LabVIEW优化内存使用
在LabVIEW中,优化内存使用的关键在于理解LabVIEW的内存管理机制并采用一些最佳实践。以下是一些可能帮助减少内存占用的方法:

1. 减少数据副本的生成
-
避免不必要的数据复制:每当你在程序中传递数组或子数组时,LabVIEW可能会创建副本,导致额外的内存使用。尽量避免不必要的数组操作,如索引、拆分和合并。
-
使用 In Place Element Structure:使用 In Place Element Structure 可以确保对数组的修改是在原地进行,而不是生成新的副本。
2. 优化数组的使用
-
预分配数组大小:如果你知道数组的大小,可以预先分配内存,这样可以避免在程序运行时多次重新分配内存。例如,使用
Initialize Array来创建一个固定大小的数组。 -
使用固定大小的数组:如果可能,尽量使用固定大小的数组而不是动态增长的数组。
3. 减少数组的维度
-
使用更少维度的数组:有时,可以通过使用一维数组而不是二维或更高维的数组来减少内存开销。将复杂数据存储在一维数组中,并通过编程逻辑进行访问。
4. 调整LabVIEW内存设置
-
检查和调整LabVIEW的内存设置:可以通过
VI Properties -> Execution中的Allow Debugging设置来减少调试信息的生成,进而减少内存使用。
5. 使用更小的数据类型
-
使用更小的数据类型:如果数据范围允许,可以将数据类型从
U16变为U8,或者从浮点数变为整数类型,以减少每个元素的内存占用。
6. 合并和减少代码模块
-
合并相似的VI模块:避免使用过多的子VI,因为每个VI都会占用额外的内存。
-
减少模块间的传递数据量:避免在模块间传递大数组,可以通过传递指针或引用来减少内存占用。
7. 检查数组的使用方式
-
清理未使用的数组数据:如果某些数组不再需要,确保它们被及时清理或覆盖,防止占用不必要的内存。
-
考虑使用较低分辨率或抽样数据:如果应用允许,可以考虑使用较低的分辨率或抽样数据,以减少数组大小。
8. 使用合适的存储结构
-
根据应用场景选择合适的数据存储方式:例如,可以使用更高效的数据结构或存储方式来减少内存占用。
总结
通过结合这些策略,你可以减少LabVIEW应用程序的内存占用。不过,实际的优化效果需要根据具体的程序结构和使用场景来进行评估和调试。你可以逐步应用这些建议,并使用LabVIEW内置的工具(如Memory Usage和Performance Monitor)来监控内存使用情况,从而找到最佳的优化策略。
相关文章:
LabVIEW优化内存使用
在LabVIEW中,优化内存使用的关键在于理解LabVIEW的内存管理机制并采用一些最佳实践。以下是一些可能帮助减少内存占用的方法: 1. 减少数据副本的生成 避免不必要的数据复制:每当你在程序中传递数组或子数组时,LabVIEW可能会创建副…...
多进程和多线程基础概念LINUX
进程和程序的区别 程序是静态的,它是保存在磁盘上的指令的有序集合,没有任何执行的概念进程是一个动态的概念,它是程序执行的过程,包括了动态创建、调度和销毁的整个过程 并行:在 cpu 多核的支持下,实现物…...
React Native的Android端fetch的网络请求FormData请求错误:TypeError:Network request failed
// formdataconst formData new FormData();formData.append("code", appUserCode);formData.append("wallet", appName);// const formDataStr code appUserCode &wallet appName;// 参数形式//const _body code${appUserCode}&wallet${app…...
python之matplotlib (1 介绍及基本用法)
介绍 matplotlib是Python中的一个绘图库,它提供了一个类似于 MATLAB 的绘图系统。使用matplotlib你可以生成图表、直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等。matplotlib广泛用于数据可视化领域,是 Python 中最著名的绘图库之一。 同样matplotlib的安…...
ROS2常用指令
ROS2(Robot Operating System 2)是一个用于机器人软件开发的灵活框架,它提供了一套丰富的工具和库来支持机器人的开发、模拟、部署和测试。ROS2的常用指令可以大致分为几个类别,包括功能包管理、节点管理、话题管理、服务管理、动…...
SQL注入(原理、分类、union、POST注入)
目录 【学习目标、重难点知识】 【学习目标】 【重难点知识】 SQL注入简介 SQL注入原理 SQL注入类型 MySQL与SQL注入的相关知识 information_schema 数据库的结构 数据库查询语句 limit的用法 需要记住的几个函数 注释符号 SQL注入探测方法 SQL注入漏洞攻击流程…...
【勒索病毒应急响应流程】
概述 不同应急事件响应方式不同,建议大家阅读以下案例,解决自己当前的困扰,当然也可以根据自己的经验对文章进行补充和修正,欢迎在评论区留言。 案例1 事件概述 某安服团队接到某政府部门的远程应急响应求助,要求对被勒索服务器进行排查分析并溯源。 排查溯源 1、应…...
C ++初阶:C++入门级知识点
目录 🌞0.前言 🚈1.C输入输出 🚈2.缺省参数 🚝2.1全缺省参数 🚝2.2半缺省参数 🚈3.函数重载 🚝3.1参数类型不同 🚝 3.2参数个数不同 🚝3.3参数类型顺序不同 …...
php中如何高效地实现一个函数以判断给定日期是否位于多个预定义的时间范围内,同时确保代码的可读性、可维护性和性能优化
背景信息: 我有一个包含多个时间范围的数组,每个时间范围由起始日期和结束日期组成(目前以字符串形式给出),例如: $ranges [[start > 2023-01-01, end > 2023-03-31],[start > 2023-06-01, end …...
存在重复元素 II(LeetCode)
题目 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ,判断数组中是否存在两个 不同的索引 i 和 j ,满足 nums[i] nums[j] 且 abs(i - j) < k 。如果存在,返回 true ;否则,返回 false 。 解题 """ 时间复杂度…...
认知杂谈21
今天分享 有人说的一段争议性的话 I I 自在之“坏”:真实自我的绽放 在社交场合中,听到“他不是个好人”这句话可能会让人惊讶,但其实被贴上“坏人”标签的人往往敢于跳出规则框架,展现真实自我。他们不做表面和谐的牺牲品&am…...
2024前端面试题-工程化篇
1.webpack(模块打包工具)五大核心 Entry入口,Output定义输出路径和命名规则,Loader模块转换器,Plugin扩展插件,Mode模式(Webpack使用相应模式的配置) 2.谈一谈你对Loader和Plugin的…...
【附源码】Python :PYQT界面点击按钮随机变色
系列文章目录 Python 界面学习:PYQT界面点击按钮随机变色 文章目录 系列文章目录一、项目需求二、源代码三、代码分析3.1 导入模块:3.2 定义App类:3.3 构造函数:3.4 初始化用户界面:3.5 设置窗口属性:3.6 …...
[Qt][QSS][下]详细讲解
目录 1.样式属性0.前言1.盒模型(Box Model) 2.常用控件样式属性1.按钮2.复选框3.单选框4.输入框5.列表6.菜单栏7.注意 1.样式属性 0.前言 QSS中的样式属性⾮常多,不需要都记住,核⼼原则是⽤到了就去查 ⼤部分的属性和CSS是⾮常相似的 QSS中有些属性&am…...
RAII在实现webserver这个项目中是怎么体现的?起到了什么作用
在WebServer项目中,RAII(Resource Acquisition Is Initialization,即资源获取即初始化)是一种重要的资源管理策略,它主要通过智能指针、锁、文件句柄等对象的生命周期来管理资源的分配和释放。RAII在WebServer项目中的…...
QT下显示自己派生的QWidget界面(提升为)
在实际开发过程中,我们可能有这样的需求,自己绘制一个仪表盘界面,然后将其贴到主界面上方。 这个时候就会用到“提升为”这个功能,该功能目的是将QWidget提升为自己派生的QWdiget子类,具体操作为,在主界面…...
jvm监控工具一览
下面是对 BTrace、JAD、JMAP、JSTAT、JSTACK、JINFO 以及 MARK 工具的比较表: 工具/属性功能适用场景使用难度是否侵入式是否需要重启 JVMBTrace动态跟踪和监控 Java 应用程序性能分析、故障排查、日志收集、安全监控中等无侵入式否JAD反编译 Java 字节码文件&…...
使用 Visual Studio 编辑器作为 DailyNotes 的 markdown 编辑器
DailyNotes 是我使用过的最优秀的日常笔记管理工具,为它配置一个好的 markdown 编辑器,可以大幅提升效率。 除了使用 Typora 作为 markdown 编辑器,Visual Studio Code 也是一个非常不错的选择,令人惊喜的是,它也支持…...
Linux下进程间的通信--管道
关于进程间的通信 Linux进程间通信(Inter-Process Communication,IPC)是指在多个进程之间传输数据或信号的一些方法。由于Linux中的进程有各自独立的地址空间,因此它们不能直接访问对方的内存。为了实现进程间的通信,…...
【算法】汉诺塔、顺序查找和二分查找法、冒泡排序、插入排序、选择排序
1 时间装饰器 2 汉诺塔 3 顺序查找和二分查找法 4 冒泡排序 5 插入排序 6 选择排序 1 时间装饰器 import timedef cal_time(func):def wrapper(*args, **kwargs):t1 time.time()result func(*args, **kwargs)t2 time.time()print("%s running time: %s secs." % …...
IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总
最近正值期末周,有很多同学在写期末Java web作业时,运行tomcat出现乱码问题,经过多次解决与研究,我做了如下整理: 原因: IDEA本身编码与tomcat的编码与Windows编码不同导致,Windows 系统控制台…...
前端倒计时误差!
提示:记录工作中遇到的需求及解决办法 文章目录 前言一、误差从何而来?二、五大解决方案1. 动态校准法(基础版)2. Web Worker 计时3. 服务器时间同步4. Performance API 高精度计时5. 页面可见性API优化三、生产环境最佳实践四、终极解决方案架构前言 前几天听说公司某个项…...
FastAPI 教程:从入门到实践
FastAPI 是一个现代、快速(高性能)的 Web 框架,用于构建 API,支持 Python 3.6。它基于标准 Python 类型提示,易于学习且功能强大。以下是一个完整的 FastAPI 入门教程,涵盖从环境搭建到创建并运行一个简单的…...
五年级数学知识边界总结思考-下册
目录 一、背景二、过程1.观察物体小学五年级下册“观察物体”知识点详解:由来、作用与意义**一、知识点核心内容****二、知识点的由来:从生活实践到数学抽象****三、知识的作用:解决实际问题的工具****四、学习的意义:培养核心素养…...
Axios请求超时重发机制
Axios 超时重新请求实现方案 在 Axios 中实现超时重新请求可以通过以下几种方式: 1. 使用拦截器实现自动重试 import axios from axios;// 创建axios实例 const instance axios.create();// 设置超时时间 instance.defaults.timeout 5000;// 最大重试次数 cons…...
Android Bitmap治理全解析:从加载优化到泄漏防控的全生命周期管理
引言 Bitmap(位图)是Android应用内存占用的“头号杀手”。一张1080P(1920x1080)的图片以ARGB_8888格式加载时,内存占用高达8MB(192010804字节)。据统计,超过60%的应用OOM崩溃与Bitm…...
微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据
微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据 Power Query 具有大量专门帮助您清理和准备数据以供分析的功能。 您将了解如何简化复杂模型、更改数据类型、重命名对象和透视数据。 您还将了解如何分析列,以便知晓哪些列包含有价值的数据,…...
力扣热题100 k个一组反转链表题解
题目: 代码: func reverseKGroup(head *ListNode, k int) *ListNode {cur : headfor i : 0; i < k; i {if cur nil {return head}cur cur.Next}newHead : reverse(head, cur)head.Next reverseKGroup(cur, k)return newHead }func reverse(start, end *ListNode) *ListN…...
接口自动化测试:HttpRunner基础
相关文档 HttpRunner V3.x中文文档 HttpRunner 用户指南 使用HttpRunner 3.x实现接口自动化测试 HttpRunner介绍 HttpRunner 是一个开源的 API 测试工具,支持 HTTP(S)/HTTP2/WebSocket/RPC 等网络协议,涵盖接口测试、性能测试、数字体验监测等测试类型…...
论文阅读笔记——Muffin: Testing Deep Learning Libraries via Neural Architecture Fuzzing
Muffin 论文 现有方法 CRADLE 和 LEMON,依赖模型推理阶段输出进行差分测试,但在训练阶段是不可行的,因为训练阶段直到最后才有固定输出,中间过程是不断变化的。API 库覆盖低,因为各个 API 都是在各种具体场景下使用。…...
