IDEA 实用插件总结
IDEA Plugin 备份
@Date 2017.05.24
key promoter
- 在操作IDEA功能时会提示对应的快捷键
maven helper
- 分析maven依赖
lombok
- 支持编译logbok注解
FindBugs
- 扫描工程发现代码明显错误告警问题
Alibaba Java Coding Guidelines
- 阿里巴巴代码规范
Grep Console
- IDEA 控制台日志输出,颜色区分
GsonFormat
- Json格式化
Rainbow Brackets
- 代码区块, 不同颜色区分
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JVM堆外内存分析
JVM堆外内存分析 @Date 2017.07.20 事件回顾 在对应用进行压测的时候,观察物理内存占用以及JVM堆中对象情况,发现物理内存占用很大,堆中对象却很少.怀疑是堆外内存占用问题. 工具介绍(gperftools) 下载工具libunwind-1.0.tar.gz和gperftools-2.5.tar.gz并进行编译安装(具体可以查找教程) 在安装之后并配置好gperf路径 在JVM启动应用之前,执行以下命令 export LD_PRELOAD=/usr/local/lib/libtcmalloc.so export HEAPPROFILE=/home/admin/logs/pro 会在HEAPPROFILE指定的目录中生成.heap文件 使用以下命令可以查看堆外内存文件的构成(支持导出gif或者pdf) pprof --text /opt/taobao/install/ajdk-8.2.3-b46/bin/java pro_149025.0001.heap pprof --pdf /opt/taobao/install/ajdk-8.2.3-b46/bin/java pro...
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Keras文本分类实战（上）
很多时候，人们在网上晒各种东西、抒发情感。个体的情感分析可能没有多大用处，但对大多数人的情感进行分析，就能得到比较有趣的结果。想象一下，当一个热点新闻事件出现后，你可以通过分析大多数人的留言感知舆情，了解网络平台中人们的心情。本教程将会教你如何在社交平台上执行类似的分析操作。 用机器学习从文本中读取情绪称为情感分析（sentiment analysis），它是文本分类中突出的用例之一，属于自然语言处理（NLP）非常活跃的研究领域。其它应用比如，检测垃圾邮件、自动标记客户查询以及将文本分类为已定义的主题等。那么，如何做到这一点呢？ 选择数据集 在开始之前，首先看看手上有什么数据。本文数据集来自UCI机器学习库中下载的Sentiment Labeled Sentences Data Set数据集。此
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