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我也要
方法区：之前称为永久代，后来又称为Metaspace。
https://blogs.oracle.com/poonam/understanding-g1-gc-logs
JDK9用的是G1，之前是CMS
ZGC太新了。
G1：主要关注的是停顿时间
堆内存>6G时
用G1可以<500ms，
可以设置时间
高并发，young到old的晋升很快时，推荐G1
gcviewer工具来看：
假如希望最大停顿时间200ms：
G1追求的是低停顿。
G1会动态调整young和old大小。
G1注意：
（1）一定不要设置young区大小或比例；
（2）停顿时间不要太严格（不能太小）。一般G1小于500ms，但是不要小于100ms或200ms。一般使用100ms或200ms都是可以的。100ms<目标<500ms
减少使用全局变量和大对象；
· 调整新生代的大小到最合适；
· 设置老年代的大小为最合适；
· 选择合适的GC收集器
Opencv计算相机响应函数(Camera Response Function)与Radiance
本文主要用于记录自己在学习CRF过程中遇到的一些问题。 CRF模型 I=f(V(t⋅L))I=f(V( t\cdot L))I=f(V(t⋅L)) 其中III为相机灰度值Intensity，LLL为环境中irradiance，ttt为曝光时间，VVV为相机镜头参数，fff为相机响应函数CRF。 有些论文中认为相机镜头参数是线性的不考虑，但有些考虑了衰减即靠近图像边缘亮度会暗一些，但没有看到二者同时计算的，如果同时计算两个非线性的函数，我觉得可能会有不确定性，在这里还请教一下了解的朋友。 控制
透彻理解JVM中垃圾回收GC生产参数，停顿时间+执行效率相关参数
下篇文章给大家讲解的内容是JVM中垃圾回收相关参数介绍：GC通用参数，GC生产参数，大页和NUMA参数+GC日志相关参数+其他参数。
Spring AI RAG 生产级实战：从 0 构建企业智能知识库系统
Spring AI🎯统一的 API 抽象：屏蔽不同 AI 服务商的差异🎯开箱即用的集成：支持主流大模型和向量数据库🎯Spring 生态融合：与 Spring Boot、Spring Data 无缝集成🎯企业级特性：事务管理、监控、安全等RAG 架构：检索 + 增强 + 生成，解决 LLM 局限性Spring AI：统一的 API 抽象，简化 AI 应用开发向量数据库：pgvector 适合中小规模，Milvus 适合大规模文档处理：加载 → 分块 → 向量化 → 存储检索优化。
JVM面试宝典-G1垃圾收集器最大停顿时间是如何实现的
Garbage-First的由来)，比如一个Region花200ms能回收1M垃圾，另外一个Region花50ms能回收2M垃圾，在回收时。G1收集器在后台维护了一个优先列表，每次根据允许的收集时间，优先选择回收价值最大的Region(这也就是它的名字。这种使用Region划分内存空间以及有优先级的区域回收方。间有限情况下，G1当然会优先选择后面这个Region回收。式，保证了G1收集器在有限时间内可以尽可能高的收集效率。
UM2 3D 打印机 DIY 实践 （2） 电路篇
涉及到的东西非常多，实际上后面还会讲到。主要部件清单： 主板 mega2560 + Ramps1.4 + LCD12864 各一张 42 x38mm x3，xyz 轴各一台 42 x23mm x1，用在挤出机 泰坦远程挤出机 x1 TMC2225 驱动板 x4， 替代a4988、TMC2208，静音效果好，性价比高 s-250-12v 20A开关电源 x1。功率必须足够大，宁可选大一点的 大功率 MOS 管，25A x1 NTC .
Unlocking Decoding-time Controllability: Gradient-FreeMulti-Objective Alignment with Contrastive Pr
将基于庞大网络语料库训练的大型语言模型（LLMs）（OpenAI，2023；Touvron 等，2023；Google，2023）与人类偏好对齐，是减少产生不安全（Wei 等，2023）、幻觉（Zhang 等，2023b）和有偏见（Gallegos 等，2023）内容的重要一步。随着偏好学习技术（如 PPO（Schulman 等，2017）、DPO（Rafailov 等，2023）及其他变体（Azar 等，2023；Ethayarajh 等，2024；
JVM day04 垃圾回收器 G1
垃圾回收器 G1
基于FMU的Star CCM+与Amesim复杂控制联合分析
基于FMU的Star CCM+与Amesim复杂控制联合分析
G1的参数设置
-XX：+UseG1GC手动使用G1收集器执行内存回收业务。 -XX：G1HeapRegionSize设置每个Region的大小。值是2的幂，范围是1MB到32MB之间，目标是根据最小的Java堆大小划分出约2048个区域。默认是堆内存的1/2000。 -XX：MaxGCPauseMillis 设置期望达到的最大GC停顿时间指标（JVM会尽力实现，但不能确保达到）。默认值是200ms。 -XX：ParallelGCThread 设置STW工作线程数的值。最多设置8 -XX：ConcGCThr...
疾风气象大模型4.0白皮书
《疾风气象大模型白皮书摘要》 疾风气象大模型（J-AFM）是国内首个基于3D建模的气象智能平台，突破传统二维气象分析的局限，采用体素化技术构建"x-y-z-t"四维统一模型，实现从分钟级短临到30天跨时效的连续预测。核心技术包括：1）多源数据三维同化，融合雷达、卫星、风廓线等异构数据；2）物理约束AI解码器，嵌入能量守恒、湍流封闭等气象原理；3）行业适配插件，服务风电、光伏、航空等领域，如山地风场尾流校正、云影短临预测。平台支持批流一体推理与边缘部署，提供概率化输出和误差溯源能力，显著降
基于Python的SEC Edgar文件高效爬取：最新技术与实战指南
本文详细介绍了如何使用Python最新技术高效爬取SEC Edgar数据库中的金融文件。我们将探讨SEC Edgar系统的结构、合法爬取注意事项，并使用现代Python库如Requests-HTML、aiohttp和Playwright实现多种爬取方案。文章包含完整的代码示例、性能优化技巧以及数据处理方法，为金融数据分析师、研究人员和开发者提供全面指导。关键词：SEC Edgar、Python爬虫、金融数据、异步爬取、Playwright、XBRL解析。
G1调优常用参数及其作用
G1调优参数及其作用机制
02 HCM CPI SF集成-组织集成（一）
将员工主数据和组织数据从SAP Successfactors Employee CentraI复制到SAPERP或SAP S/4HANA,SAP SF CPI HCM集成
【JVM 4】内存调优
本系列是用来记录《深入理解Java虚拟机》这本书的读书笔记。方便自己查看，也方便大家查阅。 欲速则不达，欲达则欲速！ 一、VM内存的系统级调优 首选注意在对JVM内存调优的时候不能只看操作系统级别java进程所占用的内存，这个数值不能准确的反应堆内存的真实占用情况，因为GC过后这个值是不会变化的，因此内存调优的时候要更多地使用JDK提供的内存查看工具，比如JConsole和java Visu...
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。
Devexpress16.2.6破解工具
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JVM调优实战 Day 4：JVM类加载机制
在Java中，类并不是在程序启动时一次性全部加载到JVM中的，而是按需加载当程序第一次使用某个类时，JVM会触发该类的加载过程。这个过程由JVM的**类加载器（ClassLoader）**完成。自定义类加载器通常继承类，并重写方法。= -1) {此自定义类加载器可以根据指定路径加载类文件，适用于某些需要动态加载类的场景。本篇详细讲解了JVM类加载机制的核心概念、工作原理、常见问题、诊断方法和调优策略。
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
每天100w次登录请求，4核8G的机器怎么做JVM调优
在4核8G的机器上，针对每天100万次登录请求（峰值50~100次/秒）的场景，JVM调优需平衡吞吐量、延迟和内存占用。建议堆内存设为4GB，新生代1.5GB，使用G1垃圾回收器，目标暂停时间200ms，并限制线程栈大小以减少内存占用。优化对象分配速率，调整Young区比例，监控Full GC频率，避免老年代溢出。使用工具如jstat、Grafana等监控JVM性能，确保Young GC频率≤5次/分钟，Full GC频率≤1次/天。特殊优化包括缩短Session超时、静态化密码加密实例、缓存验证码到Red
pscad IEEE标准系统搭建说明
pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
4C8G的JVM调优
JVM调优
【Jvm调优篇4】JVM参数
💝💝💝欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。非常期待和您一起在这个小小的网络世界里共同探索、学习和成长。💝💝💝 ✨✨ 欢迎订阅本专栏 ✨✨。
JVM 调优 (4) -- 调优实践
文章目录
记录一次JVM调优过程4
记录一次JVM调优过程4当前yaml配置CKE容器内存使用率告警，主机:的内存使用率达到98当前dockerFile jvm参数如下， 根据以上信息还有调优的空间吗？用户的问题是让我详细解释一个 ENTRYPOINT 中的 JVM 参数设置，并说明为什么这样设置。从这个需求来看，用户的意图很明确：他们需要对这些参数的作用和调优背景有更深入的理解。这可能是因为他们在尝试优化 JVM 的性能，或者在解决一些与内存、GC 相关的问题，比如高内存使用率、频繁的 GC 停顿等。
面试八股之JVM篇4——JVM实践调优
深度讲解了包括tomcat性能调优、JVM调优参数、JVM调优工具（包括命令工具JPS、jstack、jmap、jhat、jstat；可视化工具jconsole、VisualVM的使用）、java内存泄漏的解决方案、CPU飙高解决方案等一系列java的调优方案
干了6年Java，我总结了这4个JVM调优的底层原则
JVM调优这件事，说难也难，说简单也简单。说难，是因为你需要理解Java内存模型、GC原理，还要结合业务场景分析。先通过工具定位问题（别猜）给一个合理的内存大小和比例选择一个合适的GC器（G1是稳妥选择）观察效果，微调别沉迷于调参，别背几百个参数表。理解了底层原理，很多问题你自然就知道该怎么解决了。如果你也有JVM调优的故事，或者踩过什么坑，欢迎在评论区聊聊。
JVM篇4:详解JVM调优与经典案例分析
JVM调优介绍以及案例分析
Spark性能优化 (4) | JVM 调优
大家好，我是不温卜火，是一名计算机学院大数据专业大二的学生，昵称来源于成语—不温不火，本意是希望自己性情温和。作为一名互联网行业的小白，博主写博客一方面是为了记录自己的学习过程，另一方面是总结自己所犯的错误希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。但由于水平有限，博客中难免会有一些错误出现，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！暂时只有csdn这一个平台，博客主页：https://buwenbuhuo.blog.youkuaiyun.com/ 本片博文为大家带来的是JVM 调优。 目录1. 降低cache.
1-4 （JVM）JVM参数及性能调优
一、JVM内存模型及垃圾收集算法 1.根据Java虚拟机规范，JVM将内存划分为：New（年轻代）Tenured（年老代）永久代（Perm） 其中New和Tenured属于堆内存，堆内存会从JVM启动参数（-Xmx:3G）指定的内存中分配，Perm不属于堆内存，有虚拟机直接分配，但可以通过-XX:PermSize -XX:MaxPermSize 等参数调整其大小。 年轻代（New）：年轻代用来存...
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