小编Rab*_*ndi的帖子

我试图理解,分配模板中的瞬态和持久 列的含义是什么.从教程 http://www.raywenderlich.com/97886/instruments-tutorial-with-swift-getting-started 我发现" Persistent列保留了当前存在于内存中的每种类型的对象数量的计数.瞬态列显示已经存在,但至今已释放对象的数量.持久性对象是使用内存,临时对象有他们的内存释放出来. "

根据上面的解释,从图片中统计表中选中的行,可以说,NSFileManager的 2个对象目前存在于内存中,19个没有.对象的创建已经发布.

但对于iOS App的优化或性能问题意味着什么？有点像,这里19中的瞬态对象的总数是一个相当大的数字,如果可能的话,它应该是小的,以增加应用程序的有效内存可用性或其他东西？

我正在尝试使用log4j2的Flume Appender Properties。但是运行程序时出现以下错误。

  2016-01-20 16:36:42,436 main ERROR Appenders contains an invalid element or attribute "Flume"
    2016-01-20 16:36:42,436 main ERROR Appenders contains an invalid element or attribute "Flume"
    2016-01-20 16:36:42,446 main ERROR Unable to locate appender "eventLogger" for logger config "root"
    2016-01-20 16:36:42,446 main ERROR Unable to locate appender "eventLogger" for logger config "root"

log4j.xml 文件是：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration status="WARN">
  <Appenders>
    <Console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
        <PatternLayout pattern="%d{HH:mm:ss.SSS} [%t] %-5level %logger{36} - %msg%n" />
    </Console>
    <Flume name="eventLogger" compress="false" type="Avro">
        <Agent host="192.168.8.50" port="41414"/> …

我试图逐步训练gensim产生的word2vec模型。但是我发现词汇量没有增加，只有word2vec模型的权重被更新。但是我需要同时更新词汇量和模型大小。

#Load data 
sentences = []
....................

#Training 
model = Word2Vec(sentences, size=100)
model.save("modelbygensim.txt")
model.save_word2vec_format("modelbygensim_text.txt")



#Incremental Training 
model = Word2Vec.load('modelbygensim.txt')
model.train(sentences)
model.save("modelbygensim_incremental.txt")
model.save_word2vec_format("modelbygensim_text_incremental.txt")