小编Bri*_*ins的帖子

有关堆栈分配的许多相关问题是可以理解的

堆栈和堆的内容和位置是什么？

为什么堆栈大小有限制？

堆栈和堆内存的大小

但是在各种*nix机器上,我可以发出bash命令

ulimit -s unlimited

或者csh命令

set stacksize unlimited

这如何改变程序的执行方式？是否对程序或系统性能有任何影响(例如,为什么这不是默认值)？

如果更多的系统细节是相关的,我主要关注在x86_64硬件上运行的Linux上使用GCC编译的程序.

我想用并行执行实现一个简单的python程序.它是I/O绑定的,所以我认为线程是合适的(而不是进程).在阅读了Queue和fork的文档之后,我认为以下内容可能会起作用.

q = Queue.Queue()

if os.fork():            # child
    while True:
        print q.get()
else:                    # parent
    [q.put(x) for x in range(10)]

但是,get()调用永远不会返回.我认为一旦另一个线程执行put()调用它就会返回.使用线程模块,事情表现得更像我的预期:

q = Queue.Queue()

def consume(q):
    while True:
        print q.get()

worker = threading.Thread (target=consume, args=(q,))
worker.start()

[q.put(x) for x in range(10)]

我只是不明白为什么fork方法不会做同样的事情.我错过了什么？

我正在编写包含许多类的代码，这些类以标量类型为模板，T并在std::valarray<T>. 我想添加对 Eigen 容器的支持，但我无法找到一种仅在标量类型上进行模板化的方法，同时又保持了一些 Eigen 的灵活性。

例如，Eigen文档建议使用Eigen::DenseBase<Derived>，但这似乎意味着我必须将所有类定义更改为数组类型上的模板Derived，然后Derived::Scalar在任何地方使用。只是为了支持另一个容器而具有侵入性。

我也可以只使用Matrix<T,Dynamic,Dynamic>，但这是非常严格的。对于我关心的情况，我认为一个合理的中间立场是使用，Ref<Matrix<T,Dynamic,Dynamic>>因为它可以Matrix用一个界面覆盖和切片。但这似乎不起作用，我不确定为什么。这是我的意思的一个具体例子：

#include<iostream>
#include<Eigen/Dense>

using namespace std;
using namespace Eigen;

double
sum1(const Ref<const Matrix<double,Dynamic,Dynamic>> &m)
{
    double x = 0.0;
    for (int j=0; j<m.cols(); ++j)
        for (int i=0; i<m.rows(); ++i)
            x += m(i,j);
    return x;
}

template <typename T>
T
sum2(const Ref<const Matrix<T,Dynamic,Dynamic>> &m)
{
    T x = 0.0;
    for (int j=0; j<m.cols(); ++j)
        for (int …