模型性能度量第19页

Java面试题--JVM大厂篇之高并发Java应用的秘密武器：深入剖析GC优化实战案例

在高并发的现代应用中，垃圾回收器（GC）是Java性能优化的重要环节。尤其在CMS（ConcurrentMark-Sweep）GC曾经担任主角的日子里，适当的调优和优化措施至关重要。

青云交·2024-09-09 17:23

Java面试题--JVM大厂篇之破解Java性能瓶颈！深入理解Parallel GC并优化你的应用

目录引言：正文：1.理解ParallelGC的工作原理2.配置ParallelGC3.监控和分析GC日志4.常见调优技巧5.持续迭代和优化结束语：补充考虑1.综合考虑吞吐量与响应时间2.评估和优化垃圾回收频率3.动态调整与自适应策略最佳实践定期基准测试与压力测试实时监控与告警机制探索替代垃圾回收器结论引言：在现代Java应用程序中，垃圾回收（GarbageCollection,GC）作为JVM核心

青云交·2024-09-09 17:53

Java面试题--JVM大厂篇之深入探讨Serial GC的应用场景

小型应用对于小型应用程序，特别是那些堆内存较小且垃圾回收频率较低的应用，SerialGC能够提供足够的性能。由于其实现简单，SerialGC

青云交·2024-09-09 17:23

Java面试题--JVM大厂篇之深入解析G1 GC——革新Java垃圾回收机制

伊甸园区（EdenRegion）2.幸存者区（SurvivorRegion）3.老年代区（OldGenerationRegion）二、区域划分的优势:三、图片解析:结束语：引言:在Java应用开发中，性能优化始终是一个重要而又棘手的话题

青云交·2024-09-09 17:22

Java面试题--JVM大厂篇之深入了解Java虚拟机（JVM）：工作机制与优化策略

了解JVM的工作机制和优化策略，对于提升Java应用的性能具有重要意义。正文：一、JVM的基本工作原理要理解JVM，我们首先需要了解它的基本工作原理。JVM在运行时负责将Java字

青云交·2024-09-09 17:52

Java面试题--JVM大厂篇之深入解析JVM运行时数据区：Java开发者必读

引言：Java虚拟机（JVM）是Java编程语言的重要组件，它不仅实现了Java程序的跨平台特性，还高度关注内存管理和性能优化。在JVM的体系结构中，运行时数据区是实现这些特性的关键部分。

青云交·2024-09-09 17:52

Java面试题--JVM大厂篇之掌握JVM性能优化：选择合适的垃圾回收器

掌握JVM性能优化：选择合适的垃圾回收器引言: 在Java开发中，性能优化往往是提高应用稳定性和用户体验的关键所在。而垃圾回收器的选择和优化，是JVM性能调优的核心环节。

青云交·2024-09-09 17:51

Java性能优化：垃圾回收算法的神秘面纱揭开！

下面描述的算法不仅提高了应用程序的性能，而且还能在不牺牲系统稳定性的前提下，支持大型、复杂的应用环境。

青云交·2024-09-09 17:50

突破性能瓶颈： Java 22的性能提升之旅

Java22带来的性能改进，特别是在垃圾回收（GC）方面的优化，对于实时系统有着显著的影响。实时系统要求在保证高响应性的同时，还需要保持较高的可靠性和稳定性。

青云交·2024-09-09 17:20

透视Java发展：从19至22的飞跃

从Java19逐步演进到Java22，每个版本都携带着革命性的新特性以及对性能、安全性和现代化的深层提升。本文将带您走进Java最新几个版本的亮点，看看它是如何在技术的浪潮中坚守并引领潮流。

青云交·2024-09-09 17:19

四、Django模型

ModelModel(模型)简而言之即数据模型，是一个Django应用的核心。模型不是数据本身（比如数据表里的数据),而是抽象的描述数据的构成和逻辑关系。

DAIHAO丶·2024-09-09 17:49

【Arm Cortex-X925】 -【第二章】-Cortex-X925 core简介

2.Cortex-X925核心Cortex-X925核心是一款高性能、低功耗的产品，采用了Armv9.2-A架构。

代码改变世界ctw·2024-09-09 17:48

大数据新视界--大数据大厂之MySQL数据库课程设计：揭秘 MySQL 集群架构负载均衡核心算法：从理论到 Java 代码实战，让你的数据库性能飙升！

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：Ja

青云交·2024-09-09 17:17

德克萨斯大学奥斯汀分校自然语言处理硕士课程汉化版(第十一周) - 自然语言处理扩展研究

自然语言处理扩展研究1.多语言研究2.语言锚定3.伦理问题1.多语言研究多语言(Multilinguality)是NLP的一个重要研究方向，旨在开发能够处理多种语言的模型和算法。

Encarta1993·2024-09-09 16:44

YOLOv8改进 | 检测头篇 | YOLOv8引入DynamicHead检测头

以往的工作试图提高各种目标检测头的性能，但未能呈现出统一的观点。本文根据目标检测的特点，推导了一种新的动态头部框架，将目标检测头部与注意力统一起来。

小李学AI·2024-09-09 16:14

2023-07-12

模型：xxmix9realistic_v30LoRA：,,,室内、起居室、咖啡杯等构建环境氛围效果图1(SFW:2),HDR,UHD,8K,bestquality,masterpiece,Highlydetailed

大法师的输出·2024-09-09 16:22

【Tools】Prompt Engineering简介

摇来摇去摇碎点点的金黄伸手牵来一片梦的霞光南方的小巷推开多情的门窗年轻和我们歌唱摇来摇去摇着温柔的阳光轻轻托起一件梦的衣裳古老的都市每天都改变模样方芳《摇太阳》大模型中的PromptEngineering

音乐学家方大刚·2024-09-09 16:13

揭秘Nginx架构-10000并发连接背后的秘密

在当今移动互联网时代,网站的高并发、高性能成为了决胜关键。作为一款出色的开源Web服务器,Nginx以其非凡的高并发处理能力成为了架构师的利器。

w风雨无阻w·2024-09-09 16:42

垂类大模型：领域专家参与的重要性

早期的AI模型专注于处理和分析任务，如图像识别、语音识别和情感分析。这些模型通常是在大型数据集上训练的，标注任务多可以由具有一般技能的人类执行，早期模型中的缺陷可以被标注员轻松识别和纠正。

澳鹏Appen·2024-09-09 15:39

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计3.1数据分析3.1.1Iris数据集基本介绍3.1.2样本标签值分布3.1.3样本特征值分布3.1.4相关性热力图3.2建立决策树3.3模型调优

Ausgelebt·2024-09-09 15:08

高效的嵌入式系统架构设计

高效的嵌入式系统架构设计1.高效的嵌入式系统架构设计2.算法优化1.高效的嵌入式系统架构设计设计高效的嵌入式系统架构是确保系统性能和能效的关键。

迷璃学妹·2024-09-09 15:37

【论文速读】| SEAS：大语言模型的自进化对抗性安全优化

基本信息原文作者:MuxiDiao,RumeiLi,ShiyangLiu,GuogangLiao,JingangWang,XunliangCai,WeiranXu作者单位:北京邮电大学,美团关键词:大语言模型

云起无垠·2024-09-09 15:06

如何用RoBERTa高效提取事件文本结构特征：多层次上下文建模与特征融合

RoBERTa作为一种预训练语言模型，可以很好地捕捉输入文本的上下文和依赖关系。具体步骤如下：1.文本预处理在提取事件文本的结构特征之前，需要对文本进行适当的预处理。

大多_C·2024-09-09 15:05

揭秘GLM-130B爆火秘诀：颠覆性自回归填空和二维位置编码的训练黑科技

GLM（通用语言模型）的训练过程确实复杂，尤其是涉及到其独特的预训练目标和架构调整。让我来详细解释一下GLM的训练过程。

大多_C·2024-09-09 15:34

探索数据变换：Transform在数据分析中的重要性

在数据分析和机器学习领域，数据变换（Transform）是一个至关重要的步骤，它直接影响到模型的性能和结果的准确性。本文将深入探讨数据变换的概念、方法以及它在现代数据分析中的应用。

Lill_bin·2024-09-09 15:32

时间序列分析技巧（二）：ARIMA模型建模步骤总结

个人介绍:研一｜统计学｜干货分享擅长Python、Matlab、R等主流编程软件累计十余项国家级比赛奖项，参与研究经费10w、40w级横向文章目录1目的2ARIMA模型建模流程图解

小墨&晓末·2024-09-09 14:00

使用Spring Boot集成Spring Data JPA和单例模式构建库存管理系统

此外，设计模式如单例模式可以帮助我们更好地管理和控制对象的创建过程，从而提高系统的性能和可维护性。

潘多编程·2024-09-09 14:59

【Python之Streamlit】第1章：Streamlit简介

借助Streamlit，您可以使用简单的Python代码即可创建交互式数据可视化、机器学习模型演示和可部署的仪表板。1.2Streamlit的主要特点无代码界面：无需编写HT

civilpy·2024-09-09 14:58

论文翻译：arxiv-2024 Data Contamination Quiz: A Tool to Detect and Estimate Contamination in Large

ATooltoDetectandEstimateContaminationinLargeLanguageModelshttps://arxiv.org/abs/2311.06233数据污染测验：一种检测和估计大型语言模型中污染的工具文章目录数据污染测验

CSPhD-winston-杨帆·2024-09-09 14:28

人工智能对我们影响有多大？我们大学生该如何去把握和更加合理的去利用？

方向一：人工智能的领域人工智能涵盖了许多不同的领域，包括但不限于以下几个方面：机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，它涉及让计算机系统从数据中学习并改进性能，

Direct_Yang·2024-09-09 14:27

网络安全最新SARIMA季节项时间序列分析流程+python代码

文章目录数据流程流程分割1画图2季节项和周期项的去除3平稳性检验4白噪声检验5模型拟合6模型定阶AIC/BIC准则7检查残差是否通过检验7.1若通过检验7.2若未通过检验8模型的预测9模型的评价画图均方差等总的代码参考数据数据网站

2401_84301389·2024-09-09 14:27

torch.nn中的22种loss函数简述

2.NLLLoss(负对数似然损失)首先找到每个样本模型预测的概率分布中对应于真实标签的那个值，然后取这个值的负数，最后对所有样本的损失取平均。

01_6·2024-09-09 14:25

两种常用损失函数：nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss

两种用于模型训练的损失函数：nn.CrossEntropyLoss和nn.TripletMarginLoss。它们在对比学习和分类任务中各自扮演不同的角色。接下来是对这两种损失函数的详细介绍。

大多_C·2024-09-09 14:55

让Mac更Mac｜明基MA系列显示器上市

凭借出色的性能和设计，MacBook成为了很多人的心头好。可13~16英寸的屏幕，时常让人感到视野受限，就像无边创意中的一道隐形壁垒。

资讯全球·2024-09-09 13:22

即时通讯项目

即时通讯项目需求分析功能约束可行解更优解高性能接入层优化存储层优化消息时序一致性高可用需求分析功能添加好友聊天会话列表单聊AB群聊多设备登录消息漫游消息已读，查看已读/未读列表视频通话(学音视频技术时补上

NingDream816·2024-09-09 13:52

华为云Flexus云服务器X实例与AI技术融合的实践探索

本文将深入探讨华为云Flexus云服务器X实例与AI技术的融合应用，通过实际案例展示如何在微信公众号中集成百度文心大模型，实现智能对话功能，并附上详细

我的运维人生·2024-09-09 13:21

基于深度学习的结构优化与生成

该技术通过使用深度学习模型分析和优化结构形状、材料分布、拓扑结构等因素，旨在提高结构性能、减少材料浪费、降低成本、并加快设计流程。

SEU-WYL·2024-09-09 13:51

java8 jvm gc_JVM层GC调优（上）

以此来优化项目的性能和提高可用性，而且这也是在面试中经常会被问到的问题。

生命的光彩·2024-09-09 13:20

Android平台RTSP|RTMP直播播放器技术接入说明

技术背景大牛直播SDK自2015年发布RTSP、RTMP直播播放模块，迭代从未停止，SmartPlayer功能强大、性能强劲、高稳定、超低延迟、超低资源占用。

音视频牛哥·2024-09-09 13:49

JVM中G1垃圾收集器：原理、过程和参数配置深入解析

本文将深入探讨G1垃圾收集器的工作原理、关键特性和性能优化建议。目录一、G1收集器概述主要特点二、

码到三十五·2024-09-09 13:47

深度学习回归任务训练代码模版

深度学习回归任务训练代码模版文章目录深度学习回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择（可选）数据读取定义模型训练模型训练迭代＋验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化

槐月初叁·2024-09-09 13:17

web前端 ios性能问题

1.禁止用户拖拽标签-webkit-user-drag:none;2.禁止用户选择标签user-select:none;//-webkit-touch-callout:none;///*系统默认菜单被禁用*/-webkit-user-select:none;/*webkit浏览器*/-khtml-user-select:none;/*早期浏览器*/-moz-user-select:none;/*火

zhenryx·2024-09-09 12:17

扩散模型理论与公式推导——详细过程速览与理解加深

AbbeelP.Denoisingdiffusionprobabilisticmodels[J].Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2020,33:6840-6851.[2]扩散模型

留尘铃·2024-09-09 12:45

云动态摘要 2024-06-20

cloudcheap·2024-09-09 12:44

浏览器渲染流程解析

前言大家可能经常会听到css动画比js动画性能更好这样的论断，或者是“硬件加速”，“层提升”这样的字眼；要了解这些内容就需要对浏览器的渲染流程有个大致的了解，本文就是我个人对这些内容的一个总结梳理需要注意的是

dqqbl·2024-09-09 12:26

TiDB数据库

TiDB是由PingCAP开发的开源分布式SQL数据库，设计初衷是为了解决传统单机关系型数据库在处理大规模数据和高并发事务时的扩展性和性能问题。

傲雪凌霜，松柏长青·2024-09-09 12:43

澳大利亚提议为AI设立强制性保护措施

测试AI模型、保持人工监督以及赋予人们挑战AI自动决策的权利，这些都是澳大利亚政府提出的10项强制性防护措施之一，旨在最大程度地降低AI风险，并建立公众对这一技术的信任。

AI新智元·2024-09-09 12:12

完全离线调用微信 ocr.exe 使用 python 调用 WeChatOCR.exe 附代码

目前已有的应该都是需要依赖微信运行状态的，我这个独一份注意事项，不是直接复制WeChatOCR.exe就可以了，单独用它的话，需要微信运行的状态，但是我们要摆脱微信的依赖，所以需要先把微信的WeChatOCR.exe，OCR模型文件

点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2024-09-09 11:40

Java 入门指南：初识 JVM Java虚拟机（Java Virtual Machine）

ClassLoaderSubsystem）运行时数据区（RuntimeDataArea）执行引擎（ExecutionEngine）垃圾回收器（GarbageCollector）内存管理堆内存方法区垃圾回收机制性能调优总结引言

ZachOn1y·2024-09-09 11:10

MTK6983/MT6983天玑9000芯片详细性能参数_MTK联发科5G方案定制

联发科MT6983旗舰5G移动平台处理器集成了蓝牙、FM、WLAN和GPS模块，是一个高度集成的基带平台，集成了调制解调器和应用处理子系统，可支持LTE/LTE-A/NR和C2K智能手机应用。该芯片集成了四个Arm®Matterhorn(ELP)内核、四个Arm®Klein内核和强大的多标准视频编解码器。此外，还包括一组广泛的接口和连接外围设备，用于连接相机、触摸屏显示器和UFS/MMC/SD卡。

新移科技·2024-09-09 11:39

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