`
ganlv
  • 浏览: 35582 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 杭州
社区版块
存档分类
最新评论

一步步优化JVM六:优化吞吐量

 
阅读更多

   如果你已经进行完了前面的步骤了,那么你应该知道这是最后一步了。在这一步里面,你需要测试应用的吞吐量和为了更高的吞吐量而优化JVM。


   这一步的输入就是应用的吞吐量性能要求。应用的吞吐量是在应用层面衡量而不是在JVM层面衡量,因此,应用必须要报告出一些吞吐量指标或者应用的某些操作的吞吐量性能指标。观察到的吞吐量指标然后用可以用来和应用需要的性能指标进行比较,如果达到或者超过要求,那么这一步就完成了。如果你需要更好的吞吐量的话,有一些JVM优化可以去做。

   这一步的另外一个输入就是,有多少内存可以供应用使用,就想前面说的GC最大化内存原则,越多可用的内存,性能就更好。这条原则不仅仅适用于吞吐量优化,同样适用于延迟优化。

   应用的吞吐量需求可能是无法满足的。如果是这种情况,那么就需要重新审视应用吞吐量的需求,应用就需要修改或者改变部署模型。如果上面的一种或者多种情况发生了,那么你需要重新进行前面的优化步骤。

   在前面的步骤里面,你可能使用吞吐量垃圾回收器解决了问题(通过-XX:+UseParallelOldGC或者-XX:+UsePrallelGC),或者你调整到并发垃圾回收器(CMS)来解决的问题。如果使用的CMS来解决的问题,下面有一些选项来提升应用的吞吐量,下面详细介绍。如果是使用的吞吐量垃圾回收器,我们将在CMS之后介绍。
   
   CMS吞吐量优化

   能够用来提升CMS吞吐量的选项数量有限,下面列出一些可以单独使用或者联合使用的选项:

   1、使用一些额外的命令选项,在后面的“额外的性能命令行选项”中详细介绍。
   2、增加young代的空间大小,增加young代的空间大小,可以减少MinorGC的频率,就能够减少在一段时间里面MinorGC占用的时间。
   3、增加old代的空间大小,增加old代的空间,可以减少CMS垃圾回收的频率,减少潜在的碎片,可以减少
stop-the-world垃圾回收。
   4、进一步优化young代堆大小,已经在前面的“优化延迟和响应时间”里面说过了,以及如何优化eden空间任务后和survivor空间大小以减少对象从young代移动到old也在前面已经说过了。需要注意的是,当优化eden和survivor空间大小的时候考虑到一些权衡。
   5、优化CMS周期的启动,也在前面说过了。
   
   任何上面提到的优化,或者组合使用上面的选择,都是减少垃圾回收器占用CPU时间,把CPU留给应用计算。前面两种选择,提供一种可能性来提升吞吐量,但是会有stop-the-world垃圾回收的风险,会增加延迟。

   作为指导,不考虑CMS,MinorGC的次数应该减少10%,你可能只能降低1%-3%。通常来讲,如果只能减少3%甚至更少,那么能够提升的吞吐量空间恐怕就有限了。

   吞吐量垃圾回收器优化

   优化吞吐量垃圾回收器的目标是避免FullGC或者理想情况下,避免在稳定状态下FullGC。这个需要优化对象的岁数,这个可以通过制定survivor空间优化完成。你可以让eden空间更大,可以减少MinorGC的次数。我知道当对象的任期或者岁数达到一定值的时候就会移动到old代,而这个任期就是对象经历MinorGC的次数,MinorGC的次数越少,对象任期增长越慢,就有可能被MinorGC回收掉,而不是进入old代。

   使用HotSpot VM的吞吐量垃圾回收器,可以通过-XX:+UseParallelOldGC和-XX:+UsePrallelGC,这样可以提供最好的吞吐量。吞吐量垃圾回收器利用了一种叫做自适应大小的特性,自适应大小是基于对象的分配和存活率来自动改变eden空间和survivor空间大小,目的是优化对象的岁数分布。自适应大小的企图是提供易用性,容易优化JVM,以致于提供可靠的吞吐量。自适应大小在大多数应用下,能够很好的工作,但是关闭自适应大小以及优化eden空间和survivor空间以及old代空间是一个探索提升应用吞吐量的一种办法。关闭自适应大小会改变应用的程序的灵活性,尤其是在修改应用程序,以及随着时间的推移应用的数据发生了变化。

   关闭自适应大小可以使用选项:

   -XX:-UseAdaptiveSizePolicy

   注意在“-XX”后面的“-”表明关闭UseAdapivieSizePolicy提供的特性。只有吞吐量垃圾回收器支持这个选项。在其他的垃圾回收器上使用这个选项是无用的。

   另外一个可选的命令行选项,可以产生关于survivor空间占用更详细的信息,关于survivor空间是否溢出,对象是否从young代移动到old代,选项是-XX:+PrintAdaptiveSizePolicy。这个选项最好和-XX:+PrintGCDetails以及-XX:+PrintGCDateStamps或者-XX:+PrintGCTimeStamps一起使用。下面是一个垃圾回收的例子-XX:+PrintGCDateStamps, -XX:PrintGCDetails, -XX:-UseAdaptiveSizePolicy (关闭自适应大小), 以及-XX:+PrintAdaptiveSizePolicy:

   2010-12-16T21:44:11.444-0600:
[GCAdaptiveSizePolicy::compute_survivor_space_size_and_thresh:
survived: 224408984
promoted: 10904856
overflow: false
[PSYoungGen: 6515579K->219149K(9437184K)]
8946490K->2660709K(13631488K), 0.0725945 secs]
[Times: user=0.56 sys=0.00, real=0.07 secs]

   和以前不同的是,以GCAdaptiveSizePolicy开头的一些额外信息输出来了,survived标签表明“to” survivor空间的对象字节数。在这个例子中,survivor空间占用量是224408984字节,但是移动到old代的字节数却有10904856字节。overflow表明young代是否有对象溢出到old代,换句话说,就是表明了“to” survivor是否有足够的空间来容纳从eden空间和“from”survivor空间移动而来的对象。为了更好的吞吐量,期望在应用处于稳定运行状态下,survivor空间不要溢出。

   为了开始优化,你应该关闭自适应大小以及获取在垃圾回收器日志里面额外的survivor空间统计信息,使用这两个选项-XX:-UseAdaptiveSizePolicy以及-XX:+PrintAdaptiveSizePolicy。这样提供了一些初始化的信息,以帮助做出优化决定。假如之前使用下面的命令行选项:

 
 -Xmx13g -Xms13g -Xmn4g -XX:SurvivorRatio=6 -XX:+UseParallelOldGC -XX:PrintGCDateStamps 
-XX:+PrintGCDetails


  那么,就应该如下一组命令行选项,来关闭自适应大小和捕获survivor空间统计信息:

 
 -Xmx13g -Xms13g -Xmn4g -XX:SurvivorRatio=6
-XX:+UseParallelOldGC -XX:PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails
-XX:-UseAdaptiveSizePolicy -XX:+PrintAdaptiveSizePolicy


   首先在应用稳定运行状态下寻找FullGC信息,包括日期和时间戳可以用来识别出应用是否从启动状态进入了稳定状态。举例,如果你知道应用启动需要30秒时间,那么在应用启动30秒之后才观察垃圾回收。

   观察FullGC信息,你可能会发现有一些短存活时间的对象移动到了old代空间,如果FullGC发生了,首先要确定是old代的空间是FullGC之后存活对象的1.5倍。如果有需要,增加old代的空间来保持1.5倍的指标,这样,可以保证old代有足够的空间来处理不在预期内的转移率(导致短的存活时间的对象移动到old代)或者一些未知的情况——导致了对象的转移过快,拥有这样的额外空间,可以延迟甚至可能能够阻止FullGC的发生。

   在确定了old代有足够的空间之后,就需要观察MinorGC的状况。首先需要观察survivor空间是否溢出,如果survivor空间溢出了,那么overflow标签会是true,否则,overload字段会是false。下面是一个survivor空间溢出的例子:

   2010-12-18T10:12:33.322-0600:
[GCAdaptiveSizePolicy::compute_survivor_space_size_and_thresh:
survived: 446113911
promoted: 10904856
overflow: true
[PSYoungGen: 6493788K->233888K(9437184K)]
7959281K->2662511K(13631488K), 0.0797732 secs]
[Times: user=0.59 sys=0.00, real=0.08 secs]

   如果survivor空间溢出,对象会再达到任期阀值或者消亡之前被移动到old代。换句话说,对象过快的移动到old代。频繁的survivor空间溢出会导致FullGC,下面说如何优化survivor。
   
优化survivor空间

   优化survivor空间的目标是保持或者老化短时间存活动的对象在young代中,一直到不得不移动到old代中。开始查看每一个MinorGC,尤其是存活的对象字节数。需要注意一点的是,为了避免应用启动的时候对象对后面分析的干扰,可以考虑放弃应用刚进入稳定状态的前面5到10个MinorGC信息。

   每次MinorGC之后的存活对象数量可以通过-XX:+PrintAdaptiveSizePolicy来查看。在下面的例子中,survivor对象的字节数是224408984。

2010-12-16T21:44:11.444-0600:   
[GCAdaptiveSizePolicy::compute_survivor_space_size_and_thresh:
survived: 224408984
promoted: 10904856
overflow: false
[PSYoungGen: 6515579K->219149K(9437184K)]
8946490K->2660709K(13631488K), 0.0725945 secs]
[Times: user=0.56 sys=0.00, real=0.07 secs]
[GCAdaptiveSizePolicy::compute_survivor_space_size_and_thresh:
survived: 224408984
promoted: 10904856
overflow: false
[PSYoungGen: 6515579K->219149K(9437184K)]
8946490K->2660709K(13631488K), 0.0725945 secs]
[Times: user=0.56 sys=0.00, real=0.07 secs]

   使用最大存活对象数量以及知道目标survivor空间的占用量,你可以决定出最差survivor空间大小,以使得让对象老化得更加高效。如果目标survivor空间的占用率没有通过-XX:TargetSurvivorRatio=<percent>指定,那么目标survivor空间的占用率是50%。

   首先为最差的场景优化survivor空间,这个需要找出在MinorGC之后最大的存活对象数量,注意可以忽略应用进入稳定状态前面的5到10个MinorGC。可以通过awk或者perl脚本来完成这项工作。

   调整survivor空间的大小,不是仅仅修改survivor空间的大小以使得比存活的对象字节数更大那么简单。需要记住的是,如果不增加young代的空间大小,而增加survivor空间的大小,会减少eden空间的大小,这样会导致频繁的MinorGC,从而是的对象的老化速度加快,更快的进入old代,又会导致FullGC。所以,需要同步增加young代的空间大小。如果不增加old的空间,那么就有可能造成频繁的FullGC甚至内存溢出错误。因此,如果有可以获取的空间,需要同步增加Java堆的空间。

   同样建议,HotSpot Vm使用默认的目标survivor空间占用率(50%),如果使用了-XX:TargetSurvivorRatio=<percent>,会使用<percent>作为MinorGC之后目标survivor空间占用率。如果survivor空间的占用率可能超过这个目标值,会在对象达到最大岁数之前把对象移动到old代去。

   通过一个例子详细说明,考虑用下面的命令选项:
-Xmx13g -Xms13g -Xmn4g -XX:SurvivorRatio=6
-XX:+UseParallelOldGC -XX:-UseAdaptiveSizePolicy
-XX:PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintAdaptiveSizePolicy


   总共的Java堆空间是13g,young代是4g,old代是9g,survivor空间的大小是4g/(6+2)=512M。假如一个应用的存活对象是470M,由于没有明确指定-XX:TargetSurvivorRatio=<percent>,那么默认的目标survivor空间占用率是50%,那么最小的survivor空间应该是940M,也就是最坏的情况,需要设置940M的survivor空间。

   从上面的例子来看,4g的young代空间被分隔成两个512M的survivor空间和一个3g的eden空间。刚才分析的最坏情况分配给survivor的空间是940M,差不多和1g相当。为了保持对象老化速率,即保持MinorGC的频率,eden空间需要保持在3g。因此,young代需要给每一个survivor空间1g内存以及3g的eden空间,那么young代需要增加到5g,也就是说young代需要增加1g空间,需要把-Xmn4g选项改成-Xmn5g选项。比较的理想的情况是,同步把Java堆的空间也增加1g。但是如果内存不够用,需要保证old代空间大小至少是存活对象的1.5倍。

   假设应用的内存需求满足,增加survivor空间占用后的命令选项是:

    
 -Xmx14g -Xms14g -Xmn5g -XX:SurvivorRatio=3
-XX:+UseParallelOldGC -XX:-UseAdaptiveSizePolicy
-XX:PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintAdaptiveSizePolicy


   old空间还是9g,young代的空间是5g,比之前大了1g,eden还是3g,每一个survivor空间是1g。

   你可能需要重复多次设定大小,直到满足内存占用的条件下到达吞吐量的峰值。吞吐的峰值一般都是在对象最有效的老化的时候的达到的。

   通常的建议是,吞吐量垃圾回收器的垃圾回收的开销应该小于5%。如果你只能把这个开销降低1%甚至更少,你可能需要使用除本章描述之外的特别努力和很大的开销来优化JVM。
  
优化Parallel GC线程

   吞吐量垃圾回收器的线程数的优化同样基于有多少应用运行在同一个系统里面以及硬件平台。就像前面的“优化CMS”里面提到的,如果是多个应用运行在同一个系统上面,建议使用比垃圾回收器默认使用的线程数更少的线程数,使用选项是-XX:ParallelGCThreads=<n>.

  另外,由于大量的垃圾回收线程同时执行,垃圾回收可能会严重影响其他应用的性能。由于Java 6 Update 23之后,默认的垃圾回收线程是执行Runtime.availableProcessors()获得的,如果这个方法的返回值小于等于8,那么就用这个返回值,如果比8更大,那么就取这个值的5/8。如果运行多个应用,可以根据应用的情况来分配线程数,如果应用的消耗是相当的,那么就用CPU的内核数除以应用数得到每一个应用可以分配的线程。如果应用的load不相当,那么就可以根据应用的实际情况来衡量和分配。
   
下一步
   如果你到这一步都还没有能够达到吞吐量的要求,那么可以尝试后面的“额外的性能选项”,如果还是无法达到,就只能修改应用或者JVM部署结构了。如果进行了修改应用或者修改了部署结构,你需要重新做前面的各个步骤。
   可能会用到的一些边缘场景,下面一节介绍。
   
分享到:
评论

相关推荐

    一步步优化JVM.docx

    JVM优化不仅仅是调整参数,而是要结合具体应用的特点,找到最佳的运行环境。 优化现代JVM需要考虑多个方面。首先,了解应用性能需求是至关重要的。这些需求可能包括但不限于吞吐量、响应时间、内存占用、启动时间、...

    【NLP 66、实践 ⑰ 基于Agent + Prompt优化进行文章优化】

    【NLP 66、实践 ⑰ 基于Agent + Prompt优化进行文章优化】

    梦限大mewtype成员 藤都子RVC模型

    考虑微网新能源经济消纳的共享储能优化配置附Matlab代码.rar

    1.版本:matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

    tokenizers-0.30.0.jar中文文档.zip

    # 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含: ***文档:【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】,再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件; # Maven依赖: ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖: ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package(包): ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class(类): ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu

    人形机器人是当今世界科技领域最具潜力和前景的产业之一 随着科技的不断进步和人工智能技术的快速发展,人形机器人作为未来产业的新赛道和经济增长的新引擎,将深刻变革人类生产生活方式,重塑全球产业发展格局

    人形机器人产业的发展需要人工智能、高端制造、新材料等先进技术的协同创新和突破。

    【状态估计】用于非标量系统估计的最优卡尔曼滤波附Matlab代码.rar

    1.版本:matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

    开关电源的尖峰干扰及其抑制.zip

    开关电源的尖峰干扰及其抑制.zip

    房地产培训 -新进业务员压马路市调培训.ppt

    房地产培训 -新进业务员压马路市调培训.ppt

    MATLAB实现计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度

    内容概要:本文探讨了基于MATLAB平台的虚拟电厂优化调度方法,特别关注电转气(P2G)协同、碳捕集技术和垃圾焚烧的应用。文中介绍了虚拟电厂的概念及其重要性,详细解释了碳捕集、需求响应和电转气协同调度的关键技术,并展示了如何使用MATLAB和CPLEX求解器进行优化调度的具体步骤。通过定义决策变量、构建目标函数和设定约束条件,最终实现了多目标优化,即经济性最优和碳排放最低。此外,还讨论了一些常见的代码实现技巧和潜在的问题解决方案。 适合人群:从事能源管理和优化调度研究的专业人士,尤其是那些熟悉MATLAB编程和优化算法的人士。 使用场景及目标:适用于希望深入了解虚拟电厂运作机制和技术实现的研究人员和工程师。主要目标是通过优化调度提高能源利用效率,减少碳排放,降低成本。 其他说明:文章提供了详细的代码片段和理论分析,有助于读者更好地理解和复现实验结果。同时,强调了在实际应用中需要注意的一些细节问题,如约束条件的平衡、求解器配置等。

    在网格化数据集上轻松执行 2D 高通、低通、带通或带阻滤波器研究附Matlab代码.rar

    1.版本:matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

    spring-ai-pinecone-store-1.0.0-M7.jar中文-英文对照文档.zip

    # 【spring-ai-pinecone-store-1.0.0-M7.jar中文-英文对照文档.zip】 中包含: 中文-英文对照文档:【spring-ai-pinecone-store-1.0.0-M7-javadoc-API文档-中文(简体)-英语-对照版.zip】 jar包下载地址:【spring-ai-pinecone-store-1.0.0-M7.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【spring-ai-pinecone-store-1.0.0-M7.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【spring-ai-pinecone-store-1.0.0-M7.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【spring-ai-pinecone-store-1.0.0-M7-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: spring-ai-pinecone-store-1.0.0-M7.jar中文-英文对照文档.zip,java,spring-ai-pinecone-store-1.0.0-M7.jar,org.springframework.ai,spring-ai-pinecone-store,1.0.0-M7,org.springframework.ai.vectorstore.pinecone,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,springframework,spring,ai,pinecone,store,中文-英文对照API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【spring-ai-pinecone

    基于MATLAB混合整数规划的微网电池储能容量优化配置

    内容概要:本文详细介绍了如何使用MATLAB及其优化工具箱,通过混合整数规划(MILP)方法对微网电池储能系统的容量进行优化配置。主要内容包括定义目标函数(如最小化运行成本),设置约束条件(如充放电功率限制、能量平衡约束),并引入决策变量(如电池容量、充放电功率和状态)。文中提供了具体的MATLAB代码示例,演示了如何将实际问题转化为数学模型并求解。此外,还讨论了一些实用技巧,如避免充放电互斥冲突、考虑电池寿命损耗等。 适用人群:从事微电网设计与运维的技术人员,尤其是那些希望通过优化算法提高系统性能和经济效益的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要确定最佳电池储能容量的微电网项目,旨在降低总体运行成本,提高系统的稳定性和可靠性。具体应用场景包括工业园区、商业建筑或其他分布式能源系统。 其他说明:文章强调了模型的实际应用价值,并指出通过精确控制充放电策略可以显著减少不必要的容量闲置,从而节省大量资金。同时提醒读者注意模型的时间粒度选择、电池退化成本等因素的影响。

    langchain4j-ollama-1.0.0-beta1.jar中文文档.zip

    # 压缩文件中包含: 中文文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖 源代码下载地址 # 本文件关键字: jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压最外层zip,再解压其中的zip包,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件;

    光伏离网并网逆变器设计:基于TMS320F28335的数字控制与SPWM技术详解

    内容概要:本文详细介绍了基于TMS320F28335的光伏离网并网逆变器设计方案,涵盖了从硬件架构到软件控制的各个方面。首先,文章阐述了TMS320F28335作为高性能DSP的优势及其初始化配置方法。其次,探讨了逆变器的数字控制策略,如双闭环控制(电压外环和电流内环)的具体实现方式。然后,深入讲解了SPWM(正弦脉宽调制)技术,包括SPWM波的生成方法和相关代码示例。此外,还讨论了硬件保护逻辑、过流检测、死区时间配置等实际应用中的注意事项。最后,提供了调试经验和学习资源建议。 适合人群:从事光伏逆变器设计、嵌入式系统开发的技术人员,尤其是有一定DSP编程基础的研发人员。 使用场景及目标:适用于需要深入了解光伏逆变器设计原理和技术实现的研究人员和工程师。主要目标是掌握基于TMS320F28335的逆变器控制系统设计,包括数字控制策略和SPWM技术的应用。 其他说明:文中提供的代码示例和实践经验有助于读者更好地理解和应用于实际项目中。建议读者结合TI官方提供的学习资料进行进一步学习和实践。

    【医疗影像分析】深度学习技术在医疗影像分析中的应用优势及未来发展方向:自动特征学习、高精度高效处理、多模态数据融合、个性化治疗与预测、实时远程支持

    内容概要:深度学习在医疗影像分析中展现出显著的优势,主要体现在自动特征学习、高准确性和效率、多模态数据融合与综合分析、个性化治疗与预测、减少主观性、处理复杂和高维数据、实时分析与远程医疗支持、数据挖掘与科研突破以及可扩展性与持续优化九个方面。通过卷积神经网络(CNN)、U-Net等模型,深度学习能够自动从影像中提取多层次特征,无需手动干预,在分类、分割任务中表现出色,处理速度远超人工。此外,它还能够整合多源数据,提供全面的诊断依据,实现个性化治疗建议,减少误诊和漏诊,支持实时分析和远程医疗,挖掘病理模式并加速研究,同时具有可扩展性和持续优化的能力。; 适合人群:医疗行业从业者、科研人员、计算机视觉和深度学习领域的研究人员。; 使用场景及目标:①用于医疗影像的自动特征提取和分类,如乳腺癌筛查、皮肤癌诊断等;②整合多模态数据,如CT、MRI等,提高诊断准确性;③提供个性化治疗建议,优化治疗方案;④支持实时分析和远程医疗,尤其适用于偏远地区的急诊场景;⑤挖掘病理模式,加速疾病机制的研究。; 其他说明:深度学习正逐渐成为医疗影像分析的核心诊断伙伴,未来发展方向包括增强可解释性、保护数据隐私和轻量化部署,旨在进一步提升医疗效率和患者护理质量。

    深度学习机器学习子领域关键技术解析:神经网络基础、常见架构及应用场景综述

    内容概要:深度学习是机器学习的一个子领域,通过构建多层次的“深度神经网络”来模拟人脑结构,从而学习和提取数据的复杂特征。文章介绍了深度学习的核心概念,包括神经元、多层感知机、深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和Transformer等常见网络结构。同时,详细讲解了激活函数、损失函数与优化器的作用。此外,还探讨了深度学习的关键突破,如大数据与算力的支持、正则化技术和迁移学习的应用。文中列举了深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音与音频以及强化学习等领域的应用场景,并指出了其面临的挑战,如数据依赖、计算成本和可解释性问题。最后提供了使用PyTorch和TensorFlow/Keras框架的经典代码示例,涵盖图像分类、文本生成和迁移学习等内容。; 适合人群:对机器学习有一定了解,希望深入学习深度学习理论和技术的研究人员、工程师及学生。; 使用场景及目标:①理解深度学习的基本原理和核心概念;②掌握常见深度学习框架的使用方法,如PyTorch和TensorFlow;③能够根据具体应用场景选择合适的网络结构和算法进行实践。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还附带了详细的代码示例,便于读者动手实践。建议读者结合理论与实践,逐步深入理解深度学习的各个方面。

    深度学习答辩PPT案例展示

    适用于理工专业的毕业生,毕业答辩时可供参考,叙述详细准确,可以作为自己答辩PPT的参考

    tokenizers-0.22.1.jar中文-英文对照文档.zip

    # 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含: ***文档:【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】,再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件; # Maven依赖: ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖: ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package(包): ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class(类): ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu

    能源领域:基于MATLAB的阶梯式碳交易与供需灵活双响应综合能源系统优化调度

    内容概要:本文详细介绍了考虑阶梯式碳交易与供需灵活双响应的综合能源系统优化调度方法。在供给侧,引入了有机朗肯循环(ORC)实现热电联产机组的灵活响应;在需求侧,提出电、热、气负荷之间的可替代性,以提高能源利用效率。构建了以最小化碳排放成本、购能成本、弃风成本和需求响应成本为目标的优化调度模型,并采用MATLAB和CPLEX进行了模型构建和求解。文中提供了具体的代码示例,展示了如何处理热电耦合、负荷替代和阶梯式碳交易等问题。 适合人群:从事能源系统优化、电力系统调度、碳交易等相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要优化能源系统调度、降低成本并减少碳排放的实际应用场景。目标是帮助读者理解和掌握如何通过先进的技术和算法实现更加灵活和高效的能源调度。 其他说明:文章提供了完整的代码实现和服务支持,包括12种典型场景的数据集和预设模型,方便读者快速上手实践。

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics