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GC算法-标记压缩算法

概述 还记得标记清除和复制算法的问题么? 堆使用效率低和碎片化问题. 那么有没有能够利用整个堆, 有没有内存碎片化问题的算法呢? 这就是标记压缩算法了. 创建对象分配内存的操作与复制算法一样. 这个算法简直是融合了标记清除和复制算法的优点, 解决了他们的问题, 不光堆的使用效率变高了, 而且也没有内存碎片的问题了. 而这, 也是标记压缩算法最大的问题了, 执行时间太久了, 标记清除对堆进行一次遍历, 而标记压缩要进行三次. 三倍的时间. 可想而知. 不过也有伟人说了, 算法没有好不好, 只有是否适合. 这几种可达性的算法各有优劣吧. 标记压缩的衍生 Two-Finger算法 将堆的遍历次数减少到两次. ? (原谅我的无知) 其他 还有一些其他的表格算法、lmmixGC算法等, 因为这两个我看的似懂非懂, 就不细说了. ---- 标记压缩算法差不多就这么些. 告辞~~~

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GC算法-标记清除算法

概述 标记清除算法, 描述起来很简单, 从名字上就能看出, 分为两个阶段: 标记阶段: 遍历所有对象, 将活动对象都打上标记 清除阶段: 遍历堆, 将没有标记的对象释放掉. 介绍完毕, 本文结束. 标记 寻找所有的活动对象, 要从一个起点开始, 根集合(包括栈、常量池等等), 然后一层一层找下去. 清除 标记时遍历的是活动对象, 清除阶段呢? 遍历堆. 将堆上所有非活动对象清除. 为了解决标记清除算法的问题, 衍生出了位图标记法, BiBOP法 ,延迟清除算法等等个人感觉很鸡肋(好吧, 或许是我未得其精髓). ---- 为了解决标记清除的问题, 有衍生出了 标记复制 , 标记整理 算法, 之后再议.

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    JVM (标记-清除算法、复制算法标记-整理算法、分代收集算法、分区算法

    标记-清除算法(Mark-Sweep) ? 标记---清除算法(Mark-Sweep)是一种非常基础和常见的垃圾收集算法,该算法被J.McCarthy等人在1960年提出并并应用于Lisp语言。 标记-整理算法(Mark-Compact) ? 所以标记-整理算法主要是针对老年代来设计的。 注意:在JDK8默认的配置下使用 新生代,老年代的垃圾回收策略,新生代区域使用标记-复制算法,老年代区域使用标记-整理算法。 三种算法的对比? ,当然JDK8默认的收集器是CMS新生代区域使用标记-复制算法,老年代区域使用标记-整理算法

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    垃圾回收算法(3)-标记清除算法

    前言 标记清除算法(Mark-Sweep)是一种非常基础和常见的垃圾收集算法,该算法被J.McCarthy等人在1960年提出并成功的发明并应用于Lisp语言。 这2个名词经常在垃圾收集算法中出现。 collector指的就是垃圾收集器。 mutator是指除了垃圾收集器之外的部分,比如说我们的应用程序本身。 算法原理 标记清除算法将垃圾回收分为2个阶段,标记阶段和清除阶段。 一种可行的实现是,在标记阶段首先通过根节点,标记所有从根节点开始的可达对象。因此,未被标记的对象就是未被引用的垃圾对象。然后在清除阶段清除所有未被标记的对象。 存在问题 标记清除算法最大的问题是存在大量的空间碎片,因为回收后的空间是不连续的。在对象的堆空间分配过程中,尤其是大对象的内存分配,不连续的内存空间的工作效率要低于连续的空间。 ?

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    垃圾回收算法|GC标记-清除算法

    本文是《垃圾回收的算法与实现》读书笔记 ? 什么是GC标记-清除算法(Mark Sweep GC) GC 标记-清除算法标记阶段和清除阶段构成。 (这就是被清除的目标标记-清除算法的伪代码如下所示: func mark_sweep(){ mark_phase() // 标记阶段 sweep_phase() // 清除阶段 但是如果使用标记清除算法,这时内存会被设置标志位,就会频繁发生不应该发生的复制。 多个空闲链表 上面所说的标记清除算法只用到了一个空闲链表对大小不一的分块统一处理。 位图标记 在单纯的 GC 标记-清除算法中,用于标记的位是被分配到对象头中的。算法是把对象和头一并处理,但这和写时复制不兼容。 位图标记法是只收集各个对象的标志位并表格化,不喝对象一起管理。 参考链接 垃圾回收的算法与实现 画说 Ruby 与 Python 垃圾回收

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    睡眠时的局部目标记忆再激活

    摘要 通过目标记忆再激活(targeted memory reaction,TMR)实现记忆巩固,TMR在睡眠期间重现训练线索或是内容。但是不清楚TMR对睡眠皮层振荡的作用是局部的还是整体的。 “目标记忆再激活(TMR)”这种方法可以促进记忆巩固并诱导海马活动,这表明涉及重新激活新的记忆或其中一部分。虽然气味和声音都是有效刺激,但气味的好处是很少唤醒睡眠受试者。 确认学习范式产生单侧大脑半球记忆过程的侧化EEG标记后,睡眠期间的单个鼻孔气味刺激为重建睡眠前的学习内容,并导致对选定单词的记忆巩固的差异效应。单侧气味刺激调节两个半球间的区域睡眠振荡。 实验程序 TMR实验 在图1A和1B中给出了目标记忆再激活(TMR)实验过程的概述。受试者在下午12:00-14:00间到达实验室。高效空气净化器保证受试者处于无异味环境。 检测慢波(SO)振荡事件 使用基于光谱内容和持续时间的定制脚本,用已建立的检测算法,自动检测单个SO时间。使用双向最小二乘FIR滤波将每个单独通道的脑电信号带通滤波到SO频率范围(0.5-1Hz)。

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    C++ OpenCV标记函数drawMarker的使用

    OpenCV基础函数 drawmarker就是画标记的函数,使用也非常简单,以前一般要图像上做标记可能直接就画的点,而drawmarker函数中,可多个不同的标记可以自己选择,用了它就可以在图像上做标记会更方便一些 const Scalar & color, --颜色 int markerType = MARKER_CROSS, --标记类型 int markerSize = 20, --标记大小 int thickness = 1,

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    C++标记字符串

    标记字符串表示根据某些分隔符拆分字符串。有很多方法可以对字符串进行标记。在这篇文章中解释了其中的四个: 使用字符串流 一个字符串流与允许你从字符串,就好像它是一个流中读取流的字符串对象关联。 下面是 C++ 实现: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { string line = "juejin is a char * strtok(c​​har str[], const char *delims); 下面是 C++ 实现: // 使用 strtok() 分割字符串的 C/C++ 程序 #include ; } 输出 juejin for juejin Contribute 使用strtok_r() 就像 C 中的 strtok() 函数一样,strtok_r() 执行相同的任务,将字符串解析为标记序列 printf("%s\n", token); return(0); } 输出 juejin for juejin 使用 std::sregex_token_iterator 在这种方法中,标记化是在正则表达式匹配的基础上完成的

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    JVM垃圾回收算法标记清除和复制算法

    标记清除算法 当堆中的有效空间被耗尽时,JVM就会停止整个程序(也被称为stop the world),然后开始两项工作.一是:标记, 二是:清除 标记 遍历所有GC Roots,将所有GC Roots 程序运行时堆中对象的状态(默认为0未标记,1为标记过),假如堆内存的可用空间被消耗完,那么GC线程就会启动,停止掉应用程序,使用根可达性算法进行搜索标记. [image-20201101144201836] 被标记后的对象状态 [image-20201101144531448] 使用根可达性算法,所有GC Roots可达的对象都被标记为存活对象,此时已经完成了第一阶段的工作 标记清除的优点是算法简单,缺点如下: 1.效率低下,需要遍历整个堆.进行GC的时候需要停止应用程序 2.垃圾回收后的内存空间是不连续的,因为垃圾对象的分布很随意,那么清除后的内存会不连续. 复制算法 复制算法使用了两块同等大小的内存空间,每次只用一块,垃圾回收的时候,把存活的对象直接另外一块内存,然后剩余的垃圾对象全部一次性清除.好处是复制存活对象的时候就不用考虑内存碎片.唯一的缺点就是内存利用率只有

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    目标检测ssd算法实践教程_目标检测算法有哪些

    主要的目的是为了使得该算法对输入的不同大小和不同形状的目标具有更好的鲁棒性。 [1/2,2]和[1/3, 3]box可以在一定程度上提升算法的性能,主要的原因可能是这两种box可以在一定程度上增加较大和较小的bounding boxes,可以更更加准确的检测到较大和较小的目标,而且 经过以上的分析我们知道,SSD算法对小目标不够鲁棒的最主要的原因是浅层feature map的表征能力不够强。 因此, DSSD算法达到了更好的检测准确率,特别是对小目标也有较好的检测效果。 目标检测算法之SSD ssd检测算法总结 SSD算法详解 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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    目标检测 (Detection) 算法综述

    以下是我在2018年7月份找工作时,根据个人所学总结出的目标检测 (Detection) 算法综述。 其中,仅仅挑出我认为比较重要的一系列算法,按照时间顺序进行简要概述。 由于YOLOv1只针对最后的7*7的特征图进行分析,使得它对小目标的检测效果不佳。 逐层叠加“形变”,CNN就能更精准地读取目标的语义。 优点 设计简单、增加的参数量少、支持end-to-end训练、对各种复杂的视觉task都能general。 思考 一般只用于最后几层,因为后面的细节信息丢失较多,才需要形变操作来更好地刻画目标。 思考 Faster R-CNN将检测算法从4-stage进化到了2-stage,而Cascade R-CNN又将2-stage发展回了4-stage,可以算是一种螺旋式上升吧; 第一个将级联思想引入目标检测

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    目标检测】RCNN算法详解

    Region CNN(RCNN)可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作。 包括本文在内的一系列目标检测算法:RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN代表当下目标检测的前沿水平,在github都给出了基于Caffe的源码。 思想 本文解决了目标检测中的两个关键问题。 问题一:速度 经典的目标检测算法使用滑动窗法依次判断所有可能的区域。本文则预先提取一系列较可能是物体的候选区域,之后仅在这些候选区域上提取特征,进行判断。 问题二:训练集 经典的目标检测算法在区域中提取人工设定的特征(Haar,HOG)。本文则需要训练深度网络进行特征提取。 重复直到整张图像合并成一个区域位置 输出所有曾经存在过的区域,所谓候选区域 候选区域生成和后续步骤相对独立,实际可以使用任意算法进行。

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    目标追踪算法研究索引

    YaqiLYU在知乎问题【计算机视觉中,目前有哪些经典的目标跟踪算法?】 下的回答     最全的目标跟踪的总结和比较 2.视频图像跟踪算法综述     比较新的算法的总结和综述,作者:PengChao对目标追踪领域博客有比较多的文章   3.基于视觉的目标检测与跟踪综述     知乎专栏: 目标跟踪算法     王蒙蒙,浙江大学硕士生,研究方向为计算机视觉与机器人,主要的细方向是目标跟踪算法研究。在机器人国际顶级会议和计算机视觉国际顶级会议都有研究成果发表。 :KCF--调通C++代码(kcf的调试和应用)  目标跟踪:KCF运行流程图(matlab版本)  -------------作者:JasonSunJian 小伙不错 (3)目标跟踪算法——KCF入门详解 (4)KCF目标跟踪方法分析与总结 (5)目标跟踪:KCF 这些文章里面的推导可能有问题,详见上面的知乎 CMT     CMT算法是Gnebehay在CVPR 2015提出的一种基于跟踪和检测特征点融合的跟踪算法

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    DPM目标检测算法

    DPM算法由Felzenszwalb于2008年提出,是一种基于部件的检测方法,对目标的形变具有很强的鲁棒性。 DPM算法采用了改进后的HOG特征,SVM分类器和滑动窗口(Sliding Windows)检测思想,针对目标的多视角问题,采用了多组件(Component)的策略,针对目标本身的形变问题,采用了基于图结构 计算梯度方向时可以计算有符号(0-360°)或无符号(0-180°)的梯度方向,有些目标适合使用有符号的梯度方向,而有些目标适合使用无符号的梯度,作为一种通用的目标检测方法,DPM与原HOG不同,采用了有符号梯度和无符号梯度相结合的策略 为了提高那些适合使用有符号梯度目标的检测精度,作者再对18个有符号梯度方向求和得到18维向量,也加进来,这样,一共产生13+18=31维梯度特征。实现了很好的目标检测。 ,比如头、胳膊、腿等,其实这就是DPM算法

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    标记-清除算法主要分成两个阶段

    标记-整理算法(Mark-compact) 下面来看一下做标记-整理算法,也有一些文章会把它翻译成标记-压缩,本课程里面统一称作是标记-整理算法,那么标记-整理算法是怎玩的。 一般来讲复制算法标记-清除算法以及标记-整理算法性能要好一些,因为它不像标记-清除算法或者标记-整理算法那样,需要标记哪些对象是存活的,哪些对象可以回收,而只需要找到存活的对象。 那么老年代的对象一般会使用标记-清除算法或者是标记-整理算法去进行回收。 而老年代里面的对象存活率比较高,所以就采用标记-清除算法或者是标记-整理算法进行回收。 那么相比单纯的标记-清除算法标记-整理算方法以及复制算法三代带来了什么好处呢? 总结 好,简单总结一下,本课时课我们探讨了五种垃圾口的算法。基础的垃圾回收算法标记-清除算法标记-整理以及复制算法

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    2.5 C++算法

    作者 闫小林 C++算法 学过C语言的对这句话应该不陌生:程序=算法+数据结构,C++作为一门既可以面向过程也可以面向对象的语言,这样理解也是没有问题的。 C++当作为面向过程时,应该包括两部分:一是对数据的描述,即在程序中指定数据的类型和组织形式,也就是所谓的数据结构;二是对操作的描述,也就是算法算法是处理问题的一系列步骤,比如你要实现某一功能,需要具体明确在执行时每一步应该怎么做,总之无论时面向过程还是面向对象,都离不开算法算法的表示 1、自然语言,中文或英文描述的算法。 4、用计算机语言表示算法。 案例:比较两个数的大小,并输出较大的数。 这是一个简单的比较大小算法,将大值赋给max,输出max,读者应该很容易看懂,读者可以自己去尝试下比较三个数的大小。

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    旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)

    如果没有特殊算子的检测框架,依然可以使用下面的这个Pipeline, 旋转目标检测主要分成五参数和八参数的表征方法,分别对应的 x,y,w,h.以及对应的八参数的转化求法 x_1,y_1,x_2,y_2 C++ 转换结束后,我们会获得GGHL.onnx,GGHL_sim.onnx,GGHL.jit,这三个都是TensorIR,不同的框架支持有所不同。 链接:https://github.com/onnx/onnx-tensorrt C++ 部署实现 本文只介绍C++的部署的实现,Python版本中也有实现(这个和权重模型加载后再进行推理差不多)。 未标记的输出的张量由构建器优化掉的瞬态值,输入和输出张量必须命名,所以在Runtime的时候,TensorRT知道如何将对应的缓存给到模型的定义。 未标记的输出的张量由构建器优化掉的瞬态值,输入和输出张量必须命名,所以在Runtime的时候,TensorRT知道如何将对应的缓存给到模型的定义。

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    深度多目标跟踪算法综述

    2、基于深度学习的多目标跟踪算法分类 多目标跟踪算法按照轨迹生成的顺序可以分为离线的多目标跟踪和在线的多目标跟踪算法。 因此,无论是离线方式的多目标跟踪还是在线方式的多目标跟踪算法,学习检测结果的特征并计算匹配相似度或者距离度量都是多目标跟踪算法的关键步骤。 图3:按照深度学习目标和应用对基于深度学习的多目标跟踪算法进行分类。 利用深度神经网络学习目标检测的表观特征是简单有效的提升多目标跟踪算法的方法。 3.4 基于循环网络判别融合表观运动交互的多目标跟踪算法 上面介绍的算法采用的深度网络模型都是基于卷积网络结构,由于目标跟踪是通过历史轨迹信息来判断新的目标状态,因此,设计能够记忆历史信息并根据历史信息来学习匹配相似性度量的网络结构来增强多目标跟踪的性能也是比较可行的算法框架 4、基于深度学习的视觉多目标跟踪算法讨论 上文我们讨论了视觉多目标跟踪领域中,深度学习算法近年来的发展。

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    深度多目标跟踪算法综述

    在多目标跟踪问题中,算法需要根据每一帧图像中目标的检测结果,匹配已有的目标轨迹;对于新出现的目标,需要生成新的目标;对于已经离开摄像机视野的目标,需要终止轨迹的跟踪。 2.基于深度学习的多目标跟踪算法分类 多目标跟踪算法按照轨迹生成的顺序可以分为离线的多目标跟踪和在线的多目标跟踪算法。 因此,无论是离线方式的多目标跟踪还是在线方式的多目标跟踪算法,学习检测结果的特征并计算匹配相似度或者距离度量都是多目标跟踪算法的关键步骤。 利用深度神经网络学习目标检测的表观特征是简单有效的提升多目标跟踪算法的方法。 3.4 基于循环网络判别融合表观运动交互的多目标跟踪算法 上面介绍的算法采用的深度网络模型都是基于卷积网络结构,由于目标跟踪是通过历史轨迹信息来判断新的目标状态,因此,设计能够记忆历史信息并根据历史信息来学习匹配相似性度量的网络结构来增强多目标跟踪的性能也是比较可行的算法框架

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