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《JVM 垃圾收集策略与算法》

对象已死 在堆里面存放着Java世界中几乎所有的对象实例,垃圾收集器在对堆进行回收前,第一件事是确定这些对象之中哪些还"存活"着,哪些已经"死去"了。 1. 引用计数法 在对象中添加一个引用计数器,每当有一个地方引用它时,这个计数器值就+1;当引用失效时,计数器值就-1;任何时刻计数器为零的对象就是不可能在被使用的。但是在Java领域,至少主流的Java虚拟机里边都没有选用引用计数算法来管理内存,主要原因是,这个看似简单的算法有很多例外的情况要考虑,必须要配合大量额外处理才能保证正确地工作,譬如单纯的引用计数就很难解决对象之间相互循环引用的问题。 public class ReferenceCountingGc { public Object instance = null; private static final int _1MB = 1024 * 1024; /** * 这个成员属性唯一的意义是占点内存,以便能在GC日志中看清楚是否有回收 */ private byte[] bigSize = new byte[2 * _1MB]; public...

如何在PyTorch和TensorFlow中训练图像分类模型

作者|PULKIT SHARMA 编译|Flin 来源|analyticsvidhya 介绍 图像分类是计算机视觉的最重要应用之一。它的应用范围包括从自动驾驶汽车中的物体分类到医疗行业中的血细胞识别,从制造业中的缺陷物品识别到建立可以对戴口罩与否的人进行分类的系统。在所有这些行业中,图像分类都以一种或另一种方式使用。他们是如何做到的呢?他们使用哪个框架? 你必须已阅读很多有关不同深度学习框架(包括TensorFlow,PyTorch,Keras等)之间差异的信息。TensorFlow和PyTorch无疑是业内最受欢迎的框架。我相信你会发现无穷的资源来学习这些深度学习框架之间的异同。 这是为你提供的一份资源:每个数据科学家都必须知道的5种惊人的深度学习框架! https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/03/deep-learning-frameworks-comparison 在本文中,我们将了解如何在PyTorch和TensorFlow中建立基本的图像分类模型。我们将从PyTorch和TensorFlow的简要概述开始。然后,我们将使用MNIS...

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