在 UEFI shell 下读取内存存储的数据信息，可以选择读取的内存范围，读取的信息会记录在U盘 meminfo.log 中，此份文件可以在 U启动UEFI版本 运行，也可以在实体中运行，不受限制。

查询windows\Linux小端系统字符串在内存存储字节序列，是按字节在内存中的地址从小到大显示的

半导体内存存储行业报告DDR5升级在即 .pdf

EMMC与UFS常见各版本传输速度及相关说明，电子同行请取走，物有所值！！！

采用C++语言的操作系统五种实验，都是在控制台实现的分别为：根据优先级运行进程、管理内存存储空间（包括首次适应算法和紧缩）、位视图管理磁盘存储、fork创建进程、银行家算法

主要是讲解了嵌入式硬件中的时钟器件的选型--晶振的选择，以及在嵌入式中存储器件的选型---EEPROM、Falsh存储器件。

数据框 这是一个C ++统计库，提供类似于Python中的Pandas包的接口。 一个DataFrame可以具有一个索引列和许多内置或用户定义类型的数据列。 您可以采用许多不同的方式对数据进行切片。 您可以加入，合并，分组数据。 您可以对数据运行各种统计，摘要和ML算法。 您可以轻松添加自定义算法。 您可以进行多列排序，自定义选择和删除数据。 和更多 … DataFrame还以访问者的形式包含了大量的分析例程-请参阅下面的。 这些从基本统计数据（例如均值，标准偏差，返回等）到更复杂的分析（如亲和力传播，多项式拟合，赫斯特指数）等，请参阅以获取代码示例的完整列表，以及如何添加自定义算法。 我遵循了该库中的一些原则： 支持内置或用户定义的任何类型，而无需新代码 从不追踪指针ala linked lists ， std::any ， pointer to base ，...，包括virtual function calls 将所有列数据放在连续的存储空间中。 另外，请注意多列之间的高速缓存行别名缺失 永远不要使用超过您所需的ala unions ， std::variant ，...

redis缓存解决方案和基本命令,redisredis内存存储结构分析.Redis的数据全部放在内存带来了高速的性能，但是也带来一些不合理之处。比如一个中型网站有100万注册用户，如果这些资料要用Redis来存储，内存的容量必须能够容纳这100万用户。但是业务实际情况是100万用户只有5万活跃用户，1周来访问过1次的也只有15万用户，因此全部100万用户的数据都放在内存有不合理之处，RAM需要为冷数据买单。

最近的memcached默认情况下采用了名为SlabAllocator的机制分配、管理内存。在该机制出现以前，内存的分配是通过对所有记录简单地进行malloc和free来进行的。但是，这种方式会导致内存碎片，加重操作系统内存管理器的负担，最坏的情况下，会导致操作系统比memcached进程本身还慢。SlabAllocator就是为解决该问题而诞生的。下面来看看SlabAllocator的原理。下面是memcached文档中的slaballocator的目标：theprimarygoaloftheslabssubsysteminmemcachedwastoeliminatememoryfragm