Explore la gestion de la mémoire, la sécurité, les techniques automatisées, la collecte des ordures, la répartition dynamique et les fonctions de première classe.
Explore les techniques de collecte des ordures dans des langages orientés objet, en se concentrant principalement sur la copie et la génération GC, l'organisation des tas, les politiques de promotion et les défis de répartition des méthodes.
Explore les sujets avancés de Spark comme les stratégies de partitionnement, l'optimisation de la mémoire et les opérations de shuffle pour une exécution efficace des tâches.
Explore la transition des algorithmes aux programmes par la compilation, en mettant l'accent sur les contraintes et les pratiques de codage compréhensibles par la machine.
Explore l'importance de NumPy pour l'informatique scientifique, en soulignant l'importance d'optimiser le temps de calcul et l'utilisation de la mémoire.
Explore les techniques de récupération de mémoire, y compris le comptage de référence sans verrou et les pointeurs de danger, et présente l'approche hybride de QSense.
Explore l'optimisation de la répartition des méthodes dans les langages orientés objet, en se concentrant sur la mise en cache en ligne et les tests d'adhésion.
Couvre la gestion de la mémoire, en se concentrant sur l'allocation et la désallocation des blocs de mémoire, y compris les techniques de collecte des ordures et les problèmes de fragmentation.
Explique l'allocation dynamique de la mémoire en C, en se concentrant sur la fonction realloc et ses implications pour la gestion efficace de la mémoire.
