DirectMemory:深入解析与优化

Java DirectMemory深入解析与优化

📕我是廖志伟,一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》(基础篇)(进阶篇)、(架构篇)、《解密程序员的思维密码——沟通、演讲、思考的实践》作者、清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、优快云博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。

📘拥有多年一线研发和团队管理经验,研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringCloud、Mybatis、Dubbo、Zookeeper),消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。

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Java程序员廖志伟

💡在这个美好的时刻,笔者不再啰嗦废话,现在毫不拖延地进入文章所要讨论的主题。接下来,我将为大家呈现正文内容。

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🍊 DirectMemory概述

DirectMemory,即直接内存,是Java虚拟机(JVM)提供的一种内存管理机制,允许程序直接在操作系统本地内存中分配和操作内存,而不依赖于Java堆内存。这种内存分配方式在处理大量数据、高性能计算以及网络通信等领域有着广泛的应用。

🎉 DirectMemory与堆内存的区别

DirectMemory与堆内存的主要区别在于分配方式、管理方式和生命周期:

特性 DirectMemory 堆内存
分配方式 操作系统分配 JVM分配
管理方式 程序手动管理 JVM自动管理
生命周期 长期存在,直到显式释放 JVM生命周期内,由GC管理
存储位置 操作系统本地内存 JVM堆内存

🎉 DirectMemory的优势

DirectMemory具有以下优势:

  • 提高内存访问速度:DirectMemory的内存访问速度更快,因为它直接访问操作系统本地内存,减少了数据在堆内存和本地内存之间的复制。
  • 解决堆内存不足问题:当Java程序需要大量内存时,堆内存可能无法满足需求,DirectMemory可以提供额外的内存空间。
  • 支持NIO操作:DirectMemory是Java NIO操作的基础,提供了高效的内存访问,使得NIO操作能够更好地发挥性能。
  • 优化大数据处理:在处理大数据时,DirectMemory可以显著提高内存访问速度,从而优化大数据处理性能。
  • 提升JVM性能:DirectMemory的引入,使得Java程序能够更好地利用操作系统本地内存,从而提升JVM的整体性能。

🍊 DirectMemory的分配与回收

🎉 DirectMemory的分配方式

Di

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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