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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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【Java 虚拟机原理】垃圾回收算法 ( 标记-清除算法 | 复制算法 | 标记-整理算法 )

文章目录 总结 一、标记-清除算法 二、复制算法 三、标记-整理算法 总结 常用的垃圾回收算法 : 标记-清除算法 ; 复制算法 ; 标记-整理算法 ; 这些算法没有好坏优劣之分 , 都有各自的 优势...定位 找到了 垃圾对象 , 那么 将该 垃圾对象 进行标记 , 如下图 , 标记为 橙色 ; 标记好之后 , 在执行 GC 内存回收时 , 会 将 被标记的 内存 回收 ; 标记-清除算法优缺点 :...只能使用 一半内存 ; 复制算法 适合使用 内存量较小 , 但是 操作很频繁的区域 , 如 : 在 年轻代 的 Survivor 中 , 使用的就是 复制算法 垃圾回收机制 ; 三、标记-整理算法 --...-- 标记-整理算法 是 标记-清除算法 的更完善的版本 , 标记-整理算法 解决了 内存碎片问题 ; 内存回收后 , 将内存中的对象重新 紧密地 排列 , 消除内存碎片 ; 标记-整理算法 优缺点..., 但这样大大影响程序的执行效率 ; 标记-整理 算法 , 不能用在 内存操作 活跃的场景中 , 如 : 老年代的垃圾回收 , 使用的是 标记-整理 算法 ;

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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-清除算法由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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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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三色标记算法

https://cloud.tencent.com/developer/article/1730306https://cloud.tencent.com/developer/article/1764009三色标记算法...：是指利用可达性分析算法，对象被GC线程扫描标记的状态，解决GC漏标的问题黑色：根对象，或者该对象与它的子对象都被扫描过灰色：对象本身被扫描，但是还有没扫描该对象的子对象。...GC 线程和业务线程同时工作，在并发标记中，三色标记算法会存在两个缺陷：多标（浮动垃圾）、漏标。...，1、GMS 避免漏标的方法叫做增量更新：1、GC线程： A 已经完全标记，B 已经完成自身标记，正在标记C2、业务线程：A -> D 新建了引用关系，利用写屏障将A重新标记为灰色...）：1、GC线程：A 已经完全标记，B 已经完成自身标记，正在标记C2、业务线程：同时 B -> D 引用断开，利用写屏障将 B -> D 的引用原始快照记录下来3、在重新标记阶段，将B -> D 的引用原始快照拿出来

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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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在 C++ 中标记字符串

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 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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【Android 内存优化】垃圾回收算法 ( 内存优化总结 | 常见的内存泄漏场景 | GC 算法 | 标记清除算法 | 复制算法 | 标记压缩算法 )

文章目录 一、 内存优化总结 二、 常见的内存泄漏场景 三、 内存回收算法 四、 标记-清除算法 ( mark-sweep ) 五、 复制算法 六、 标记-压缩算法 一、 内存优化总结 ---- 内存泄漏原理...GC 垃圾回收之前 , 需要对内存对象进行采集 , 不同的虚拟机使用不同的垃圾回收算法 , 常用的垃圾回收算法 : 标记-清除算法 ( mark-sweep ) 复制算法 标记-压缩算法 分代收集算法...四、 标记-清除算法 ( mark-sweep ) ---- 标记-清除算法 ( mark-sweep ) : 步骤分为两步 : ① 标记 , ② 清除 ; 内存中分为如下几块 : 可回收对象 存活对象...可用内存 标记-清除算法 ( mark-sweep ) 算法中 , 首先标记出可回收对象 , 标记完成之后 , 统一回收 ; 回收完毕后 , 存活的对象仍然保持在原来的位置 , 可用内存基本支离破碎...标记压缩算法 : 与标记清除算法都需要先进行标记 ; 2.

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【目标跟踪】匈牙利算法

前言 匈牙利算法是一种在多项式时间内求解任务分配问题的组合优化算法，并推动了后来的原始对偶方法。...在多目标跟踪 Multiple Object Tracking 中，其目的主要是为了进行帧与帧之间的多个目标的匹配，其中包括新目标的出现，旧目标的消失，以及前一帧与当前帧的目标 id 匹配。...最终匹配结果为红线匹配结果 二、指派问题 匈牙利算法解决的问题概述：有 n 项不同的任务，需要 n 个工人分别完成其中的 1 项，每个人完成任务的成本不一样。如何分配任务使得花费成本最少？...sklearn中源码连接：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/0.22.X/sklearn/utils/linear_assignment_.py c+...+ 匈牙利匹配算法：https://github.com/mcximing/sort-cpp/blob/master/sort-c%2B%2B/Hungarian.cpp 三、证明 令矩阵 C 为 现在我们要找最优指派

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目标检测算法

图像识别三大任务 目标识别：或者说分类，定性目标，确定目标是什么 目标检测：定位目标，确定目标是什么以及位置 目标分割：像素级的对前景与背景进行分类，将背景剔除 目标检测定义 识别图片中有哪些物体以及物体的位置.../bin/python(python版本所在位置) + test(虚拟环境名称)  进入虚拟环境 workon test  安装环境包 pip install -r requirements.txt 目标检测算法分类...: 两步走的目标检测：先进行区域推荐，而后进行目标分类 代表：R-CNN、SPP-net、Fast R-CNN、Faster R-CNN 端到端的目标检测：采用一个网络一步到位 代表：YOLO...Ground-truth bounding box：图片当中真实标记的框 Predicted bounding box：预测的时候标记的框  检测的评价指标 任务 description 输入 输出 评价标准...R-CNN网络  Overfeat模型 Overfeat方法使用滑动窗口进行目标检测，也就是使用滑动窗口和神经网络来检测目标。

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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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面试题28：GC算法——标记压缩&分代算法

【标记压缩算法】 标记压缩算法如下图所示： 由于老年代的对象存活率很高，不容易被消亡，而复制算法不仅存在空间浪费，而且当老年代对象很多的时候，复制对象的效率会非常的低，所以，基于老年代的特性...，产生了标记压缩算法。...它在标记清除算法的基础上做了优化，和标记清除算法一样，也是首先需要从根节点开始，对所有可达对象做一次标记。...---- 【分代算法】 分代算法如下图所示： 当前jvm的垃圾回收，都是采用分代收集算法 针对新生代由于GC都有大量对象死去被回收，少数存量对象，只需要复制少量对象，就可以完全清除S0/S1的垃圾对象空间...所以采用“复制算法”更为合适； 而老年代对象存活率高，每次GC只清除少部分对象，所以采用“标记-清除”和“标记-压缩”算法来回收。

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jvm之垃圾回收标记相关算法解读

标记阶段：引用计数算法  方式一：引用计数算法 引用计数算法（Reference Counting）比较简单，对每个对象保存一个整型的引用计数器属性。用于记录对象被引用的情况。...为了解决这个问题，Python引入了一个叫做“标记-清除”的垃圾回收算法。该算法会在程序运行时周期性地扫描内存中所有的对象，对于被引用的对象会标记为“活跃”的，而未被引用的对象则会被清除掉。...标记阶段：可达性分析算法 可达性分析算法（根搜索算法、追踪性垃圾收集） 相对于引用计数算法而言，可达性分析算法不仅同样具备实现简单和执行高效等特点，更重要的是该算法可以有效地解决在引用计数算法中循环引用的问题...基本思路 可达性分析算法是以根对象集合（GCRoots）为起始点，按照从上至下的方式搜索被根对象集合所连接的目标对象是否可达。...使用可达性分析算法后，内存中的存活对象都会被根对象集合直接或间接连接着，搜索所走过的路径称为引用链（Reference Chain） 如果目标对象没有任何引用链相连，则是不可达的，就意味着该对象己经死亡

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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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