JAVA cpu 100%,怀疑是GC的时候出的问题,求教高手。

Java > Web 开发 [问题点数:40分,结帖人leeking888]
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java gc 短链接_【javaJava8应用young gc时间过长

问题描述求教各位大神,Java 8应用young gc时间过长,平均耗时接近100ms,偶尔能到1.5s使用垃圾收集器parNew + CMS,几乎没有触发过CMS gc使用框架spring + mybatis + dubbo + rocketmqJVM参数:-server -Xmx5g -Xms...

java allocatememory_求教java中的unsafe.allocateMemory 会导致内存申请失败吗

展开全部一:Java内存区域与内存溢出异常在运行e69da5e6ba903231313335323631343130323136353331333337373566Java程序时,Java虚拟机会把管理的内存划分为若干个不同的数据区域。Java虚拟机运行时数据区数据区域图中...

JAVA人力、项目面试常谈问题以及个人开场介绍模板

JAVA 人力面试常谈问题 汇总(98个) 1. 请你自我介绍一下 回答提示:一般人回答这个问题过于平常,只说姓名、年龄、爱好、工作经验,这些在简历上都有,其实,企业最希望知道的是求职者能否胜任工作,包括:最强的...

java bitmap 对象_Android 那些你所不知道的Bitmap对象详解

我们知道Android系统分配给每个应用程序的内存是有限的,Bitmap作为消耗内存大户,我们对Bitmap的管理稍有不当就可能引发OutOfMemoryError,而Bitmap对象在不同的Android版本中存在一些差异,今天就给大家介绍下这些...

Java多线程、线程池以及在spring中的具体实现的一些浅见

Java多线程、线程池以及在spring中的具体实现的一些浅见一、理解多线程及并发问题需要的前置知识★什么是线程,与进程的区别是什么★JVM内存结构JVM内存结构可分为三大块:运行时数据区可分为五部分:上述各部分的...

chm打开秒退_求教hmcl启动器1.12.2非正常退出问题(百度过了,都不行)

】今天hmcl 在任务栏突然点不动了(可能是未响应),然后右键点关闭窗口也不行,我就在任务管理器的软件里把Java结束任务了,然后打开hmcl启动器就出现了这样的情况┳_┳不知道怎么回事,重启电脑后依然是这样,日志...

严选 | Elasticsearch中文社区201901错题本

题记 ...开发最懊悔的事莫过于:自己费尽脑汁、花费了很长时间解决了问题,原来别人在社区或者别的地方早已经给了更优化的方案。 开发最最懊悔的事莫过于:别人已经给了方案,但是我们仍然在黑...

1269道Java技术答疑,阿里技术专家帮你Java技术进阶

云栖社区邀请到6位Java技术专家帮开发者答疑解惑,其中精华的1269道问答已经整理出来,供大家学习! 如有Java相关问题,请向专家提问https://yq.aliyun.com/promotion/755 ,或者在云栖社区Java问答界面提问...

【转】Java命令行运行参数说明大全(偷来的)

原文:http://xinklabi.iteye.com/blog/837435 Java在运行已编译完成的类时,是通过java虚拟机来装载和执行的,java虚拟机通过操作系统命令JAVA_HOME"bin"java –option 来启动,-option为虚拟机参数,JAVA_HOME为...

Hbase使用问题记录

1、java使用HTable创建客服端  最开始的想法是做一个HTable池,对同一张表创建多个HTable: config = new Configuration();  config.set("hbase.zookeeper.quorum", "127.0.0.1"));  config.set("hbase....

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【转】从JVM内存管理的角度谈谈静态方法和静态属性

作者 robbin (http://hibernate.fankai.com JavaEye创始人) 我试着从JVM的内存管理原理的角度来谈一下静态方法和静态属性的问题,不对的地方请指正。 JVM的内存分为两部分:stack和heap: stack(栈)是JVM的...

技术干货:从零开始,教你设计一个百万级的消息推送系统

1、点评 本文主要分享的是如何从零设计开发一个中大型推送系统,因限于篇幅,文中有些键技术只能一笔带过,建议有这方面兴趣的读者可以深入研究相关知识点,从而形成横向知识体系。 本文适合有一定开发、架构经验...

2018 大数据面试

大数据工程师(开发)面试 1.HBase和Hive都是基于Hadoop,为什么Hive查询起来非常慢,但HBase不是? Hive是类SQL引擎,其查询都需要遍历整张表,跑MapReduce自然很慢,但HBase是一种NoSQL的列式数据库,基于Key/...

【精品学习资源】| Elasticsearch中文社区201901错题本

马云演讲中曾经提到:很多时候少听成功专家的话。所有的创业者多花点时间学习别人是怎么失败的,因为成功的原因有千千万万,失败的原因就一两个点。 创业需要关注别人的失败,而开发实战,别人的错误经验、别人的...

有关“为何选择Netty”的11个疑问及解答

Netty 是一个基于 JAVA NIO 类库的异步通信框架,它的架构特点是:异步非阻塞、基于事件驱动、高性能、高可靠性和高可定制性。2.使用 Netty 能够做什么?开发异步、非阻塞的 TCP 网络应用程序;开发异步、非阻塞的 ...

stm32的存储器结构

https://blog.csdn.net/qq_33114231/article/details/78658465 首页 博客 学院 下载 图文课 论坛 APP CSDNCSDN学院 问答 商城 VIP会员 活动 招聘 ITeye GitChat ... 评...

eclipse 不能打开

刚下载解压的eclipse启动不了,下面是双击eclipse.exe后的截图,求教高手 jdk安装路径为:D:\Program Files\Java\jdk1.5.0_08 eclipse版本为:3.42平台的eclipse-jee-ganymede-SR2-win32 eclipse解压路径为:F:\setup\...

Elasticsearch中文社区201901错题本

1、kibana根据历史数据预测未来数据 Elastic 的机器学习功能刚好就能做 ...2、es查询问题。 另外你要注意一下 Lucene 的语法规则: https://lucene.apache.org/core/2_9_4/queryparsersyntax.html a+(D...

浅谈线程池(上):线程池的作用及CLR线程池(转)

2009-07-22 09:01 by Jeffrey Zhao, 7402 visits, 网摘, 收藏, 编辑 线程池是一个重要的概念。不过我发现,关于这个话题的讨论似乎还缺少了点什么。作为资料的补充,以及今后文章所需要的引用,我在这里再完整而又...

kafka监控维度分析

一、监控目标  1.当系统可能或处于亚健康状态时及时提醒,预防故障发生  2.报警提示 a.... CPU Load  Disk IO  Memory  磁盘log.dirs目录下数据文件大小,要有定时清除策略 2.2 JVM监控  主

Activiti 工作流入门到大神

什么是流程、工作流作用、Activiti背景简介、Activiti流程设计器安装、Activity环境搭建、通过HelloWorld掌握 Activiti操作流程的步奏、常见API使用、流程部署管理(发布流程、查看流程定义、删除流程、查看流程附件)、流程实例管理(启动流程、查看任务、认领任务、办理任务、查看流程状态) 什么是流程、工作流作用、Activiti背景简介、Activiti流程设计器安装、Activity环境搭建、通过HelloWorld掌握 Activiti操作流程的步奏、常见API使用、流程部署管理(发布流程、查看流程定义、删除流程、查看流程附件)、流程实例管理(启动流程、查看任务、认领任务、办理任务、查看流程状态) QQ:362969068

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

大唐杯资料+题库(移动通信)

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计算机设计大赛作品开发文档.docx

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

哈工大形式语言与自动机历年试题

哈工大形式语言与自动机历年试题,含答案的哦,仅供参考

OpenGL

课程涵盖了OpenGL开发的方方面面,对开发中经常用到的开发知识点进行讲解,从实战的角度进行编码设计. 第1章-环境建立 第2章-基础图元 第3章-三维世界 第4章-纹理多彩世界 第5章-显存的分配-优化 第6章-场景控制 第7章-光照-真实世界 第8章-模型 第9章-UI制作 第10章-场景编辑器制作 第11章-地形 第12章-脚本引入-lua 教程从最最本的固定管线开始,一节课一个知识点,从实战的角度出发,结合项目开发中经常用到的知识点作深入的讲解,以面向对象的编成方式对知识点进行封装,可以直接引入到项目中使用.通过课程的学习,掌握OpenGL图形编程技巧,并能学以致用.

“互联网+”大学生创新创业大赛项目计划书

填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写; 2.项目名称力求简洁、明确,每个项目限报一名负责人; 3.请逐项认真填写; 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛,每个团队成员不能少于 3人(包括项目负责人在内); 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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