摘要：本篇将介绍NMT追踪区域的部分内存类型——Javaheap、Class、Thread、Code以及GC。本文分享自华为云社区《NativeMemoryTracking详解（2）:追踪区域分析(一)》，作者：毕昇小助手。本篇将介绍NMT追踪区域的部分内存类型——Javaheap、Class、Thread、Code以及GC。追踪区域内存类型在上文中我们打印了NMT的相关报告，但想必大家初次看到报告的时候对其追踪的各个区域往往都是一头雾水，下面就让我们来简单认识下各个区域。查看JVM中所设定的内存类型：#hotspot/src/share/vm/memory/allocation.hpp/**
摘要：本篇将介绍NMT追踪区域的部分内存类型——Javaheap、Class、Thread、Code以及GC。本文分享自华为云社区《NativeMemoryTracking详解（2）:追踪区域分析(一)》，作者：毕昇小助手。本篇将介绍NMT追踪区域的部分内存类型——Javaheap、Class、Thread、Code以及GC。追踪区域内存类型在上文中我们打印了NMT的相关报告，但想必大家初次看到报告的时候对其追踪的各个区域往往都是一头雾水，下面就让我们来简单认识下各个区域。查看JVM中所设定的内存类型：#hotspot/src/share/vm/memory/allocation.hpp/**
博客主页：https://tomcat.blog.csdn.net博主昵称：农民工老王主要领域：Java、Linux、K8S期待大家的关注💖点赞👍收藏⭐留言💬目录故障详情分析原因解决故障故障详情最近，在工作中遇到一个问题：某位同事在我维护的k8s集群中部署deployment时一直遇到如下报错：0/4nodesareavailable:1node(s)hadtaint{node-role.kubernetes.io/master:true},thatthepoddidn'ttolerate,3Insufficientmemory.如图所示:看到这个内存不足的报错后，我就在rancher的das
博客主页：https://tomcat.blog.csdn.net博主昵称：农民工老王主要领域：Java、Linux、K8S期待大家的关注💖点赞👍收藏⭐留言💬目录故障详情分析原因解决故障故障详情最近，在工作中遇到一个问题：某位同事在我维护的k8s集群中部署deployment时一直遇到如下报错：0/4nodesareavailable:1node(s)hadtaint{node-role.kubernetes.io/master:true},thatthepoddidn'ttolerate,3Insufficientmemory.如图所示:看到这个内存不足的报错后，我就在rancher的das
摘要：从OpenJDK8起有了一个很nice的虚拟机内部功能：NativeMemoryTracking(NMT)。本文分享自华为云社区《NativeMemoryTracking详解（1）:基础介绍》，作者：毕昇小助手。0.引言我们经常会好奇，我启动了一个JVM，他到底会占据多大的内存？他的内存都消耗在哪里？为什么JVM使用的内存比我设置的-Xmx大这么多？我的内存设置参数是否合理？为什么我的JVM内存一直缓慢增长？为什么我的JVM会被OOMKiller等等，这都涉及到JAVA虚拟机对内存的一个使用情况，不如让我们来一探其中究竟。1.简介除去大家都熟悉的可以使用-Xms、-Xmx等参数设置的堆（
摘要：从OpenJDK8起有了一个很nice的虚拟机内部功能：NativeMemoryTracking(NMT)。本文分享自华为云社区《NativeMemoryTracking详解（1）:基础介绍》，作者：毕昇小助手。0.引言我们经常会好奇，我启动了一个JVM，他到底会占据多大的内存？他的内存都消耗在哪里？为什么JVM使用的内存比我设置的-Xmx大这么多？我的内存设置参数是否合理？为什么我的JVM内存一直缓慢增长？为什么我的JVM会被OOMKiller等等，这都涉及到JAVA虚拟机对内存的一个使用情况，不如让我们来一探其中究竟。1.简介除去大家都熟悉的可以使用-Xms、-Xmx等参数设置的堆（
论文下载：https://arxiv.org/abs/2111.11837源码下载：https://github.com/yzd-v/FGDAbstract知识蒸馏已成功应用于图像分类。然而目标检测要复杂得多，大多数知识蒸馏方法都失败了。本文指出，在目标检测中，教师和学生的特征在不同的区域有很大的差异，尤其是在前景和背景中。如果我们平均蒸馏它们，特征图之间的不均匀差异将对蒸馏产生负面影响。因此，我们提出了局部和全局蒸馏（FGD）。局部蒸馏分离了前景和背景，迫使学生将注意力集中在老师的关键像素和通道上。全局蒸馏重建不同像素之间的关系，并将其从教师传递给学生，以补偿局部蒸馏中丢失的全局信息。由于我
论文下载：https://arxiv.org/abs/2111.11837源码下载：https://github.com/yzd-v/FGDAbstract知识蒸馏已成功应用于图像分类。然而目标检测要复杂得多，大多数知识蒸馏方法都失败了。本文指出，在目标检测中，教师和学生的特征在不同的区域有很大的差异，尤其是在前景和背景中。如果我们平均蒸馏它们，特征图之间的不均匀差异将对蒸馏产生负面影响。因此，我们提出了局部和全局蒸馏（FGD）。局部蒸馏分离了前景和背景，迫使学生将注意力集中在老师的关键像素和通道上。全局蒸馏重建不同像素之间的关系，并将其从教师传递给学生，以补偿局部蒸馏中丢失的全局信息。由于我
论文标题：EmbracingSingleStride3DObjectDetectorwithSparseTransformer源码地址：https://github.com/TuSimple/SSTCVPR2022文章写得很好！文章从2d3d目标检测目标的尺寸的不同入手，在2d目标检测中确实由于图像近大远小的尺寸关系存在着图像中物体尺寸长尾的问题：如coco数据集中，大小目标往往是呈现long-tail的分布，于是很多研究者才考虑从不同scale的featuremap来进行不同大小的object的预测，而对于3d目标检测来说物体的尺寸基本是一致的，没有受到近大远小的投影关系的影响。远处的物体仅
论文标题：EmbracingSingleStride3DObjectDetectorwithSparseTransformer源码地址：https://github.com/TuSimple/SSTCVPR2022文章写得很好！文章从2d3d目标检测目标的尺寸的不同入手，在2d目标检测中确实由于图像近大远小的尺寸关系存在着图像中物体尺寸长尾的问题：如coco数据集中，大小目标往往是呈现long-tail的分布，于是很多研究者才考虑从不同scale的featuremap来进行不同大小的object的预测，而对于3d目标检测来说物体的尺寸基本是一致的，没有受到近大远小的投影关系的影响。远处的物体仅
