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我也要
想了下，还是把jvm这个类别从java里面分出来比较好： 第一遍先写一下jvm的脉络：
Java虚拟机的脉络：
自动内存管理机制
1. 内存分分布
2. 垃圾回收机制
3. 内存监控
4．内存调优
虚拟机执行子系统 这个就是说我们写的main程序交给jvm执行
1. 类文件结构---编译后的类文件结构
2. 类加载机制—双亲委托机制
3. 虚拟机字节码执行引擎
程序编译和代码优化
高效并发
1Java线程的内存模型
2 主内存和工作内存
3Volatile
原子性 可见性和有序性
4 线程优化和锁机制
【JVM】JVM是什么？
1.基本概念 JVM 是可运行 Java 代码的假象计算机，包括【一套字节码指令集】、【一组寄存器】、【一个栈】、【一个垃圾回收】，【堆】和【一个存储方法域】。 JVM 是运行在操系统之上的，它与硬件没有直接的交互。 ...
JVM监控：JVM监控指标、JVM监控界面实现、Java监控JVM
本文概要： 1、监控JVM的哪些指标； 2、一目了然的JVM监控的UI界面； 3、Java代码获取JVM监控状态。 1、监控JVM的哪些指标 javaVersion /** Java版本号 */ ...
Camera 基础知识
Raw Sensor输出的Data格式为Raw，图像的效果处理使用BB端的ISP，BB端接收Raw data后进行一系列的图像处理（OB，Shading，AWB，Gamma，EE，ANR等），效果方面由BB端控制，需要针对不同的模组进行效果调试，Raw sensor是目前的主流，数据量比YUV Sensor小（RAW10 格式的sensor 1个pixel 10个bit）使用平台ISP处理，能支持较大的size。不过，相位对焦并不是那么完美，它对光线的要求就比较高，在弱光拍摄环境下，相位对焦就无能威力了。
JVM（四）JVM调试命令、JVM参数
jps、jstat、jinfo、jmap、jstack；JVM参数；GC日志分析
利用makehumancommunity导入人体模型到COMSOL里（需要solidwork）
#makehumancommunity #solidwork #COMSOL
Linux 隐藏进程
这种方式属于DKoM(Direct Kernel Object Manipulation)攻击方式了，即直接内核对象操作技术。关于第一种hook方式可以参考上一篇文章。最后推荐一个rootkit工具。
JVM - JVM调优
JVM - JVM调优
具身智能的边缘计算核心构成方案
摘要： 具身智能（Embodied Intelligence）依赖物理实体与环境交互，而边缘计算（Edge Computing）通过本地化数据处理降低延迟、提升实时性。两者结合的核心方案包含五层架构：传感器层采集环境数据，边缘处理单元执行本地计算，通信模块实现低延迟传输，决策引擎运行轻量AI模型，执行器接口转化动作为物理操作。该方案以“边缘优先”为原则，满足毫秒级响应（如延迟<50ms），同时优化能效（功耗降低30%）和隐私保护。适用于机器人、自动驾驶等场景，通过分层闭环设计确保在资源受限环境中的可靠
JVM系列之JVM介绍
JVM系列之JVM介绍1、为什么要学习JVM2、 JVM 定义3、JVM的作用4、查看自己的JVM5、JVM，JRE 和 JDK 联系4、往期佳文4.1、面试系列4.2、技术系列4.3、源码系列4.4、数据结构和算法系列4.5、并发系列4.6、面试题系列 1、为什么要学习JVM 跟许多人一样，我一开始接触 Java 虚拟机只是因为面试需要用到，所以硬着头皮看看。所以很多人对于为什么要学虚拟机这个问题，他们的答案都是：因为面试
5、卡尔ibration中Denavit - Hartenberg与Hayati约定的转换
本文详细介绍了机器人运动学中Denavit-Hartenberg（DH）参数与Hayati参数的定义、适用场景及其相互转换方法。重点分析了两种参数在描述关节坐标系变换时的差异，特别是在处理平行或接近平行关节轴时的稳定性问题，并给出了从DH到Hayati及反向转换的具体数学公式与流程图。通过参数转换，可在不改变运动学模型的前提下提升建模精度与计算鲁棒性，适用于机器人标定与运动学分析等应用场景。
Android 14.0 SystemUI状态栏居中显示时间和修改时间显示样式
在14.0的系统rom定制化开发中，在systemui状态栏系统时间默认显示在左边和通知显示在一起，但是客户想修改显示位置，想显示在中间，所以就要修改SystemUI 的Clock.java 文件这个就是管理显示时间的,居中显示的话就得修改布局文件了
JVM的优化
我们首首先要了解1.8jdk 1、我们为什么要对jvm做优化？ 在本地开发环境中我们很少会遇到需要对jvm进行优化的需求，但是到了生产环境，我们 可能将有下面的需求： （1）运行的应用“卡住了”，日志不输出，程序没有反应 （2）服务器的CPU负载突然升高 （3）在多线程应用下，如何分配线程的数量？ …… 所以我们不仅要让程序能跑起来，而且是可以跑的更快！可以分析解决在生产环境中所遇到的各种“棘手”...
基于STM32设计的猪舍养殖的监控系统_325
本课题基于STM32单片机，设计一款能够实时监测猪舍环境的智能监控系统。该系统能够通过温湿度、空气质量、光照强度等传感器实时监测猪舍的环境，并能够通过自动化控制设备（如风扇、照明灯、消毒喷雾等）调节环境参数，确保养殖环境的适宜性。同时，系统还支持通过ESP8266模块实现数据上传与远程控制，使养殖管理者能够通过手机APP或计算机远程监控和控制猪舍环境。
JVM之Arthas的jvm命令
通过 jvm 命令，可以快速了解 JVM 的整体运行状态，为性能分析和问题排查提供基础数据。
Java零基础之多线程篇：线程间如何通信？
随着计算机技术的发展，多线程编程已经成为现代软件开发中的一个重要方向。在多线程编程中，线程间的通信是一个非常关键的问题。在Java开发语言中，Java提供了一些机制来实现线程间的通信，帮助开发者协调不同线程之间的执行顺序和数据交换。本文将介绍Java多线程编程中的线程间通信的相关知识。首先，我们将从简介开始，介绍线程间通信的基本概念和原理。然后，我们将通过源代码解析的方式，深入探讨Java中实现线程间通信的方法。接着，我们将给出一些应用场景案例，展示线程间通信在实际开发中的应用。
华为的C语言编程规范.pdf
华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。
JVM——JVM调优方案
如果你的应用和用户没有什么交互，完全不需要关注用户体验，那么你的硬性标准就是不顾一切的提升吞吐量，达到程序性能的最优。为了验证自己的猜想，于是准备登录后台去测试下，结果在测试的过程中发现到处订单的按钮前端居然没有做点击后按钮置灰交互事件，结果按钮可以一直点，因为导出订单数据本来就非常慢，使用的人员可能发现点击后很久后页面都没反应，结果就一直点，结果就大量的请求进入到后台，堆内存产生了大量的订单对象和EXCEL对象，而且方法执行非常慢，导致这一段时间内这些对象都无法被回收，所以最终导致内存溢出。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
【JVM】初识JVM（上）
平时我们都是用IDE编写好代码后，执行，就能看到效果了。可是我们有没有想过，这其中的流程是怎么样的呢？ 我们编写的代码是“java语言”的，可是计算机只能听懂“01语言”。那其中是怎么转换的呢？JVM讲的就是这个。 引入JVM java语言到机器语言 我们先来看一个java文件是怎么翻译为机器语言的。 从上图中可以看出：我们编写出.java文件，经过编译器（javac）编译，生成.class文...
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
32位JVM和64位JVM之间的明显差异
32位JVM和64位JVM之间存在一些明显的区别和细微差别。我们认为我们将通过本问答文章来澄清它们，我是否需要了解32位JVM和64位JVM之间的区别？ 如果您不是在构建性能关键型应用程序，则不必了解它们之间的区别。32位JVM和64位JVM之间的细微差别不会对您的应用程序产生太大影响。您可以进一步跳过further。64位JVM的性能是否优于32位JVM？ 我们大多数人认为64位大于32位，因此64位JVM性能将优于32位JVM性能。不幸的是，事实并非如此。与32位JVM相比，64位JVM的性能可...
JVM上篇(一、JVM_Java 及 JVM简介)
JVM(jdk 1.8) 提示: 本材料只做个人学习参考,不作为系统的学习流程,请注意识别!!! JVMJVM(jdk 1.8)一. 前言二. Java 及 JVM简介1.虚拟机介绍2.JVM架构模型3.JVM 生命周期4.JVM发展三. 类加载子系统1.类加载器及加载过程:1.1加载过程1.2类加载器2.双亲委派机制2.1双亲委派机制2.2双亲委派优势2.3沙箱安全机制3.其他四.运行时数据区1.基础知识2.程序计数器(PC寄存器)2.1 PC Register介绍2.2 PC Register举例2.
【JVM】JVM总结应有尽有
JVM JVM是什么？JVM 内存模型Java堆：程序计数器：方法区：本地方法栈：JVM栈：GC算法标记清除算法复制算法标记整理算法分代收集算法垃圾收集器类加载机制类加载时机类加载过程加载验证准备解析初始化类加载器java内存模型JVM调优总结导图 JVM是什么？ JVM是Java Virtual Machine(java虚拟机)的缩写，JVM是一种用于计算设备的规范，它是一个虚构出来的计算机，是...
细说JVM系列：JVM介绍
JVM是我们Javaer的最基本功底了，刚开始学Java的时候，一般都是从“Hello World”开始的，然后会写个复杂点class，然后再找一些开源框架，比如Spring，Hibernate等等，再然后就开发企业级的应用，比如网站、企业内部应用、实时交易系统等等，直到某一天突然发现做的系统咋就这么慢呢，而且时不时还来个内存溢出什么的，今天是交易系统报了StackOverflowError，
JVM总结
Cpu load的参数如果为4，描述一下现在系统处于什么情况 什么对象会从新生代晋升到老年代 Linux查看cpu占用率高的进程 说一下JVM内存模型把，有哪些区，分别干什么的 说一下gc算法，分代回收说下 Jvm内存模型 有做过jvm调优吗 java虚拟机内存模型 内存溢出一般发生在哪个区？永久代会不会导致内存溢出？ 动态加载类的框架了解哪些？ 动态代理一般有哪几种实现方式？动态代理的应用场景有...
JVM是什么？Java程序为啥需要运行在JVM中？
JVM 代表Java 虚拟机，本质上是一个虚拟机或运行时环境，允许 Java 程序在多个设备和操作系统上运行和操作。Java 程序不能在没有 JVM 支持的机器上运行，它是 Java 运行时环境 (JRE) 的一个组成部分。JVM 具有许多共同运行 Java 程序的规范。它本质上是平台相关的，即每个操作系统都有不同的JVM。规范实现实例规范是正式描述 JVM 实现所需内容的文档，拥有单一规范可确保所有实现都是可互操作的。JVM 实现是满足 JVM 规范要求的计算机程序。
JVM
JVM JDK1.8 JVM内存模型 JVM（1）：Java 类的加载机制 JVM（2）：JVM内存结构 JVM（3）：Java GC算法 垃圾收集器 JVM（4）：Jvm调优-命令篇 JVM（5）：tomcat性能调优和性能监控（visualvm） JVM（6）：JVM调优-从eclipse开始 JVM（7）：JVM调优-工具篇 JVM（8）：JVM知识点总览-高级Java工程师面试必备...
【JVM —— 01 什么是JVM】
是运行 Java 应用程序的虚拟机。它是 Java 技术的核心组件之一，提供了一个抽象计算机模型，使 Java 程序可以在任何安装了 JVM 的系统上运行，而无需修改程序本身。JVM 主要职责包括字节码解释、内存管理、垃圾回收、安全性管理和多线程支持等。
一步步优化JVM二：JVM部署模型和JVM Runtime
选择JVM部署模型 JVM部署模型的选择总体来说就是决定应用是部署在单个JVM实例还是多个JVM实例上（这里简单举例说明一下JVM实例，比如：我们常用eclipse开发，启动一个eclipse就是启动了一个JVM实例，然后在JVM中运行一个main程序，又会启动一个JVM实例，两个JVM实例是隔离开的）。哪一个是最适合你的应用的呢？这个是前面说到系统需求和潜在规则来决定的。比如说:
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