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Enregistrement W120147286 · doi:10.1017/cbo9780511584046.005

Dynamic Allocation and Deallocation of Memory

2003· book-chapter· en· W120147286 sur OpenAlexaff
František Franěk

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2003
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFerroelectric and Negative Capacitance Devices
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésC dynamic memory allocationComputer scienceMemory managementSemiconductor memoryComputer hardware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fundamentals of dynamic allocation and deallocation of memory: free store (system heap); per-process memory manager; C memory allocators malloc(), calloc(), and realloc(); and C deallocator free(). How to handle memory allocation/deallocation errors. In previous chapters we have mentioned dynamic allocation of memory several times. In Chapter 2 we had quite a detailed look at the static allocation when we discussed the process of compilation, linking, loading, and execution of a program. We mentioned dynamic allocation from a general point of view or, to be more precise, from the operating system point of view. The reader should be comfortable with the idea that a running program is allocated several segments - not necessarily contiguous - of memory to which its address space is mapped during program execution. These segments together constitute “the program's memory space”, or the “memory it owns”, where all the program's instructions and data needed for the execution are stored and accessible. It is obvious that many programs need to increase their memory during their execution; for instance, they might need to store more data or even more instructions. As mentioned at the end of Chapter 2, it would be more precise to talk about a process rather than a running program. Modern operating systems like UNIX thus have a process memory manager , software that is responsible for providing additional allocation of memory to its process and for deallocation when the memory is no longer needed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,012

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,162 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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