Eclipse优化

Eclipse调优参数(非原创):

 

--设置最大的堆和最小堆大小.两者一样表示固定大小.这样可以防止老年代内存扩展造成额外的gc.当然也会多占一些内存.系统内存不足的慎用 
-Xms512m 
-Xmx512m 
--加大年轻代内存.减少minor gc 
-Xmn164m 
--这个是永久代大小.默认是64M,增加到96M.固定大小,减少扩展造成的gc 
-XX:PermSize=96m 
-XX:MaxPermSize=96m 
--去除字节码验证 
-Xverify:none 
--屏蔽显式调用gc. 
-XX:+DisableExplicitGC 
--关闭类垃圾回收,就可以消除由于多次装入和卸装同一个类而造成的开销 
-Xnoclassgc 
--指定最适合多任务并行的CMS垃圾收集器 
-XX:+UseParNewGC 
-XX:+UseConcMarkSweepGC 
--修改默认的触发老年代full gc的内存所占比..改成85% 
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=85 
--增加JIT 即时编译器的缓存.系统默认是32m.个人感觉对提升启动速度有效果..让我从4.2s提升到3.9s 
-XX:ReservedCodeCacheSize=128m
--打印GC日志
-verbose:gc

--GC发生的时间
-XX:+PrintGCTimeStamps

--GC消耗量多少时间
-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime
--GC之间运行了多少时间
-XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime
-XX:+PrintGCDetails

-Xloggc:gc.log
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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