1.faceswap论坛搬运-安装篇
2.linux磁盘分区Linux磁盘分区
3.Spring Boot引起的系统“堆外内存泄漏”排查及经验总结
4.C语言中由小到大排序并a存放最小，c存放最大值？
faceswap论坛搬运-安装篇
在Windows系统中，源码安装faceswap的系统过程相对简便。安装程序会自动处理大部分工作，源码包括显卡驱动（若使用）之外的系统所有组件。首先，源码招聘app源码开发确认你的系统显卡驱动是最新的；然后，从官方网站下载faceswap安装包。源码安装过程中，系统可能会遇到Windows智能屏幕的源码警告，这通常是系统由于程序从网络下载资源引起的，可自行查看源码或编译确认安全。源码选择安装位置，系统通常默认设置适合大多数用户。源码自定义安装时，系统注意安装faceswap版本，根据显卡类型（Nvidia、AMD或CPU）进行选择，并设置Conda环境名（默认即可，但会删除同名现有环境）。
安装程序会逐步下载和安装Git、MiniConda3，以及faceswap及其依赖包。faceswap的下载和Conda环境的创建可能需要时间，取决于网络速度。安装完成后，会创建桌面快捷方式以便启动faceswap GUI。分析nginx源码思路若遇到安装失败，通常检查网络问题，重新运行或报告错误。
Linux环境下，安装faceswap同样简单，无论使用何种发行版。确保显卡驱动更新，下载安装程序后，在终端执行bash脚本。安装过程中会询问关于Conda的使用和安装路径，根据提示操作。faceswap在虚拟环境中运行，可自定义环境名。安装faceswap后，可以选择创建桌面快捷方式，然后确认并开始安装。
linux磁盘分区Linux磁盘分区
在Linux磁盘分区中，与Windows的分区方式不同，Linux首先创建目录，然后将物理地址映射到这些目录。路径在Linux中从根目录开始，系统默认分为三个主要分区：boot、swap和根分区。每个分区可以采用不同的文件系统，例如FAT、NTFS或Yaffs2。laravel源码怎么用 (1) Boot分区，即/boot目录，约MB，存放Linux的启动加载器Grub和内核源代码，用户通过访问这个目录间接操作该分区。 (2) Swap分区，是虚拟内存区域，不对应任何目录，用于内存不足时临时存储数据，系统自动管理和释放。虚拟内存大小通常为物理内存的两倍。 (3) 根分区包含除/boot外的所有其他目录，用户通过访问这些目录访问根分区。 在Linux中，用户可以根据需求修改分区，例如将/home目录下的子目录挂载到不同的分区。但要注意，一块磁盘最多可以有个分区，包括1个主分区和最多个逻辑分区。在安装Linux时，通常会自动分配这三部分区，对应盘符hda1、hda2和hda3。 使用fdisk -l和df -h命令，用户可以查看和管理硬盘分区，但df命令无法显示swap分区的数字货币发行源码大小。在PC机中，A、B盘在Linux中代表hda1和hda2，而C盘类似hda3，D、E、F盘则对应于其他磁盘。 最后，如果MBR（主引导记录）损坏，磁盘将无法作为引导盘，只能作为数据盘使用，因为MBR的位置无法通过软件修复。硬盘的其他部分损坏可以通过软件修复或跳过。扩展资料
要掌握Linux磁盘分区，先了解一下硬盘的物理结构.Spring Boot引起的“堆外内存泄漏”排查及经验总结
为了更好地实现对项目的管理，我们将组内一个项目迁移到MDP框架（基于Spring Boot），随后我们就发现系统会频繁报出Swap区域使用量过高的异常。笔者被叫去帮忙查看原因，发现配置了4G堆内内存，但是实际使用的物理内存竟然高达7G，确实不正常。JVM参数配置是“-XX:MetaspaceSize=M -XX:MaxMetaspaceSize=M -XX:+AlwaysPreTouch -XX:ReservedCodeCacheSize=m -XX:InitialCodeCacheSize=m, -Xssk -Xmx4g -Xms4g,-XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=4M”，实际使用的物理内存如下图所示：
使用Java层面的工具定位内存区域（堆内内存、Code区域或者使用unsafe.allocateMemory和DirectByteBuffer申请的堆外内存）。
笔者在项目中添加-XX:NativeMemoryTracking=detailJVM参数重启项目，使用命令jcmd pid VM.native_memory detail查看到的直播游戏平台源码内存分布如下：
发现命令显示的committed的内存小于物理内存，因为jcmd命令显示的内存包含堆内内存、Code区域、通过unsafe.allocateMemory和DirectByteBuffer申请的内存，但是不包含其他Native Code（C代码）申请的堆外内存。所以猜测是使用Native Code申请内存所导致的问题。
为了防止误判，笔者使用了pmap查看内存分布，发现大量的M的地址；而这些地址空间不在jcmd命令所给出的地址空间里面，基本上就断定就是这些M的内存所导致。
使用系统层面的工具定位堆外内存。
因为已经基本上确定是Native Code所引起，而Java层面的工具不便于排查此类问题，只能使用系统层面的工具去定位问题。
首先，使用了gperftools去定位问题。
从上图可以看出：使用malloc申请的的内存最高到3G之后就释放了，之后始终维持在M-M。笔者第一反应是：难道Native Code中没有使用malloc申请，直接使用mmap/brk申请的？（gperftools原理就使用动态链接的方式替换了操作系统默认的内存分配器（glibc）。）
然后，使用strace去追踪系统调用。
因为使用gperftools没有追踪到这些内存，于是直接使用命令“strace -f -e"brk,mmap,munmap" -p pid”追踪向OS申请内存请求，但是并没有发现有可疑内存申请。
接着，使用GDB去dump可疑内存。
因为使用strace没有追踪到可疑内存申请；于是想着看看内存中的情况。就是直接使用命令gdp -pid pid进入GDB之后，然后使用命令dump memory mem.bin startAddress endAddressdump内存，其中startAddress和endAddress可以从/proc/pid/smaps中查找。然后使用strings mem.bin查看dump的内容，如下：
从内容上来看，像是解压后的JAR包信息。读取JAR包信息应该是在项目启动的时候，那么在项目启动之后使用strace作用就不是很大了。所以应该在项目启动的时候使用strace，而不是启动完成之后。
再次，项目启动时使用strace去追踪系统调用。
项目启动使用strace追踪系统调用，发现确实申请了很多M的内存空间，截图如下：
使用该mmap申请的地址空间在pmap对应如下：
最后，使用jstack去查看对应的线程。
因为strace命令中已经显示申请内存的线程ID。直接使用命令jstack pid去查看线程栈，找到对应的线程栈（注意进制和进制转换）如下：
这里基本上就可以看出问题来了：MCC（美团统一配置中心）使用了Reflections进行扫包，底层使用了Spring Boot去加载JAR。因为解压JAR使用Inflater类，需要用到堆外内存，然后使用Btrace去追踪这个类，栈如下：
然后查看使用MCC的地方，发现没有配置扫包路径，默认是扫描所有的包。于是修改代码，配置扫包路径，发布上线后内存问题解决。
为什么堆外内存没有释放掉呢？
虽然问题已经解决了，但是有几个疑问。带着疑问，直接看了一下 Spring Boot Loader那一块的源码。发现Spring Boot对Java JDK的InflaterInputStream进行了包装并且使用了Inflater，而Inflater本身用于解压JAR包的需要用到堆外内存。而包装之后的类ZipInflaterInputStream没有释放Inflater持有的堆外内存。于是以为找到了原因，立马向Spring Boot社区反馈了这个bug。但是反馈之后，就发现Inflater这个对象本身实现了finalize方法，在这个方法中有调用释放堆外内存的逻辑。也就是说Spring Boot依赖于GC释放堆外内存。
使用jmap查看堆内对象时，发现已经基本上没有Inflater这个对象了。于是就怀疑GC的时候，没有调用finalize。带着这样的怀疑，把Inflater进行包装在Spring Boot Loader里面替换成自己包装的Inflater，在finalize进行打点监控，结果finalize方法确实被调用了。于是又去看了Inflater对应的C代码，发现初始化的使用了malloc申请内存，end的时候也调用了free去释放内存。
此时，怀疑free的时候没有真正释放内存，便把Spring Boot包装的InflaterInputStream替换成Java JDK自带的，发现替换之后，内存问题也得以解决了。
再次看gperftools的内存分布情况，发现使用Spring Boot时，内存使用一直在增加，突然某个点内存使用下降了好多（使用量直接由3G降为M左右）。这个点应该就是GC引起的，内存应该释放了，但是在操作系统层面并没有看到内存变化，那是不是没有释放到操作系统，被内存分配器持有了呢？
继续探究，发现系统默认的内存分配器（glibc 2.版本）和使用gperftools内存地址分布差别很明显，2.5G地址使用smaps发现它是属于Native Stack。内存地址分布如下：
到此，基本上可以确定是内存分配器在捣鬼；搜索了一下glibc M，发现glibc从2.开始对每个线程引入内存池（位机器大小就是M内存），原文如下：
按照文中所说去修改MALLOC_ARENA_MAX环境变量，发现没什么效果。查看tcmalloc（gperftools使用的内存分配器）也使用了内存池方式。
为了验证是内存池搞的鬼，就简单写个不带内存池的内存分配器。使用命令gcc zjbmalloc.c -fPIC -shared -o zjbmalloc.so生成动态库，然后使用export LD_PRELOAD=zjbmalloc.so替换掉glibc的内存分配器。其中代码Demo如下：
通过在自定义分配器当中埋点可以发现实际申请的堆外内存始终在M-M之间，gperftools监控显示内存使用量也是在M-M左右。但是从操作系统角度来看进程占用的内存差别很大（这里只是监控堆外内存）。
使用不同分配器进行不同程度的扫包，占用的内存如下：
为什么自定义的malloc申请M，最终占用的物理内存在1.7G呢？因为自定义内存分配器采用的是mmap分配内存，mmap分配内存按需向上取整到整数个页，所以存在着巨大的空间浪费。通过监控发现最终申请的页面数目在k个左右，那实际上向系统申请的内存等于k * 4k（pagesize） = 2G。
为什么这个数据大于1.7G呢？因为操作系统采取的是延迟分配的方式，通过mmap向系统申请内存的时候，系统仅仅返回内存地址并没有分配真实的物理内存。只有在真正使用的时候，系统产生一个缺页中断，然后再分配实际的物理Page。
整个内存分配的流程如上图所示。MCC扫包的默认配置是扫描所有的JAR包。在扫描包的时候，Spring Boot不会主动去释放堆外内存，导致在扫描阶段，堆外内存占用量一直持续飙升。当发生GC的时候，Spring Boot依赖于finalize机制去释放了堆外内存；但是glibc为了性能考虑，并没有真正把内存归返到操作系统，而是留下来放入内存池了，导致应用层以为发生了“内存泄漏”。所以修改MCC的配置路径为特定的JAR包，问题解决。在发表这篇文章时，发现Spring Boot的最新版本（2.0.5.RELEASE）已经做了修改，在ZipInflaterInputStream主动释放了堆外内存不再依赖GC；所以Spring Boot升级到最新版本，这个问题也可以得到解决。
C语言中由小到大排序并a存放最小，c存放最大值？
C代码和运行结果如下：利用选择排序的思想，先将最小数交换到a，再将次小数交换到b即可
输出数值从小到大，结果正确，望采纳~
附源码：
#include <stdio.h>
void swap(int *x, int *y) { // 交换两个数
int tmp = *x;
*x = *y;
*y = tmp;
}
int main() {
int a, b, c;
scanf("%d%d%d", &a, &b, &c);
// 选择排序，先选择最小数交换到a
if (b < a) swap(&a, &b);
if (c < a) swap(&a, &c);
// 再判断b和c的大小
if (c < b) swap(&b, &c);
printf("a=%d, b=%d, c=%d\n", a, b, c);
return 0;
}
