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深挖Jvm垃圾收集

垃圾收集(Garbage Collection,GC),它的任务是解决以下 3 件问题: 哪些内存需要回收? 什么时候回收? 如何回收? 其中第一个问题很好回答,在 Java 中,GC 主要发生在 Java 堆和方法区中,对于后两个问题,我们将在之后的内容中进行讨论,并介绍 HotSpot 的 7 个垃圾收集器。 垃圾收集 (GC) 判断对象的生死 判断对象是否可用的算法 引用计数算法 可达性分析算法(主流) 四种引用类型 宣告对象死亡的两次标记过程 方法区的回收 垃圾收集算法 基础:标记 - 清除算法 解决效率问题:复制算法 解决空间碎片问题:标记 - 整理算法 进化:分代收集算法 HotSpot 中 GC 算法的实现 7 个垃圾收集器 Serial / ParNew 搭配 Serial Old 收集器 Parallel 搭配 Parallel Scavenge 收集器 CMS 收集器 G1 收集器 GC 日志解读 判断对象的生死 什么时候回收对象?当然是这个对象再也不会被用到的时候回收。所以要想解决 “什么时候回收?” 这个问题,我们要先能判断一个对象什么时候什么时候真正的 “死”...

【AI实战】手把手教你文字识别(识别篇:LSTM+CTC, CRNN, chineseocr方法)

文字识别是AI的一个重要应用场景,文字识别过程一般由图像输入、预处理、文本检测、文本识别、结果输出等环节组成。 其中,文本检测、文本识别是最核心的环节。文本检测方面,在前面的文章中已介绍过了多种基于深度学习的方法,可针对各种场景实现对文字的检测,详见以下文章: 【AI实战】手把手教你文字识别(检测篇:MSER、CTPN、SegLink、EAST等方法) 【AI实战】手把手教你文字识别(检测篇:AdvancedEAST、PixelLink方法) 而本文主要就是介绍在“文本识别”方面的实战方法,只要掌握了这些方法,那么跟前面介绍的文本检测方法结合起来,就可以轻松应对各种文字识别的任务了。话不多说,马上来学习“文本识别”的方法。 文字识别可根据待识别的文字特点采用不同的识别方法,一般分为定长文字、不定长文字两大类别。 定长文字(例如验证码),由于字符数量固定,采用的网络结构相对简单,识别也比较容易; 不定长文字(例如印刷文字、广告牌文字等),由于字符数量是不固定的,因此需要采用比较复杂的网络结构和后处理环节,识别也具有一定的难度。 下面按照定长文字、不定长文字分别介绍识别方法。 一、定...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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