当前位置: 首页 > news >正文

vmmap分析内存泄露问题

vmmapsysinternals工具集中的一个工具,主要用于分析一个进程的虚拟内存和物理内存的使用情况。更有效的是,可以通过对比两个不同时间的内存使用情况的Snapshot,来查找内存泄露问题。

vmmap介绍

当你用vmmap去查看一个正在运行的进程的时候。可以看到如下图,不同类型的内存使用采用不同的颜色标明。VMMap主要列举了以下几种类型的内存使用情况:

  • Free: 图中显示137434599232K,是不是被吓到了。这个一般是指虚拟地址空间。每个进程都有自己的虚拟地址空间,比如32位的一般为4G,其中2G是内核地址空间, 2GB用户态地址空间;64位理论上为2^64个字节,实际上没那么大,按照MSDN的描述64位的Windows用户态可使用地址空间为128TB
  • Heap: 这个主要就是指我们通过C/C++的malloc, new;以及HeapAlloc等申请的内存大小
  • Image: 比较好理解,一般指进程启动的运行文件,比如Exe或者加载的DLL文件。
  • Managed Heap: 这个一般指用C#编写代码使用的托管堆。比如一个程序可能是C#和C++均有实现,这个时候可以查看是不是托管堆占用的内存持续增高,那么就可以判断一般是C#部分托管堆使用有问题造成了泄露。
  • Mapped File: 主要是指内存映射文件,熟悉的同学应该知道,这也是常用的进程间通信的一种方式。
  • Private Data: 主要指通过VirtualAlloc申请的内存空间。这里也注意同Free主要是指已经使用的地址空间,而非已经Commit的内存。比如下图中,
  • Stack: 函数栈所使用的内存大小
  • Shareable: 主要是进程间可以共享的内存,但是后备存储器为RAM或者Paging File(一般是指虚拟内存page.sys)。
  • Page Table: 主要指内核中和该进程页表相关联的内存

在这里插入图片描述
对于其他的描述,本人本人主要介绍两种:

  • Committed: 对于一个虚拟地址空间的使用,我们可以是申请地址空间,但不提交(commit),如果不提交,则不会占用真实的存储器空间(比如RAM或者Paging File),只有commit后才会使用物理内存(RAM或者Paging File)。那么VMMap这里所指的内存就是后备存储器为RAM, Paging File, 或者Mapped file。
  • Working Set: 一般内存有RAM,还有虚拟内存(page.sys),而根据内存的调度原理,并不是所有的内存都常驻RAM。Working Set就是主要指在RAM中所使用的内存。

VMMap分析内存泄露

笔者曾经有一次用过VMMap分析过内存泄露,但是最终问题并不是通过VMMap分析出来的,主要是因为当运行到比较长的时间的时候VMMap偶尔会出现崩溃的情况。但是VMMap确实可以辅助分析出内存泄露问题,笔者也是将这个方法分享给大家。
下面是一段便于读者理解Vmmap分析方法的样例。首先每隔10秒钟,申请10M内存,总共申请10次;然后每隔10秒释放1次内存,只释放5次。这样操作,可以简单模拟,一个程序在运行中既有正常的内存申请释放的场景,也有申请后却没有释放的场景,这样交错在一起,让问题更加逼近现实。这样也便于使用这种方法,在未来碰到问题的时候进行实战。

#include <iostream>
#include <chrono>
#include <thread>
#include <windows.h>void HeapMemoryLeakSample()
{const int iListSize = 10;char* pHeapList[iListSize];//Alloc 10 Heap STR_SIZEconst int STR_SIZE = 10 * 1000 * 1000;for (int i = 0; i < iListSize; i++){pHeapList[i] = new char [STR_SIZE];strcpy_s(pHeapList[i], STR_SIZE, "Alloc Memory");std::cout << pHeapList[i] << std::endl;std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(10));}//Free 5 Heap spacefor (int i = 0; i < iListSize; i++){if (i % 2 == 0){delete pHeapList[i];std::cout << "Free Memory" << std::endl;std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(10));}}
}int main()
{HeapMemoryLeakSample();while (true){std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(10));}return 0;
}

接下来一起来查看是如何定位一个程序的内存泄露的。
第一步 配置好程序的位置,工作目录,以及符号文件目录:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
第二步 当运行程序,首先看到整个VMMap界面。这个时候映入眼帘的好多好多数据,该看什么呢? 首先对于一般的C++程序而言,堆的内存泄露使用是最常见,那么就先看下Heap部分的Committed大小是不是很大。比如本文的样例,发现已经有70M左右的大小。先锁定到溢出内存类型为Heap
在这里插入图片描述
第三步 个人认为查找内存泄露也需要一些技巧和常识的。比如程序刚启动不久的时候,申请的很多资源是全局的,或者伴随着整个进程的生命周期的,那么刚启动后的内存的增长一般可以忽略,不认为是内存泄露的原因。再大概程序运行一段时间后(根据自己程序实际情况而定),基本的伴随整个进程的生命周期的资源已经创建完毕。此时可以使用TimelineAddress部分的功能对照查看。

这个时候首先选择Heap(点击一下),那么Address部分将会显示Heap所占用的内存。然后当我们打开Timeline,选择特定的时间段区域,比如上图中选择区域为刚开始申请内存的部分,每隔10秒,增加申请10M内存。此时重要的是Address部分也会动态的展示这段时间的内存变化。
在这里插入图片描述
然后注意其中的内存使用比如000001B39E445000的内存被申请了,然后拉长时间线,发现很长时间还是存在在Address栏中,并且绿色,就说明一直没有被释放。
在这里插入图片描述
此时当你选中这个地址,再选择Heap Allocations,便可以看到其申请的大小为10000000, 双击打开后便可以查看到函数调用栈了。如下图所示便可以找到是在HeapMemoryLeakSample函数内调用了new,并且有行号提示(不过这里的行号提示不够精准,但是也不影响你去分析问题了)。

也可以不选择区间,而选个某个时间点,查看内存的状态。
在这里插入图片描述
第四步 如果很幸运,第三步已经找到问题了。 第四步本来想说一说Call Stack的追踪的,比如通过申请的内存的Count或者Bytes来查找到可疑的内存泄露点的函数调用栈。可是笔者多次实验后均发现,数据对不上。比如下图的Count百分比和Bytes百分比之和均对不上100%。所以笔者也不会对此做过多的赘述,调试软件同样也是软件,也可能存在bug或者一些限制。但是通过如上的方法和思想,也许能够协助你找到内存泄露点,至少可以起到辅助的作用。
在这里插入图片描述

相关阅读

  1. <<Windows内存泄露分析之DebugDialog>>
  2. <<Windows程序内存泄漏(Memory Leak)分析之Windbg>>
  3. <<Windows程序内存泄漏(Memory Leak)分析之UMDH>>

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.exyb.cn/news/show-2935.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

学生成绩管理系统+打包

文章目录文件管理&#xff1a;D:\hyt\python\pytorch_graduate\file_management成绩管理&#xff1a;D:\hyt\python\pytorch_graduate\stusystem打包&#xff1a;D:\hyt\python\pytorch_graduate\package_test学生成绩管理系统0.基础原理1.文件管理2 学生管理系统Tk打包1.基础原…...

Yocto Build with Bitbake的调试

https://docs.yoctoproject.org/dev-manual/common-tasks.html#recipe-logging-mechanisms 官方文档里有输出调试信息的方法。包含两种&#xff0c;一种是调用python的&#xff0c;一种是bash的。 建议直接使用warning方法&#xff0c;保证输出级别足够。 另外&#xff0c;在…...

Ways to Encrypt Password on Server

Background: the history of store password in server, starts with plain text, to MD5, SHA-1, SHA-2, to add salt/pepper/multihashing, to bcrypt/Argon2id etc. Best way so far to encrypt password on server : use bcrypt(unless have specific reasons not to do...

IntentService源码分析指南

转载链接&#xff1a;https://www.jianshu.com/p/8a3c44a9173a...

为啥集群小文件治理那么重要,你真的懂吗?

小文件是 Hadoop 集群运维中的常见挑战&#xff0c;尤其对于大规模运行的集群来说可谓至关重要。如果处理不好&#xff0c;可能会导致许多并发症。Hadoop集群本质是为了TB,PB规模的数据存储和计算因运而生的。为啥大数据开发都说小文件的治理重要&#xff0c;说HDFS 存储小文件…...

Flink大数据实时计算系列-第一个程序JAVA版本-分组统计

Flink大数据实时计算系列-第一个程序JAVA版本-分组 在基线版本上增加了分组统计的代码 #Flink代码 package com.flinkniu.flink.operator;import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types; import org.apache.flink...

boost::geometry::model::multi_polygon用法的测试程序

boost::geometry::model::multi_polygon用法的测试程序 实现功能C++实现代码实现功能 boost::geometry::model::multi_polygon用法的测试程序 C++实现代码 #include <algorithms/area/test_area.hpp> #include <boost/geometry/geometries/geometries.hpp> #inc…...

Ant Design Vue实现a-table表格单元格合并

Ant Design Vue实现a-table表格单元格合并 参考Ant design Vue官网关于行和列合并api https://antdv.com/components/table-cn/ 下面官网对表格合并这块的描述 &#xff01;&#xff01;&#xff01;注意注意注意重要事情说三遍&#xff1a;很多同学都习惯性的将columns写在d…...

【CoppeliaSim】Solidworks中模型导出模型到V-REP

一、下载安装插件 插件名称&#xff1a;sw2urdfSetup 下载地址&#xff1a;https://github.com/ros/solidworks_urdf_exporter/releases/tag/1.6.0 下载后直接安装即可。安装成功后&#xff0c;可在SolidWorks的菜单栏中看到&#xff1a;工具-Tools-Export as URDF 二、导出…...

css中id和class的区别

css中id和class的区别ID是唯一的类不是唯一的语法区别ID是唯一的 每个元素仅可以有一个ID每个页面仅可以有一个元素拥有这个ID 类不是唯一的 你可以在多个元素中使用相同的类你可以使用多个类在一个元素中 语法区别 id对应css是用样式选择符“#”&#xff08;井号&#xff…...

程序员如何快速成长

如何快速成长 每个程序员都是从菜鸟成长过来&#xff0c;我自己也不例外。以下是我个人一些总结和结合网上别人的经验&#xff0c;希望对大家有帮助&#xff01; 主动学习 保持危机感 35岁后你能做什么&#xff1f;为何同龄人已经是行业专家&#xff1f; 对知识保持好奇心 多…...

力扣刷题:动态规划篇

目录322. 零钱兑换题目介绍题目实现5. 最长回文子串题目介绍题目实现518. 零钱兑换 II题目介绍题目实现53. 最大子序和题目介绍题目实现63. 不同路径 II题目介绍[62. 不同路径](https://leetcode-cn.com/problems/unique-paths/)题目实现70. 爬楼梯题目介绍题目实现72. 编辑距离…...

Java面试list 和 set 区别

List和Set的区别 List:&#xff1a;有序&#xff0c;按对象进入的的序保存对象&#xff0c;可可允许多个Null元素对象&#xff0c;可以使用lterator迭取出所有元素。在逐一便历&#xff0c;也可以使用get(int index)获取指定下标的元素 Set&#xff1a;无序&#xff0c;不可重复…...

诚意分享:这里有份超全Java体系化进阶学习图谱

摘要 Apache Kafka是一个分布式消息发布订阅系统。它最初由LinkedIn公司基于独特的设计实现为一个分布式的提交日志系统( a distributed commit log)&#xff0c;之后成为Apache项目的一部分。 成千上万的企业都在使用Kafka&#xff0c;三分之一的世界500强公司也在其中&…...

基于51单片机的温度报警系统

目录 前言 一、温控系统是什么&#xff1f; 二、设计目的 1.环境需求 2.设计基础 三、设计 1.C51程序设计 2.Proteus仿真 &#xff08;1&#xff09;.元器件如下 &#xff08;2&#xff09;.原理图。 总结 前言 微型计算器自20世纪70年代诞生以来&#xff0c;得以迅…...

requests+re爬取猫眼电影排行

import requests from requests.exceptions import RequestException import re,json,timedef get_one_page(url):#获取网页信息try:headers {User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/53…...

Twitter教程:如何下载Twitter数据副本?

Twitterrific Mac破解版是一款非常现代化优秀的桌面Twitter客户端,这款软件不仅看起来惊人,它的表现也是非常棒的,本文给大家的带来了如何下载Twitter数据副本的教程。 教程如下 在 iPhone 或 iPad 上打开“Twitter”。&#xff08;您也可以使用 Twitter.com 网站&#xff09…...

4-1 Python常用内置算法与数据结构常考题

一、你使用过哪些常用内置算法和数据结构 仔细回想一下你用过哪些内置的算法数据结构&#xff1f; 1.sorted 2.dict/list/set/tuple… 3.问题&#xff1a;想的不全或者压根没了解和使用过 数据结构/算法语言内置内置库线性结构list(列表)/tuple(元组)array(数组&#xff0c;不…...

【内网学习笔记】8、powercat 的使用

1、下载安装 powercat powercat 可以视为 nc 的 powershell 版本&#xff0c;因此也可以和 nc 进行连接。 powercat 可在 github 进行下载&#xff0c;项目地址为&#xff1a;https://github.com/besimorhino/powercat 下载下来 powercat.ps1 文件后&#xff0c;直接导入即可…...

栈和队列(二) : 用栈实现队列

leetcode232.用栈实现队列 https://leetcode-cn.com/problems/implement-queue-using-stacks/ 使用栈实现队列的下列操作&#xff1a; push(x) – 将一个元素放入队列的尾部。 pop() – 从队列首部移除元素。 peek() – 返回队列首部的元素。 empty() – 返回队列是否为空。…...

图谱问答-句子向量模型部署项目总结(未完)

内容来自七月算法nlp课程。 文章目录1 句子向量1.1 bert句子向量表示相似度效果不好1.2 sentence-bert1 句子向量 句子向量是用于实体消岐的。可以使用Elmo&#xff0c;也可以使用bert。这里介绍用bert生成句子向量。 1.1 bert句子向量表示相似度效果不好 Bert中最常用的句向…...

Unity行为树插件Behavior Tree Designer记录.Decorator装饰2

ReturnFailure The return failure task will always return failure except when the child task is running. 子Task运行期间将一直返回失败。主要重载了Decorate函数。在父类中的意义是申请改变子Task的状态。从代码上看也是这样&#xff0c;子Task的状态是成功&#xff0c…...

PCA原理使用PCA拟合平面

PCA原理&使用PCA拟合平面 背景 本文参考以下两篇平面解析的论文: 《Fast Plane Extraction in Organized Point Clouds Using Agglomerative Hierarchical Clustering》 《Fast Cylinder and Plane Extraction from Depth Cameras for Visual Odometry》 知识回顾&…...

三维点集拟合:平面拟合、RANSAC、ICP算法

三维点集拟合&#xff1a;平面拟合、RANSAC、ICP算法 一、拟合一个平面 空间平面方程的一般表达式为&#xff1a;AxByCzD0; 则有&#xff1a;平面法向量为n&#xff08;A,B,C&#xff09;. 第一种方法&#xff1a;对于空间中n个点&#xff08;n3&#xff09; 空间中的离散…...

Eclipse IDE 集成 WebLogic Server 14

本文介绍了如何将在 Java SE 11 上运行的 WebLogic Server 14.1.1.0.0 与 Oracle Enterprise Pack for Eclipse (OEPE) 12.2.1.0 集成到最新支持的 Eclipse IDE for Java EE Developers 版本中。 您需要从获取所有部分开始 - Java SE Development Kit、WebLogic Server、Eclips…...

每日一题:LeetCode 146 LRU缓存

运用你所掌握的数据结构&#xff0c;设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制 。 实现 LRUCache 类&#xff1a;LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中&#xff0c;则返回关键字的值&#xff0…...

链表 + 数组模拟链表

链表的指针实现 1.指针 #include<iostream> using namespace std; int main(){int a 5;int *p; // int 型的指针double *q; //double 型的指针p &a;// cout << p 指向 acout << *p << endl; //间接输出 areturn 0; }2.申请动态内存&#xff08…...

boost::geometry::detail::overlay::approximately_equals用法的测试程序)

boost::geometry::detail::overlay::approximately_equals用法的测试程序 实现功能C++实现代码实现功能 boost::geometry::detail::overlay::approximately_equals用法的测试程序) C++实现代码 #include <geometry_test_common.hpp> #include <boost/geometry/algo…...

boost::geometry::model::multi_polygon用法的测试程序

boost::geometry::model::multi_polygon用法的测试程序 实现功能C++实现代码实现功能 boost::geometry::model::multi_polygon用法的测试程序 C++实现代码 #include <algorithms/area/test_area.hpp> #include <boost/geometry/geometries/geometries.hpp> #inc…...

boost::geometry模块使用 Karney 的直接方法

boost::geometry模块使用 Karney 的直接方法 实现功能C++实现代码实现功能 boost::geometry模块使用 Karney 的直接方法 C++实现代码 #include <boost/geometry.hpp> #include <boost/geometry/formulas/karney_direct.hpp> using namespace boost::geometry; i…...

正交函数系-工程数学笔记

正交函数系 正交的定义&#xff1a; 若函数f(x)与g(x)在[a,b]&#xff08;[a,b]在两个函数的定义域上&#xff09;上的积的定积分为0&#xff0c;即 &#xff0c;则称f(x)与g(x)在[a,b]上正交&#xff08;orthogonal on [a,b]&#xff09;。 范数&#xff1a; 范数可简单看成函…...

【信号与系统】(十二)傅里叶变换与频域分析——信号分解为正交函数

文章目录信号分解为正交函数1 矢量的正交分解2 信号的正交分解3 帕斯瓦尔定理信号分解为正交函数 1 矢量的正交分解 &#xff08;1&#xff09;矢量正交 复习&#xff1a;两矢量V1V_1V1​与V2V_2V2​正交&#xff0c;夹角为90 两正交矢量的内积为零 &#xff08;2&#x…...

UA PHYS515 电磁理论II 静电场问题6 正交函数系简介

UA PHYS515 电磁理论II 静电场问题6 正交函数系简介完备标准正交函数系常用的正交系正交系与Laplace方程完备标准正交函数系 Poisson方程的解可以用正交函数系表示&#xff0c;在不同的坐标系下需要不同的正交函数系表示&#xff0c;这一讲我们介绍一些常用的正交函数系&#…...

1 三角函数的正交性

三角函数的正交性三角函数的正交性三角函数系证明三角函数的正交性 三角函数系 集合 {sin0x,cos0x,sinx,cosx,sin2x,cos2x,...}\lbrace sin0x, cos0x, sinx,cosx,sin2x,cos2x,... \rbrace{sin0x,cos0x,sinx,cosx,sin2x,cos2x,...} 正交 ∫−ππsinnxcosmxdx0\int_{-\pi}^{\p…...

经验正交函数分析法(EOF)在matlab上的实现

原理与计算步骤 数据准备 数据集为福建省28个气象站1960-2013年的年际降水量数据&#xff0c;行为站点编号&#xff08;数值格式&#xff09;&#xff0c;列为年份时间&#xff08;数值格式&#xff09;。部分数据如下&#xff1a; 运行结果及分析 空间分布特征分析 前5个特征…...

信号分解为正交函数

矢量的正交分解1.矢量正交两矢量V1与V2正交&#xff0c;夹角为90两正交矢量的内积为零2.正交矢量集: 由两两正交的矢量组成的矢量集合3. 非正交矢量的近似表示及误差4.矢量正交分解&#xff1a;任意N维矢量可由N维正交坐标系表示推广到n维空间:n维空间的任一矢量V&#xff0c;可…...

Android 开发中原始音频的录播和和自定义音频控制条的讲解及实战(超详细 附源码)

需要源码请点赞关注收藏后评论区留下QQ~~~ 一、原始音频的录播 语音通话功能要求实时传输&#xff0c;如果使用MediaRecorder与MediaPlayer组合&#xff0c;那么只能整句话都录完并编码好了才能传给对方去播放&#xff0c;这个时效性太差。 此时用到音频录制器AudioRecord与音…...

信号与系统(6)- 信号频域研究的思路及正交函数集

正函数交的内容&#xff0c;线性系统的时域分析方法&#xff0c;是将复杂信号分解为简单信号之和&#xff0c;通过求解系统对简单信号的响应进而求解对复杂信号的响应。 在时域中&#xff0c;信号被分解为冲激信号的积分&#xff0c;根据系统对冲激信号的冲激响应&#xff0c;…...

级数(函数项),完备正交函数集,傅里叶级数

文章目录函数项级数完备正交函数集傅里叶级数函数项级数 设μn(x),n0,1,⋯\mu_n(x),n0,1,\cdotsμn​(x),n0,1,⋯ 为定义在某实数集合X上的函数序列&#xff0c;称: 为函数项级数。 特殊地&#xff0c;我们若取每一项函数都是多项式&#xff0c;则称其为幂级数。例如&#x…...

正交函数集与信号在正交函数集上的分解

上一篇信号的定义 脉冲函数与阶跃函数 脉冲分解中提到了信号分解&#xff0c;本文继续整理正交函数集与信号在正交函数集上的分解 文章目录正交函数集信号分解的物理意义正交集合函数点积正交函数正交集定义正交函数集定义正交函数集示例信号在正交函数集上的分解正交集上的分解…...

第三章:3.1 正交函数集合

我们现在开始讲解信号频谱分析的理论基础&#xff0c;也就是正交函数集合 完备正交函数集合 要想搞清楚这个概念&#xff0c;我们先从正交讲起&#xff0c;之后我们定义正交函数。再然后我们定义正交集合。最后我们引入正交完备函数集合 正交 我们先来复习一下正交的概念 正…...

正交函数(orthogonal functions)

a map is a function. 映射即函数&#xff1b; 1. 双线性映射与双线性形式 bilinear map 基于同一定义域&#xff0c;将两个向量空间&#xff08;V,W&#xff09;中的向量映射为第三个向量空间&#xff08;X&#xff09;的向量的函数&#xff1b; B:VW→X如此对于任意的&#x…...

spark 数据倾斜之两阶段聚合(局部聚合+全局聚合)

两阶段聚合&#xff08;局部聚合全局聚合&#xff09;方案适用场景&#xff1a; 对RDD执行reduceByKey等聚合类shuffle算子或者在Spark SQL中使用group by语句进行分组聚合时&#xff0c;比较适用这种方案。 方案实现思路&#xff1a; 这个方案的核心实现思路就是进行两阶段聚合…...

数据聚合之连续聚合

连续聚合是对数据按一定顺序(通常是时间顺序)进行聚合。 有三种连续聚合的情况&#xff1a; 累计聚合(Cumulative Aggregate ) 滑动聚合(Sliding Aggregate) 年初至今(Year-to- Date) 累计聚合是对序列&#xff08;通常是时间顺序&#xff09;内从第一个元素到当前元素的数据进…...

Hystrix监控数据聚合

上一篇我们介绍了使用Hystrix Dashboard来展示Hystrix用于熔断的各项度量指标。通过Hystrix Dashboard&#xff0c;我们可以方便的查看服务实例的综合情况&#xff0c;比如&#xff1a;服务调用次数、服务调用延迟等。但是仅通过Hystrix Dashboard我们只能实现对服务当个实例的…...

从聚合数据请求菜谱大全接口数据,解析显示到ListView

...

Python数据分析5-数据分组与聚合

目录 5.1数据分组 5.1.1GroupBy简介 5.1.2列名分组 5.1.3按列表或元组分组 5.1.4按字典分组 5.1.5按函数分组 5.2聚合运算 5.2.1聚合函数 5.2.2 多函数应用 1 一行多函数 2 多列多函数 3 不同列不同函数 5.3分组运算 5.3.1transform方法 5.3.2apply方法 5.4数据透…...

python数据分析实验报告_数据聚合

对于聚合&#xff0c;我指的是任何能够从数组产生标量值的数据转换过程。 数据聚合 在这里我们除了使用groupby自带那些函数&#xff0c;还可以自己定义我们的聚合函数&#xff0c;例如我们来求一下&#xff0c;最大值和最小值的差。 def peak_to_peak(arr): return arr.max() …...

聚合数据简易开发流程

Android SDK V2.0 简易开发指南该文档仅适用于Android版本聚合数据SDK&#xff0c;下面是简易的开发流程说明。详细问题您可以通过 相关下载 下载相应的文档、示例包、SDK。一、开发工具Android开发工具有很多&#xff0c;开发者可根据自己的喜好进行选择。在此&#xff0c;我们…...

Python数据分析之数据聚合与分组运算

1.分组与聚合的原理 在Pandas中&#xff1a; ​ 分组&#xff1a;指使用特定的条件将原数据划分为多个组&#xff1b; ​ 聚合&#xff1a;对每个分组中的数据执行某些操作&#xff0c;最后将计算的结果进行整合。 1.2分组与聚合的过程分为三步 1.2.1拆分 将数据集按照些标…...