Linux内核有个机制叫OOM killer（Out-Of-Memory killer），该机制会监控那些占用内存过大，尤其是瞬间很快消耗大量内存的进程，为了防止内存耗尽,内核会把该进程杀掉，监控是正常的...防止重要的系统进程触发(OOM)机制而被杀死：可以设置参数/proc/PID/oom_adj为-17，临时关闭linux内核的OOM机制。...保护某个进程不被内核杀掉可以这样操作： echo -17 > /proc/$PID（进程的PID）/oom_adj 或者通过修改内核参数禁止OOM机制 sysctl -w vm.panic_on_oom...=1 vm.panic_on_oom = 1 //1表示关闭，默认为0表示开启OOM sysctl -p End
OOM分析 oom_killer（out of memory killer）是Linux内核的一种内存管理机制，在系统可用内存较少的情况下，内核为保证系统还能够继续运行下去，会选择杀掉一些进程释放掉一些内存...函数解析： oom_killer的处理主要集中在mm/oom_kill.c。...check_panic_on_oom检查系统管理员的态度，看oom时是进行oom killer还是直接panic掉，如果进行oom killer，则进入下一步； 如果系统管理员规定，谁引起oom，杀掉谁...oom_score_adj，因此系统管理时建议设置/proc//oom_score_adj，内核依然保持oom_adj设置以兼容旧版本，系统中对oom_score_adj或oom_adj中任一个进行设置...= (oom_adj*1000)/17 oom_adj=(oom_score_adj*17)/1000 当设置oom_adj=-16时，oom_score_adj自动调整为-941 当设置oom_score_adj
基本概念 Linux 内核有个机制叫OOM killer（Out-Of-Memory killer），该机制会监控那些占用内存过大，尤其是瞬间很快消耗大量内存的进程，为了防止内存耗尽而内核会把该进程杀掉...oom killer机制分析 oom killer是计算出选择哪个进程kill呢？.../proc/[pid]/oom_score，当前该pid进程的被kill的分数，越高的分数意味着越可能被kill，这个数值是根据oom_adj运算后的结果，是oom_killer的主要参考。...sysctl 下有2个可配置选项： vm.panic_on_oom = 0 #内存不够时内核是否直接panic vm.oom_kill_allocating_task = 1 #oom-killer是否选择当前正在申请内存的进程进行...killer选中的概率，禁止或者给oom_adj最小或偏小的值，也可以通过sysctl调节oom killer行为 如何查看OOM日志 grep "Out of memory" /var/log/messages
Linux开发一般会遇到“/proc/sys/vm/overcommit_memory”，即文件/etc/sysctl.conf中的vm.overcommit_memory，Overcommit的意思如同其字面意思...overcommit_memory有三种取值（注：overcommit_memory并不控制OOM，是否开启OOM由panic_on_oom控制）： overcommit_memory取值 含义 0...系统是否行使OOM，由/proc/sys/vm/panic_on_oom的值决定，当/proc/sys/vm/panic_on_oom取值为1时表示关闭OOM，取值0时表示启用OOM。...如果将/proc/sys/vm/oom_kill_allocating_task的值设置为1，则OOM时直接KILL当前正在申请内存的进程，否则OOM根据进程的oom_adj和oom_score来决定。...oom_adj表示进程被OOM KILLER杀死的权重，取值“17~15”，值越大被KILL的概率越高，当进程的oom_adj值为-17时，表示永远不会被OOM KILLER选中。
当系统内存不足时，Linux内核会触发OOM来选择一些进程kill掉，以便能回收一些内存，尽量继续保持系统继续运行。...具体选择哪个进程杀掉，这有一套算分的策略，参考因子是进程占用的内存数，进程页表占用的内存数等，oom_score_adj的值越小，进程得分越少，也就越难被杀掉，oom_score_adj的取值为[-1000,1000...= -1UL) {//kill 掉被选中得分最高的进程 oom_kill_process(p, gfp_mask, order, points, totalpages,...break; }; //计算进程oom score adj分值 points = oom_badness...+ (oom_score_adj * (total_pages/1000) ) //若point为负值，则此处返回1 points = points > 0 ?
原文：http://blog.csdn.net/guomsh/article/details/6536915 Linux有一个特性：OOM Killer，一个保护机制，用于避免在内存不足的时候不至于出现严重问题...在32位CPU下寻址范围是有限的，Linux内核定义了下面三个区域： # DMA: 0x00000000 - 0x00999999 (0 - 16 MB) # LowMem: 0x01000000...查看当前的oom-killer的状态：cat /proc/sys/vm/oom-kill 关闭/打开oom-killer： echo "0" > /proc/sys/vm/oom-kill...echo -17 > /proc/[pid]/oom_adj /proc/[pid]/oom_adj中oom_adj的取值范围是-17~15，当该值为-17时，系统将不会杀死指定pid的进程...p=430 http://www.dbanotes.net/database/linux_outofmemory_oom_killer.html http://www.sealinger.com/archives
本文将聚焦于 Linux 内存结构、内存分析以及 OOM killer 等 3 个方面以及笔者多年的实践经验总结进行“吹牛逼”，当然，若吹的不好，欢迎大家扔砖、鸡蛋。...OOM，全称为 “Out Of Memory”，即 内存溢出。OOM Killer 是 Linux 自我保护的方式，防止内存不足时出现严重问题。...通常，系统内核检测到系统内存不足时，筛选并终止某个进程的过程可以参考内核源代码：linux/mm/oom_kill.c，当系统内存不足的时候，out_of_memory()被触发，然后调用 select_bad_process...Linux 操作系统选择”bad”进程是通过调用 oom_badness()，挑选的算法和想法都很简单很朴实：最 bad 的那个进程就是那个最占用内存的进程。...综上所述，本篇文章主要通过基于对 Linux 内存结构、分析及 OOM Killer 3个核心维度，从主动及被动场景等 2 方面对 Linux 操作系统内存的剖析，以探讨在实际的业务场景中，内存表现的相关活动及经验认知
你知道的，Linux里面有许多邪恶的怪物（也叫作守护进程）。这些守护进程是由几个内核作业所看管的，其中的一个犹为恶毒。...所有的现代Linux内核中都会有一个内存不足终结者（Out of memory Killer, OOM Killer）的内建机制，在内存过低的情况下，它会杀掉你的进程。...理解”Out of memory killer“ 默认情况下，Linux内核会允许进程请求的内存超出实际可用内存的大小。...你可以在Linux下编译并运行下面这个代码片段（我是在最新的稳定版Ubuntu上运行的）。...还有别的一些方法比如OOM killer的调优，或者将负载水平分布到数个小的实例上，又或者减少应用程序的内存占用量。
和-XX:HeapDumpPath参数分别用于指定发生OOM是否要导出堆以及导出堆的文件路径 该命令一执行，立即就会发生OOM，并打印如下的日志： fenglibin@fenglibin-HP:~/eclipse_neon_workspace.../oom.out HeapMemUseTest java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space Dumping heap to ./oom.out ......文件已经生成了，该文件就是应用在发生OOM异常时自动导出的堆文件。...那我们此时需要对该文件进行分析，因为其中记录了是什么对象导出了应用程OOM的发生。...分析OOM的工具推荐使用MAT，在配置好Java环境的电脑中，直接打开即可，不需要安装，然后通过MAT打开已经生成的OOM文件oom.out，出现如下提示，选择“Leak Suspects Report
目标 使用固定阈值、自适应阈值和Otsu阈值法"二值化"图像 OpenCV函数：cv2.threshold(), cv2.adaptiveThreshold() 教程 固定阈值分割 固定阈值分割很直接，...一句话说就是像素点值大于阈值变成一类值，小于阈值变成另一类值。...自适应阈值 看得出来固定阈值是在整幅图片上应用一个阈值进行分割，_它并不适用于明暗分布不均的图片_。...cv2.adaptiveThreshold()自适应阈值会每次取图片的一小部分计算阈值，这样图片不同区域的阈值就不尽相同。...Otsu阈值 在前面固定阈值中，我们是随便选了一个阈值如127，那如何知道我们选的这个阈值效果好不好呢？答案是：不断尝试，所以这种方法在很多文献中都被称为经验阈值。
具体的公式推导参见冈萨雷斯 《数字图像处理》 Otsu方法又称最大类间方差法，通过把像素分配为两类或多类，计算类间方差，当方差达到最大值时，类分割线（即灰度值）就作为图像分割阈值。...Otsu还有一个重要的性质，即它完全基于对图像直方图进行计算，这也使他成为最常用的阈值处理算法之一。...代码如下； //返回阈值的大津阈值法 double Otsu_threshold(const cv::Mat& InputImage) { cv::Mat SrcImage = InputImage.clone...} double max_Sigma_k = 0.0; std::vectormaxval_Ts; double Threshold_T = 0; //最终输出的阈值...max_Sigma_k - sigma_ks[i]) < 1e-8) maxval_Ts.push_back(i); } //如果极大值点不唯一，那么取对应各个极大值的各个k的平均值来得到最终阈值
import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img_path = '...
MaterialDesignPaper}" FontFamily="Microsoft YaHei Light" Name="RootWindow" Title="Halcon全局阈值分割
今天在GPU上运行卷积神经网络手写数字，报了如下错误Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[10000,32,28,28]
Linux系统内存管理中存在着一个称之为OOM killer（Out-Of-Memory killer）的机制，该机制主要用于内存监控，监控进程的内存使用量，当系统的内存耗尽时，其将根据算法选择性地kill...基于上面的多种尝试内存分配仍然失败的情况，将会调用__alloc_pages_may_oom()触发OOM killer机制。...()检查是否报linux内核panic；继而判断sysctl_oom_kill_allocating_task变量及进程检查，如果符合条件判断，则将当前分配的内存kill掉；否则最后，将通过select_bad_process...顺便研究一下oom_badness()的实现: 【file:/ mm/oom_kill.c】 /** * oom_badness - heuristic function to determine which...points : 1; } 计算进程分值的函数中，首先排除了不可OOM kill的进程以及oom_score_adj值为OOM_SCORE_ADJ_MIN（即-1000）的进程，其中oom_score_adj
%自动阈值法：Otsu法 用MATLAB实现Otsu算法： clc;clear;close; I=imread('e:\role0%自动阈值法：Otsu法 用MATLAB实现Otsu算法： clc...原始图像') grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 level=graythresh(I); %确定灰度阈值...BW=im2bw(I,level); subplot(1,2,2),imshow(BW); title('Otsu 法阈值分割图像') grid on; %显示网格线...原始图像') grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 level=graythresh(I); %确定灰度阈值...BW=im2bw(I,level); subplot(1,2,2),imshow(BW); title('Otsu 法阈值分割图像') grid on; %显示网格线
该图中的蓝色水平线代表着详细的一个阈值。 阈值类型1：二进制阈值化 该阈值化类型例如以下式所看到的: 解释：在运用该阈值类型的时候。先要选定一个特定的阈值量。比方：125。...阈值类型2：反二进制阈值化 该阈值类型例如以下式所看到的： 解释：该阈值化与二进制阈值化相似，先选定一个特定的灰度值作为阈值，只是最后的设定值相反。 （在8位灰度图中，比如大于阈值的设定为0。...阈值类型3：截断阈值化 该阈值化类型例如以下式所看到的： 解释：相同首先须要选定一个阈值，图像中大于该阈值的像素点被设定为该阈值，小于该阈值的保持不变。...阈值类型4：阈值化为0 该阈值类型例如以下式所看到的： 解释：先选定一个阈值，然后对图像做例如以下处理：1 像素点的灰度值大于该阈值的不进行不论什么改变；2 像素点的灰度值小于该阈值的，其灰度值所有变为...阈值类型5：反阈值化为0 该阈值类型例如以下式所看到的： 解释：原理类似于0阈值，可是在对图像做处理的时候相反，即：像素点的灰度值小于该阈值的不进行不论什么改变，而大于该阈值的部分。
，也可以分为局部性质的阈值，可以是单阈值的也可以是多阈值的 一、简单阈值–cv2.threshhold() 像素值高于阈值时，我们给这个像素 赋予一个新值(可能是白色)，否则我们给它赋予另外一种颜色(也许是黑色....THRESH_BINARY)[1] # 二值化阈值处理 四个参数，第一个原图像，即灰度图； 第二个进行分类的阈值， 第三个是高于（低于）阈值时赋予的新值， 第四个是一个方法选择参数，常用的有...可以看到这里把阈值设置成了127（中灰色），对于BINARY方法， 当图像中的灰度值大于127的重置像素值为255 二、自适应阈值 自适应阈值可以看成一种局部性的阈值，通过规定一个区域大小，比较这个点与区域大小里面像素点的平均值...这时要把阈值设为 0。然后算法会找到最 优阈值，这个最优阈值就是返回值 retVal。...设定一阈值，把直方图强度大于阈值的像素分成一组，把小于阈值的像素分成另外一组； 3. 分别计算两组内的偏移数，并把偏移数相加； 4.
前文，我们分析了gp_vmem_protect_limit参数的意义，仅统计gp_malloc中申请的，它并没有统计共享内存的部分，所以仍旧有操作系统OOM的风险，详情：GPDB中gp_vmem_protect_limit
序 本文主要研究下Flux的OOM产生的场景 FluxSink.OverflowStrategy reactor-core-3.1.3.RELEASE-sources.jar!...buffering and may lead to {@link OutOfMemoryError}. */ BUFFER } 可以看到BUFFER采用的是无界队列，可能产生OOM...FluxSink.OverflowStrategy.BUFFER) .publishOn(Schedulers.elastic(),Integer.MAX_VALUE); //NOTE 测试OOM...PrintGCDetails -Xloggc:/tmp/gc.log 注意这里使用了publishOn，另外prefetch参数设置为Integer.MAX_VALUE(默认为256)，就是为了复现无界队列造成的OOM...的类库已经尽可能小心地避免这个问题，普通场景的api调用貌似没问题，自己个性化参数的时候要额外注意，本实例就是使用publishOn时特意指定prefetch为Integer.MAX_VALUE，才造成OOM
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