JVA 内存分配

从大的方面来讲,JVM的内存模型分为两大块:


永久区内存( Permanent space )和堆内存(heap space)。


栈内存(stack space)一般都不归在JVM内存模型中,因为栈内存属于线程级别。

每个线程都有个独立的栈内存空间。


Permanentspace里存放加载的Class类级对象如class本身,method,field等等。

heapspace主要存放对象实例和数组。

heapspace由Old Generation和New Generation组成,Old Generation存放生命周期长久的实例对象,而新的对象实例一般放在New Generation。

NewGeneration还可以再分为Eden区、和Survivor区,新的对象实例总是首先放在Eden区,Survivor区作为Eden区和Old区的缓冲,可以向Old区转移活动的对象实例。




没错,我们常见的OOM(out of memory)内存溢出异常,就是堆内存空间不足以存放新对象实例时导致。


永久区内存溢出相对少见,一般是由于需要加载海量的Class数据,超过了非堆内存的容量导致。通常出现在Web应用刚刚启动时,因此Web应用推荐使用预加载机制,方便在部署时就发现并解决该问题。


栈内存也会溢出,但是更加少见。


堆内存优化:

调整JVM启动参数-Xms -Xmx -XX:newSize -XX:MaxNewSize,如调整初始堆内存和最大对内存 -Xms256M-Xmx512M。 或者调整初始New Generation的初始内存和最大内存 -XX:newSize=128M -XX:MaxNewSize=128M。


永久区内存优化:

调整PermSize参数 如 -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=512M。


栈内存优化:

调整每个线程的栈内存容量 如 -Xss2048K


最终,一个运行中的JVM所占的内存= 堆内存 + 永久区内存 + 所有线程所占的栈内存总和 。
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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