碎片 深度 内存 策略
枚举策略模式
枚举策略模式将枚举和策略模式相结合，能使代码更加简洁。以下是消息推送相关的案例 1、定义消息推送接口 package com.bitzh.strategy; public interface MessagePushStrategy { void push(String content); } 2、分 ......
常见堆内存溢出OOM的几种情况
一。常见堆内存溢出的几种情况： 1.查询数据库返回的数据量过大，加载到内存中导致内存溢出； 2.代码中出现死循环情况，导致大对象一直被引用不能被GC回收； 3.资源链接池、io流在使用完没有进行手动释放； 4.静态集合类里面存在引用对象，始终存在引用关系，没有进行清除； 以上属于常见的几种堆内存溢出 ......
【ElasticSearch】突破深度分页数据限制的方案
一、场景需求 最近在忙一个新的项目，数据源是ES，但是功能就是对文档进行翻页查询 ES提供了分页查询，就是from + size深度查找，但是使用有限制，只能在1万条内 我和同事的意见是1万条之后的数据没有任何意义，就限制1万吧 但是后面内部测试后产品对这个方案是不满意的，既要又要 所以ES现有的几 ......
3.5 Windows驱动开发：应用层与内核层内存映射
在上一篇博文`《内核通过PEB得到进程参数》`中我们通过使用`KeStackAttachProcess`附加进程的方式得到了该进程的PEB结构信息，本篇文章同样需要使用进程附加功能，但这次我们将实现一个更加有趣的功能，在某些情况下应用层与内核层需要共享一片内存区域通过这片区域可打通内核与应用层的隔离... ......
3.3 Windows驱动开发：内核MDL读写进程内存
MDL内存读写是一种通过创建MDL结构体来实现跨进程内存读写的方式。在Windows操作系统中，每个进程都有自己独立的虚拟地址空间，不同进程之间的内存空间是隔离的。因此，要在一个进程中读取或写入另一个进程的内存数据，需要先将目标进程的物理内存映射到当前进程的虚拟地址空间中，然后才能进行内存读写操作。 ......
【Datawhale 11月组队学习】深度强化学习基础
深度强化学习笔记 第一章：简介&辨析 Definition 强化学习（reinforcement learning，RL）讨论的问题是智能体（agent）怎么在复杂、不确定的环境（environment）中最大化它能获得的奖励。 根据我粗浅的理解，强化学习是一种 AI 学习范式，它并不是用于 ......
线上java程序CPU及内存占用过高问题排查总结
背景 最近发现线上的一个JAVA程序总是过段时间慢慢卡死，最后导致无法提供服务，外部请求接口超时。 经排查发现，该程序CPU及内存占用都很高，导致整个系统负载很高。 到这里，就想到了对程序内存进行分析。 排查过程 查询负载高的进程 使用top命令查询负载高的进程，获取负载高的进程id 由此，可见，该 ......
Linux服务器修改java项目内存大小
找到启动脚本： 找到你的 Java 项目的启动脚本，这通常是一个 .sh（Shell 脚本）文件。 编辑脚本： 使用文本编辑器（比如 vim 或 nano）打开脚本文件。 设置 Java 参数： 在脚本文件中找到启动 Java 的命令行，并添加或修改相关的 JVM 参数，如下所示： bash # 在 ......
基于深度学习网络的人员吸烟行为检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于Faster R-CNN深度学习网络的人员吸烟行为检测算法是一种利用深度学习技术进行人员吸烟行为检测的方法。该算法主要基于Faster R-CNN网络结构，通过对视频或图像序列中的人员进行目标检测和特征提取， ......
记两次内存取证
一、flag藏在了某个文件中 获取镜像信息： volatility -f [镜像路径] imageinfo 可以确定Profile为Win7SP1x64 进行文件扫描： 由于flag藏在某个文件中，于是我们进行filescan，并利用grep命令找到关于flag的文件 volatility -f [ ......
深度学习项目框架
常见项目架构如下： |--project_name/ | |--data/ # 数据 | |--datasets/ # 生成数据集，加载数据集 | | |--data_loader.py | |--models/ # 模型 | | |--model.py | |--configs/ # 配置文件 | ......
基于深度学习网络的火灾检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 火灾检测在许多领域都是一项重要的任务，包括建筑、森林、甚至是太空。近年来，深度学习网络在图像识别和分类上的应用取得了显著的进步，这使得基于深度学习的火灾检测算法变得越来越普遍。下面，我们将详细介绍一种基于卷积神经 ......
深度解剖Linux权限的概念
以上是对 Linux 权限概念的深度解剖，其中包括了文件系统基础、用户与用户组、权限的基本概念、权限的表示方式、权限的作用对象、权限的分配和修改、特殊权限、- SUID、SGID、SBIT：特殊权限可以赋予程序特定的权限，例如以文件所有者的权限执行程序。- 扩展权限：ACL 可以实现更加精细的文件权... ......
国外著名交易策略:R-Breaker模型设计原理(转载)
R-Breaker是一种短线日内交易策略，它结合了趋势和反转两种交易方式。 交易系统的基本原理如下： 1.根据前一个交易日的收盘价、最高价和最低价数据通过一定方式计算出六个价位，从大到小依次为：突破买入价、观察卖出价、反转卖出价、反转买入价、观察买入价、突破卖出价。 以此来形成当前交易日盘中交易的触 ......
HackerGPT 黑客技术、工具和策略的广泛数据库AI
黑客GPT HackerGPT 是您在黑客世界中黑客的数字伙伴。这款人工智能助手在设计时考虑到了黑客黑客的独特需求，黑客知识和帮助的最前沿。HackerGPT 配备了包含黑客技术、工具和策略的广泛的数据库，它不仅仅是一个信息资源，它还是您黑客之旅的积极参与者。无论您是想要学习技巧的初学者，还是寻求更 ......
动手学深度学习笔记01
安装 https://blog.csdn.net/qq_18620653/article/details/105329219 配置显卡驱动、CUDA、cuDNN以及说明三者之间的关系 https://blog.csdn.net/qq_18620653/article/details/10532921 ......
MySQL - MySQL 占用内存涨得特别快？可能原因？解决方案
https://www.processon.com/mindmap/655307fe6a2ff722ead8d9e4 ......
机器学习——深度循环神经网络
到目前为止，我们只讨论了具有一个单向隐藏层的循环神经网络。 其中，隐变量和观测值与具体的函数形式的交互方式是相当随意的。 只要交互类型建模具有足够的灵活性，这就不是一个大问题。 然而，对一个单层来说，这可能具有相当的挑战性。 之前在线性模型中，我们通过添加更多的层来解决这个问题。 而在循环神经网络中 ......
k8s中是如何计算pod的计算资源（cpu和内存）的requests和limits值的？
1、结论 对于pod来说，cpu和内存的requests和limits的值，等于pod中所有容器的requests和limits的值的总和。 具体来说： pod的requests的大小，等于所有的容器的requests的大小的和，如果某个容器没有设置requests，则这个值是0. pod的limi ......
深度剖析GadgetInspector执行逻辑(上)
对于member属性， 通过!来进行连接，连接的顺序分别为属性名 / 权限 / 属性类型
返回一个字符串对象数组，返回的是类名 / 父类 / 接口 / 是否是接口 / member属性 ......
off-policy RL | Advantage-Weighted Regression (AWR)：组合先前策略得到新 base policy
Advantage-Weighted Regression: Simple and Scalable Off-Policy Reinforcement Learning 论文题目：Advantage-Weighted Regression: Simple and Scalable Off-Polic ......
使用tracemalloc对python内存进行分析
1.通过两次快照对 import tracemalloc # 这个是python自带的 def on_start(): ''' 需要测试的代码 ''' pass tracemalloc.start() snapshot1 = tracemalloc.take_snapshot() on_start( ......
在账户策略中设置密码长度最小为8个字符，密码最短使用期限为5天，最长使用期限为15天
一、本地组策略 WIN + R 命令：[secpol.msc] 二、步骤 账户策略/密码策略/... 三、启用 点击对应标签启用并按题目操作 ......
深度学习之交叉熵损失函数（在分类问题如图像识别时可以考虑）
1. 熵2. 交叉熵损失函数交叉熵能够衡量两个分布的异同程度，在机器学习中就表示为真实概率分布与预测概率分布之间的差异。交叉熵的值越小，模型预测效果就越好。二分类交叉熵：X = [[0.3, 0.7], [0.2,0.8]]Y = [1,0]Loss = -1/2(1*log0.7 + 1*log0 ......
第2章 Cache和内存
第2章则系统地介绍内存和cache的相关基本知识，分析了各种IA平台上的cache技术的特点和优势，并介绍了一个DPDK的重要技术“大页”的使用。 2.1 存储系统简介 一般而言，存储系统不仅仅指用于存储数据的磁盘、磁带和光盘存储器等，还包括内存和CPU内部的Cache。当处理完毕之后，系统还要提供 ......
Linux服务器不自动杀死超内存Python程序导致服务器卡死掉线
状态：Python处理大数据时，内存占用超过服务器可用内存，但是服务器并没有杀死该进程，而是被卡死无法通过ssh进入 解决方向： 一、设置系统内存限制： 使用 ulimit -a 查看系统参数 ulimit -a 命令的结果中会显示各种资源的限制参数。以下是一些常见参数及其含义： core file ......
稀疏数组如何帮助我们节省内存，提升性能
本文由葡萄城技术团队发布。转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 什么是稀疏矩阵 稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。在实际应用中，很多矩阵都是稀疏的，比如网络图、文本数据等。由于矩阵中存在大量的零元素，因此稀疏矩阵的存储和计算都具有一定的特殊 ......
适当的文件分块和流式处理可以帮助管理和处理大文件，从而降低内存的需求。
适当的文件分块和流式处理可以帮助管理和处理大文件，从而降低内存的需求。 适当的文件分块和流式处理可以帮助管理和处理大文件，从而降低内存的需求。 适当的文件分块和流式处理可以帮助管理和处理大文件，从而降低内存的需求。 ......