JVM堆内存优化与SpringBoot配置

解决JVM堆内存不断扩容导致服务器内存耗尽的问题 本文介绍在运行Java程序时,通过优化JVM参数,解决JVM堆内存不断扩容导致系统本地内存被耗尽的问题。‘’ 阅读详情

📕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。

📙不定期分享高并发、高可用、高性能、微服务、分布式、海量数据、性能调优、云原生、项目管理、产品思维、技术选型、架构设计、求职面试、副业思维、个人成长等内容。

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。

优快云

🍊 JVM与SpringBoot关联之堆内存设置:概述

在当今的软件开发领域,随着业务需求的日益复杂和系统规模的不断扩大,对于Java虚拟机(JVM)和Spring Boot框架的深入理解变得尤为重要。特别是在处理大数据量和高并发场景时,如何合理地设置JVM的堆内存参数,以优化Spring Boot应用程序的性能和稳定性,成为了开发人员必须面对的问题。

场景问题:假设我们正在开发一个处理大规模用户数据的在线分析平台,该平台使用Spring Boot框架构建。由于数据量巨大,系统在运行一段时间后,频繁出现内存溢出错误,导致服务不可用。这种情况下,我们需要对JVM的堆内存设置进行优化,以确保系统稳定运行。

介绍JVM与SpringBoot关联之堆内存设置:概述这一知识点的必要性在于,合理的堆内存设置能够直接影响应用程序的性能和资源利用率。对于Spring Boot应用程序来说,JVM的堆内存参数配置得当,可以减少内存溢出的风险,提高系统的响应速度和吞吐量。此外,正确的堆内存设置还能帮助开发人员更好地理解应用程序的资源消耗模式,从而进行更有效的性能调优。

接下来,我们将对[JVM与SpringBoot关联之堆内存设置:背景]和[JVM与SpringBoot关联之堆内存设置:目的]这两个三级标题内容进行概述:

在[JVM与SpringBoot关联之堆内存设置:背景]中,我们将探讨为什么堆内存设置对于Spring Boot应用程序至关重要,以及在实际开发过程中可能遇到的一些常见问题。我们将分析JVM内存模型,介绍堆内存的概念和作用,并讨论如何通过调整堆内存参数来应对不同的业务场景。

而在[JVM与SpringBoot关联之堆内存设置:目的]中,我们将深入探讨设置堆内存的具体目标。这包括但不限于:确保应用程序在运行过程中有足够的内存空间,避免内存溢出;优化内存使用效率,减少内存碎片;以及根据应用程序的实际需求调整堆内存大小,以实现最佳的性能表现。通过这些目的的达成,我们可以确保Spring Boot应用程序在复杂多变的业务环境中保持稳定和高效。

🎉 JVM堆内存设置

在Java虚拟机(JVM)中,堆内存是Java应用程序中用于存储对象实例和数组的内存区域。合理地设置堆内存对于提高应用程序的性能和稳定性至关重要。下面,我们将从多个维度深入探讨JVM与SpringBoot关联之堆内存设置。

📝 背景介绍

在SpringBoot应用中,堆内存的设置通常涉及到以下几个方面:

  • JVM堆内存设置:通过JVM启动参数来设置堆内存的大小。
  • SpringBoot配置文件:在SpringBoot的配置文件中,可以设置一些与堆内存相关的参数。
  • 堆内存参数配置:在JVM启动参数中,可以配置具体的堆内存参数,如初始堆大小、最大堆大小等。
  • JVM内存模型:了解JVM的内存模型有助于更好地理解堆内存的分配和回收机制。
  • 堆内存分配策略:了解不同的堆内存分配策略,有助于优化应用程序的性能。
  • SpringBoot启动过程:了解SpringBoot的启动过程,有助于理解堆内存的分配时机。
  • 堆内存监控与调优:通过监控和调优堆内存,可以提高应用程序的性能和稳定性。
  • SpringBoot应用性能优化:通过优化堆内存设置,可以提高SpringBoot应用的整体性能。
  • JVM内存溢出处理:了解如何处理JVM内存溢出问题,可以避免应用程序崩溃。
  • 堆内存与GC日志分析:通过分析GC日志,可以了解堆内存的使用情况和GC性能。
📝 JVM堆内存设置详解

以下是对上述各个维度的详细描述:

🔥 JVM堆内存设置

在JVM中,可以通过以下启动参数来设置堆内存:

  • -Xms:设置JVM启动时的堆内存大小。
  • -Xmx:设置JVM最大堆内存大小。
  • -XX:NewSize:设置新生代初始堆内存大小。
  • -XX:MaxNewSize:设置新生代最大堆内存大小。

以下是一个示例代码,展示如何通过JVM启动参数设置堆内存:

java -Xms512m -Xmx1024m -XX:NewSize=256m -XX:MaxNewSize=512m -jar myapp.jar
🔥 SpringBoot配置文件

在SpringBoot的配置文件中,可以通过以下参数来设置堆内存:

  • spring.jvm.default-initial-heap:设置默认的初始堆内存大小。
  • spring.jvm.default-max-heap:设置默认的最大堆内存大小。

以下是一个示例配置:

spring.jvm.default-initial-heap=512m
spring.jvm.default-max-heap=1024m
🔥 堆内存参数配置

在JVM启动参数中,可以配置具体的堆内存参数,如下所示:

-Xms512m -Xmx1024m -XX:NewSize=256m -XX:MaxNewSize=512m -XX:+UseG1GC
🔥 JVM内存模型

JVM内存模型包括堆、栈、方法区、程序计数器等部分。其中,堆内存用于存储对象实例和数组,栈内存用于存储局部变量和方法调用信息。

🔥 堆内存分配策略

JVM提供了多种堆内存分配策略,如Serial、Parallel、Concurrent Mark Sweep(CMS)和Garbage-First(G1)等。不同的分配策略适用于不同的场景。

🔥 SpringBoot启动过程

SpringBoot的启动过程包括解析配置文件、创建Spring容器、加载Bean定义等步骤。在这个过程中,堆内存会被分配给Spring容器和应用程序。

🔥 堆内存监控与调优

可以通过JVM监控工具(如JConsole、VisualVM等)来监控堆内存的使用情况。根据监控结果,可以调整堆内存参数,优化应用程序的性能。

🔥 SpringBoot应用性能优化

通过优化堆内存设置,可以提高SpringBoot应用的整体性能。例如,可以调整堆内存大小、选择合适的垃圾回收器等。

🔥 JVM内存溢出处理

当JVM内存不足时,可能会发生内存溢出问题。可以通过以下方法处理内存溢出:

  • 增加堆内存大小。
  • 优化应用程序代码,减少内存占用。
  • 使用更高效的垃圾回收器。
🔥 堆内存与GC日志分析

通过分析GC日志,可以了解堆内存的使用情况和GC性能。以下是一个GC日志示例:

[GC (Full GC)  3.766: [Heap before gc: 4194304K->4194304K(4194304K), 0.0228700 secs] [Heap after gc: 4194304K->4194304K(4194304K), 0.0228700 secs] 4194304K->4194304K(4194304K), [Metaspace: 3096K->3096K(1056768K)], 0.0230200 secs]

通过分析GC日志,可以了解堆内存的使用情况和GC性能,从而优化堆内存设置。

🎉 JVM堆内存设置目的

在Java虚拟机(JVM)中,堆内存是Java应用程序中所有对象和数组存储的地方。合理设置堆内存的大小对于应用程序的性能和稳定性至关重要。以下是设置堆内存目的的详细阐述:

📝 对比与列举:堆内存设置目的
目的 描述
优化性能 通过调整堆内存大小,可以减少垃圾回收的频率和暂停时间,从而提高应用程序的响应速度和吞吐量。
避免内存溢出 设置合适的堆内存大小可以防止应用程序因内存不足而崩溃,提高系统的稳定性。
资源利用最大化 根据应用程序的实际需求,合理分配堆内存,可以最大化地利用系统资源,提高资源利用率。
兼容性 不同的应用程序可能对内存的需求不同,设置合适的堆内存大小可以确保应用程序在不同环境下都能正常运行。

🎉 SpringBoot堆内存配置方法

SpringBoot提供了多种方式来配置JVM的堆内存大小,以下是一些常用的方法:

📝 对比与列举:SpringBoot堆内存配置方法
方法 描述
命令行参数 使用-Xms和-Xmx参数来设置堆内存的初始大小和最大大小。例如:java -Xms512m -Xmx1024m -jar myapp.jar。
配置文件 在application.properties或application.yml文件中设置spring.jvm.default.max-memory-size和spring.jvm.default.initial-memory-size属性。
系统属性 在启动应用程序之前,通过设置系统属性来指定堆内存大小。例如:JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx1024m。

🎉 JVM内存模型

JVM内存模型包括堆、栈、方法区、程序计数器和本地方法栈等部分。其中,堆是Java对象的主要存储区域。

📝 Mermaid代码:JVM内存模型
graph LR
A[堆] --> B{栈}
B --> C{方法区}
C --> D{程序计数器}
D --> E{本地方法栈}

🎉 堆内存分配策略

堆内存的分配策略主要包括以下几种:

  • 标记-清除(Mark-Sweep):通过标记所有可达对象,然后清除未被标记的对象。
  • 标记-整理(Mark-Compact):在标记-清除的基础上,将存活对象移动到内存的一端,释放内存碎片。
  • 复制(Copying):将内存分为两个相等的区域,每次只使用其中一个区域,当该区域满时,将存活对象复制到另一个区域。

🎉 SpringBoot内存优化技巧

以下是一些SpringBoot内存优化的技巧:

  • 使用轻量级对象:尽量使用基本数据类型和轻量级对象,减少内存占用。
  • 避免内存泄漏:及时释放不再使用的对象,避免内存泄漏。
  • 合理配置堆内存大小:根据应用程序的实际需求,合理配置堆内存大小。

🎉 性能监控与调优

性能监控和调优是确保应用程序稳定运行的重要环节。以下是一些常用的监控和调优方法:

  • 使用JVM监控工具:如JConsole、VisualVM等,监控应用程序的内存使用情况。
  • 分析堆转储文件:通过分析堆转储文件,找出内存泄漏的原因。
  • 调整垃圾回收策略:根据应用程序的运行情况,调整垃圾回收策略。

🎉 系统稳定性保障

通过合理设置堆内存大小、优化内存使用、监控和调优,可以确保系统的稳定性。

🎉 资源分配与回收策略

资源分配与回收策略主要包括以下几种:

  • 按需分配:根据应用程序的实际需求,动态分配内存。
  • 固定分配:在启动时分配固定大小的内存,不再进行调整。
  • 回收策略:根据内存使用情况,选择合适的回收策略。

🎉 内存泄漏排查与预防

内存泄漏是指程序中已分配的内存无法被垃圾回收器回收,导致内存占用逐渐增加。以下是一些排查和预防内存泄漏的方法:

  • 使用内存分析工具:如MAT(Memory Analyzer Tool),分析内存使用情况。
  • 代码审查:定期进行代码审查,找出可能导致内存泄漏的代码。
  • 及时释放资源:确保及时释放不再使用的资源。

🍊 JVM与SpringBoot关联之堆内存设置:JVM堆内存概念

场景问题: 在一个大型企业级应用中,随着业务量的不断增长,系统需要处理的数据量也急剧增加。由于系统使用了SpringBoot框架,开发人员希望通过合理配置JVM的堆内存来优化系统性能,确保在高并发情况下系统稳定运行。然而,由于对JVM堆内存的概念理解不深,开发人员无法准确设置堆内存大小,导致系统在运行过程中频繁出现内存溢出错误,影响了系统的可用性和用户体验。

知识点重要性: 介绍JVM与SpringBoot关联之堆内存设置:JVM堆内存概念的重要性在于,它是优化Java应用性能的关键因素之一。堆内存是JVM中用于存储对象实例的内存区域,其大小直接影响到Java应用的内存使用效率和性能表现。合理设置堆内存大小,可以避免内存溢出,提高系统的稳定性和响应速度。对于使用SpringBoot框架的应用来说,了解堆内存的概念和设置方法,有助于开发人员更好地优化应用性能,提升用户体验。

概述: 接下来,我们将深入探讨JVM与SpringBoot关联之堆内存设置的相关内容。首先,我们将介绍堆内存的定义,帮助读者理解堆内存的基本概念。随后,我们将阐述堆内存的作用,解释为什么堆内存的合理配置对于Java应用至关重要。最后,我们将探讨堆内存与SpringBoot的关系,分析如何通过调整JVM堆内存设置来优化SpringBoot应用的性能。通过这些内容的学习,读者将能够掌握如何根据实际应用需求合理配置JVM堆内存,从而提升Java应用的整体性能。

🎉 JVM堆内存定义

在Java虚拟机(JVM)中,堆内存是Java程序运行时用来存放对象实例和数组的内存区域。简单来说,堆内存是Java对象的家,所有的Java对象实例和数组都存储在堆内存中。堆内存是JVM管理的最大一块内存区域,其大小通常远远大于栈内存和堆栈内存。

🎉 SpringBoot堆内存配置

SpringBoot框架提供了多种方式来配置JVM的堆内存大小。以下是一些常用的配置方法:

配置方式 配置参数 说明
JVM启动参数 -Xms 和 -Xmx -Xms 设置JVM启动时的堆内存大小,-Xmx 设置JVM最大堆内存大小。
SpringBoot配置文件 spring.jvm.default.max-memory-size 在application.properties或application.yml中设置最大堆内存大小。
SpringBoot启动命令 --spring.jvm.default.max-memory-size 通过启动命令设置最大堆内存大小。

🎉 JVM内存模型

JVM内存模型主要包括以下几个部分:

  • 栈内存(Stack):用于存储局部变量和方法调用。
  • 堆内存(Heap):用于存储对象实例和数组。
  • 方法区(Method Area):用于存储类信息、常量、静态变量等。
  • 本地方法栈(Native Method Stack):用于存储本地方法调用。
  • 程序计数器(Program Counter Register):用于存储线程的行号指示器。

🎉 堆内存分配策略

JVM在堆内存中分配对象时,会采用以下几种分配策略:

  • 标记-清除(Mark-Sweep):这是一种最简单的垃圾回收算法,分为标记和清除两个阶段。
  • 复制(Copying):将堆内存分为两个相等的区域,每次只使用其中一个区域。当这个区域满了之后,将存活的对象复制到另一个区域,然后清空原来的区域。
  • 标记-整理(Mark-Compact):在标记-清除算法的基础上,增加了整理步骤,将存活的对象移动到堆内存的一端,然后清理掉剩余的内存空间。

🎉 堆内存监控与调优

监控和调优堆内存是保证Java程序稳定运行的重要手段。以下是一些常用的监控和调优方法:

  • JConsole:JConsole是JDK自带的监控工具,可以监控JVM的内存使用情况。
  • VisualVM:VisualVM是一个功能强大的监控工具,可以监控JVM的内存、线程、类加载器等信息。
  • JVM参数调优:通过调整JVM参数,如堆内存大小、垃圾回收策略等,来优化内存使用。

🎉 SpringBoot内存参数配置

SpringBoot提供了多种方式来配置JVM的内存参数:

  • JVM启动参数:通过-Xms和-Xmx参数设置堆内存大小。
  • SpringBoot配置文件:在application.properties或application.yml中设置spring.jvm.default.max-memory-size。
  • SpringBoot启动命令:通过--spring.jvm.default.max-memory-size启动命令设置最大堆内存大小。

🎉 堆内存溢出处理

当Java程序在运行过程中,堆内存使用超过最大值时,会发生堆内存溢出(OutOfMemoryError)错误。处理堆内存溢出通常有以下几种方法:

  • 优化代码:检查代码中是否有内存泄漏,优化数据结构和算法。
  • 增加堆内存大小:通过调整JVM参数或SpringBoot配置文件来增加堆内存大小。
  • 使用其他内存模型:如使用弱引用、软引用等。

🎉 堆内存与GC日志分析

GC日志是JVM在垃圾回收过程中产生的日志信息,通过分析GC日志可以了解堆内存的使用情况和垃圾回收策略的效果。以下是一些常用的GC日志分析工具:

  • JConsole:JConsole可以查看JVM的GC日志。
  • VisualVM:VisualVM可以分析GC日志,并提供可视化界面。
  • Eclipse Memory Analyzer:Eclipse Memory Analyzer可以分析堆转储文件,找出内存泄漏的原因。

🎉 堆内存与性能优化

优化堆内存是提升Java程序性能的关键。以下是一些常用的堆内存优化方法:

  • 选择合适的垃圾回收器:根据不同的业务场景选择合适的垃圾回收器,如G1、CMS、Parallel等。
  • 调整堆内存大小:根据程序的实际需求调整堆内存大小,避免内存溢出和内存碎片。
  • 优化数据结构和算法:使用合适的数据结构和算法,减少内存占用和提高程序效率。

🎉 JVM堆内存设置

在Java虚拟机(JVM)中,堆内存是Java程序运行时用来存放对象实例和数组的内存区域。合理地设置堆内存对于Java应用程序的性能和稳定性至关重要。

📝 堆内存作用

堆内存是Java对象的主要存储区域,所有的Java对象实例和数组都在这里分配内存。以下是堆内存的一些关键作用:

  • 对象存储:堆内存用于存储Java对象实例,包括类的实例字段和方法代码。
  • 数组存储:堆内存也用于存储数组,包括原始数据类型数组和对象数组。
  • 垃圾回收:堆内存中的对象通过垃圾回收器进行回收,以释放不再使用的内存。
📝 堆内存分配策略

JVM在堆内存的分配上采用了多种策略,以下是一些常见的分配策略:

策略 描述
分代收集 将堆内存分为新生代和老年代,新生代用于存放新创建的对象,老年代用于存放长期存活的对象。
标记-清除 垃圾回收的一种方法,通过标记存活的对象,然后清除未被标记的对象。
标记-整理 在标记-清除的基础上,对堆内存进行整理,以提高空间利用率。
复制算法 将堆内存分为两个相等的区域,每次只使用其中一个区域,当这个区域满了之后,将存活的对象复制到另一个区域,然后清理原来的区域。
📝 堆内存溢出处理

当应用程序尝试分配的内存超过了堆内存的最大限制时,就会发生堆内存溢出(Heap Memory Overflow)。处理堆内存溢出的方法包括:

  • 增加堆内存大小:通过调整JVM启动参数来增加堆内存的大小。
  • 优化代码:减少不必要的对象创建和内存占用。
  • 使用外部缓存:将一些大对象存储在外部缓存中,而不是堆内存。
📝 堆内存监控与调优

监控和调优堆内存是确保Java应用程序性能的关键步骤。以下是一些常用的监控和调优方法:

  • 使用JVM监控工具:如JConsole、VisualVM等,监控堆内存使用情况。
  • 分析堆内存快照:通过分析堆内存快照,找出内存泄漏的原因。
  • 调整JVM参数:根据应用程序的内存使用情况,调整JVM参数,如堆内存大小、垃圾回收策略等。

🎉 SpringBoot堆内存配置

Spring Boot提供了多种方式来配置堆内存,以下是一些常用的配置方法:

  • 在application.properties中配置:
    spring.jpa.properties.hibernate.generate_statistics=true
    spring.jpa.properties.hibernate.max_depth=3
    spring.jpa.properties.hibernate.default_batch_size=50
    spring.jpa.properties.hibernate.order_inserts=false
    spring.jpa.properties.hibernate.order_updates=false
    spring.jpa.properties.hibernate.use_sql_comments=false
    spring.jpa.properties.hibernate.format_sql=false
    
  • 在application.yml中配置:
    spring:
      jpa:
        properties:
          hibernate:
            generate_statistics: true
            max_depth: 3
            default_batch_size: 50
            order_inserts: false
            order_updates: false
            use_sql_comments: false
            format_sql: false
    

🎉 堆内存与性能关系

堆内存的大小直接影响Java应用程序的性能。以下是一些关于堆内存与性能关系的关键点:

  • 堆内存过小:可能导致频繁的垃圾回收,影响应用程序的性能。
  • 堆内存过大:可能导致内存碎片化,影响垃圾回收效率。

🎉 堆内存与垃圾回收机制

堆内存的回收是通过垃圾回收机制来实现的。以下是一些关于堆内存与垃圾回收机制的关键点:

  • 垃圾回收器:JVM提供了多种垃圾回收器,如Serial GC、Parallel GC、CMS GC、G1 GC等。
  • 垃圾回收策略:不同的垃圾回收器有不同的回收策略,如标记-清除、标记-整理、复制算法等。

🎉 堆内存与系统稳定性

堆内存的合理设置对于Java应用程序的稳定性至关重要。以下是一些关于堆内存与系统稳定性的关键点:

  • 内存泄漏:内存泄漏可能导致应用程序内存占用不断增加,最终导致系统崩溃。
  • 堆内存溢出:堆内存溢出可能导致应用程序崩溃,影响系统稳定性。

通过合理设置和监控堆内存,可以确保Java应用程序的性能和稳定性。

🎉 JVM堆内存设置

在Java虚拟机(JVM)中,堆内存是Java应用程序的主要内存区域,用于存放对象实例。合理地设置堆内存对于SpringBoot应用的性能和稳定性至关重要。

📝 堆内存与SpringBoot的关系

SpringBoot作为一个基于Spring框架的微服务框架,其运行依赖于JVM。SpringBoot应用中的对象实例大多存储在堆内存中,因此,堆内存的大小直接影响到SpringBoot应用的性能和资源消耗。

🎉 SpringBoot内存管理配置

SpringBoot提供了多种方式来配置堆内存大小,以下是一些常见的

SpringBoot JVM性能调优 Spring Boot 是当前最流行的基于 Java 的 Web 框架,它为开发人员提供了很多便利,包括快速配置,强大的自动化特性等。但是,它的默认设置往往会给应用程序带来不小的性能开销。本文将讨论 Spring Boot 的默认设置,并着重探讨如何优化 Spring Boot 在 JVM 上的性能。在 Spring Boot 中,可以用 application.properties 文件或 application.yml 文件配置 JVM 参数。 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

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