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热点推荐:为什么JVM需要GC

社区内有人发起了一个讨论,关于JVM是否一定需要GC?他们认为应用程序的回收目标是构建一个仅用来处理内存分配,而不执行任何真正的内存回收操作的 GC。即仅当可用的 Java 堆耗尽的时候,才进行顺序的 JVM 停顿操作。 首先需要理解为什么需要GC。随着应用程序所应对的业务越来越庞大、复杂,用户越来越多,没有GC就不能保证应用程序正常进行。而经常造成STW的GC又跟不上实际的需求,所以才会不断地尝试对GC进行优化。 社区的需求是尽量减少对应用程序的正常执行干扰,这也是业界目标。Oracle在JDK7时发布G1 GC的目的是为了减少应用程序停顿发生的可能性,让我们通过本文来了解G1 GC所做的工作。 JVM发展历史简介 还记得机器猫吗?他和康夫有一张书桌,书桌的抽屉其实是一个时空穿梭通道,让我们操作机器猫的时空机器,回到1998年。那年的12月8日,第二代Java平台的企业版J2EE正式对外发布。为了配合企业级应用落地,1999年4月27日,Java程序的舞台—Java HotSpot Virtual Machine(以下简称HotSpot )正式对外发布,并从这之后发布的JDK1.3版...

TensorFlow 与 Apache Spark 结合:雅虎开源“TensorFlowOnSpark”

雅虎昨日宣布开源 TensorFlowOnSpark。 它使得深度学习框架 TensorFlow 能与 Apache Spark 中的数据集兼容。对于使用 Spark 来处理不同类型数据的机构和开发者来说,这无疑是一个好消息。TensorFlowOnSpark 的开源代码,已基于 Apache 2.0 协议在 GitHub 上发布。 众所周知,深度学习有海量数据需求。雷锋网了解到,许多业内公司利用 Spark 对超大规模的数据集进行管理。让深度学习框架直接、方便地获取这部分数据,将为 ML 开发提供极大助力。 雅虎在官方博客中宣布了这一消息,并解释了此前雅虎 Big ML 开发团队遇到的问题: “现有的深度学习框架,往往需要设立单独的深度学习数据组。这强迫我们为同一个机器学习流水线创建多个程序。维护多个独立的数据组,要求我们在它们之间传输

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