正如标题所说:我记得在某些C编译器(例如GCC)中，我们能够向编译器提示可能的分支预测结果。JVM有这样的功能吗？谢谢! 最佳答案 除非我忘记了一些新注释，否则不会。另一方面，尚不清楚这样的功能会有多有用。请记住，与C/C++等语言不同，源代码级别的“预测”不一定是最佳策略，因为代码在运行时实际上在做什么并不神秘:JVM可以潜在地监视关键行为，并在必要时根据其测量结果重新编译代码段。 关于java-JVM有它的运行时分支预测吗？如果是这样，Java代码中是否有提示分支结果的方法？，我们在
我注意到SpringBoot应用程序不遵守通过Xmx选项设置的内存量。例如:java-Xss64m-Xmx64m-jartest.jar我还在控制台上打印了应用程序在启动时实际使用的内存量，并显示:最大内存:61MlongmaxBytes=Runtime.getRuntime().maxMemory();System.out.println("Maxmemory:"+maxBytes/1024/1024+"M");在访问任何网页之前打开Windows进程时，它显示+-105M，那么Java怎么说61M呢？访问任何网页后，它从+-125M变为+-135M。为什么会有这样的增长？它应该给出
词法分析器DFA导致“代码太大”错误我正在尝试使用ANTLR3解析Java服务器页面。Java对单个方法的字节码有64k的限制，我在编译ANTLR生成的Java源代码时一直遇到“codetoolarge”的错误。在某些情况下，我已经能够通过破坏我的词法分析器来修复它。例如，JSP使用XML“名称”标记，它可以包含多种字符。我决定在我的“名称”token中只接受ASCII字符，这极大地简化了一些测试，词法分析器允许它编译。然而，我已经到了无法再偷工减料的地步，但DFA仍然太复杂。我该怎么办？是否存在导致复杂DFA的常见错误？有没有办法抑制DFA的生成，也许是依靠语义谓词或固定前瞻来帮助预
我有一个服务器程序可以轮询数据库以获取新请求，我希望每隔1分钟进行一次轮询，所以我在程序中设置了一个Thread.sleep()while循环。问题是每当这个程序应该“hibernate”时，CPU消耗就会急剧上升(即大约25-30%)。矛盾的是，当程序不处于hibernate状态，忙于处理请求时，CPU消耗下降到0.4%。我在网上阅读并发现与thread.sleep相关的性能下降，但我找不到任何可行的替代方案(Thread.wait需要通知对象，我觉得这在我的场景中是无用的)主循环(当没有新请求时)不做任何事情，这是当CPU消耗为25%时正在做的所有事情的框架->投票->没有新记录？
我参与了一个项目，除其他外，该项目必须控制各种实验室仪器(机器人、阅读器等...)大多数这些仪器都是通过基于DCOM的驱动程序、串行端口或通过启动具有各种参数的专有程序来控制的。这些程序或驱动程序中的一些包含模拟模式，一些则不包含。显然，我的开发计算机无法连接到所有仪器，虽然我可以为驱动程序包含模拟模式的仪器启动虚拟机，但如果没有实际仪器，有些东西无法测试。现在，我自己的代码主要不是关于仪器上的实际操作，而是关于开始操作，确保一切正常，并在它们之间进行同步。它是用Java编写的，使用各种库与仪器及其驱动程序进行交互。我想为各种仪器控制模块编写单元测试。然而，因为仪器可能会以多种方式失败
我有一些用R语言开发的分类模型，具有glm、rpart等函数。从Java调用这些模型的计算效率最高的方法是什么？我看过JRI，但看起来有很多基于文本的R调用。有没有办法以低开销从Java使用这些模型？ 最佳答案 JPMML现在有一个功能测试模块，专门处理使用R/Rattle开发的评分PMML模型:https://github.com/jpmml/jpmml/tree/master/pmml-rattleJPMML应该能够毫无问题地对决策树(即rpart()函数)和神经网络(即nnet()函数)进行评分。即将支持广义回归模型(即glm
ImageMagick的“转换”命令行工具允许您在执行操作时指定内存使用限制。我想找到一个提供相同选项的Java图像大小调整库。我的应用程序有时会得到非常大的JPEG，需要将它们缩减到合理的大小。例如，一个11600x5152的图像将消耗大约227MB的内存，只是解压缩它；调整大小的过程最终会使用比这更多的东西。在Java中，有没有一种方法可以将非常大的图像调整到合理的大小，而无需在内存中解压缩整个图像？ 最佳答案 我认为这个主题已经在某种程度上进行了讨论:Whatisthebestjavaimageprocessinglibrar
我一直在分析我的应用程序的x64版本，因为内存使用率高得离谱，所有这些似乎都来自JavaFXMediaPlayer，我正确地释放了监听器和事件处理程序。这是一个鲜明的对比。开始时的x32版本现在开始时是x64版本x32版本保持在256mb以下，而x64将超过演出；这是两人都在播放他们的播放列表的时候。所有的代码都是一样的。JDK:jdk1.8.0_20JRE:jre1.8.0_20两者的VM参数-XX:MinHeapFreeRatio=40-XX:MaxHeapFreeRatio=70-Xms3670k-Xmx256m-Dsun.java2d.noddraw=true-XX:+UseP
我计划使用LibSVM来预测网络应用程序中的用户真实性。(1)收集有关特定用户行为的数据(例如登录时间、IP地址、国家等)(2)使用CollectedData训练一个SVM(3)使用实时数据比较并生成真实性级别的输出有人能告诉我如何使用LibSVM做这样的事情吗？Weka可以帮助解决这些类型的问题吗？ 最佳答案 您提到的三个步骤是解决方案的概要。更详细一些:确保您获得大量标记数据，即带有真实/非真实注释的行为日志。(如果没有标记数据，您将进入相当先进的半监督学习领域，或者必须考虑其他解决方案。)根据您认为可以很好地预测真实性的数据设
本篇介绍时间序列的定义、任务、构成以及预测方法，主要是基本概念的介绍和理解。时间序列定义时间序列，通俗的字面含义为一系列历史时间的序列集合。比如2013年到2022年我国全国总人口数依次记录下来，就构成了一个序列长度为10的时间序列。专业领域里，时间序列定义为一个随机过程，是按时间顺序排列的一组随机变量的序列集，记为。并用或者表示该随机序列的N有序观测值。这里有两个概念，随机变量和观测值。随机变量：用大写字母表示，我们认为每个时间点的变量都符合一定的分布特性，变量值从分布中随机得到。观测值：用小写字母表示，是随机变量的实现，也就是我们现实世界看到的数值。结合上图理解随机变量和观测值的关系。我们
