目录 查看某个JVM进程堆内存信息微调JVM启动参数查看JVM的一些默认参数 参考廖雪峰老师的这篇 JVM调优的正确姿势： https://www.liaoxuefeng.com/article/1336345083510818 查看某个JVM进程堆内存信息 # 查询端口号 netstat -ano|findstr 8081 TCP 0.0.0.0:8081
首先使用 jps命令 查看配置了jvm的服务 然后 jstat -gc 71614 5000 jstat -gc 进程号 刷新时间 来进行查看 S0C：年轻代中第一个survivor（幸存区）的容量 （字节） S1C：年轻代中第二个survivor（幸存区）的容量 (字节) S0U ：年轻代中第一个survivor（幸存区）目前已使用空间 (字节) S1U ：年轻代中第二
2020年2月YOLO之父Joseph Redmon宣布退出计算机视觉研究领域， 2020 年 4 月 23 日YOLOv4 发布， 2020 年 6 月 10 日YOLOv5发布。 YOLOv5源代码：https://github.com/ultralytics/yolov5 他们公布的结果表明，YOLOv5 的表现要优于谷歌开源的目标检测框架 EfficientDet，尽管 YOLOv5 的开
<?php highlight_file(__FILE__); class emmm { public static function checkFile(&$page) { $whitelist = ["source"=>"source.php","hint"=>"hint.php"]; if (
1、FreeModbus的源码下载地址，Modbus协议的文档 下载地址：https://sourceforge.net/projects/freemodbus.berlios/。 FreeMdbus的V1.6版本源码和调试工具，以及中文版的Modbus协议文档在下面百度云连接里。 链接：https://pan.baidu.com/s/1W6iQsXbmZb8QY3khkLGwFQ 提取码：h217 FreeMod
一、方法一 打印虚拟机所有参数 [root@localhost ~]# java -XX:+PrintCommandLineFlags -version -XX:InitialHeapSize=263475648 -XX:MaxHeapSize=4215610368 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseParallelGC openjdk
转自 https://www.cnblogs.com/shoshana-kong/p/11136919.html 前言：在mysql中有一个默认的数据表information_schema，information_schema这张数据表保存了MySQL服务器所有数据库的信息。如数据库名，数据库的表，表栏的数据类型与访问权限等。再简单点，这台MySQL服务器上，到底有哪些数据
1：题目 2：解题 2.1：查看源码 按F12发现提示：<!--source.php--> 2.2：尝试打开source.php http://f25ece33-0891-47a1-b89a-eefac33b2f4f.node4.buuoj.cn/source.php 得到代码： 2.3：解析代码 2.3.1：代码正文解析 if (! empty($_REQUEST['fil
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## 系列文章分布 - **「作者推荐！」Java技术专题-JVM研究系列（47） 精心准备了一套JVM分析工具的锦囊（上部）** - jps 进程监控工具的使用 - jstat性能监控工具的使用 - jinfo 参数配置监控工具的使用 - jmap内存监控工具的使用 - jstack线程监控工具的使用 - **「作者
一：使用hdparm命令 这是一个是用来获取ATA/IDE硬盘的参数的命令,是由早期Linux IDE驱动的开发和维护人员 Mark Lord开发编写的( hdparm has been written by Mark Lord <mlord@pobox.com>, the primary developer and maintainer of the (E)IDE driver for Linux, with sugge
最近排查一个因文件上传导致内存飙升，被杀死进程的问题，因为这个动作是在大文件上传的时候触发的，而且必先，所以当时第一反应是因文件流忘记关闭导致内存泄露等问题引起，于是把文件上传功能开头到位排查了一遍，没有发现异常，并且导致进程被杀死只发生在测试环境，本地和开发均正常，本地16G
题目 Luogu LOJ Acinwg 思路 代码 #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> #include <vector> #include <cmath> using namespace std; const int N = 100010, M = 50010; int n, m, q, L[N], R[N], ans[N]; struct EDGE { in
前言 本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！ 本专栏目录结构和参考文献请见1000个问题搞定大数据技术体系 正文 RM的内存资源配置， 配置的是资源调度相关 ID配置说明RM1yarn.scheduler.minimu
$str = '{"res":"{\"type\":\"remove\",\"title\":\"10692467199507114（验证码）\",\"packgename\":\"com.android.mms\",\"time\":\"2020-10-21 12:47:53\&qu
先看一下nn.Conv2d()代码: torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros') 输入：（N，C_in，H_in，W_in） 输出：（N，C_out，H_out，W_out） dilation:空洞卷积率，控制卷积膨胀间隔 groups:分组卷积来控制
GPU 性能测试工具 GPU 服务经常有某块显卡故障，有些问题只有在高负载时才会出现，因此需要对其进行压力测试。在网上找到一个比较专业的专门针对 GPU 的性能测试工具，该工具会对机器上的所有 GPU 进行性能测试，并记录其在不同负载时的温度。 工具说明 以下节选自 官方文档 My program
论文原文 基于HSI和局部同态滤波的彩色图像增强算法 项目地址 BlockHomo https://gitee.com/gshang/block-homo 基本思路 在 HSI 颜色空间下，对 I 分量进行处理，裁剪成 相同大小的 n×n 图像块，进行同态滤波，以此实现局部增强，但拼接图像时，在边缘必然会存在颜色突
论文原文 基于HSI和局部同态滤波的彩色图像增强算法 项目地址 BlockHomo https://gitee.com/gshang/block-homo 基本思路 在 HSI 颜色空间下，对 I 分量进行处理，裁剪成 相同大小的 n×n 图像块，进行同态滤波，以此实现局部增强，但拼接图像时，在边缘必然会存在颜色突
copy于https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/p/11089664.html linux获取java进程PID： https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/p/10734752.html 如果命令使用过程中报错,可能解决你问题的方案： https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/p/11089179.html https://www.cnblogs
mb_convert_encoding的用法：http://cn.php.net/manual/zh/function.mb-convert-encoding.php iconv的用法： https://www.php.net/manual/zh/function.iconv.php 例子：GBK转utf8 mb_convert_encoding("别来无恙", "UTF-8", "GBK"); 编码后的 string。 成功时返回编码
jQuery插件 - (mb)MaskedGallery 1.0 (new). 效果觉得不错，但是具体使用可能比较耗费资源吧。。。 用法： <script src="jquery-1.3.js" type="text/javascript"></script> <script src="mbMaskedGallery.js" type="text/javascript"><
运用jvm自带的命令可以方便的在生产监控和打印堆栈的日志信息帮忙我们来定位问题！虽然jvm调优成熟的工具已经有很多：jconsole、大名鼎鼎的VisualVM，IBM的Memory Analyzer等等，但是在生产环境出现问题的时候，一方面工具的使用会有所限制，另一方面喜欢装X的我们，总喜欢在出现问题的时候在终
SUPER MB PRO M6采用原版C6诊断工具的架构理念，可替代原版MB Star C4/C5。它非常耐用且易于携带。无线测试和WIFI信号穿透力强，解除测试时对通讯传输线的依赖，大大减少测试距离的限制。 Super MB Pro6 Wireless Star诊断工具有何优势？支持原装奔驰经销商诊断软件，无需安装电池即可升级
目录概述配置YARN资源模型资源管理器Node ManagerMapReduce的资源使用资源Profiles请求Profles 概述 YARN支持可扩展资源模块，默认YARN会跟着所有node，应用和队列中的内存和cpu，但是资源只能扩展可计数的资源，比如cpu ，内存，但是GPU和软件许可是不行的。 配置 yarn-site.xml 属性 值
