同时，根据容器CPU限制调整JVM的GC线程数和编译器线程数，避免资源竞争。在资源调度方面，通过HPA和VPA自动调整Pod资源和副本数，同时合理设置资源请求和限制以避免资源碎片化。传统单体应用在资源分配和性能调优方面相对集中，而微服务架构的分布式特性引入了网络延迟、服务发现、链路追踪等新的性能影响因素。Java应用虽然具备强大的生态系统和成熟的并发模型，但其内存管理和JVM特性在容器化部署时需要

从智能手机上的人像美颜、夜景增强，到医疗领域的病灶自动识别，再到安防系统的人脸比对与车辆追踪，这些应用背后都离不开智能图像处理技术的支持。从AlexNet到ResNet、Transformer等模型的演进，使得模型对图像的理解能力呈指数级增长，能够处理更复杂、更细微的视觉模式。这些技术不仅能够对图像进行修复、超分辨率重建等增强处理，更能从无到有地生成逼真的图像，或将一幅图像的艺术风格迁移到另一幅图