最近，我在编写一个类时发现我可以将实例的内存消耗减少约10字节/元素，但代价是代码变得更加复杂。这将编译后的.class文件的大小增加了~10KB。我假设JVM必须将.class文件加载到内存中，因此除非至少有1000个左右的元素，否则这些更改不会为自己付出代价。但是，除非类文件中额外的10KB是代码复杂性增加的唯一成本，否则该算术不会奏效。ThisOracleblog这表明permgen中的类消耗了大量额外内存，而不仅仅是基于.class文件——例如，我怀疑更复杂的代码可能需要更多内存用于优化元数据。所以，这个问题有两个部分:如何测量特定类的实际permgen内存消耗？是在运行时使用

我有以下情况:有几台机器组成一个集群。客户端可以加载数据集，我们需要选择要加载数据集的节点，如果没有一台机器适合该数据集，则拒绝加载/避免OOM错误。我们目前所做的:我们现在是数据集中的条目计数，并将要使用的内存估计为条目计数*经验因子(手动确定)。然后检查这是否低于可用内存(通过Runtime.freeMemory()获得)，如果是，则加载它(否则在其他节点上重做该过程/报告没有可用容量)。这种方法的问题是:需要手动重新访问和更新经验因素freeMemory有时可能会因为一些未清理的垃圾而报告不足(这可以通过在每次此类调用之前运行System.gc来避免，但是这会减慢速度服务器，也可

目录前言注册登录方式应用体验聊天体验绘图体验“是打算先免费后收费吗？”建议其它资料下载前言近期，人工智能技术迎来重大飞跃，OpenAI的ChatGPT等工具成为全球数亿人探索提高生产力和增强创造力的新方法。人们现在可以使用人工智能驱动的ChatGPT虚拟助手处理事务，撰写论文，简化复杂想法，编写代码并回答各种问题。如同其他先进技术一样，使用GPT-4这类高级人工智能聊天机器人是需付费的。▶在GPT-48K版本中，输入端的价格为每1000个Token（约750个单词）0.03美元，输出端的价格为每1000个Token0.06美元；▶在GPT-432K版本中，输入端为每1000个Token0.06

我有一个要求，其中我必须从可用文件列表中创建一个zip文件。这些文件有不同的类型，如txt、pdf、xml等。我正在使用javautil类来完成它。这里的要求是保持最大文件大小为5mb。我应该根据时间戳从列表中选择文件，将文件添加到zip，直到zip文件大小达到5mb。我应该跳过剩余的文件。请告诉我在java中是否有一种方法可以在不创建实际文件的情况下提前估计zip文件的大小？或者有没有其他方法可以解决这个问题 最佳答案 将您的ZipOutputStream包装成个性化的OutputStream，在此命名为YourOutputStr

我想在Java中生成一个随机浮点值。该值必须在特定的可能值范围内。例如，我必须生成一个在以下范围内的随机值:MIN:41,815080MAX:41,829191这些值恰好代表了map上可能的经度范围，但这个问题更普遍。什么是聪明的做法？ 最佳答案 对于一个范围内的随机值，公式为:doublerandom=min+Math.random()*(max-min);无论您使用什么来生成随机数，这个基本公式都是不变的。Math.random()提供了适度分布的数字，但您可以将其替换为您想要的任何随机数生成器，例如(稍微好一些):Random

我想从OLS模型中找出样本外预测的标准差和置信区间。这个问题类似于Confidenceintervalsformodelprediction，但明确关注使用样本外数据。这个想法是针对wls_prediction_std(lm,data_to_use_for_prediction=out_of_sample_df)行的函数，返回样本外的prstd,iv_l,iv_u数据框。例如:importpandasaspdimportrandomimportstatsmodels.formula.apiassmffromstatsmodels.sandbox.regression.predstdim

我正在尝试重新创建统计学习简介中的图，但我无法弄清楚如何计算概率预测的置信区间。具体来说，我正在尝试重新创建此图(figure7.1)的右侧面板，该面板根据年龄的4次多项式和相关的95%置信区间预测工资>250的概率。工资数据为here如果有人关心的话。我可以使用以下代码预测并绘制预测概率importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportstatsmodels.apiassmfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeatureswage=pd.read_csv('

简介我正在尝试从Cassandra1.2.6集群中收集一些统计数据以实现网络服务以将这些统计数据提供给网络应用程序。我正在使用cql库从Python访问集群，但我也可以通过ssh或pssh连接到节点。问题我的问题是如何获取整个集群中的总表大小(即每个表的实际磁盘使用情况)，如果可能的话，还包括每个表的总行数(这可以是一个估计值)。问题到目前为止，我发现的唯一选择似乎是在每个节点上运行nodetoolcfstats并解析响应，有更好的方法吗？提前致谢! 最佳答案 我认为最好的方法是直接通过JMX访问统计信息(这就是nodetool的实

我正在尝试使用matplotlib.pyplot.contour在数据网格上绘制等高线(可行)，但等高线位于距峰值1、2和3西格玛的位置。除了蛮力之外，有没有一种巧妙的方法可以做到这一点？谢谢!Python版本是Python2.7.2|EPD7.2-2(64位)|(默认，2011年9月7日，16:31:15)[GCC4.0.1(AppleInc.build5493)]在Darwin上 最佳答案 您可以指定绘制等高线的z值列表。因此，您所要做的就是为您的分布收集正确的z-values。这是“远离峰值的1、2和3西格玛”的示例:代码:i

在Python中近似凸包纵横比的最佳方法是什么？我已经尝试通过用椭圆拟合凸包的顶点并采用半轴和长轴的比率来做到这一点。结果并不令人满意，所以我现在正在研究直接从凸包中推导出纵横比。任何想法或解决方案将不胜感激。干杯 最佳答案 通常，您会找到点云协方差矩阵的特征向量。纵横比是最大特征值与最小特征值之比。作为一堆随机点的示例(您只需将相同的东西应用于您的凸包，只使用顶点):importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#Randomdatanum=100xy=np.random.random((2