内存不能为“read”或“written”的解决方案
有些人运行飚车程序的时候会弹出该内存不能为“read”的错误提示。希望以下文章能对大家有所帮助。
使用Windows操作系统的人有时会遇到这样的错误信息，运行某些程序的时候，有时会出现内存错误的提示，然后该程序会自动关闭或点击后关闭，严重的会无法关闭。 “0x????????”指令引用的“0x????????”内存。该内存不能为“read”
# R语言在Linux下的内存管理
在数据科学和统计计算领域，R语言作为一种强大的编程语言，常常被用于处理和分析大数据集。在Linux环境下使用R语言时，了解内存管理是至关重要的，尤其是在处理大型数据时。本文将介绍R语言的内存管理基础，并提供一些基本的代码示例。
## R语言内存结构
R的内存管理主要涉及以下几个方面：
1. **对象存储**：在R中，所有数据都存储为对象，这包括向量、数据
写R程序的人，相信都会遇到过“cannot allocate vector of size”或者“无法分配大小为…的矢量”这样的错误。原因很简单，基本都是产生一个大矩阵等对象时发生的，最干脆的解决办法有两种，第一种是加大内存换64位系统，第二种是改变算法避免如此大的对象。第一种办法，是最好的办法，不过大对象的需求是没有止尽的，终究不是长久之道。第二种办法是最好的思路，无论多么大的对象都是可以弄小的
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2023-11-19 13:00:54
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parallelcl<-makeCluster(10, type="FORK")
result_list <- parLapply(cl, list, function)
stopCluster(cl) 非常简单，在创建集群的时候添加type为 FORK就好。
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2023-06-09 00:49:41
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目录R语言修改安装包的默认储存位置查看默认的安装包位置第一种方法会修改当前用户的R包位置第二种方法 永久改变 永久有效第三种方法 修改环境变量总结 R语言修改安装包的默认储存位置查看默认的安装包位置一般会有两个目录，如下，第一个目录是当前用户的目录，当前用户有写入权限；第二个为系统级别的目录，对所有用户适用.libPaths()[1] “C:/Users/HuEn/Documents/R/win
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2023-08-17 10:46:53
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这几天训练模型运行代码的时候，老是提示我说：Error: cannot allocate vector of size 88.1 Mb，只知道分配空间不足。 下面是查资料看到的一些回答：一、这个是R的特点，有几个解决方法：1.升级到R3.3.0及以上版本，对内存的管理和矩阵计算好太多。在R3.2.5上能死机的计算，在R3.3.0以上就能运行很好。2.加载一些R语言磁盘缓存包，搜一搜吧
R语言自定义设置使用内存的大小、可以使用的内存范围？目录R语言自定义设置使用内存的大小、可以使用的内存范围？R语言是解决什么问题的？R语言自定义设置使用内容的大小、可以使用的内存范围？R语言是解决什么问题的？R 是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统，是由奥克兰大学统计学系的Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 共同创立。由于R 受Becker, Chambers &
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2023-11-03 17:50:33
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引言R的内存管理机制究竟是什么样子的？最近几日在讲一个分享会，被同学问到这方面的问题，可是到网上去查，终于找到一篇R语言内存管理不过讲的不清不楚的，就拿memory.limit()函数来说，是在windows下才使用的，作者几乎没有提及，还有rm()，gc()函数到底怎么工作的，什么时候用，都无从提及。看来百度是解决不了了，关键时候还是靠google啊，这不，很快找到了一篇相当不错的文章Memor
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2023-11-06 17:22:02
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前言笔者是在读研究生，用h2o的时间也有小半年了，心血来潮就想写一些自己的心得，希望对大家有所帮助。 之前学习的有些参考其他人的地方，如果有遗漏或侵权请私信，看到了立马加注明或删除！怎么安装h2o这里就不写了。其他大佬那写的很详细了。笔者也是从他们那学的怎么使用h2o。不是我太懒了！关于启动h2olibrary(h2o)#加载h2o包
rm(list = ls(all = TRUE))
h2o.
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2023-10-26 10:51:09
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在众多编程语言中，R语言是典型的运行慢和耗内存。当数据表比较庞大（比如一个数据集达100G），而内存有限时（比如一台普通电脑内存16G），使用R语言一次读入和处理，常规做法完全不可行。即使调大虚拟内存（swap空间），使用memory.limit（Windows系统）或 ulimit -s -v（Linux系统）等操作（虚拟内存其实很慢），即使再辅之以rm()和gc()及时清理内存（个人感觉效果甚
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2023-06-14 17:52:31
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在处理大型数据过程中，R语言的内存管理就显得十分重要，以下介绍几种常用的处理方法。1，设置软件的内存memory.size(2048) #设置内存大小 memory.size(NA) #查看当前设置下最大内存#or memory.limit() memory.size(F) #查看当前已使用的内存 #or library(pryr) mem_used() mem_change(x
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2023-08-21 10:49:22
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# 解决Linux下R语言内存不足的问题
在使用R语言进行数据分析和建模时，经常会遇到内存不足的情况，尤其是在Linux系统下。这可能会导致程序运行缓慢甚至崩溃。本文将介绍如何解决Linux下R语言内存不足的问题，并提供一些代码示例。
## 问题原因分析
在Linux系统下，R语言默认使用系统内存进行运算。当数据量较大或算法复杂时，会占用大量内存，导致内存不足的情况。为了解决这个问题，我们可
R语言内存管理引言 R的内存管理机制究竟是什么样子的？最近几日在讲一个分享会，被同学问到这方面的问题，可是到网上去查，终于找到一篇 R语言内存管理 不过讲的不清不楚的，就拿memory.limit()函数来说，是在windows下才使用的，作者几乎没有提及，还有rm()，gc()函数到底怎么工作的，什么时候用，都无从提及。看来百度是解决不了了，关键时候还是靠google啊，这不，很快找到了一篇相
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2023-12-28 15:47:22
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笔记：
1、R输入命令时速度不要太快，终究是个统计软件，不是编程！
度（单位是M？） 3、要经常 rm(object) 或者 rm(list=ls()) 和 gc（）释放内存空间 每增长一次，即使赋给同名的变量，都需要新开辟一块更大的空间 5、尽量避免循环语句 6、用矩阵，而不是数据框 7、在大数据集运行前现在子数据集上测试程序 8、将数据保存到R的住内
在处理大型数据过程中，R语言的内存管理就显得十分重要，以下介绍几种常用的处理方法。1，设置软件的内存
<span style="font-size:14px;">memory.size(2048) #设置内存大小
memory.size(NA) #查看当前设置下最大内存(?"Memory-limits")
#or memory.limit()
memory
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2023-09-16 00:00:09
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说起R的弱点，肯定会有一条“处理大规模数据不行”。而且一般都是在和SAS之类的大系统比较时被提起的。这样看来也确实没错，如果数据量太大，哪怕只有一两G的时候，光读成数据框恐怕就要把内存撑爆。如果R只是一个软件系统，这显然是很大的软肋。但问题是R不是一个像SAS之类的软件系统，而是语言或者环境。 作为语言，不存在不能处理大量数据的可能性
系统：centos 6.4 64bit 安装可以使用rpm包安装，也可以用源码安装。但是rpm安装，各种依赖比较麻烦。所以我采用源码安装。 下载：http://www.r-project.org/在左边Download, Packages ： CRAN 处选择合适的镜像下载我选择的是：http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/src/
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2023-06-17 14:33:01
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在实操时出现以下的问题：Error: cannot allocate vector of size 2.9GB 大神指导（http://bbs.pinggu.org/thread-3682816-1-1.html）cannot allocate vector就是典型的数据太大读不了方法有三一、升级硬件二、改进算法三、修改操作系统分配给R的内存上限, memory.size(T)查看已分配内存&nb
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2023-12-30 20:52:01
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这个教程指导你如何在 Ubuntu 上安装 R 语言。你也将同时学习到如何在 Ubuntu 上用不同方法运行简单的 R 语言程序。R，和 Python 一样，它是在统计计算和图形处理上最常用的编程语言，易于处理数据。随着数据分析、数据可视化、数据科学(机器学习热)的火热化，对于想深入这一领域的人来说，它是一个很好的工具。R 语言的优点是它的语法非常简练，你可以找到它的很多实际使用的教程或指南。本文
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2023-08-11 20:47:44
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R语言分高水平作图函数和低水平作图函数 高水平作图函数：可以独立绘图，例如plot() 低水平作图函数：必须先运行高水平作图函数绘图，然后再加画在已有的图上面 第一种方法：plot()函数> sales<-read.csv("dailysales.csv", header=TRUE) #读取文件和列名
> plot(
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2023-06-25 20:57:23
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