如何修改和查看tomcat内存大小
为了解决tomcat在大进行大并发请求时，出现内存溢出的问题，请修改tomcat的内存大小，其中分为以下两种方式：
一、使用 catalina.bat 等命令行方式运行的 tomcat
查看系统最大支持内存命令：java -Xmx1024m -version
1、修改 tomcat\bin\Catalina.bat 文件
windows环境下：
在166行左右
rem Execute Java with the applicable properties ”以下每行
%_EXECJAVA% %JAVA_OPTS% %CATALINA_OPTS% %DEBUG_OPTS% -Djava.endorsed.dirs="%JAVA_ENDORSED_DIRS%" -classpath "%CLASSPATH%" -Dcatalina.base="%CATALINA_BASE%" -Dcatalina.home="%CATALINA_HOME%" -Djava.io.tmpdir="%CATALINA_TMPDIR%" %MAINCLASS% %CMD_LINE_ARGS% %ACTION%
在 %DEBUG_OPTS% 后面添加-Xms256m -Xmx512m
linux环境下：
打开在Tomcat的安装目录的bin文件的catalina.sh文件,进入编辑状态.
在注释后面加上如下脚本:
JAVA_OPTS='-Xms512m -Xmx1024m'
JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -server -XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=256m"
其中 JAVA_OPTS='-Xms512m -Xmx1024m' 是设置Tomcat使用的内存的大小.
-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=256m 指定类空间(用于加载类)的内存大小
保存后，重新以命令行的方式运行 tomcat ，即可，然后通过最后面介绍的如何观察tomcat现有内存情况的方法进行查看是否已经变更成功。
二、使用 系统中的 “服务”，或者开始菜单的可执行程序运行的tomcat
1、关闭 现在正在运行的tomcat
2.1 [注意]
[高版本tomcat配置方法]
如果是tomcat 5.5 或者是 5.0.28 之后的版本，在 Java 选项卡中，下方，会有
Inital memory Pool:
Maximum memory Pool:
Thread stack size:
三个输入框，在这里即可不用做上面的操作，直接配置内存大小，只需要设置
Inital memory Pool 为 256
Maximum memory Pool 为 512
点击确定后，重启tomcat 生效
如果您是低版本的tomcat，发现没有上面那几个录入框，请看下面的操作步骤
[低版本tomcat配置方法]
在开始菜单中，找到“Apache Tomcat 5.0”,并选择“Configure Tomcat”，在弹出的对话框窗口中，切换到 Java VM 选项卡，并在 Java Options 输入框的最前面输入
-Xms256m -Xmx512m
即输入框中的内容会像下面的代码（与自己的环境有所区别）
-Xms256m -Xmx512m
-Dcatalina.home="C:\tomcat5"
-Djava.endorsed.dirs="C:\tomcat5\common\endorsed"
-Xrs
设置完后，点击“确定”，并重启tomcat即可。
三、查看现有tomcat的内存大小情况
1、启动tomcat
2、访问 http://localhost:8080/manager/status ,并输入您在安装tomcat时输入的用户与口令，如 admin ，密码 admin（密码是您在tomcat安装时输入的）
注：添加用户，修改conf/tomcat-users.xml
<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>
<tomcat-users>
<role rolename="tomcat"/>
<role rolename="role1"/>
<role rolename="manager"/>
<role rolename="admin"/>
<user username="tomcat" password="tomcat" roles="tomcat"/>
<user username="both" password="tomcat" roles="tomcat,role1"/>
<user username="role1" password="tomcat" roles="role1"/>
<user username="admin" password="admin" roles="admin,manager"/>
</tomcat-users>
3、进入了Server Status页面，可以在JVM表格中看到
Free memory: 241.80 MB Total memory: 254.06 MB Max memory: 508.06 MB
上面的文字即代表了，当前空闲内存、当前总内存、最大可使用内存三个数据。
确定了最大内存足够大时，tomcat即可正常运转
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深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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