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堆Heap是内存中动态分配对象存在的地方。如果使用new一个对象,它就被分配在堆内存上。这是相对于Stack,如果你有一个局部变量则它是位于Stack栈内存空间。一般情况下,Java中分配的非空对象都是由Java虚拟机的垃圾收集器管理的,也称为堆内内存(on-heap memory)。虚拟机会定期对垃圾内存进行回收,在某些特定的时间点,它会进行一次彻底的回收(full gc)。彻底回收
基础Spark的shell作为一个强大的交互式数据分析工具,提供了一个简单的方式学习API。它可以使用Scala(在Java虚拟机上运行现有的Java库的一个很好方式)或Python。在Spark目录里使用下面的方式开始运行:./bin/spark-shellSpark最主要的抽象是叫Resilient Distributed Dataset(RDD)的弹性分布式集合。RDDs可以使用Ha
一、JVM内存模型内存空间(Runtime Data Area)中可以按照是否线程共享分为两块,线程共享的是方法区(Method Area)和堆(Heap),线程独享的是Java虚拟机栈(Java Stack),本地方法栈(Native Method Stack)和PC寄存器(Program Counter Register)。具体参见下图:1.虚拟机栈:每个线程有一个私有的栈
转载地址 在Python里面有一个模块collections,解释是数据类型容器模块。这里面有一个collections.defaultdict()经常被用到。主要说说这个东西。综述: 这里的defaultdict(function_factory)构建的是一个类似dictionary的对象,其中keys的值,自行确定赋值,但是values的类型,是function_factory的类实例,而
深度神经网络已经在语音识别、图像识别等领域取得前所未有的成功。这一篇,讲一讲经典的卷积神经网络。我不打算详细描述卷积神经网络的生物学运行机理,因为网络上有太多的教程可以参考。这里,主要描述其数学上的计算过程,也就是如何自己编程去实现的问题。一、概述回想一下BP神经网络。BP网络每一层节点是一个线性的一维排列状态,层与层的网络节点之间是全连接的。这样设想一下,如果BP网络中层与层之间的节点连
在经典的模式识别中,一般是事先提取特征。提取诸多特征后,要对特征进行相关性分析,找到最能代表字符的特征,去掉对分类无关和自相关的特征。然而,这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识,提取到的特征的不同对分类性能影响很大,甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时,图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。那么,如何把特征提取这一过程作为一个自适应、自学习的过程,通过机器学习找到分类性能最优的特征
微信红包业务量级的高速发展,对后台系统架构的可用性要求越来越高。在保障微信红包业务体验的前提下,红包后台系统进行了一系列高可用方面的优化设计。本次演讲介绍了微信红包后台系统的高可用实践经验,主要包括后台的set化设计、异步化设计、订单异地存储设计、存储层容灾设计与平行扩缩容等。听众可以了解到微信红包后台架构的设计细节,共同探讨高可用设计实践上遇到的问题与解决方案。微信红包介绍微信红