RunTime - Funtional Abilities

最新推荐文章于 2025-02-24 16:55:01 发布
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#JVM

本文介绍如何使用Java运行时环境的垃圾回收机制进行内存管理。通过调用Runtime.getRuntime().gc()来触发垃圾回收，并利用Runtime类获取JVM当前空闲内存(long freeMemory=Runtime.getRuntime().freeMemory())。

Garbage Recycle 

Runtime.getRuntime().gc()

Monitor the free memory of JVM 

long freeMemory = Runtime.getRuntime().freeMemory();

 

[MICROSAR Adaptive] --- Execution Management
M2嵌入式
11-08 285
操作系统内核启动完成后，整个系统还需要进行一些初始化才能开始工作，以unix system V为代表的操作系统有一套传统的被广泛采用的初始化机制，操作系统内核启动完成后，创建第一个进程，它被称为init进程。init 进程是整棵进程树的根，在autosar adaptive platform上execution management简称em，就可以起到init system的作用，在操作系统内和启动完成后，我们可以启动execution management守护进程，然后由他来管理其下的所有进程。
八股面经总结-C++
qq_40808423的博客
04-21 5296
C++ [C++基础] 关键字与运算符 指针与引用 1. 指针存放某个对象的地址，其本身是变量（命名了的对象），本身就有地址，所以可以有指向指针的指针；可变，包括其所指向地址的改变和棋指向的地址中所存放的数据的改变 2. 引用就是变量的别名，从一而终，不可变，必须初始化 3.不存在指向空的值的引用，但是存在指向空值的指针 define 和 typedef 的区别 define： 1. 只是简单的字符串替换，没有类型检查 2. 是在编译的预处理阶段起作用 3. 可以用来防止头文件重复引用
编程范式 --- 函数式编程（Funtional Programming，简称FP）
宋卓的博客
09-23 2396
函数式编程（Funtional Programming，简称FP）是一种编程范式，也就是如何编写程序的方法论 主要思想：把计算过程尽量分解成一系列可复用函数的调用 主要特征：函数是“第一等公民”： 函数与其他数据类型一样的地位，可以赋值给其他变量，也可以作为函数参数、函数返回值 函数式编程最早出现在LISP语言，绝大大部分的代码编程语言也对函数式编程做了不同程度的支持，比如：Haskel...
Java 的 Funtional interface
IT老兵的驿站
07-09 375
函数式接口 函数式接口包含了两部分，一部分是 java.util.function 里面已经提供的接口，另外一部分是允许用户自己来创建的接口。 函数式接口的实现往往是 lambda 表达式。 这里面的最后一句是请开发者先去浏览一下这个包的内容----在创建新的函数式接口之前----我也认真地去看了，理解这里的意思是说，因为这个包里面已经提供了一些函数式接口，先看一下有没有已经满足你需求的，而不要上来就创建新的，这样就是《大市场与市集》那本书（或者是《人月传说》）里面讲的，一个好的程序员应该更好地去使用现有
Mule ESB 社区版 企业版 资源下载 包含3.5和3.6
weixin_34391854的博客
11-26 893
很多的资源官方已经没有提供下载了，我将资源上传到网盘，供大家下载和收藏 AnypointStudio-for-win-32bit-5.0.2-201502251307.ziphttp://pan.baidu.com/s/1c2uh1mC AnypointStudio-for-win-64bit-4.1.0-201410161901.ziph...
Java 函数接口(Funtional Interface)
千里之行始于足下
05-29 916
– Start 在 Java 中，一切都是对象，函数不能独立于对象存在，如何把一个函数作为参数传递给另一个函数呢？一个简单的想法是，如果一个对象只包含一个函数，我们不就可以认为该对象是一个函数吗？这就是所谓的函数接口(Functional Interface)的概念。值得注意点是函数接口只能包含一个为实现的函数，但是它可以有默认和静态函数，下面是一个简单的例子。 package shangbo.f...
图像识别-pytorch
2401_84627304的博客
02-24 1687
这里使用的反向传播（误差反传）输出层——各隐藏层——输入层。
transformer李宏毅讲解-笔记
u014520586的博客
01-11 603
【代码】【无标题】
应用react-keeper
qq_37942845的博客
03-06 1188
在vue中有个很好用的组件<keep-alive>，但是在react中官方却没有提供，可以使用react-keeper插件来实现 项目实践 使用React-Keeper还是要慎重，react-keeper加上会出现两个问题：1.状态缓存了，如果很多页面都是列表，这代表每个页面都有缓存数据，下次进入页面的时候会展示离开时的状态，那么缓存的数据量也不少，会占用浏览器内存，性能肯定会有影...
funtional-vector
03-10
【标题】"funtional-vector" 提到的可能是一个与Python编程相关的项目或者库，它可能专注于函数式编程和向量计算。在Python中，函数式编程是一种编程范式，强调程序的数据处理能力应如同数学函数般无副作用，强调可...
from torch.nn import funtional as F
03-27
同时，提醒用户注意导入的正确性，比如有没有拼写错误，functional是否正确，因为有时候可能会写成funtional，像用户问题里写的那样，但正确的应该是functional。不过用户的问题里可能是个笔误，我需要确认一下。 ...
基于Java+SpringBoot+Vue的家具网上商城系统设计与实现源码及文档
最新发布
12-21
本项目旨在构建一个基于Web的家具在线销售平台，该系统致力于实现家具商品的高效数字化管理与用户交互。平台核心功能涵盖：主页展示、个人中心、用户账户管理、家具分类维护、商品信息管理、订单处理及系统配置等模块。管理员通过预设凭证登录后，可全面管理平台的各项业务与数据。 技术实现采用Spring Boot与Node.js作为后端支撑，结合Vue.js前端框架及Element UI组件库，数据库选用MySQL，项目管理依赖Maven。开发环境推荐使用IntelliJ IDEA，同时兼容Eclipse。系统遵循浏览器/服务器（B/S）架构模式，确保跨平台访问的便捷性。 部署时需配置数据库连接参数，相关设置在项目资源文件中指定。初始化数据库可执行提供的SQL脚本。应用启动后，管理员可通过特定路径访问后台管理界面，普通用户则通过前端入口浏览与购买商品。具体技术细节与操作流程可参考附带的文档资料。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
推荐系统基于Java+Vue的联邦学习隐私保护模型设计：分布式协同推荐架构与安全通信实现 项目介绍 基于java+vue的联邦学习的隐私保护推荐系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-21
内容概要：本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构，使用户数据在本地完成模型训练，仅上传加密后的模型参数或梯度，通过中心服务器进行联邦平均聚合，从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计，包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块，并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时，系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示，Java后端支撑高并发服务与日志处理，形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例，如特征提取、模型聚合、加密上传等，增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群：具备一定Java和Vue开发基础，熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术，从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标：①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法；②掌握隐私保护机制（如加密传输、差分隐私）与模型聚合技术的集成；③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型；④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议：建议结合代码示例深入理解联邦学习流程，重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑，同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展，适用于科研验证与工业级系统原型开发。
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告.docx
12-21
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告
遗传算法的原理及其在实践中的应用（PDF格式）
12-21
源码来自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
第4讲：RGB-LED 传感器实验.mp4
12-21
Arduino智能硬件开发实战项目
基于MATLAB的频谱图与Bode图绘制方法及实现
12-21
在实验数据处理过程中，频谱图的生成通常涉及多种分析方法。其中，自相关函数法通过计算信号时间序列的自相关特性来估计功率谱密度。另一种常用方法是自回归模型法，该方法基于信号的前期观测值构建线性预测模型，进而推导出频谱分布。这两种技术均被广泛应用于从实验数据中提取频域特征，以实现对信号能量在不同频率上分布状况的可视化呈现。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
RBF神经网络训练：MATLAB实现与源码解析
12-21
【达摩老生系列作品，品质经过严格验证与实测调校】 资源标题：基于径向基函数神经网络的训练实现（MATLAB完整源代码包） 资源类别：MATLAB完整项目工程文件 内容说明： 本资源包含一套经过完整测试与调试的MATLAB源代码，能够确保在标准环境中顺利运行。若在使用过程中遇到执行问题，可提供运行指导或适配调整方案。 适用对象：适用于机器学习及神经网络领域的初学者，以及具备一定编程经验的开发人员。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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