Defined_Memory_Combining_Persistent_Memory_and_DRAM New_Ways_to_Improve_SSD_Mgt_Performance_Optimizing_SSD_Performance_with_AI_Real_WorldWorkloads DASE_A_SMART_NEW_ARCHITECTURE_FOR_CLOUD_SCALE_STORAGE Flash_Reliability_at_Scale Flash_through_the_Hyperscale_Lens Handling_Slow_Disks_in_Heterogeneous_SSD_Deployments Using_PM_to_Accelerate_Tweet_Search_with_Apache_Lucene_at_Twitter_Experimental_Results_of_this_Investigation Hyperscale_Panel 3D_Xpoint_Optane_Media_Memory_Markets_Bits_Revenue_Costs Media_Aware_Smart_Storage_Engine Using_3DXpoint_Persistent_Memory_Effectively 3D_Xpoint_in_2025 Bringing_NVMe_TCP_Up_to_Speed High-Performance_RoCETCP_Solutions_for_End-to-end_NVMe-oFCommunication NVMe_and_NVMe-oF_Progress_Over_The_Last_Five_Years_and_Preparing_for_the_Next_Five_Years NVMe_Base_Specification_2_0_Preview NVMe_Technology_in_the_Real_World_NVMe_over_Fabrics_in_the_Enterprise NVMe_Technology_In_The_Real_World The_State_of_NVMe_Interoperability NVMe_Technology_in_Cloud_Applications Enterprise_Flash_Storage_Annual_Update Annual_Update_on_Emerging_Memories_2020 How_Data_Centers_Can_Profit_from_New_Memory_Technologies Resistive_Ram_ReRAM_RRAM_Today 3D_NAND_Current_Future_and_Beyond Emerging_Memories_Use_Grows_Driving_Capital_Equipment_Demand Emerging_Non-Volatile_Memory_The_Challenging_Journey_to_Mass_Adoption Introduction_to_Big_Memory Top_Ten_Things_You_Need_to_Know_about_Big_Memory_Management_Today Using_Persistent_Memory_and_Software_Defined_Architectures_to_Optimize_AIML_and_Analytics_workloads Accelerating_Performance_with_NVMe-oF NVMe_Technology_in_Cloud_Applications Presentation_SNIA_An_Introduction_to_the_Storage_Networking_Industry_Association Ses_Market_Directions_for_Persistent_Memory New_Ways_to_Improve_SSD_Management_and_Performance

Eclipse--Memory-Analyzer中文教程，配合博客原文使用

第一部分介绍内存布局的演进。这样方便理解为什么内存管理中需要虚拟地址，物理内存和访问保护。 第二部分介绍在ARMC CPU上是如何支持内存管理的。操作系统对内存的管理的目的就是满足应用程序（当然也有部分内核代码）的内存申请和释放，而内存的申请和释放都是围绕CPU硬件上的内存管理单元（MMU）而进行的。所以不了解ARM MMU对地址映射的一些概念和要求，就没办法理解内核中的某些数据结构和执行操作。如果对这部分比较了解，可以越过。 第三部分介绍Linux内核对物理内存管理的思想和原理。如果能在原理和框架上理解内核对物理内存如何管理的，那么就能更快和深入地理解内核代码是如何实现内核管理的。 第四部分在源代码中介绍Linux内核是如何实现物理内存管理的。

以固定形式扫描存储器阵列 其中包括全写0或者全写1情况，最后一步为读取所有存储单元。测试次数与存储单元容量N成正比，关系为测试次数T=4N。这种算法可以测试SAF故障，还可为施加其他测试序列做好准备。

Memory Compiler使用方法介绍。内含使用实例，详细介绍软件使用方法，配置，及图文讲解

基于内存的协作过滤 包含基于用户的CF（ ），基于项目的CF（ ）健壮的k近邻推荐系统在Python中使用MovieLens数据集 基于用户的协作过滤器 K = 25运行时间：1s RMSE：0.940611 MAE：0.884748。 基于内存的算法易于实现，并且可以产生合理的预测质量。 基于内存的CF的缺点在于，它无法适应实际情况，也无法解决众所周知的冷启动问题，即当新用户或新项目进入系统时。

跑模型时出现RuntimeError: CUDA out of memory.错误 查阅了许多相关内容，原因是：GPU显存内存不够 简单总结一下解决方法： 将batch_size改小。 取torch变量标量值时使用item()属性。 可以在测试阶段添加如下代码： with torch.no_grad(): # 停止自动反向计算梯度 参考： https://wisdomai.xyz/tool/pytorch/archives/2301 https://ptorch.com/news/160.html 作者：菜叶儿掉啦

linux 内存管理详细分析 linux 内存管理详细分析 比较不错的资料哦

内存泄漏是指：当一块内存被分配后，被丢弃，没有任何实例指针指向这块内存， 并且这块内存不会被GC视为垃圾进行回收。这块内存会一直存在，直到程序退出。C#是托管型代码，其内存的分配和释放都是由CLR负责，当一块内存没有任何实例引用时，GC会负责将其回收。既然没有任何实例引用的内存会被GC回收，那么内存泄漏是如何发生的？ 内存泄漏示例 为了演示内存泄漏是如何发生的，我们来看一段代码 class Program { static event Action TestEvent; static void Main(string[] args) { var memory = new TestA