前言 公司众多系统中有一个系统使用的是 CMS 垃圾回收器，JVM 初始堆内存不等于最大堆内存，但通过监控信息发现：在经过一次 FullGC 之后，服务器物理内存剩余空间并未提升，运维同事告诉我说，有内存泄露...，因为 GC 了之后，内存并没有被释放。...JVM内存已用的空间为：3 MB JVM内存的空闲空间为：120 MB JVM总内存空间为：123 MB JVM总内存最大堆空间为：1979 MB 「VisualVM监控的堆内存情况」： VisualVM...在 JDK11 + CMS 的配置下和 JDK8 + CMS 的情况相同（JVM 并不是立马归还内存给到操作系统，而是随着 FullGC 次数的增多逐渐归还，最终会全部归还） JDK11 提供了一个...JDK11 G1 由于 JDK11 默认使用的是 G1 垃圾回收器，所以这里只设置了初始堆内存和最大堆内存。
DELETE 不释放磁盘空间 delete from table_name 原因 使用delete删除的时候，MySQL并没有把数据文件删除，只会将已经删除的数据标记为删除，因此并不会彻底的释放空间。...删除数据释放内存方式 1、使用 drop 或 truncate drop table table_name; truncate table table_name; 2、OPTIMIZE optimize...导出表语法 mysqldump -u用户名 -p密码 -h主机 数据库 表 -- 例如 mysqldump -uroot -p sqlhk9 a --no-data 注意：这种方式会影响业务正常使用，不推荐...注意：在清理binlog文件之前，确保已经备份了重要的binlog文件，并且了解清理binlog文件可能会影响到数据库恢复和复制的风险。
骑车不戴头盔识别检测系统通过GPU深度学习技术，骑车不戴头盔识别检测系统对行驶在马路上的骑电动摩托车等未戴头盔的行为进行抓拍，骑车不戴头盔识别检测系统不经过人为干预自动对上述违规行为进行自动抓拍识别。...骑车不戴头盔识别检测系统技术上采用 Tesnorflow+TensorRT推理组合，精度高速度快更实用。深度学习应用到实际问题中，一个非常棘手的问题是训练模型时计算量太大。...同步模式解决了异步模式中存在参数更新的问题，然而同步模式的效率却低于异步模式。通过多GPU并行的方式固然可以达到很好的训练效果，但是一台机器上毕竟GPU的个数是有限的。
测试环境选择JDK 8，AMD 3700X，3200MHZ内存。...这里的调查研究并不是很充分，没有对内存占用、大文档的测试。 在现代应用程序中，即使最慢的Gson，也是满足需求的；解析文档速度的快慢，并不能作为选型的唯一标准，可能连主要标准都算不上。...完全颠覆了我的认知，因为在我的项目中，是经常使用FastJson的，并没有出现什么Bug，而且这段评论是在2016年写的。 抱着怀疑的态度，打开FastJson的地址，看到大家提的Issues。
，可以采用内存或者redis方式存储，我这边简单起见，就直接用内存存储这些数据了，注册一个实例到spring的容器中，用于在系统的任何地方都能调用。...我这边的设定是每分钟获取一次，while循环则是限制了存储单元最大的存储量为60，在这里表示的现实含义即是只记录近一小时的每分钟切片内存信息。...另外设计这个60阈值的原因是——避免内存泄漏，如果不设定阈值，那么将会一直追加数据，而且还都无法释放，不断的消耗jvm堆空间。...timeMarkInterval是存储定时器id的，在销毁之前释放定时器；physicMemory和heapMemory获取图表div节点，用于echarts节点获取；systemInfo则会存储定时从服务器拉取到的数据...倘若jvm内存出现了溢出的情况也可以使用arthas将堆快照dump出来，结合jvisualvm来定位问题，这边暂且也没有遇到该问题，暂不做赘述。
早上到单位 发现服务器 mysql 服务器停了 然后起来了 查询日志 显示 内存满了 把mysql服务给杀了 linux 服务器如果 内存满了 会自动清理进程 防止服务器挂掉 选择的话 谁占的的内存大...就先杀谁 我的服务器里面 mysql服务占的内存是最大的 所以就把mysql就给杀了 image.png 然后 重启mysql 查询内存 image.png 在这说一下 怎么看linux的内存 举个例子...空闲的内存数: 232M shared 当前已经废弃不用，总是0 buffers Buffer 缓存内存数: 62M cached Page 缓存内存数:421M 关系：total(1002M) = used...记住内存是拿来用的,不是拿来看的.不象windows, 无论你的真实物理内存有多少,他都要拿硬盘交换文件来读.这也就是windows为什么常常提示虚拟空间不足的原因.你们想想,多无聊,在内存还有大部分的时候...,拿出一部分硬盘空间来充当内存.硬盘怎么会快过内存.所以我们看linux,只要不用swap的交换空间,就不用担心自己的内存太少.如果常常 swap用很多,可能你就要考虑加物理内存了.这也是linux看内存是否够用的标准哦
1 内存中不连续的页的分配 根据上文的讲述, 我们知道物理上连续的映射对内核是最好的, 但并不总能成功地使用. 在分配一大块内存时, 可能竭尽全力也无法找到连续的内存块....在IA-32系统中, 前16M划分给DMA区域, 后面一直到第896M作为NORMAL直接映射区, 紧随直接映射的前896MB物理内存，在插入的8MB安全隙之后, 是一个用于管理不连续内存的区域....可以根据该信息来勾画出vmalloc区域的完整分配方案 flags 存储了与该内存区关联的标志集合, 这几乎是不可避免的. 它只用于指定内存区类型 pages 是一个指针，指向page指针的数组。...vmalloc发起对不连续的内存区的分配操作....这两个函数都会归结到__vunmap void __vunmap(void *addr, int deallocate_pages) addr表示要释放的区域的起始地址, deallocate_pages指定了是否将与该区域相关的物理内存页返回给伙伴系统
但值得每一位Java开发者注意的是ThreadLocal变量如果不及时remove()会造成严重的内存泄露问题。...ThreadLocal被设置为null后不及时通过remove方法来清理也同样会导致内存泄漏问题。...但是绝大部分开发人员不会主动调用remove来进行删除，这可能造成内存泄漏。 ThreadLocal变量可以被继承。...虚拟线程的特点是数量巨大，但是每个虚拟线程的生命周期较短，因此不容易产生内存泄漏问题。但是线程继承所带来的内存开销会更大。...ThreadLocal则提供了一个独特的机制，使每个线程都可以拥有自己独立的一份数据，其他线程无法访问。
这几天更新升级了一下java编码神器IDEA，升级完进行日常开发，可能是以前用的IDEA版本比较老旧，升级之后发现之前的日常写法有了个warning提醒。...警告内容 我们简单翻译一下自动提示的是啥意思： 不建议直接在字段上进行依赖注入。 Spring 开发团队建议：在Java Bean中永远使用构造方法进行依赖注入。...ExcelListener2.taskGroupService = taskGroupService; } 说明：在 Spring 4.5 及更高的版本中，setXXX 上面的 @Autowired 注解是可以不写的...如果指定了name，则从上下文中查找名称匹配的bean进行装配，找不到则抛出异常。 如果指定了type，则从上下文中找到类型匹配的唯一bean进行装配，找不到或是找到多个，都会抛出异常。...与此同时，从代码质量的角度来看，一个巨大的构造方法通常代表着出现了代码结构问题，这个类可能承担了过多的责任。
参数说明： -a :显示存活的（alive） -g : 指定一个范围 (group) -u : 显示不存活的(unreacheable)。和-a 是取反的效果
不系安全带抓拍自动识别通过yolo系列算法框架模型利用高清摄像头，不系安全带抓拍自动识别算法对高空作业场景进行监控，当检测到人员未佩戴安全带时会自动抓拍并进行告警记录。...不系安全带抓拍自动识别算法选择YOLO系列模型框架是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎...，接下来我们介绍不系安全带抓拍自动识别算法中使用到的YOLO 系列算法。...不系安全带抓拍自动识别算法Yolo模型中采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别...不系安全带抓拍自动识别算法中YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，不系安全带抓拍自动识别算法从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数
登高不系安全带自动识别采用yolov8深度学习算法框架模型，登高不系安全带自动识别能够自动检测和识别登高作业人员是否佩戴安全带，过滤其他类似物体的干扰。...登高不系安全带自动识别发现有人员未佩戴安全带，将立即触发预警。...登高不系安全带自动识别在进行模型训练时，我们需要构造训练样本和设计损失函数，才能利用梯度下降对网络进行训练。...登高不系安全带自动识别YOLOv8 框架模型的核心特性和改动可以归结为如下：提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型...和 YOLOv5 一样，登高不系安全带自动识别基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求Backbone:骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN
下面这幅图展示了这种映射是如何工作的 ? 页表给出虚拟地址与物理内存地址之间的映射关系。...因为我们的重点是如何管理这个虚拟内存的抽象。 加速分页过程 到现在我们已经虚拟内存(virtual memory) 和 分页(paging) 的基础，现在我们可以把目光放在具体的实现上面了。...在不分页的情况下，这条指令只访问一次内存，即从内存取出指令。有了分页机制后，会因为要访问页表而需要更多的内存访问。...软件 TLB 管理 直到现在，我们假设每台电脑都有可以被硬件识别的页表，外加一个 TLB。在这个设计中，TLB 管理和处理 TLB 错误完全由硬件来完成。...比如，如果页表遍历的过程中没有找到所需要的页，那么此时会出现三种情况： 所需的页面就在内存中，但是却没有记录在进程的页表中，这种情况可能是由其他进程从磁盘掉入内存，这种情况只需要把页正确映射就可以了，而不需要在从硬盘调入
java8内存结构图 虚拟机内存与本地内存的区别 Java虚拟机在执行的时候会把管理的内存分配成不同的区域，这些区域被称为虚拟机内存，同时，对于虚拟机没有直接管理的物理内存，也有一定的利用，这些被利用却不在虚拟机内存数据区的内存...，我们称它为本地内存，这两种内存有一定的区别： JVM内存 受虚拟机内存大小的参数控制，当大小超过参数设置的大小时就会报OOM 本地内存 本地内存不受虚拟机内存参数的限制，只受物理内存容量的限制 虽然不受参数的限制...并且将原来放在方法区的字符串常量池和静态变量都转移到了Java堆中，方法区与其他区域不同的地方在于，方法区在编译期间和类加载完成后的内容有少许不同，不过总的来说分为这两部分： 类元信息（Klass） 类元信息在类编译期间放入方法区，里面放置了类的基本信息...，包括类的版本、字段、方法、接口以及常量池表（Constant Pool Table） 常量池表（Constant Pool Table）存储了类在编译期间生成的字面量、符号引用(什么是字面量？...直接内存位于本地内存，不属于JVM内存，但是也会在物理内存耗尽的时候报OOM,所以也讲一下。
虚拟机内存与本地内存的区别 Java虚拟机在执行的时候会把管理的内存分配成不同的区域，这些区域被称为虚拟机内存，同时，对于虚拟机没有直接管理的物理内存，也有一定的利用，这些被利用却不在虚拟机内存数据区的内存...，我们称它为本地内存，这两种内存有一定的区别： JVM内存 受虚拟机内存大小的参数控制，当大小超过参数设置的大小时就会报OOM 本地内存 本地内存不受虚拟机内存参数的限制，只受物理内存容量的限制 虽然不受参数的限制...并且将原来放在方法区的字符串常量池和静态变量都转移到了Java堆中，方法区与其他区域不同的地方在于，方法区在编译期间和类加载完成后的内容有少许不同，不过总的来说分为这两部分： 类元信息（Klass） 类元信息在类编译期间放入方法区，里面放置了类的基本信息...，包括类的版本、字段、方法、接口以及常量池表（Constant Pool Table） 常量池表（Constant Pool Table）存储了类在编译期间生成的字面量、符号引用(什么是字面量？...直接内存位于本地内存，不属于JVM内存，但是也会在物理内存耗尽的时候报OOM,所以也讲一下。
今天轩辕就带大家把内存管理的这些疑问一次性弄清楚，分段还是分页，别再傻傻分不清楚了！...通过将内存空间划分为若干个段，然后采用段基地址+段内偏移的方式访问内存，这样能访问1MB的内存空间了！ 那时候，段寄存器有4个，分别指向不同的段。...这两个表的表项叫做段描述符，描述了一个内存段的信息，比如段的基地址、最大长度、访问属性等等一系列信息，它长这个样子： CPU中单独添置了两个寄存器，用来指向这两个表，分别是gdtr和ldtr。...Windows和Linux都选择了通过这种方式架空了CPU的分段内存管理机制。...无论是分段还是分页，这是CPU自身的机制，操作系统在管理内存时绕不过去，但通过巧妙的分段内存设计，相当于把分段的概念给屏蔽了，由此造成了我们平时在谈论虚拟地址翻译时，忘记了段的存在，但不代表它真的不存在
骑电动车不戴头盔识别抓拍系统通过Python基于YOLOv7网络深度学习技术，骑电动车不戴头盔识别抓拍系统对现场画面中骑电动车不戴头盔识别抓拍包括骑乘人员和带乘人员。...除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。...图片对于模型重参数化，该研究使用梯度传播路径的概念分析了适用于不同网络层的模型重参数化策略，并提出了有计划的重参数化模型。
随着越来越多设计者的加入，他们为该编程语言打造了浏览器引擎，并设计了 Rust 编译器。Rust 编译器是一款免费和开源的编程软件，受 MIT 许可证和 Apache 许可证保护。...使用 Rust，你可以事半功倍地维护系统的完整性和安全性，此外，在语法、内存安全性以及内存管理上 Rust 也有着不俗表现。...简而言之，如果你已经掌握了 C 或 C++，在对这些编程语言的一般理解标准下，Rust 能帮助你完成更多工作。...内存安全 说到 Rust 的安全特性，它被专门设计为保护内存安全，它在安全代码中不允许使用空指针、悬垂指针和数据竞争。...几乎所有其他语言都允许指针以有效形式或 Null 形式存在，但 Rust 提供了一组额外的特性集来测试指针是否有值。
最近帮一个做视频剪辑的朋友DIY一台性价比的机器，在亮机测试的时候呢，出现了一个bug：四根内存条有一根不能识别导致显示器没有任何的显示（一般你的电脑如果开机黑屏，但是蜂鸣器又没有报警之类的，可以试试重新拔插内存条...），但是交叉测试内存条都是好的。...两根，三根 测试都可以进入BIOS查看到内存大小，单根4G内存 ? 最终解决了，在此记录一下，方便有缘人。能帮到他人，何乐而不为呢！ ?
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