【jvm】堆的内部结构

1. 说明
  • 1.JVM堆的内部结构主要包括年轻代(Young Generation)和老年代(Old Generation),这种划分是基于对象的存活时间和使用特点来进行的。
2. 年轻代(Young Generation)
2.1 说明
  • 1.年轻代是堆内存的一部分,主要用于存放新生成的对象。
  • 2.由于新生成的对象大多都很快变得不可达,因此年轻代的设计目标是尽快回收这些对象所占用的内存。
2.2 Eden区
  • 1.新生成的对象首次会尝试在Eden区中分配内存。
  • 2.Eden区是年轻代中最大的区域,用于存放大多数新生成的对象。
2.3 Survivor区
  • 1.Survivor区被划分为两个相等的部分,通常称为From Survivor(S0)和To Survivor(S1),或者简称为S0和S1。
  • 2.在发生Minor GC(年轻代垃圾回收)时,存活的对象会从Eden区和当前的Survivor区(比如S0)复制到另一个Survivor区(比如S1),然后清空原来的区域。
  • 3.经过多次Minor GC后,仍然存活的对象会被转移到老年代中。
3. 老年代(Old Generation)
3.1 说明
  • 1.老年代是堆内存的一部分,用于存放那些经过多次年轻代垃圾回收后仍然存活的对象。
  • 2.这些对象通常生命周期较长,因此老年代的设计目标是提供稳定的内存空间,
  • 3.以减少垃圾回收的频率和开销。
3.2 对象存放
  • 1.当年轻代中的对象存活时间较长,或者年轻代空间不足无法容纳新生成的对象时,这些对象会被转移到老年代中。
3.3 垃圾回收
  • 1.老年代的垃圾回收通常称为Major GC或Old GC。
  • 2.由于老年代中的对象存活时间较长,因此Major GC通常比Minor GC更耗时。
  • 3.Major GC会扫描整个老年代空间,并回收那些不再被引用的对象所占用的内存。
4. jdk7及之前
  • 1.堆结构图。
    在这里插入图片描述
  • 2.Java 7及之前堆内存逻辑上分为三部分:新生区+养老区+永久区。
  • 3.新生区:Young Generation Space,Young/New。
  • 4.新生区被划分为Eden区和Survivor区。
  • 5.养老区:Tenure generation space,Old/Tenure。
  • 6.永久区:Permanent Space,Perm。
5. jdk8及之后
  • 1.堆结构图。
    在这里插入图片描述

  • 2.Java 8及以后堆内存逻辑上分为三部分:新生区+养老区+元空间。

  • 3.新生区:Young Generation Space,Young/New。

  • 4.新生区被划分为Eden区和Survivor区。

  • 5.养老区:Tenure generation space,Old/Tenure。

  • 6.元空间:Meta Space,Meta。

基于 NSFW Model 色情图片识别鉴黄 后面更新视频检测 项目背景: 随着互联网的快速发展,网络上的信息量呈现出爆炸式的增长。然而,互联网上的内容良莠不齐,其中不乏一些不良信息,如色情、暴力等。这些信息对青少年的健康成长和社会风气产生了不良影响。为了净化网络环境,保护青少年免受不良信息的侵害,我国政府加大了对网络内容的监管力度。在此背景下,本项目应运而生,旨在实现对网络图片和视频的自动识别与过滤,助力构建清朗的网络空间。 项目简介: 本项目基于 NSFW(Not Safe For Work)Model,利用深度学习技术对色情图片进行识别与鉴黄。NSFW Model 是一种基于卷积神经网络(CNN)的图像识别模型,通过学习大量的色情图片和非色情图片,能够准确地判断一张图片是否含有色情内容。本项目在 NSFW Model 的基础上,进一步优化了模型结构,提高了识别的准确率和效率。 项目功能: 色情图片识别:用户上传图片后,系统会自动调用 NSFW Model 对图片进行识别,判断图片是否含有色情内容。如果含有色情内容,系统会给出相应的提示,并阻止图片的传播。 视频检测:针对网络视频,本项目采用帧提取技术,将视频分解为一帧帧图片,然后使用 NSFW Model 对这些图片进行识别。如果检测到含有色情内容的图片,系统会给出相应的提示,并阻止视频的传播。 实时监控:本项目可应用于网络直播、短视频平台等场景,实时监控画面内容,一旦检测到含有色情内容的画面,立即进行屏蔽处理,确保网络环境的纯洁。
### 如何在本地部署 NSFW 模型或服务 要在本地环境中成功部署 NSFW(不适宜工作场合内容)检测模型或服务,以下是详细的说明: #### 准备环境 为了确保能够顺利运行模型和服务,需要安装必要的依赖项。这些工具和库包括但不限于以下几类: - **Python 环境**: 推荐使用 Python 3.7 或更高版本。 - **Transformers 库**: 提供加载预训练模型的功能[^1]。 - **PyTorch/TensorFlow**: 支持深度学习框架的计算需求。 - **Pillow (PIL)**: 处理图像文件并将其转换为适合输入模型的形式。 具体命令如下所示: ```bash pip install transformers torch Pillow ``` #### 加载模型与测试 通过 Hugging Face 的 `transformers` 工具包可以直接访问已有的 NSFW 图片分类模型。例如,可以采用名为 `"Falconsai/nsfw_image_detection"` 的公开模型来完成此任务[^1]。 下面是一个简单的代码片段展示如何加载该模型并对单张图片执行预测操作: ```python from PIL import Image from transformers import pipeline def classify_nsfw(image_path): # 打开指定路径下的图片文件 img = Image.open(image_path) # 初始化 image-classification 流水线对象,并指明使用的特定模型名称 classifier = pipeline("image-classification", model="Falconsai/nsfw_image_detection") # 对传入的图片调用流水线方法得到其类别标签及其置信度分数列表形式的结果 result = classifier(img) return result if __name__ == "__main__": test_img_path = "<your_test_image>" output_results = classify_nsfw(test_img_path) print(output_results) ``` 注意替换 `<your_test_image>` 成实际存在的图片绝对或者相对地址字符串值之前再尝试运行以上脚本。 #### 构建 RESTful API 服务 如果希望进一步扩展功能至 Web 应用程序层面,则可考虑利用 Flask/Django 这样的轻量级 web 开发框架构建起支持 HTTP 请求交互的服务端接口。这里给出基于 FastAPI 实现的一个简单例子作为示范用途: ```python import uvicorn from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from PIL import Image from io import BytesIO from typing import List from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Prediction(BaseModel): label: str score: float @app.post("/predict/", response_model=List[Prediction]) async def predict(file: UploadFile = File(...)): try: contents = await file.read() pil_image = Image.open(BytesIO(contents)) clf_pipeline = pipeline('image-classification', model='Falconsai/nsfw_image_detection') predictions = clf_pipeline(pil_image) formatted_preds = [{"label": pred['label'], "score": round(pred['score'], 4)} for pred in predictions] return formatted_preds except Exception as e: raise ValueError(f"Error processing uploaded file {e}") if __name__ == '__main__': uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000) ``` 启动服务器之后即可向 `/predict/` 路径发送 POST 请求附带上传待分析的目标图片获取返回结果了。 ---
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