Unveiling the java.lang.Out OfMemoryError

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本文探讨了 Java 中的 OutOfMemoryError 错误，分析了其产生的原因及常见场景，并提供了相应的解决策略。
Unveiling the java.lang.Out OfMemoryError
转载：http://java.sys-con.com/node/1229281?page=0,0

格式都乱了，搞了个附件
68、Unveiling the Adaptive User Language Model
play7的博客
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The blog introduces an Adaptive User Language Model designed to cater to individual users' syntactic expectations. It explores the model's key components, including a general language assessment framework, modifications for specific user classes, and dynam
17、Unveiling the Mysteries of Predictive Neural Networks
yy01234的博客
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这篇博文探讨了预测神经网络的多个关键方面，包括强化学习在预测网络中的作用、层级与异构控制器的运行机制、皮质柱在预测编码中的映射结构、振荡和突触可塑性对学习的影响，以及海马体在预测和记忆形成中的作用。通过这些内容，文章揭示了大脑如何利用预测机制进行感知、决策和运动控制，并探讨了这一机制在进化和人工智能中的潜在意义。
java.lang.OutOfMemoryError （OOM）解密 & Java heap dumps 解析 （一）
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Unveiling the java.lang.Out OfMemoryError And dissecting Java heap dumps  When we encounter a java.lang.OutOfMemoryError, we often find that Java heap dumps, along with other artifacts, are gener
2. Instructions: Language of the computer
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2. Instructions: Language of the computer(指令：计算机语言) 2.1 Introduction;（简介） 2.2 Operations of the computer Hardware; （计算机硬件操作） 2.3 Operands of the computer Hardware; （计算机硬件操作数） 2.4 Singed a...
MiniCPM: Unveiling the Potential of Small Language Models with Scalable Training Strategies
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06-12 1350
随着开发具有高达数万亿参数的大型语言模型（LLMs）的兴趣激增，关于资源效率和实际成本的担忧也随之而来，特别是考虑到实验的巨大成本。这一情形突显了探索小型语言模型（SLMs）作为资源高效替代方案的潜力。在此背景下，我们介绍了MiniCPM，特别是其1.2B和2.4B非嵌入参数变体，这些变体不仅在各自的类别中表现出色，而且在能力上与7B-13B的LLMs不相上下。尽管我们专注于SLMs，但我们的方法在模型和数据维度上都表现出可扩展性，为未来LLM的研究提供了可能。
Meltdown: Unveiling the Root Causes of System Failures
朱工的专栏
05-09 469
复杂的系统拥有强大的功能，也拥有脆弱的身板。
Unveiling the Generalization Power of Fine-Tuned Large Language Models
c_cpp_csharp的专栏
05-28 243
虽然大型语言模型（LLM）已经证明了非凡的多任务处理能力，但在下游特定领域的数据集上对这些模型进行微调通常是必要的，以在测试集上产生优于未进行微调的测试集的性能。然而，微调对LLM泛化能力的综合影响还没有完全理解。本文深入探讨了原始、未修改的LLM及其微调变体之间的差异。我们的主要研究集中在微调是否会影响LLM固有的泛化能力。为了详细说明这一点，我们在不同的数据集上对五种不同的语言任务进行了广泛的实验。我们的主要发现表明，对生成和分类任务进行微调的模型在推广到不同的领域和任务时表现出不同的行为。
Beyond Probabilities: Unveiling the Misalignment in Evaluating Large Language Models
c_cpp_csharp的专栏
04-26 202
大型语言模型（LLM）在各种应用程序中表现出了非凡的能力，从根本上重塑了自然语言处理（NLP）研究的格局。然而，最近的评估框架通常依赖LLM的输出概率进行预测，这主要是由于计算限制，与现实世界的LLM使用场景不同。尽管这些基于概率的评估策略被广泛使用，但其有效性仍然是一个悬而未决的研究问题。本研究旨在在使用LLM进行多项选择题（MCQ）的背景下，仔细审查这种基于概率的评估方法的有效性，强调其固有的局限性。我们的实证研究表明，流行的基于概率的评估方法与基于生成的预测不完全一致。
Unveiling the Gnome Keyring: A Comprehensive Guide
最新发布
allway2的博客
09-05 713
【代码】Unveiling the Gnome Keyring: A Comprehensive Guide。
WebFace260M A Benchmark Unveiling the Power of Million-Scale.pdf
11-20
在这篇论文《WebFace260M：百万规模深度人脸识别的基准》中，作者们引入了一个新的大规模人脸识别数据集，包括包含400万身份/2600万张人脸的WebFace260M以及经过清洗的200万身份/4200万张人脸的WebFace42M训练数据。...
论文翻译：ACL-2024 Unveiling the Spectrum of Data Contamination in Language Models: A Survey from
CSPhD-winston的博客
09-07 401
电脑在大型语言模型（LLMs）的时代，由于依赖于广泛的互联网衍生的训练语料库，数据污染问题引起了越来越多的关注。训练语料库与评估基准的重叠问题——被称为污染——已成为近期重要研究的焦点。这些工作旨在识别污染，理解其影响，并从不同角度探索缓解策略。然而，在这个新兴领域，缺乏从基础概念到高级洞察的清晰路径的全面研究。因此，我们提供了一个关于数据污染领域的全面综述，概述了关键问题、方法和迄今为止的发现，并强调了需要进一步研究和发展的领域。特别是，我们首先检查了数据污染在不同阶段和形式的影响。
Java 多线程入门大全
dingjun1
07-15 814
转载：http://pingfang.iteye.com/blog/47596 Java 多线程入门大全 作者：qlampskyface 和作者联系：djb_skyface@tom.com 接触多线程已经不少时间了,也做了不少事情,但是一直觉得用起来不那么顺手,在debug的时候,往往会比较担心在同步上出什么问题,想起"程序员最怕的是自己写的代码"这句话,觉得真是不假. ...
jstatd jsp 等不能正常运行的原因
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[root@ bin]# ./jstatd Could not create remote object null java.lang.NullPointerException at sun.jvmstat.perfdata.monitor.protocol.local.LocalVmManager.activeVms(LocalVmManager.java:127) at sun....
对数运算公式
dingjun1
07-03 424
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设置SESSION超时时间
dingjun1
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设置session时间的3个方法： 1. 在tomcat--conf--servler.xml文件中定义： Context path = /test docBase = /test defaultSessionTimeOut 1. 在server.xml中定义context时采用如下定义： xml 代码 1. 2. 在web.xml中通过参数指定： xml 代码...
转发(forward)、包含(include)及转向(redirect)的区别与联系
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07-17 210
转发(forward)、包含(include)及转向(redirect)的区别与联系 http://www.cn-java.com/www1/?action-viewnews-itemid-3176 阅读次数: 7944次 发布时间: 2005-04-09 00:00:00发布人: PaPA 来源:http://www.cn-java.com/www1/?action-viewnew...
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1、查看当前服务的cpu 、内存、磁盘等使用情况，看看是不是使用率比较高 2、查看java web 进程分配内存情况 3、lsof -n查看系统文件句柄数，看看某个进程打开的是不是特别多 4、jmap -heap jpid 查看当前各个内存的分配和使用情况 如果old Generation 对应的比较大，占满了导致内存溢出，可以使用 jmap -histo jpid输出各个对象数量情况...
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dingjun1
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