- 浏览: 341333 次
- 性别:
- 来自: 北京
文章分类
- 全部博客 (212)
- spring (21)
- design pattern(java) (12)
- linux-shell (28)
- java-thread (20)
- java-collection (6)
- java-reflect (9)
- mysql (11)
- java-io (7)
- java-util&lang&io (3)
- algorithm (3)
- interview (2)
- tools-eclipse (2)
- tools-maven (1)
- web-script (1)
- java组建 (13)
- 博客收藏 (1)
- 架构设计与实践 (10)
- active-mq (6)
- java-jvm&性能&原理 (27)
- tomcat (2)
- flume (1)
- serialization (2)
- git (1)
- cache&redis (8)
- guava (1)
- zookeeper (3)
- socket&tcp&udp&http (6)
- test (1)
最新评论
-
bbls:
有用有用有用
java-jvm-jstack-(监视器和锁的概念) -
王新春:
小侠有点帅哦 写道此流怎么关闭新春这个实现 可以不关闭的,哈哈 ...
源码剖析之java.io.ByteArrayOutputStream -
小侠有点帅哦:
此流怎么关闭新春
源码剖析之java.io.ByteArrayOutputStream -
cumt168:
写的很好为什么初始化参数,年轻代-Xmn10M def new ...
jvm之内存申请过程分析 -
ronin47:
应该是跟共享域名思路差不多,根据cookie的key作判断
跨域:一种通过服务端解决跨域的实现
----------~开篇分享一句话:【纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行】~---------------------------------------
关于String的些许探讨
首先看下面的案例:
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
分析结论:
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
1、String a = "a1"; 变量a对应的字符串a1 分配在了PSPermGen的常量池。
证明思路:
jvm参数配置:-Xmx200M -Xms200M -Xmn100M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:+PrintGCDetails -verbose:gc
java代码:
日志:
PSPermGen total 21248K, used 3054K [0x00000000ee600000, 0x00000000efac0000, 0x00000000f3800000)
日志:
PSPermGen total 21248K, used 3057K [0x00000000ee600000, 0x00000000efac0000, 0x00000000f3800000)
证明 PSPermGen区由3054K增长了3K到3057K
2、String a = "ab"; final String bb = "b"; String b = "a" + bb; b同样分配在了常量区
证明思路:
PSPermGen total 21248K, used 3060K [0x00000000ee600000, 0x00000000efac0000, 0x00000000f3800000)
证明:PSPermGen区由3057K->3060K,增长的依旧常量池。
3、String a = "ab"; String bb = "b"; String b = "a" + bb; b分配在了堆区。
证明思路:
方法1、调试 b = "a" + bb; 你会发现代码进入了StringBuilder
方法2如下:
日志:
PSYoungGen total 92160K, used 3276K [0x00000000f9c00000, 0x0000000100000000, 0x0000000100000000)
eden space 81920K, 4% used [0x00000000f9c00000,0x00000000f9f333b0,0x00000000fec00000)
日志:
PSYoungGen total 92160K, used 4916K [0x00000000f9c00000, 0x0000000100000000, 0x0000000100000000)
eden space 81920K, 6% used [0x00000000f9c00000,0x00000000fa0cd160,0x00000000fec00000)
对比说明eden 内存量在减少,说明"a" + bb 在jvm的存在是堆的eden区
关于String的些许探讨
首先看下面的案例:
/** * JVM对于字符串常量的"+"号连接,将程序编译期,JVM就将常量字符串的"+"连接优化为连接后的值,拿"a" + 1来说,经编译器优化后在class中就已经是a1。在编译期其字符串常量的值就确定下来,故上面程序最终的结果都为true。 */ @Test public void testConstant() { if (true) { String a = "a1"; String b = "a" + 1; System.out.println((a == b)); // result = true } if (true) { String a = "atrue"; String b = "a" + "true"; System.out.println((a == b)); // result = true } if (true) { String a = "a3.4"; String b = "a" + 3.4; System.out.println((a == b)); // result = true } } /** * JVM对于字符串引用,由于在字符串的"+"连接中,有字符串引用存在,而引用的值在程序编译期是无法确定的,即"a" + bb无法被编译器优化,只有在程序运行期来动态分配并将连接后的新地址赋给b。所以上面程序的结果也就为false。 */ @Test public void testConstantAB() { String a = "ab"; String bb = "b"; String b = "a" + bb; System.out.println((a == b)); // result = false } /** * 分析:和上面testConstantAB中唯一不同的是bb字符串加了final修饰,对于final修饰的变量,它在编译时被解析为常量值的一个本地拷贝存储到自己的常量池中或嵌入到它的字节码流中。所以此时的"a" + bb和"a" + "b"效果是一样的。故上面程序的结果为true。 */ @Test public void testConstantFinalAB() { String a = "ab"; final String bb = "b"; String b = "a" + bb; System.out.println((a == b)); // result = true } /** * JVM对于字符串引用bb,它的值在编译期无法确定,只有在程序运行期调用方法后,将方法的返回值和"a"来动态连接并分配地址为b, * 故上面程序的结果为false。 */ @Test public void testConstantFinalFunctionAB() { String a = "ab"; final String bb = getBB(); String b = "a" + bb; System.out.println((a == b)); // result = false } private static String getBB() { return "b"; }
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
分析结论:
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
1、String a = "a1"; 变量a对应的字符串a1 分配在了PSPermGen的常量池。
证明思路:
jvm参数配置:-Xmx200M -Xms200M -Xmn100M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:+PrintGCDetails -verbose:gc
java代码:
public static void main(String[] args) { System.gc(); }
日志:
PSPermGen total 21248K, used 3054K [0x00000000ee600000, 0x00000000efac0000, 0x00000000f3800000)
public static void main(String[] args) { System.gc(); String s1= "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa"; String s4= "baaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa"; System.gc();
日志:
PSPermGen total 21248K, used 3057K [0x00000000ee600000, 0x00000000efac0000, 0x00000000f3800000)
证明 PSPermGen区由3054K增长了3K到3057K
2、String a = "ab"; final String bb = "b"; String b = "a" + bb; b同样分配在了常量区
证明思路:
public static void main(String[] args) { System.gc(); final String s1= "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa"; final String s4= "baaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa"; String s5 = s1 + s4; System.gc();
PSPermGen total 21248K, used 3060K [0x00000000ee600000, 0x00000000efac0000, 0x00000000f3800000)
证明:PSPermGen区由3057K->3060K,增长的依旧常量池。
3、String a = "ab"; String bb = "b"; String b = "a" + bb; b分配在了堆区。
证明思路:
方法1、调试 b = "a" + bb; 你会发现代码进入了StringBuilder
方法2如下:
public static void main(String[] args) { System.gc(); }
日志:
PSYoungGen total 92160K, used 3276K [0x00000000f9c00000, 0x0000000100000000, 0x0000000100000000)
eden space 81920K, 4% used [0x00000000f9c00000,0x00000000f9f333b0,0x00000000fec00000)
public static void main(String[] args) { String s1= "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa"; String s4= "baaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa"; long begin = Runtime.getRuntime().freeMemory(); for(int i=0;i<300;i++){ String temp = s1+"-"+i+"-"+s4; } long end = Runtime.getRuntime().freeMemory(); System.out.println((begin - end)/1024 + "KB"); }
日志:
PSYoungGen total 92160K, used 4916K [0x00000000f9c00000, 0x0000000100000000, 0x0000000100000000)
eden space 81920K, 6% used [0x00000000f9c00000,0x00000000fa0cd160,0x00000000fec00000)
对比说明eden 内存量在减少,说明"a" + bb 在jvm的存在是堆的eden区
发表评论
-
垃圾回收算法详解
2017-05-17 16:42 496可回收对象的判定【收藏,非原创】 讲算法之前,我们先要 ... -
垃圾回收算法&STOP The World
2017-05-15 11:50 660目前所有的新生代gc都是需要STW的: Seria ... -
java-jvm-jhat
2017-05-14 21:04 552功能:可以分析jmap dump下的hprof文件 一般 ... -
java-jvm-jinfo
2017-05-14 20:57 685jinfo: 1、输出 当前java进程启动的相关配置信息 ... -
jvm-gc 日志解读【转载】
2017-05-14 17:34 484转载自:http://ifeve.com/useful-j ... -
大量异常带来性能的影响
2017-05-09 19:08 669感受大量构造异常带来的性能影响: package com; ... -
iotop&iostat (load高 IO高的问题排查)
2017-04-27 20:40 2109目标:使用iotop&top&jstack ... -
java-jvm-jstack-(监视器和锁的概念)
2017-04-06 16:52 6494下面这段jstack的栈信息里,有一个死锁 其中: T ... -
java-jvm-jstack-线程状态
2017-03-31 14:42 2602常见的线程状态: RUNNABLE:正在执行的线程 注 ... -
java-jvm-cpu (cpu)高问题排查
2017-03-28 21:07 33321、通过top命令发现 cpu高的进程 根据top命令, ... -
java-jvm-jstack
2016-08-05 11:07 2193jstack用于打印出给定的java进程ID或core fi ... -
java-jvm好文收集
2016-08-05 10:50 467非常详细GC学习笔记http://blog.csdn.ne ... -
java-jvm-jstat
2016-08-05 10:30 652stat用于监控基于HotSpot ... -
java-jvm-jmap(高内存排查)
2016-07-29 13:51 3807功能:打印出某个java进程(使用pid)内存内的,所有‘对象 ... -
java-jvm-jps
2016-07-29 13:42 469jsp -q 只显示pid,不显示class名称,jar文件 ... -
OutOfMemoryError溢出
2016-03-29 23:29 837Java堆溢出: java.lang.OutOfMemor ... -
垃圾回收器的分类
2016-03-29 22:23 731基础: 串行收集器: DefNew:是使用-XX:+UseSe ... -
ClassLoader-线程上下文类加载器
2015-04-16 10:54 1189线程上下文类加载器 :http://blog.csdn.net ... -
ClassLoader-热替换
2015-04-05 20:27 2746https://www.ibm.com/developer ... -
ClassLoader-学习
2015-04-05 19:03 1069相关文章:https://www.ib ...
相关推荐
原生js图片圆形排列按钮控制3D旋转切换插件.zip
内含二维数组与三维数组,分别为list2nd,list3rd
原生js颜色随机生成9x9乘法表代码.zip
原生js实现图片叠加滚动切换代码.zip
【Academic tailor】学术小裁缝必备知识点:全局注意力机制(GAM) 注意力机制是深度学习中的重要技术,尤其在序列到序列(sequence-to-sequence)任务中广泛应用,例如机器翻译、文本摘要和问答系统等。这一机制由 Bahdanau 等人在其论文《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》中首次提出。以下将详细介绍这一机制的背景、核心原理及相关公式。 全局注意力机制(Global Attention Mechanism, GAM)由 《Global Attention Mechanism: Retain Information to Enhance Channel-Spatial Interactions》提出,是一篇针对计算机视觉任务提出的方法。这篇文章聚焦于增强深度神经网络中通道和空间维度之间的交互,以提高分类任务的性能。与最早由 Bahdanau 等人提出的用于序列到序列任务的注意力机制 不同,这篇文章的重点是针对图像分类任务,并未专注于序
本项目在开发和设计过程中涉及到原理和技术有: B/S、java技术和MySQL数据库等;此文将按以下章节进行开发设计; 第一章绪论;剖析项目背景,说明研究的内容。 第二章开发技术;系统主要使用了java技术, b/s模式和myspl数据库,并对此做了介绍。 第三章系统分析;包罗了系统总体结构、对系统的性能、功能、流程图进行了分析。 第四章系统设计;对软件功能模块和数据库进行详细设计。 第五章系统总体设计;对系统管理员和用户的功能进行描述, 第六章对系统进行测试, 第七章总结心得;在论文最后结束章节总结了开发这个系统和撰写论文时候自己的总结、感想,包括致谢。
1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。
镗夹具总工艺图
原生js树叶数字时钟代码.rar
近代非线性回归分析-韦博成1989
内容概要:本文详细介绍了用 Rust 语言实现冒泡排序算法的具体步骤,以及通过设置标志位来优化算法性能的方法。示例代码包括了函数定义、内外层循环逻辑、标志位的应用,并在主函数中展示了如何调用 bubble_sort 函数并显示排序前后的数组。 适合人群:具有基本 Rust 编程基础的学习者和开发者。 使用场景及目标:适用于想要深入了解 Rust 中冒泡排序实现方式及其优化技巧的技术人员。通过本篇文章,能够掌握 Rust 基本语法以及算法优化的基本思想。 阅读建议:除了仔细阅读和理解每一部分的内容外,还可以尝试修改代码,改变数据集大小,进一步探索冒泡排序的时间复杂度和优化效果。此外,在实际应用时也可以考虑引入并发或其他高级特性以提升性能。
培训课件 -安全隐患分类与排查治理.pptx
中国各地级市的海拔标准差数据集提供了298个地级市的海拔变异性信息。海拔标准差是衡量某地区海拔高度分布离散程度的统计指标,它通过计算各测量点海拔与平均海拔之间的差异来得出。这一数据对于评估地形起伏对网络基础设施建设的影响尤为重要,因为地形的起伏度不仅会增加建设成本,还会影响信号质量。此外,由于地形起伏度是自然地理变量,它与经济社会因素关联性较小,因此被用作“宽带中国”试点政策的工具变量,以研究网络基础设施建设对经济的影响。数据集中包含了行政区划代码、地区、所属省份、所属地域、长江经济带、经度、纬度以及海拔标准差等关键指标。这些数据来源于地理空间数据云,并以Excel和dta格式提供,方便研究者进行进一步的分析和研究。
YOLO算法的原理与实现
视网膜病变是糖尿病和高血压的主要微血管并发症。如果不及时治疗,可能会导致失明。据估计,印度三分之一的成年人患有糖尿病或高血压,他们未来患视网膜病变的风险很高。我们研究的目的是检查糖化血红蛋白 (HbA1c)、血压 (BP) 读数和脂质水平与视网膜病变的相关性。我们的主要假设是,血糖控制不佳(表现为高 HbA1c 水平、高血压和异常脂质水平)会导致视网膜病变风险增加。我们使用眼底照相机筛查了 119 名印度患者的视网膜病变,并获取了他们最近的血压、HbA1c 和血脂谱值。然后,我们应用 XGBoost 机器学习算法根据他们的实验室值预测是否存在视网膜病变。我们能够根据这些关键生物标志物高精度地预测视网膜病变。此外,使用 Shapely Additive Explanations (SHAP),我们确定了对模型最重要的两个特征,即年龄和 HbA1c。这表明血糖控制不佳的老年患者更有可能出现视网膜病变。因此,这些高风险人群可以成为早期筛查和干预计划的目标,以防止视网膜病变发展为失明。
在强化学习(RL)领域,如何稳定地优化策略是一个核心挑战。2015 年,由 John Schulman 等人提出的信赖域策略优化(Trust Region Policy Optimization, TRPO)算法为这一问题提供了优雅的解决方案。TRPO 通过限制策略更新的幅度,避免了策略更新过大导致的不稳定问题,是强化学习中经典的策略优化方法之一。
1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。
这组数据涵盖了1999至2020年间中国各地区普通小学毕业生的数量。它为我们提供了一个深入了解中国教育领域中普通小学阶段教育水平和教育资源分配情况的窗口。通过分析这些数据,可以为制定科学合理的教育政策提供依据,同时,通过比较不同城市的普通小学毕业生数,也能为城市规划和劳动力市场调查提供参考。数据来源于中国区域统计年鉴和中国各省市统计年鉴,包含了8472个样本,以面板数据的形式呈现。这些数据对于掌握中国教育态势具有重要的参考价值。
原生js制作拖拽排列排序代码.zip
PixPin截图工具,非常好用的一款截图工具