现象 使用jstat -gc观察CMS FullGC的时候，发现每次到阈值回收的时候，FGC每次会跳2次： S0C S1C S0U S1U EC EU...CMS的两次标记 JVM 的FullGC通常需要先stop-the-world才进行回收。一次stop-the-world的时长就是整个GC回收的时长。
三、运行时会遇到的错误如果在运行时遇到以下错误JVM崩溃如果用高版本的JDK使用在使用RXTX接收串口消息时会出现的错误## A fatal error has been detected by the...#从错误消息中，我们可以看到错误类型为EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005)，表示Java虚拟机试图访问受限制的内存区域。...这是Java程序崩溃的一种常见原因，通常是由于内存泄漏、缓冲区溢出或其他与内存管理相关的错误引起的。要解决这个问题，我们需要先找出崩溃的原因。...从错误消息中可以看出，崩溃发生在rxtxSerial.dll文件的第0x4465行，代码存在一个缓冲区溢出漏洞。当程序执行到这一行代码时，它会尝试写入更多的数据到缓冲区，但缓冲区已经满了。...这会导致程序崩溃，并显示上述错误消息。
当使用跨进程设置窗口的父子关系时，你需要注意本文提到的一些问题，避免踩坑。...在这篇文章的 DPI 感知一段中明确写明了在进程内以及跨进程设置父子关系时的一些行为。...你必须清楚跨进程设置父子窗口带来的各种副作用，然后针对性地给出解决方案： 比如所有窗口会强制串联成一个队列，那么可以考虑将暂时不显示的窗口断开父子关系； 比如设置窗口的位置大小等操作，必须考虑此窗口不是顶层窗口的问题...本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://blog.walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。
crash时正在执行jni代码，而不是在执行java或者jvm的代码，如果没有在应用程序里手动调用jni代码，那么很可能是JIT动态编译时导致的该错误。...PS：除了“SIGSEGV(0xb)”以外，常见的描述还有“EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION”，该描述表示jvm crash时正在执行jvm自身的代码，这往往是因为jvm的bug导致的...该线程在JVM内使用得比较频繁，比如：定期的内存监控、JVM运行状况监控，还有我们经常需要去执行一些jstat 这类命令查看gc的情况 ConcurrentMarkSweepThread：jvm在进行CMS...这里标识了使用CMS垃圾收集器。 下面的“Card table”表示一种卡表，是jvm维护的一种数据结构，用于记录更改对象时的引用，以便gc时遍历更少的table和root。...（省略） 这些信息是虚拟机崩溃时的虚拟内存列表区域。它可以告诉你崩溃原因时哪些类库正在被使用，位置在哪里，还有堆栈和守护页信息。
crash时正在执行jni代码，而不是在执行java或者jvm的代码，如果没有在应用程序里手动调用jni代码，那么很可能是JIT动态编译时导致的该错误。...PS：除了“SIGSEGV(0xb)”以外，常见的描述还有“EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION”，该描述表示jvm crash时正在执行jvm自身的代码，这往往是因为jvm的bug导致的...该线程在JVM内使用得比较频繁，比如：定期的内存监控、JVM运行状况监控，还有我们经常需要去执行一些jstat 这类命令查看gc的情况 ConcurrentMarkSweepThread：jvm在进行...这里标识了使用CMS垃圾收集器。 下面的“Card table”表示一种卡表，是jvm维护的一种数据结构，用于记录更改对象时的引用，以便gc时遍历更少的table和root。...（省略） 这些信息是虚拟机崩溃时的虚拟内存列表区域。它可以告诉你崩溃原因时哪些类库正在被使用，位置在哪里，还有堆栈和守护页信息。
此hook方式，实际上并没有去hook目标函数，而是通过目标函数内的子函数，去获取了进入目标函数时，栈上保存的返回地址，通过修改这个地址，即可劫持执行流程，在函数返回前，执行我们的代码。...StealthHook工具 参考资料 其先是注册了一个异常处理函数，用来处理EXCEPTION_SINGLE_STEP异常和EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION异常。...下面两个函数，一个遍历模块，一个遍历EAT表，当遍历出子函数时，就会用最初目标函数的的esp-现在的esp，从而得到栈偏移。...else if (ExceptionInfo->ExceptionRecord->ExceptionCode == EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION) { // access...EXCEPTION_CONTINUE_EXECUTION; } 此hook方式的思路还是很新颖，同样也存在一些缺点，那就是只能在目标函数执行完成后，修改流程，并且可能hook的子函数万一被其他函数也调用了，这时候修改栈上的值，是否会有触发崩溃可能性呢
Flink 的堆内存除了框架层面使用外，主要是用户定义的状态（含窗口等间接用到的状态）和运行时临时创建的对象占用了大部分内存。...窗口、GROUP BY 等算子（语句）都会用到大量状态数据，因此如果定义窗口的话，建议不要设置太大的窗口，或者太小的滑动时间（仅针对 Sliding Window 而言）。...作业的崩溃重启还有一些原因，例如使用了不成熟的第三方 so 库，或者连接数过多等，都可以从日志中找到端倪。...对于 JVM 的堆外内存，通常由 netty 等使用的 DirectByteBuffer 占用，可以使用 JVM 自带的 Native Memory Tracking 功能来记录和打印这些内存对象的分配情况...磁盘 I/O • iotop、dstat 如果想了解磁盘的使用情况，则可以用 iotop 等工具来查看 JVM 进程的磁盘读取和写入量。dstat 命令则可以持续的输出系统整体的磁盘读写情况。
high fidelity speech synthesis），在前向传播层使用卷积神经网络作为生成器，判别器则使用多个判别器集成的方法，基于多频率随机窗口来进行判别分析。...DBlock中卷积的空洞因子遵从1，2，1，2的参数变化，因为和生成器不同，判别器在相对更小的窗口上操作，并且本文检测到，使用大的空洞因子并不会带来任何益处。...数据集由单个序列的变长语音切片组成，发音使用的是标准美语，采用结合语言特征的两秒时间窗口进行训练，总时长为44小时，样本频率为24kHz，并使用5毫秒时间窗口来计算语言特征和音调信息。...和10个判别器的模型相比，因为使用固定长度的窗口的模型明显表现更差，那么很显然，使用不同窗口大小的组合会带来更多的好处。...（3）稳定性 本文提出的模型在训练过程中非常稳定，主观的样本质量随着训练过程逐步上升，定量的评估指标也随之逐渐下降，并且直到训练到一百万迭代次数，也没有遭遇GAN经常会遇到的模型崩溃问题。
Flink 的堆内存除了框架层面使用外，主要是用户定义的状态（含窗口等间接用到的状态）和运行时临时创建的对象占用了大部分内存。...窗口、GROUP BY 等算子（语句）都会用到大量状态数据，因此如果定义窗口的话，建议不要设置太大的窗口，或者太小的滑动时间（仅针对 Sliding Window 而言）。...作业的崩溃重启还有一些原因，例如使用了不成熟的第三方 so 库，或者连接数过多等，都可以从日志中找到端倪。...对于 JVM 的堆外内存，通常由 netty 等使用的 DirectByteBuffer 占用，可以使用 JVM 自带的 Native Memory Tracking 功能来记录和打印这些内存对象的分配情况...图片.png 磁盘 I/O • iotop、dstat 如果想了解磁盘的使用情况，则可以用 iotop 等工具来查看 JVM 进程的磁盘读取和写入量。
上图里生成器生成了一些质量比较差的样本（标记为红色），训练集中本不包含红色样本，生成器应该着力生成绿色样本而不应该产生红色样本，这属于生成质量问题（比如使用猫的图像训练GAN，最终GAN生成了一些狗？...2. unrolled GAN 首先需要说明：其实，生成器在某一时刻单纯地将样本都聚集到某几个高概率的峰下并不是我们讨厌模式崩溃的根本原因，如果生成器能“及时发现问题”，自动调整权值，将生成样本分散到整个训练数据的流形上...对此，unrolled GAN认为：正是因为生成器缺乏“先见之明”，导致了无法跳出模式崩溃的困境，生成器每次更新参数时，只考虑在当前生成器和判别器的状态下可以获得的最优解，生成器并不知道当前选择的最优解从长远来看并不是最优解...生成器在进行下一步更新时，面对以下两种可能性（左边是之前提到过的模式崩溃状态，右边是比较理想的样本生成状态）： ?...可以看出，生成器跳出模式崩溃的核心原因就是更新参数时不仅考虑当下状态，而且额外考虑了K步判别器的反应，从而避免了短视行为，当然需要说明，这样做是明显增加了计算量的。 3.
问题现象 上周四下午，告警系统突然提示某位大客户的作业频繁发生崩溃和重启，现象是作业运行起来 2 分钟左右，JobManager 就发现有 TaskManager 心跳失联，随即出现作业崩溃重启，严重影响线上业务的运行...而我们知道，当发生 GC 时，JVM 会有一段的停止时间（Stop The World），此时所有的线程会被暂停执行。...这个作业由于崩溃比较频繁，问题持续可复现，因此可以在问题发生时，进入 Pod 对其进行 Heap Dump（例如使用 Java 自带的 jmap 命令），然后对这个 Dump 文件进行分析： image.png...不只是普通的容器对象会出现这个问题，Flink 自带的状态（MapState、ListState 等）也有可能因为 Watermark 推进过慢、窗口过大、多流 JOIN 的对齐等原因，变得异常庞大。...如果没有设置 State TTL 等清理机制的话，也有可能造成 JVM 的不稳定（尤其是使用 Heap 状态后端时）。因此在 Flink 作业编程时，对于有可能积压大量状态的操作，一定要非常慎重。
JDK 可以把 java程序设计语言/java虚拟机/java API类库 三部分统称为JDK Java Development Kit java开发工具包 提供给Java开发人员使用的，其中包含了...javac：编译器，将后缀名为.java的源代码编译成后缀名为“.class”的字节码 java：运行工具，运行.class的字节码 jar：打包工具，将相关的类文件打包成一个文件 javadoc：文档生成器...：jstat守护进程 jinfo：获取正在运行或崩溃的java程序配置信息 jmap：获取java进程内存映射信息 idlj：IDL-to-Java编译器。...Classpath 类路径 顾名思义,也即是查找类的路径 jdk5 开始会在当前路径以及JDK的lib目录下查找 可以在环境变量中设置 也可以编译时制定设置 javac -classpath classpath1...•然后加上新值后在定义给该变量名即可 •举例：给path环境变量加入新值 •set path=新值;%path% l注意：这种配置方式只在当前dos窗口有效。窗口关闭，配置消失。
Flink流处理的容错机制 对于一个分布式系统来说，单个进程或是节点崩溃导致整个Job失败是经常发生的事情，在异常发生时不会丢失用户数据并能自动恢复才是分布式系统必须支持的特性之一。...若之后发生节点崩溃等异常情况时，只需要恢复之前存储的分布式快照状态，并从数据源重发该快照以后的消息就可以了。...当操作符通过基于Event Time的时间窗口来处理数据时，它必须在确定所有属于该时间窗口的消息全部流入此操作符后才能开始数据处理。...OOM问题 OutOfMemoryError是分布式计算框架经常会遇到的问题，当JVM中所有对象大小超过分配给JVM的内存大小时，就会出现OutOfMemoryError错误，JVM崩溃，分布式框架的健壮性和性能都会受到影响...off-heap可用于错误恢复，比如JVM崩溃，在on-heap时数据也随之丢失，但在off-heap下，off-heap的数据可能还在。此外，off-heap上的数据还可以和其他程序共享。
知识兔这意味着SketchUp，LayOut，3D模型库，知识兔扩展模型仓库和样式生成器的新应用程序图标，知识兔以及一些修改后的工具栏图标。...稳定性修复了导入某些知识兔.dem文件时崩溃的问题。修复了与格式错误知识兔的SKP文件有关的崩溃。工具类修正了移动工具的性能知识兔问题时，选择了大量部件的几何形状和性能产生不利影响。...当尺寸标注使用无效字体时，知识兔添加了新的有效性检查。添加了一个修复程序，用于在知识兔模型错误检查发现北方向无效时将北方向设置为绿色轴。修复了修复模型问题后某些粘合知识兔的镜像零部件未正确移位的问题。...其他加载最新文件缩略图时，改进知识兔了“欢迎窗口”的性能。生成报告-为2021知识兔年构建了新版本的生成报告。目标是与以前的版本功能相同。知识兔我们希望在来年发布改进和新功能。...在“模型信息”窗口的“文知识兔件”信息中删除了“版本”字段。修复了相同的水印名称不知识兔能由不同样式共享的问题。
不论你在保护体中使用return，还是goto，或者是long jump，结束处理程序（__finally块）都将被调用 示例1：（正常流程） DWORD SEHTest() { // 第一步 DWORD...用于区分是否为正常跳转到finally } __finally { if (bRet) { dwTemp+=10; } } return dwTemp; } 在try块中使用...回忆一下前面提到的，每当一个线程要从一个try-finally块离开时，必须保证执行finally块中的代码。在发生异常时，全局展开就是保证这条规则的机制。...return((GetExceptionCode() == EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION) ?...EXCEPTION_EXECUTE_HANDLER : EXCEPTION_CONTINUE_SEARCH); } 异常处理错误码 1.与内存有关的异常 EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION
小批次歧视（Minibatch discrimination） 在发生模式崩溃时，所有被创建的图像看起来都差不多。我们将不同批次的真实图像和生成的图像分别送入鉴别器。...例如，它使用很少的特征来分类对象。深度学习使用规则（regulation）和辍学（dropout ）来缓解问题。在GAN中，当数据有噪音时，我们不希望过拟合模型。...因此，鉴别器将不会对生成器的某次特定实例过拟合。 多GAN 模式崩溃可能并不全是坏事。事实上，当模式崩溃时，图像质量通常会提高。...如果鉴别器响应速度慢，则生成的图像将会收敛并且模式开始崩溃。相反，当鉴别器表现良好时，生成器的损失函数的梯度消失且学习缓慢。所以，我们要注意平衡生成器和鉴别器之间的损失，在训练GAN中找到最佳点。...使用tanh作为生成器的输出层。 用高斯分布实验取样z。 批归一化通常会使训练稳定。 使用PixelShuffle和转置卷积进行上采样。 避免使用最大池进行下采样。
今天将先介绍一个处理模式崩溃问题的小方法—小批量判别器，作为对上一季模式崩溃问题的补充吧。 作者&编辑 | 小米粥 1....模式崩溃的原因 当模式崩溃发生时，生成器 G(z)往往会把很多不同的z均映射成某个x，（更确切地说，指x以及其附近的点，用A表示），接下来更新判别器D(x)后，判别器会很快发现这个病态的mode A从而降低了对这个...其实这并不奇怪，因为在训练生成器时，目标函数为： ? 其过程为：生成器G(z)生成m个样本{x1,x2,...,xi,...,xm}，然后将m个x分别独立送给判别器D(x)判定获得梯度信息。...其中，Mi,r表示矩阵Mi的第r行，并使用L1范数表示两个向量的差异。 ? 那么每个样本都将会计算得到一个对应的向量： ?...还是在第一节的例子中，使用小批量判别器，当发生模式崩溃的生成器需要更新时，G(z)先生成一个批量的样本{G(z1),G(z2),...G(zm)}，由于这些样本都在mode A下，则计算得到的mini-batch
JVM是用C/C++开发的，是编译后的机器码，不能跨平台，不同平台下需要安装不同版本的JVM。 性能 然而，JVM 有一个选项，可以将使用最频繁的字节码翻译成机器码并保存，这一过程被称为即时编译。...这种方式确实很有效，致使微软的 .NET 平台也使用了虚拟机。 现在的及时编译器已经相当出色，甚至成了传统编译器的竞争对手，某些情况下甚至超过了传统编译器，原因是JVM可以监控运行时信息。...开发环境JDK 进入环境变量配置窗口，在“用户变量”中，设置3项属性，JAVA_HOME、PATH、CLASSPATH（大小写无所谓），若已存在则点击“编辑”，不存在则点击“新建”： JAVA_HOME...java.util 该包提供了包含集合框架、遗留的集合类、事件模型、日期和时间实施、国际化和各种实用工具类（字符串标记生成器、随机数生成器和位数组）。...但是使用其他类必须先导入。
像自回归模型和马尔可夫模型一样，RNN使用以前时间步长的滑动窗口来确定下一个时间点。RNN还存储一个内部状态变量，该变量捕获时间序列的整个历史记录。...-作者建议使用400个时期，但在我们的实验中，我们发现如果网络不退化和模式崩溃，则可以达到1000个轮次。...较大的批次需要较高的学习率，并且网络将学习得更快，但是它也可能不稳定，这对于GAN来说尤其是因为模式崩溃问题。 根据经验，生成器和鉴别器的学习率应该很小（在10–3到10–5之间）并且彼此相似。...为了准备数据，我们使用每月和每周数据的滑动窗口生成了50,000个序列。该数据集比以前的数据集要大得多，我们希望模型能够平稳运行而不会崩溃。 在这种情况下，我们还有更多的属性。...该LSTM模型由两层组成，每层包含100个神经元，并使用30小时的滑动窗口。这些属性是通过密集层添加的，并连接到网络的最后一个隐藏层。
我们同时训练生成器和判别器，当判别器能够很好区分图像来自哪里时，生成器也能更好地调整它的权重和偏差来生成更以假乱真的图像。 这个网络的输入和输出如下： ?...现在我们来设置生成器的损失函数。我们想让生成网络的图像骗过判别器：当输入生成图像时，判别器可以输出接近1的值，来计算Dg与1之间的损失。 ? 现在我们已经得到损失函数，需要定义优化程序了。...我们调用Adam最小函数并且指定我们想更新的变量——也就是我们训练生成器时的生成器权重和偏差，和我们训练判别器时的判别器权重和偏差。...之后在终端窗口中运行 tensorboard —logdir=tensorboard/ ，再在浏览器中输入http://localhost:6006，打开TensorBoard。 ?...在另一种常见的故障模式（模式崩溃）中，生成器发现并利用了判别器中的一些弱点，如果它不顾生成器输入z.变量，生成了很多相似图像，你是可以识别出这种模式崩溃的。
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