请告诉我在每次年轻GC事件之后确定提升到老年代的年轻代内存组成的最佳方法是什么？理想情况下，我想知道负责的类名，比如每个“年轻一代->老一代”提升block中80%的堆；例子:我有600M的younggen，每个tenure提升6M；我想知道这个6M是由哪些对象组成的。谢谢。 最佳答案 没有简单的方法可以做到这一点，但是，我最近一直在分析大型java应用程序的内存性能，并且可以分享一些经验。以下是我如何找到哪些对象被提升到老一代:首先，您需要确定“旧/永久”空间中有哪些对象。这基本上就是标准的Java堆分析。为此，我推荐jmap。它
请问，有什么方法可以获取在Java中被垃圾回收的对象的历史记录(它们的变量或至少是类名)？只需添加这些参数(到OracleJVM)-verbose:gc-XX:+PrintGCDetails-XX:+PrintGCTimeStamps不提供任何其他字节的内存。对我的帮助非常有限。感谢所有回复。注意:不幸的是，使用addfinilize()方法的解决方法对我来说不是一个选项(我无权访问它)。 最佳答案 您可以使用Object的finalize方法。当对象即将被GC时调用此方法。从这里，您可以记录所需的信息。
谁能告诉我如何在Encog3.1中使用多类SVM分类？我使用他们的神经网络取得了一些成功，但不知道如何设置多类SVM。文档是这样说的:“这是一个由一个或多个支持vector机(SVM)支持的网络。它的设计功能与Encog神经网络非常相似，并且在很大程度上可以与Encog神经网络互换......当您希望SVM将输入数据分为一个或多个类别时使用。支持vector机通常有一个输出。神经网络可以有多个输出神经元。为了解决这个问题，如果有，则此类将创建多个SVM指定了多个输出"但我看不出如何指定多个输出，实际上输出属性只返回1:///ForaSVM,theoutputcountisalwayso
通过这个link但仍然对次要和主要GC收集中实际发生的事情感到困惑。假设我在年轻一代中有100个对象，其中85个对象是无法访问的对象。现在当MinorGC运行时，它将回收85个对象的内存并将15个对象移动到较旧的(永久的)代。现在老年代有15个Activity对象，其中3个是不可访问的。假设MajorGC发生了。它会保持15个对象，并为3个无法访问的对象回收内存。据说主要GC比次要GC慢。我的问题是为什么？是不是因为majorGC发生的对象数量通常比minor多，因为minorgc比major发生得更频繁？根据理解majorGC应该更快，因为它需要做的工作更少即从无法访问的对象中回收内
对于涉及异步操作的库，我必须保持对对象的引用，直到满足特定条件。(我知道，这听起来很不寻常。所以这里有一些上下文，尽管它可能并不严格相关:该对象可能被认为是一个directByteBuffer，它用于JNI操作。JNI操作将获取缓冲区的地址。此时，该地址只是一个“指针”，不被视为对字节缓冲区的引用。该地址可能会被使用异步地，稍后时间。因此，必须防止缓冲区被垃圾收集，直到JNI操作完成。)为了实现这一点，我实现了一个基本上等同于此的方法:privatestaticvoidkeepReference(finalObjectobject){Runnablerunnable=newRunnab
当Closeable对象被垃圾回收时，是否调用了Closeable接口(interface)的close()方法？[在Java6.0中]我有一个静态变量，它是一个资源(数据库连接)。由于这是一个静态资源，因此没有正确的地方可以显式调用close()。 最佳答案 快速回答:不。GC根本不关心Closeable。Java确实有protectedvoidfinalize()throwsThrowable{}方法，您可以重写它—它将在GC上调用。它有点工作，例如在FileInputStream中:/***Ensuresthattheclos
一般来说(据我所知，Oracle/sun和其他第三方以及MS都有一个标准的JVM实现)，JVM是否只创建一个作为守护进程运行的垃圾收集线程来收集垃圾对象，或者JVM生成多个线程来完成垃圾收集？ 最佳答案 通过-XX:+UseParallelGC启用的“吞吐量收集器”是默认收集器，使用多线程。使用-XX:+UseConcMarkSweepGC启用的“并发低暂停收集器”使用一个线程作为并发收集器，但它的stop-the-world收集器是并行的。只有很少使用的单线程gc-XX:+UseSerialGC是单线程的。http://www.o
我们有一个在GlassfishV2.1.1下运行的复杂应用程序。为了能够动态加载我们的代码，我们实现了一个能够重新定义类的CustomClassloader。行为非常简单:当动态加载的类发生变化时，CustomClassloader的当前实例将被“丢弃”，并创建一个新实例来重新定义所需的类。除了同一个类被重新加载几次后(因此每次创建一个新的CustomClassloader)，这工作得很好，我们得到一个PermGen空间错误，因为CustomClassloader的其他实例没有被垃圾收集。(该类应该只有一个实例)我尝试了不同的方法来追踪泄漏的位置:visualvm=>我进行堆转储并提取
有人知道好的开源文本分类模型吗？我知道StanfordClassifier、Weka、Mallet等，但它们都需要培训。我需要将新闻文章分类为体育/政治/健康/游戏/等。是否有任何预训练模型？Alchemy、OpenCalais等都不是选项。我需要开源工具(最好是Java)。 最佳答案 预训练模型假定用于训练的语料库与您尝试分类的文档来自完全相同的领域。通常这不会给你想要的结果，因为你没有原始语料库。机器学习不是静态的，当您训练分类器时，您需要在新功能/信息可用时更新模型。例如，在体育/政治/健康/游戏等领域对新闻文章进行分类。首先
高光谱图像分类本人研究生在读期间，研究方向是深度学习（图像分类、目标检测）。导师给了针对于高光谱图像进行分类的相关项目，由于涉及了太多与研究方向不一致的光谱学相关的陌生知识，写下这篇博文的主要目的是回顾下前阵子积累的一些知识，同时和大家一起分享和交流高光谱图像以及后续相关深度学习算法的知识和技巧。目录高光谱图像分类1.高光谱图像的定义2.基于光谱分类的原理3.基于深度学习分类高光谱图像的一些问题3.1波段冗余3.2Hughes现象3.3类内变化和类间相似性3.4“同物异谱”/“同谱异物”4.预处理方式4.1波段选择4.2通过数学变换4.3图像校正和恢复（针对高光谱图像）4.4分割获得对象的高光
