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自動釋放記憶體的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學
自動釋放記憶體的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李春,羅小波,董紅禹寫的 MySQL故障排除與效能調校完全攻略(下) 和胡通的 大話性能測試：JMeter實戰都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自博碩 和人民郵電所出版 。
國立中正大學 資訊工程研究所 羅習五所指導 吳光軒的 自適應擴增休眠檔以縮短快速開機後的反應時間 （2018），提出自動釋放記憶體關鍵因素是什麼，來自於快速開機、休眠、置換空間、檔案分頁、匿名分頁。
而第二篇論文國立交通大學 資訊科學與工程研究所 謝續平所指導 陳仲寬的 自動化二進制程式弱點偵測與修補 （2018），提出因為有 資訊安全、軟體漏洞、程式分析、漏洞修補、釋放後使用漏洞、注入漏洞的重點而找出了 自動釋放記憶體的解答。
MySQL故障排除與效能調校完全攻略(下)
為了解決自動釋放記憶體 的問題，作者李春,羅小波,董紅禹 這樣論述：
本書一共分為3篇：基礎篇(上)、案例篇和工具篇(下)。 基礎篇： 從理論基礎和基本原理層面介紹了 MySQL 的安裝與設定、升級和架構，information_schema、sys_schema、performance_schema 和 mysql_schema，MySQL複製、MySQL 交易、SQL 語句最佳化及架構設計基礎知識。 案例篇： 從硬體和系統、MySQL 架構等方面提出了效能最佳化的十幾個案例，包括：效能測試的基本最佳化概念和最需要關注的效能指標解釋、對 SQL 語句執行慢的基本定位、避免 x86 可用性的一般性方法、節能模式會怎樣影
響效能、I/O 儲存作為資料庫最重要的依賴是如何影響資料庫效能的、主備複製不一致可能有哪些原因、字元集不一致會造成哪些效能問題、在實際場景中鎖的爭用是怎樣的。 工具篇： 介紹了在 MySQL 效能最佳化過程中需要用到的各種工具，包括：dmidecode、top、dstat 等硬體和系統排查工具；FIO、sysbench、HammerDB 等壓力測試工具；mysqldump、XtraBackup 等備份工具；Percona、innotop、Prometheus 等監控工具。 -----------------------------------------------------
--------------------------- 效能問題： 本書解決 MySQL 資料庫效能問題，某種程度來說，MySQL 資料庫效能最佳化問題是一個平行處理的問題，歸根究柢是鎖和資源爭用的問題。 其實效能最佳化要做的就是下列事情： •瞭解基本原理。找到事情的因果關係和依賴關係，儘量讓不相關的事情能平行進行。 •要事第一。找到目前最重要、最需要最佳化的地方，投入時間和精力，不斷去改進與最佳化。 •切中要害。找到耗費時間最長的地方，想盡辦法縮短其時間。 機械思維和大數據思維： 本書的效能最佳化方法論還是工業革命時代的機械思維，簡而言之，就是尋找因果關
係，大膽假設，小心求證。現在已經是資訊時代，理應瞭解什麼是資訊理論，解決問題需要利用大數據思維！ 讀者對象： （1）MySQL 初學者。 （2）專門從事 MySQL 工作1~3年的開發人員和運維人員。 （3）資深的 MySQL DBA。
自動釋放記憶體進入發燒排行的影片
我是JC老師
電腦相關課程授課超過6000小時的一位 Photoshop 課程講師
由於實在太多同學向JC老師反映，希望可以有線上課程學習，所以就決定錄製一系列的 Photoshop 線上影片教學
而且不加密、不設限、不販售，就是純分享，希望可以幫助到有需要的朋友們
如果這部 Photoshop 教學影片對你有幫助的話，請幫我按個讚，給我點鼓勵，也多分享給需要的朋友們喔~
Photoshop 線上教學影片目錄：http://bit.ly/2A9PH3B
Photoshop 線上教學影片範例下載：http://bit.ly/2A9TcHu
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還原
● 編輯 / 還原（Ctrl+Z）：可以還原一次
● 連續還原：（Ctrl+Alt+Z）
● 檔案 / 回複製前次儲存：必須為已存檔之檔案
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步驟記錄
● 視窗 \ 步驟記錄回復視窗
● 將從開啟檔案後所執行的步驟陳列於浮動視窗上，只要用滑鼠單點欲回復的步驟，即可回復至指定步驟
● 「步驟記錄」面板中不會反映整個程式的變更 (例如，面板、色彩設定、動作和偏好設定的變更)，因為這些變更並非針對特定影像的變更。
● 依預設，「步驟記錄」面板會列出之前的 20 個狀態。您可以在「偏好設定 \ 效能」下設定偏好設定，來變更記錄的狀態數目。 為了釋放出更多記憶體供 Photoshop 使用，系統會自動刪除較早的狀態。若要保留整個工作階段的特定狀態，請取得狀態快照 (請參閱建立影像的快照)。
● 文件一旦關閉又重新開啟後，上次工作階段的所有狀態和快照就會從面板中清除。
● 依預設值，文件初始狀態的快照會顯示在面板的頂端。
● 狀態會加入清單的底部。也就是說，最舊的狀態會顯示在清單的頂端，最近的狀態顯示在底端。
● 每個狀態都會一併列出用來更改影像的工具名稱或指令。
● 依預設，當您選取狀態時，該狀態下面的所有狀態都會變成灰色，無法使用。這樣您就能清楚地看到，如果從選取的狀態繼續工作，有哪些更改會被放棄。
● 依預設，選取狀態後如果變更影像，會將這個狀態之後的所有狀態消除掉。
● 當您選了某個狀態，之後又更改影像，因而消除掉後面所有的狀態，這時可以使用「還原」指令還原前次更改，並復原消除掉的狀態。
● 依預設，刪除狀態會刪除該狀態和該狀態之後的所有狀態。如果您選擇了「允許非線性步驟記錄」選項，這時刪除一個狀態就只會刪除該狀態。
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====== 延伸線上教學聯結 =======
3ds Max 2015 線上教學影片目錄：http://bitly.com/2dUGqn3
AutoCAD 2015 2D 線上教學影片目錄：http://bitly.com/2dUGm6Y
TQC AutoCAD 2008 2D 線上教學影片目錄：http://bitly.com/2dUGQtB
自適應擴增休眠檔以縮短快速開機後的反應時間
為了解決自動釋放記憶體 的問題，作者吳光軒 這樣論述：
Swap Before Hibernate(SBH)休眠式快速開機技術，在進入休眠之前，會將應用程式的記憶體大量swap out至swap space、寫回file system或是直接釋放，盡可能地縮小休眠檔，使系統能在短時間內讀取完休眠檔，回復到休眠前的狀態，達到優化開機時間。SBH在系統回復以後Linux會用需求分頁(demand paging) 機制把應用程式所需要的page讀回記憶體中，大量的page從swap space或file system讀回記憶體會導致應用程式的反應時間變長。本論文基於SBH技術提出自動將應用程式的working set(包括檔案分頁與匿名分頁)放入休眠檔
以縮短快速開機後反應時間的方法。一開機就開始記錄每個應用程式的page fault次數，在應用程式生成匿名分頁與檔案分頁時標記這些page，休眠時先將不活躍page進行回收以縮小休眠檔大小，接著將page fault超過1000次的應用程式放入休眠檔，雖然開機時間略微增加，但是休眠回復後應用程式的反應時間大幅縮短，整體的開機時間是縮短的。
大話性能測試：JMeter實戰
為了解決自動釋放記憶體 的問題，作者胡通 這樣論述：
本書以業界開源性能測試工具JMeter為依託，結合真實的工作實踐，用通俗易懂的語言層層深入講解性能測試技能。 全書共分為5章和6個附錄，第1章講解性能測試基礎知識，包括性能測試的整體知識體系、必備基礎知識和通用標準等；第2章講解初級性能測試技能，包括JMeter九大核心元件的使用、測試腳本的編寫等；第3章講解中級性能測試技能，包括如何擴展JMeter的功能外掛程式、搭建性能自動化和即時視覺化平臺等；第4章講解高級性能測試技能，包括Dubbo的擴展測試、中介軟體的基準測試、JMeter源碼的解析等；第5章通過實例剖析3種典型性能測試場景；附錄部分擴展講解實用性能知識，包括典型性能問題和解決方
法、性能參數調優、問題定位和優化建議等。 本書適合對性能測試有入門、進階學習需求的測試人員，也適合對性能知識有學習需求的開發人員、運維人員等相關技術人員。 胡通 通信工程專業碩士，于某大型移動研發中心從事性能測試工作6年，在工作期間發表了5篇發明專利和1篇論文，參與過公司百萬級數據量的性能測試專案，説明公司從無到有建立起性能測試體系，實戰經驗豐富。榮獲2019年杭州未來科技城性能測試大賽一等獎。2018年9月他在51Testing連載“大話性能”至今。 第1章 性能測試基礎 1 1．1 性能測試新手入門 1 1．1．1 性能測試的背景 1 1．1．2 性
能測試的目的 2 1．1．3 性能測試的分類 4 1．1．4 性能測試的術語和指標 4 1．1．5 性能測試的基礎曲線模型 6 1．1．6 性能測試的技能知識圖譜 7 1．1．7 新手入門基礎知識 9 1．2 性能測試必備知識 10 1．2．1 性能測試的完整工作流程 10 1．2．2 性能測試的需求分析 11 1．2．3 性能測試的方案設計 14 1．2．4 性能測試的環境搭建 15 1．2．5 性能測試的資料構造 19 1．2．6 性能協定的抓包分析 22 1．2．7 性能測試的腳本編寫 23 1．2．8 性能測試的監控部署 24 1．2．9 性能問題的定位分析 43 1．2．10 性能測
試的報告總結 58 1．3 性能測試閉環流 58 1．4 性能測試執行時機 60 1．5 性能測試通用標準 61 1．6 小結 62 第2章 JMeter初級實戰真經 63 2．1 JMeter的常用版本功能回溯 63 2．2 JMeter的安裝和使用 65 2．2．1 Windows環境 65 2．2．2 macOS環境 67 2．2．3 Linux環境 68 2．2．4 命令列的使用 68 2．3 JMeter的常用核心組件 69 2．3．1 執行緒組 71 2．3．2 配置元件 75 2．3．3 監聽器 80 2．3．4 邏輯控制器 82 2．3．5 取樣器 84 2．3．6 計時器
88 2．3．7 前置處理器 90 2．3．8 後置處理器 90 2．3．9 斷言 93 2．4 JMeter的參數化方法 97 2．5 JMeter的關聯方法 98 2．6 JMeter的斷言方法 98 2．7 JMeter的集合點設置 98 2．8 JMeter的IP欺騙 99 2．9 JMeter的混合場景方法 100 2．10 JMeter的常見錯誤和常用小技巧 101 2．11 實戰腳本解析 106 2．11．1 HTTP(S)請求 106 2．11．2 SOAP請求 108 2．11．3 UDP請求 109 2．11．4 SQL語句 111 2．12 小結 114 第3章 JMe
ter中級實戰真經 115 3．1 JMeter的分散式壓測 115 3．1．1 分散式壓測原理 115 3．1．2 使用方法詳解 116 3．1．3 常見錯誤說明 118 3．2 JMeter的BeanShell實戰 119 3．2．1 常用語法說明 120 3．2．2 10個應用示例講解 122 3．2．3 注意事項說明 127 3．3 JMeter的函數式外掛程式擴展 127 3．3．1 擴展方法說明 127 3．3．2 示例講解 129 3．4 JMeter的WebSocket實戰 137 3．4．1 組件知識講解 138 3．4．2 應用示例分析 141 3．4．3 注意事項強調 1
50 3．5 JMeter+Shell的自動化性能測試 150 3．5．1 JMeter+Shell實例講解 151 3．5．2 高級技巧應用 155 3．6 JMeter的即時視覺化平臺搭建 156 3．6．1 視覺化方案展示 156 3．6．2 InfluxDB知識精華 156 3．6．3 InfluxDB安裝部署 159 3．6．4 Grafana知識精華 161 3．6．5 安裝部署Grafana 162 3．6．6 平臺搭建過程詳解 163 3．7 小結 173 第4章 JMeter高級實戰真經 174 4．1 JMeter的Dubbo性能測試實踐 174 4．1．1 Dubbo核
心知識點 175 4．1．2 示例代碼擴展講解 178 4．1．3 二次優化腳本和問題 199 4．2 JMeter的TCP自訂消息性能測試實踐 204 4．2．1 TCP組件知識詳解 205 4．2．2 示例代碼講解 207 4．2．3 百萬連接的參數調優 213 4．2．4 問題總結 213 4．3 JMeter對中介軟體的基準測試 214 4．3．1 消息中介軟體ActiveMQ 214 4．3．2 緩存中介軟體Redis 226 4．4 JMeter的常見問題和性能優化 238 4．5 JMeter的源碼編譯和解讀 239 4．5．1 JMeter源碼編譯 240 4．5．2 JMet
er源碼解讀 246 4．6 小結 250 第5章 性能測試實戰案例 251 5．1 日常專案性能測試 251 5．1．1 專案背景 251 5．1．2 性能測試目標 251 5．1．3 性能測試架構 252 5．1．4 測試環境搭建 252 5．1．5 測試資料構造 253 5．1．6 性能測試用例 254 5．1．7 性能腳本編寫 256 5．1．8 性能測試監控 266 5．1．9 性能測試執行 266 5．1．10 性能測試結果 267 5．2 方案對比性能測試 268 5．2．1 方案對比需求 268 5．2．2 性能測試方法 268 5．2．3 性能測試場景 269 5．2．4
性能測試腳本和代碼 270 5．2．5 性能測試結果 273 5．3 MQTT性能測試 274 5．3．1 專案背景 275 5．3．2 MQTT和EMQ 275 5．3．3 性能測試環境 276 5．3．4 性能測試用例 278 5．3．5 JMeter腳本編寫 279 5．3．6 性能測試結果 283 5．3．7 問題和優化 283 5．4 測試實戰問題分析 283 5．4．1 實戰典型問題一 284 5．4．2 實戰典型問題二 285 5．4．3 實戰典型問題三 287 5．5 小結 288 附錄A 常見性能測試問題 289 A．1 出現too many open files 289
A．2 出現Out Of Memory Error 290 A．3 資料庫連接池不釋放 290 A．4 CPU使用率高 290 A．5 無論怎麼壓測，系統的TPS上不去 291 附錄B 性能參數調優 292 B．1 Spring Boot 292 B．2 作業系統 292 B．3 常用中介軟體的核心性能參數 293 附錄C Java代碼定位和優化建議 295 C．1 代碼優化細節 295 C．2 Java代碼分析工具 297 附錄D MySQL定位和優化建議 300 D．1 資料庫性能瓶頸定位 300 D．2 配置優化 302 D．3 關於SQL語句的建議 305 D．4 索引建立和優化
原則 306 附錄E JVM定位和優化建議 308 E．1 堆記憶體設置和原理 309 E．2 虛擬機器記憶體監控手段 310 E．3 參數說明和垃圾回收器 311 E．4 常見JVM問題 313 E．5 如何優化GC 314 附錄F Cookie和Session的關係 315 F．1 Cookie 316 F．2 Session 317
自動化二進制程式弱點偵測與修補
為了解決自動釋放記憶體 的問題，作者陳仲寬 這樣論述：
軟體漏洞為最嚴重的資訊安全議題之一，來自於軟體漏洞的資安威脅是日益增多，攻擊者可利用軟體漏洞進行系統攻擊。而這些軟體漏洞造成的資安威脅，在軟體廠商修補漏洞並發布修補程式之前，都會曝露在攻擊的威脅下。自動化漏洞偵測與修補可縮短漏洞發現到修補的時間，提升軟體系統安全。本篇論文在二進制程式逆向及自動漏洞發掘修補兩個層面分別提出三項新穎的分析技術。於二進制程式逆向提出程式分析平台、程式控制流程分析及資料結構逆向，這些技術能增加分析的完整性及準確性。而在自動漏洞發掘修補，則提出堆積漏洞評估、堆積漏洞修補及注入漏洞修補三項技術，這些技術可增進分析及修補的效率、準確性及穩定性。二進位程式逆向的首要問題，為
需要一套可擴充並具備多樣化功能的分析平台，以支援各種分析程序。現有系統如：PANDA、DECAF等，缺乏對未文件化、加密的資料結構及擴充指令集的分析，因此不支援較新的Windows 10 x64環境下的資料流追蹤功能，以及動態的記憶體鑑識的功能。因此本論文採用一套半自動化之方式，建構一可支援上述功能之Malware Behavior Analyzer (MBA)程式分析平台。以此為基礎，本論文接著提出程式控制流程分析及資料結構逆向的改進技術。控制流完整性驗證為一加強程式安全之技術，現有技術單純依靠靜態分析或動態分析其一來建構程式控制流，本論文透過結合靜態值-集分析(value set anal
ysis) 及動態符號化分析(concolic execution) 的方式，搜尋出原本動態和動態皆無法找出之控制流，彌補程式控制流程分析的不完整性。在資料結構逆向的部分，現有之作法依賴固定的特徵值或指標引用解析鏈(Pointer Dereference Chain)，來取得記憶體內之語意。DeepMemIntrospect借鑒於卷積神經網路(convolutional neural network)，可不依賴固定的特徵，認出符合資料結構的物件，協助記憶體內容的解析。在記憶體損壞的漏洞偵測與修補上，已有許多針對緩衝區溢出漏洞的研究，因此本研究專注於釋放後使用(Use-After-Free)的漏
洞。堆積漏洞評估系統(Heap Vulnerability Assessment, HVA) 可於二進制程式碼中偵測釋放後使用 漏洞。現有動態分析的方式，如動態符號化分析，存在分析路徑數量劇增問題，HVA 設計一套基於自動機的漏洞模型來表示釋放後使用漏洞以在靜態過濾99\%以上不具漏洞的路徑。接著在利用動態符號化分析來搜索程式中符合模型的路徑，以找熊漏洞並增進整體效能。而後，UAF 漏洞修補系統則可修補UAF漏洞。現有研究Undangle及DangNull由於執行期間追蹤懸置指標資料流動耗費大量時間，因此難以實用。透過在離線環境下探勘恆定的指標引用解析鏈以定位懸置指標(Dangling Poi
nter)。並將找到的指標引用解析鏈植入修補程式，在僅插入少數指令的情況下，完成偵測釋放後使用的漏洞修補，此過程亦會產生修補建議報告供開發人員參考。為確保修補的正確性，此論文亦以正規的方式分析此修補方式的正確性及其適用範疇。此外，由於動態符號化分析較難處理可變長度的資料結構，因此本論文亦利用字串分析的技術，處理網頁應用程式中的注入漏洞。現有研究由於缺乏字元層級的資料追蹤及自動查找注入分隔符(Injected Delimiter)的能力，因此無法準確的修補網頁程式。本研究解決此兩個問題，修補網頁程式漏洞。透過以上技術，可及早發現軟體漏洞並自動進行修補，降低軟體漏洞的威脅。