ppocr的batch

时间: 2025-03-28 13:04:54 浏览: 33
### PP-OCR 批量处理实现或配置 PP-OCR 是由 PaddlePaddle 提供的一个高性能 OCR 工具,支持文字检测和识别任务。为了实现批量处理功能,可以按照以下方法进行配置: #### 使用 PaddleOCR 库 PaddleOCR 提供了一个易于使用的 Python 接口来简化 OCR 的部署过程。以下是基于 `paddleocr` 库的批量处理代码示例[^4]: ```python from paddleocr import PaddleOCR # 初始化 PaddleOCR 实例 ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='en') # 定义图片路径列表 image_paths = ['path/to/image1.jpg', 'path/to/image2.jpg'] # 批量处理图像 results = [] for img_path in image_paths: result = ocr.ocr(img_path, cls=True) results.append(result) # 输出结果 for i, res in enumerate(results): print(f"Image {i + 1} Results:") for line in res: print(line) ``` 上述代码通过循环读取多个文件并调用 `ocr()` 方法完成批量处理。 #### Docker 部署方式 如果希望通过容器化的方式运行 PP-OCR 并启用批处理模式,则可以根据以下命令创建环境[^5]: ```bash docker pull paddlepaddle/paddle:latest-gpu-cuda10.2-cudnn7 mkdir -p /home/docker/vol/ppocr/data && mkdir -p /home/docker/vol/ppocr/output cp path_to_your_images/*.jpg /home/docker/vol/ppocr/data/ docker run -it --rm \ -v /home/docker/vol/ppocr/data:/data/images \ -v /home/docker/vol/ppocr/output:/output \ paddlepaddle/paddle:latest-gpu-cuda10.2-cudnn7 bash ``` 进入容器后安装依赖项并启动脚本: ```bash pip install paddleocr cd /data/images python -m paddleocr --image_dir ./ --det True --rec True --use_gpu True --batch_size 8 --save_res_path /output/results.txt ``` 此命令会以 GPU 加速的形式对 `/data/images/` 文件夹中的所有图片执行 OCR 处理,并保存到指定的结果文件中。 --- #### 注意事项 - **性能优化**:可以通过调整参数如 `--batch_size` 来控制每次送入模型的数据数量,从而平衡速度与资源消耗。 - **硬件需求**:对于大规模数据集建议使用 GPU 版本镜像加速推理效率。 - **自定义模型加载**:如果有训练好的特定领域模型,可通过设置 `--rec_model_dir` 和 `--cls_model_dir` 参数引入自己的权重文件。 ---
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[2025/03/31 16:03:36] ppocr DEBUG: Namespace(alpha=1.0, alphacolor=(255, 255, 255), benchmark=False, beta=1.0, binarize=False, cls_batch_num=6, cls_image_shape='3, 48, 192', cls_model_dir='/home/weiyulin/.paddleocr/whl/cls/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer', cls_thresh=0.9, cpu_threads=10, crop_res_save_dir='./output', det=True, det_algorithm='DB', det_box_type='quad', det_db_box_thresh=0.6, det_db_score_mode='fast', det_db_thresh=0.3, det_db_unclip_ratio=1.5, det_east_cover_thresh=0.1, det_east_nms_thresh=0.2, det_east_score_thresh=0.8, det_limit_side_len=960, det_limit_type='max', det_model_dir='/home/weiyulin/.paddleocr/whl/det/ch/ch_PP-OCRv4_det_infer', det_pse_box_thresh=0.85, det_pse_min_area=16, det_pse_scale=1, det_pse_thresh=0, det_sast_nms_thresh=0.2, det_sast_score_thresh=0.5, draw_img_save_dir='./inference_results', drop_score=0.5, e2e_algorithm='PGNet', e2e_char_dict_path='./ppocr/utils/ic15_dict.txt', e2e_limit_side_len=768, e2e_limit_type='max', e2e_model_dir=None, e2e_pgnet_mode='fast', e2e_pgnet_score_thresh=0.5, e2e_pgnet_valid_set='totaltext', enable_mkldnn=False, formula=False, formula_algorithm='LaTeXOCR', formula_batch_num=1, formula_char_dict_path=None, formula_model_dir=None, fourier_degree=5, gpu_id=0, gpu_mem=500, help='==SUPPRESS==', image_dir=None, image_orientation=False, invert=False, ir_optim=True, kie_algorithm='LayoutXLM', label_list=['0', '180'], lang='ch', layout=True, layout_dict_path=None, layout_model_dir=None, layout_nms_threshold=0.5, layout_score_threshold=0.5, max_batch_size=10, max_text_length=25, merge_no_span_structure=True, min_subgraph_size=15, mode='structure', ocr=True, ocr_order_method=None, ocr_version='PP-OCRv4', onnx_providers=False, onnx_sess_options=False, output='./output', page_num=0, precision='fp32', process_id=0, re_model_dir=None, rec=True, rec_algorithm='SVTR_LCNet', rec_batch_num=6, rec_char_dict_path='/home/weiyulin/yes/envs/video_process/lib/python3.8/site-packages/paddleocr/ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt'

Global: debug: false use_gpu: true epoch_num: 50 log_smooth_window: 20 print_batch_step: 10 save_model_dir: ./output/rec_ppocr_v4 save_epoch_step: 10 eval_batch_step: - 0 - 2000 cal_metric_during_train: true pretrained_model: D:\AI图片快速朔源\paddleOCR\PaddleOCR-release-2.8\pretrain_modles\en_PP-OCRv4_rec_train\best_accuracy.pdparams ignore_weights: ["Head.fc.weight", "Head.fc.bias"] checkpoints: null save_inference_dir: null use_visualdl: false infer_img: D:\AI图片快速朔源\paddleOCR\PaddleOCR-release-2.8\train_data\rec\train\20250311160809.jpg character_dict_path: ppocr/utils/en_dict.txt max_text_length: 30 infer_mode: false use_space_char: false distributed: false save_res_path: ./output/rec/predicts_ppocrv3.txt Optimizer: name: Adam beta1: 0.9 beta2: 0.999 lr: name: Cosine learning_rate: 0.0005 warmup_epoch: 5 regularizer: name: L2 factor: 3.0e-05 Architecture: model_type: rec algorithm: SVTR_LCNet Transform: null Backbone: name: PPLCNetV3 scale: 0.95 Head: name: CTCHead num_classes: 39 Neck: name: svtr dims: 480 depth: 2 hidden_dims: 480 kernel_size: - 1 - 3 use_guide: true Head: fc_decay: 1.0e-05 Loss: name: CTCLoss PostProcess: name: CTCLabelDecode Metric: name: RecMetric main_indicator: acc ignore_space: false Train: dataset: name: SimpleDataSet data_dir: D:\AI图片快速朔源\paddleOCR\PaddleOCR-release-2.8 label_file_list: - D:\AI图片快速朔源\paddleOCR\PaddleOCR-release-2.8\train_data\rec\train.txt transforms: - DecodeImage: img_mode: BGR channel_first: false - RecResizeImg: image_shape: [3, 48, 320] padding: true - KeepKeys: keep_keys: - image - label loader: shuffle: true batch_size_per_card: 96 drop_last: true num_workers: 8 Eval: dataset: name: SimpleDataSet data_dir: D:\AI图片快速朔源\paddleOCR\Pad

2025/03/19 13:08:07] ppocr WARNING: When args.layout is false, args.ocr is automatically set to false Traceback (most recent call last): File "C:\Users\32742\Desktop\PaddleOCR\PPOCRLabel\PPOCRLabel.py", line 2849, in <module> sys.exit(main()) File "C:\Users\32742\Desktop\PaddleOCR\PPOCRLabel\PPOCRLabel.py", line 2837, in main app, _win = get_main_app(sys.argv) File "C:\Users\32742\Desktop\PaddleOCR\PPOCRLabel\PPOCRLabel.py", line 2827, in get_main_app win = MainWindow(lang=args.lang, File "C:\Users\32742\Desktop\PaddleOCR\PPOCRLabel\PPOCRLabel.py", line 111, in __init__ result = self.ocr.ocr('./data/paddle.png', cls=True, det=True) File "C:\Users\32742\Desktop\PaddleOCR\PPOCRLabel\..\paddleocr.py", line 524, in ocr dt_boxes, rec_res, _ = self.__call__(img, cls) File "C:\Users\32742\Desktop\PaddleOCR\PPOCRLabel\..\tools\infer\predict_system.py", line 71, in __call__ dt_boxes, elapse = self.text_detector(img) File "C:\Users\32742\Desktop\PaddleOCR\PPOCRLabel\..\tools\infer\predict_det.py", line 260, in __call__ post_result = self.postprocess_op(preds, shape_list) File "C:\Users\32742\Desktop\PaddleOCR\PPOCRLabel\..\ppocr\postprocess\db_postprocess.py", line 240, in __call__ boxes, scores = self.boxes_from_bitmap(pred[batch_index], mask, File "C:\Users\32742\Desktop\PaddleOCR\PPOCRLabel\..\ppocr\postprocess\db_postprocess.py", line 131, in boxes_from_bitmap score = self.box_score_fast(pred, points.reshape(-1, 2)) File "C:\Users\32742\Desktop\PaddleOCR\PPOCRLabel\..\ppocr\postprocess\db_postprocess.py", line 188, in box_score_fast xmin = np.clip(np.floor(box[:, 0].min()).astype(np.int), 0, w - 1) File "C:\Users\32742\.conda\envs\paddle\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 305, in __getattr__ raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'int'. np.int was a deprecated alias for the builtin int. To avoid this error in existing code, use int by itself. Doi

from ultralytics import YOLO from paddleocr import PaddleOCR import cv2 # 加载 YOLOv8 模型 detection_model = YOLO('runs/detect/train5/weights/best.pt') # 替换为你的 YOLOv8 模型路径 # 初始化 PaddleOCR,加载自定义字符字典 ocr_model = PaddleOCR(rec_char_dict_path='D:/edgedownload/yolov8-main/GraduatePj/custom_dict.txt',use_angle_cls=True, lang='ch', rec_model_dir='ch_ppocr_server_v2.0') # 加载图像 image_path = 'D:/03-97_66-233&416_497&564-503&561_230&508_207&412_480&465-0_0_29_24_32_1_27-151-45.jpg' # 替换为你的图像路径 image = cv2.imread(image_path) # 使用 YOLOv8 检测车牌区域 results = detection_model(image) # 遍历检测结果 for result in results: boxes = result.boxes.xyxy.cpu().numpy() # 获取检测框坐标 for box in boxes: x1, y1, x2, y2 = map(int, box) # 转换为整数坐标 # 裁剪车牌区域 license_plate = image[y1:y2, x1:x2] # 图像预处理:灰度化 + 二值化 license_plate_gray = cv2.cvtColor(license_plate, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, license_plate_binary = cv2.threshold(license_plate_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) # 使用 PaddleOCR 识别车牌号 ocr_result = ocr_model.ocr(license_plate_binary, cls=True) # 解析 OCR 结果 if ocr_result: for line in ocr_result[0]: text = line[1][0] # 获取识别到的文本 confidence = line[1][1] # 获取置信度 print(f"车牌号: {text}, 置信度: {confidence}") # 绘制车牌区域和识别结果 cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) # 绘制车牌区域 cv2.putText(image, text, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2) # 绘制车牌号 # 显示结果 cv2.imshow('License Plate Detection and Recognition', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 保存结果 output_path = 'path/to/output_image.jpg' # 替换为你的输出路径 cv2.imwrite(output_path, image) print(f"结果已保存到: {output_path}")

D:\python\Lib\site-packages\PPOCRLabel>PPOCRLabel --lang ch [2025/03/25 09:11:32] ppocr WARNING: When args.layout is false, args.ocr is automatically set to false Traceback (most recent call last): File "d:\python\lib\runpy.py", line 197, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "d:\python\lib\runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "D:\python\Scripts\PPOCRLabel.exe\__main__.py", line 7, in <module> File "d:\python\lib\site-packages\PPOCRLabel\PPOCRLabel.py", line 2828, in main app, _win = get_main_app(sys.argv) File "d:\python\lib\site-packages\PPOCRLabel\PPOCRLabel.py", line 2818, in get_main_app win = MainWindow(lang=args.lang, File "d:\python\lib\site-packages\PPOCRLabel\PPOCRLabel.py", line 104, in __init__ self.table_ocr = PPStructure(use_pdserving=False, File "d:\python\lib\site-packages\paddleocr\paddleocr.py", line 900, in __init__ super().__init__(params) File "d:\python\lib\site-packages\PaddleOCR\ppstructure\predict_system.py", line 82, in __init__ self.table_system = TableSystem(args) File "d:\python\lib\site-packages\PaddleOCR\ppstructure\table\predict_table.py", line 79, in __init__ self.table_structurer = predict_strture.TableStructurer(args) File "d:\python\lib\site-packages\PaddleOCR\ppstructure\table\predict_structure.py", line 97, in __init__ ) = utility.create_predictor(args, "table", logger) File "d:\python\lib\site-packages\paddleocr\tools\infer\utility.py", line 364, in create_predictor predictor = inference.create_predictor(config) RuntimeError: (PreconditionNotMet) Tensor's dimension is out of bound.Tensor's dimension must be equal or less than the size of its memory.But received Tensor's dimension is 8, memory's size is 0. [Hint: Expected numel() * SizeOf(dtype()) <= memory_size(), but received numel() * SizeOf(dtype()):8 > memory_size():0.] (at ..\paddle\phi\core\dense_tensor_impl.cc:55) [operator < scale > err 如何解决

[2025/05/21 09:00:30] ppocr WARNING: Skipping import of the encryption module. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\00l_o\Downloads\PaddleOCR-release-2.10\PaddleOCR-release-2.10\tools\train.py", line 267, in <module> config, device, logger, vdl_writer = program.preprocess(is_train=True) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\00l_o\Downloads\PaddleOCR-release-2.10\PaddleOCR-release-2.10\tools\program.py", line 800, in preprocess config = load_config(FLAGS.config) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\00l_o\Downloads\PaddleOCR-release-2.10\PaddleOCR-release-2.10\tools\program.py", line 84, in load_config config = yaml.load(open(file_path, "rb"), Loader=yaml.Loader) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\00l_o\.conda\envs\PaddleOCR2\Lib\site-packages\yaml\__init__.py", line 81, in load return loader.get_single_data() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\00l_o\.conda\envs\PaddleOCR2\Lib\site-packages\yaml\constructor.py", line 49, in get_single_data node = self.get_single_node() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\00l_o\.conda\envs\PaddleOCR2\Lib\site-packages\yaml\composer.py", line 36, in get_single_node document = self.compose_document() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\00l_o\.conda\envs\PaddleOCR2\Lib\site-packages\yaml\composer.py", line 55, in compose_document node = self.compose_node(None, None) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\00l_o\.conda\envs\PaddleOCR2\Lib\site-packages\yaml\composer.py", line 84, in compose_node node = self.compose_mapping_node(anchor) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\00l_o\.conda\envs\PaddleOCR2\Lib\site-packages\yaml\composer.py", line 133, in compose_mapping_node item_value = self.compose_node(node, item_key) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\00l_o\.conda\envs\PaddleOCR2\Lib\site-packages\yaml\composer.py", line 84, in compose_node node = self.compose_mapping_node(anchor) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\00l_o\.conda\envs\PaddleOCR2\Lib\site-packages\yaml\composer.py", line 127, in compose_mapping_node while not self.check_event(MappingEndEvent): ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\00l_o\.conda\envs\PaddleOCR2\Lib\site-packages\yaml\parser.py", line 98, in check_event self.current_event = self.state() ^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\00l_o\.conda\envs\PaddleOCR2\Lib\site-packages\yaml\parser.py", line 428, in parse_block_mapping_key if self.check_token(KeyToken): ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\00l_o\.conda\envs\PaddleOCR2\Lib\site-packages\yaml\scanner.py", line 115, in check_token while self.need_more_tokens(): ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\00l_o\.conda\envs\PaddleOCR2\Lib\site-packages\yaml\scanner.py", line 152, in need_more_tokens self.stale_possible_simple_keys() File "C:\Users\00l_o\.conda\envs\PaddleOCR2\Lib\site-packages\yaml\scanner.py", line 291, in stale_possible_simple_keys raise ScannerError("while scanning a simple key", key.mark, yaml.scanner.ScannerError: while scanning a simple key in "C:\Users\00l_o\Downloads\PaddleOCR-release-2.10\PaddleOCR-release-2.10\pretrain_models\PP-OCRv3_rec_distillation.yml", line 11, column 3 could not find expected ':' in "C:\Users\00l_o\Downloads\PaddleOCR-release-2.10\PaddleOCR-release-2.10\pretrain_models\PP-OCRv3_rec_distillation.yml", line 12, column 3

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EditPlus中实现COBOL语言语法高亮的设置

标题中的“editplus”指的是一个轻量级的代码编辑器,特别受到程序员和软件开发者的欢迎,因为它支持多种编程语言。标题中的“mfcobol”指的是一种特定的编程语言,即“Micro Focus COBOL”。COBOL语言全称为“Common Business-Oriented Language”,是一种高级编程语言,主要用于商业、金融和行政管理领域的数据处理。它最初开发于1959年,是历史上最早的高级编程语言之一。 描述中的“cobol语言颜色显示”指的是在EditPlus这款编辑器中为COBOL代码提供语法高亮功能。语法高亮是一种编辑器功能,它可以将代码中的不同部分(如关键字、变量、字符串、注释等)用不同的颜色和样式显示,以便于编程者阅读和理解代码结构,提高代码的可读性和编辑的效率。在EditPlus中,要实现这一功能通常需要用户安装相应的语言语法文件。 标签“cobol”是与描述中提到的COBOL语言直接相关的一个词汇,它是对描述中提到的功能或者内容的分类或者指代。标签在互联网内容管理系统中用来帮助组织内容和便于检索。 在提供的“压缩包子文件的文件名称列表”中只有一个文件名:“Java.stx”。这个文件名可能是指一个语法高亮的模板文件(Syntax Template eXtension),通常以“.stx”为文件扩展名。这样的文件包含了特定语言语法高亮的规则定义,可用于EditPlus等支持自定义语法高亮的编辑器中。不过,Java.stx文件是为Java语言设计的语法高亮文件,与COBOL语言颜色显示并不直接相关。这可能意味着在文件列表中实际上缺少了为COBOL语言定义的相应.stx文件。对于EditPlus编辑器,要实现COBOL语言的颜色显示,需要的是一个COBOL.stx文件,或者需要在EditPlus中进行相应的语法高亮设置以支持COBOL。 为了在EditPlus中使用COBOL语法高亮,用户通常需要做以下几步操作: 1. 确保已经安装了支持COBOL的EditPlus版本。 2. 从Micro Focus或者第三方资源下载COBOL的语法高亮文件(COBOL.stx)。 3. 打开EditPlus,进入到“工具”菜单中的“配置用户工具”选项。 4. 在用户工具配置中,选择“语法高亮”选项卡,然后选择“添加”来载入下载的COBOL.stx文件。 5. 根据需要选择其他语法高亮的选项,比如是否开启自动完成、代码折叠等。 6. 确认并保存设置。 完成上述步骤后,在EditPlus中打开COBOL代码文件时,应该就能看到语法高亮显示了。语法高亮不仅仅是颜色的区分,它还可以包括字体加粗、斜体、下划线等样式,以及在某些情况下,语法错误的高亮显示。这对于提高编码效率和准确性有着重要意义。
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影子系统(windows)问题排查:常见故障诊断与修复

# 摘要 本文旨在深入探讨影子系统的概念、工作原理以及故障诊断基础。首先,介绍影子系统的定义及其运作机制,并分析其故障诊断的理论基础,包括系统故障的分类和特征。接着,详细探讨各种故障诊断工具和方法,并提供实际操作中的故障排查步骤。文中还深入分析了影子系统常见故障案例,涵盖系统启动问题、软件兼容性和网络连通性问题,并提供相应的诊断与解决方案。高级故障诊断与修复
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nt!DbgBreakPointWithStatus: fffff805`7affd0b0 cc int 3 kd> g KDTARGET: Refreshing KD connection *** Fatal System Error: 0x0000001a (0x0000000000061941,0xFFFFF8057B20E1C0,0x0000000000000019,0xFFFFFC89CACA7190) Break instruction exception - code 80000003 (first chance) A fatal system error has occurred. Debugger entered on first try; Bugcheck callbacks have not been invoked. A fatal system error has occurred. For analysis of this file, run !analyze -v nt!DbgBreakPointWithStatus: fffff805`7affd0b0 cc int 3 kd> !analyze -v Connected to Windows 10 19041 x64 target at (Tue Jul 15 23:02:04.588 2025 (UTC + 8:00)), ptr64 TRUE Loading Kernel Symbols ............. Press ctrl-c (cdb, kd, ntsd) or ctrl-break (windbg) to abort symbol loads that take too long. Run !sym noisy before .reload to track down problems loading symbols. .................................................. ................................................................ ..................................................... Loading User Symbols Loading unloaded module list ...... ERROR: FindPlugIns 8007007b ******************************************************************************* * * * Bugcheck Analysis * * * ******************************************************************************* MEMORY_MANAGEMENT (1a) # Any other values for parameter 1 must be individually examined. Arguments: Arg1: 0000000000061941, The subtype of the BugCheck. Arg2: fffff8057b20e1c0 Arg3: 0000000000000019 Arg4: fffffc89caca7190 Debugging Details: ------------------ Press ctrl-c (cdb, kd, ntsd) or ctrl-break (windbg) to abort symbol loads that take too long. Run !sym noisy before .reload to track down problems loading symbols. 蓝屏了,但原帖子代码能正常执行,帖子作者说:我win10是专门针对2mb大页,win7是专门针对4kb小页的,蓝屏的原因我只能想到是因为没有做大页和小页的处理了。你做了2mb和4kb之类的处理吗,还有2mb的大页的物理地址要2mb对齐,不然电脑会卡死,我win10蓝屏的原因就是因为没有物理地址2mb对齐,我这代码是专门针对我那个虚拟机的环境,其他环境蓝屏你要是懂分页的话自己就会处理了。最重要的细节就是物理地址要对齐,2mb就2mb的对齐,1gb就1gb的对齐。

<think>我们之前讨论的代码中已经包含了对大页(2MB)和小页(4KB)的处理。但是,根据蓝屏信息(MEMORY_MANAGEMENT, 0x1a)和参数,问题可能出在内存对齐或页表项设置上。 原帖作者提到:2MB大页的物理地址必须2MB对齐,否则会导致系统不稳定甚至蓝屏。在之前的代码中,我们确实处理了大页的情况,但在分配2MB内存时,我们使用了`MmAllocateContiguousMemorySpecifyCache`,这个函数分配的内存不一定满足2MB对齐(尽管它分配的是连续内存)。因此,我们需要确保分配的内存地址是2MB对齐的。 解决方案: 1. 在分配2MB内存时,要