首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    深入理解java虚拟机学习笔记(二)-jvm垃圾收集器和内存分配策略

    对于大多数语言中判断对象是否存活会采用引用计数法:给对象添加一个引用计数器,当有一个地方引用时,计数器就加1,当引用失效时,计数器就减1。任何时刻只要计数器为0则回收。但是这种算法无法解决对象之间互相循环引用的问题。如A引用B,而B又引用A,计数器永远不为0,这两个对象再也无任何引用。这样GC不能回收这两个对象。 因此,在JAVA中,采用了可达性分析算法来解决这个问题,判断对象是否存活。 可达性分析算法:通过GCRoots的对象作为起点,从这些节点向下搜索,搜索走过的路径称之为引用链(Reference Chain),当一个对象到达GCRoots没有任何链相连,则证明此对象不可用,可以被GC回收。

    02

    Java虚拟机基本结构的简单记忆 顶

    Java堆:一般是放置实例化的对象的地方,堆分新生代和老年代空间,不断未被回收的对象越老,被放入老年代空间。分配最大堆空间:-Xmx 分配初始堆空间:-Xms,分配新生代空间:-Xmn,新生代的大小一般为整个堆空间的1/3到1/4。新生代一般分为eden和survivor(from,to)区。新生代被GC15(配置参数-XX:MaxTenuringThreshold,默认15)次后仍存活,进入老年代,但也可能提前晋升,由survivor区决定。新生代和老年代都属于JVM的Heap区,另外还有一个持久代Perm区,又叫永久区,是一块线程共享的内存区域,大小决定了系统可以保存多少个类,定义太多的类,会抛出内存溢出错误。分配永久区空间:-XX:PermSize和-XX:MaxPermSize(默认为64M)。

    04

    工服穿戴检测联动门禁开关算法

    工服穿戴检测联动门禁开关算法通过yolov8深度学习框架模型,工服穿戴检测联动门禁开关算法能够准确识别和检测作业人员是否按照规定进行工服着装,只有当人员合规着装时,工服穿戴检测联动门禁开关算法会发送开关量信号给门禁设备,使门禁自动打开。工服穿戴检测联动门禁开关算法YOLO的结构非常简单,就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接,从网络结构上看,与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别,最大的差异是输出层用线性函数做激活函数,因为需要预测bounding box的位置(数值型),而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说,工服穿戴检测联动门禁开关算法的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。根据YOLO的设计,输入图像被划分为 7x7 的网格(grid),输出张量中的 7x7 就对应着输入图像的 7x7 网格。或者我们把工服穿戴检测联动门禁开关算法 7x7x30 的张量看作 7x7=49个30维的向量,也就是输入图像中的每个网格对应输出一个30维的向量。如下图所示,比如输入图像左上角的网格对应到输出张量中左上角的向量。

    03

    工地安全帽识别闸机联动开关

    工地安全帽识别闸机联动开关算法通过yolov7系列网络模型深度学习算法,工地安全帽识别闸机联动开关算法工地安全帽识别闸机联动开关算法对施工人员的人脸、安全帽和反光衣进行识别,判断是否符合安全要求。只有当人脸识别成功且安全帽、反光衣齐全时,闸机才会打开允许施工人员进入。工地安全帽识别闸机联动开关算法目标检测架构分为两种,一种是two-stage,一种是one-stage,区别就在于 two-stage 有region proposal过程,类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别,而one-stage直接从图片生成位置和类别。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片,就能输出结果。

    01

    安全帽穿戴检测人脸闸机联动开关

    安全帽穿戴检测人脸闸机联动开关算法通过yolov8网络深度学习算法模型,安全帽穿戴检测人脸闸机联动开关算法对进入工地施工区域人员是否穿戴安全帽进行精准监测和身份识别,只有在满足这两个条件的情况下,闸机才会打开,允许其进入工地施工区。安全帽穿戴检测人脸闸机联动开关算法YOLO模型的增强设置是指应用于训练数据的各种变换和修改,以增加数据集的多样性和大小。这些设置会影响模型的性能、速度和精度。一些常见的YOLO增强设置包括应用的转换类型和强度(例如随机翻转、旋转、裁剪、颜色变化),应用每个转换的概率,以及是否存在其他功能,如掩码或每个框多个标签。其他可能影响数据扩充过程的因素包括原始数据集的大小和组成,以及模型正在用于的特定任务。重要的是要仔细调整和实验这些设置,以确保增强后的数据集具有足够的多样性和代表性,以训练高性能的模型。

    04
    领券