sweep operator

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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41929524/article/details/85269066

博客提供了两篇文章的转载链接，分别为http://node101.psych.cornell.edu/Darlington/sweep.htm和https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41929524/article/details/85269066 。
15000行C++代码，我实现了一个完整的JVM虚拟机（含GC和JIT）
weixin_45715405的博客
12-15 22
本文介绍了StdJVM项目，这是一个精简的JVM实现，用C++编写，完整实现了栈式虚拟机的核心功能。项目采用模块化设计，包括字节码执行、垃圾回收、JIT编译等子系统。重点讲解了栈式虚拟机的执行模型和Value类型系统的实现，展示了如何通过tagged union高效管理多种数据类型。该项目适合开发者学习虚拟机核心技术，如内存管理、动态编译等。通过分析其设计思路和代码实现，读者可以深入理解JVM的工作原理。
Flink源码剖析：flink-metrics-core
foureyes
04-09 1701
文章目录1. flink-metrics-core2. 指标 Reporters2.1 flink-metrics-dropwizard2.2 flink-metrics-graphite2.2.1 配置2.3 flink-metrics-influxdb2.3.1 influxdb基本概念2.3.2 Reporter实现2.3.3 配置2.4 flink-metrics-prometheus2....
利用EM算法进行多维正态缺失数据的参数估计（使用Sweep Operator）——1. 进行均值向量与协方差阵的估计
Kanny
12-26 6542
简介 本篇博客主要介绍如何利用EM算法进行多维正态缺失数据的参数估计，并进行R代码的实现。这里主要是使用Sweep Operator来实现。首先感谢我的队友JB大哥、xiaojj舍友以及杰哥，大家的共同努力，才完成了这份作业。 关于Sweep Operator来做Multiple Regression，说的比较好的是下面这个网站，大家可以先进行学习（因为后面算法的核心就是这个）： The SWE...
A Tutorial on the SWEEP Operator–读书笔记
chiechie的博客
07-08 1627
算法原理对线性回归的最小二乘解，涉及到求矩阵的逆(XTX)−1(X^TX)^{-1}， 1.原始的矩阵求逆的方法–Gauss Jordan消去法，使用计算机来求解时，需要开辟另一个内存,存放变化时的右矩阵A−1A^{-1}. 2.sweep算法对高斯约旦消去法的一种改进，它可以节省存储空间，不需要开辟内存单独存放右矩阵。下面使用三阶例子来说明：（1）对于矩阵A,其扩展矩阵[A|I][A|I]
Garbage Collection | Mark-Sweep算法
sweeterer的博客
10-10 7783
这是第一种用于自动内存管理的算法，标记-清扫（mark-sweep）算法【McCartby ，1960】.在这一方案下，内存单元并不会在变成垃圾的同时立刻回收，而是保持不可到达和未被发现的状态，直到所有可用的内存都耗尽。如果此时再次出现对新单元的请求，系统会暂时挂起“有用”的程序，并调用垃圾收集例程，将堆中所有当前并未使用的单元清扫回自由单元池中。标记-清扫算法依靠
R语言与统计分析
热门推荐
小飞侠的博客
12-16 1万+
R语言与统计分析 汤银才 主编 高等教育出版社 二○○八年五月 内容介绍 本书以数据的常用统计分析方法为基础，在简明扼要地阐述统计学基本概 念、基本思想与基本方法的基础上，讲述与之相对应的R函数的实现，并通过 具体的例子说明统计问题求解的过程. 本书注重思想性、实用性和可操作性. 在内容的安排上不仅包含了基础统 计分析中的探索性数据分析、参数的估计与假设检验，还包括的非参数统计分...
利用EM算法进行多维正态缺失数据的参数估计（使用Sweep Operator）——2. 进行估计参数的方差估计
Kanny
12-29 2753
本篇文章接着上一篇：利用EM算法进行多维正态缺失数据的参数估计（使用Sweep Operator）——1. 进行均值向量与协方差阵的估计 在利用EM算法进行多维正态缺失数据的参数估计之后，我们如何来看我们估计参数的准确性呢（也就是为这些参数再估计一个方差）？ 这里就不介绍boostrap与jackknife方法来进行估计。我们介绍另一种：使用Fisher信息阵来进行估计的方法：其实核心就一个，对估...
Flink随笔 Grafana InfluxDB 监控
xiaoliu_1的博客
03-23 1673
介绍 Flink 提供了很多的metrics ，和reporter ，官方地址： https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/ops/metrics.html#io https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/deployment/metric_reporters.html#influxdb-orgapacheflinkmetricsinfl...
After the big big snow yesterday, NEU became a beautiful silver world.In the morning, poor michaelalan got a short message which told him to sweep the whole school snow and make the traffic unblocked. As you see, it needs so much time to do by one person.There are some points need clear,and these points must connected together(eg:If there are A point and B point, then sweep a line between A and B is enough). So he wants to know the minimum length of snow he needs to sweep to ensure the traffic unblocked (the width of snow is ignored). Multiple inputs, process until the EOF. First line there is a integer n (2<=n<=1000) which means the count of points needs clear.then following n lines with each line two double numbers indicate the x-coordinate and the y-coordinate of the point. The minimum length of snow need swept(reserve one decimal, %.1lf). 输入样例 3 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 0.0 4 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 8 0.0 0.0 2.5 3.5 1.1 1.1 9.0 10.0 3.1 1.3 5.5 3.5 0.0 3.0 3.0 0.0 输出样例 2.0 3.0 19.7
最新发布
12-24
bool operator<(const Edge& other) const { return w ; } }; int main() { int n; while (cin >> n) { vector, double>> points(n); for (int i = 0; i ; i++) { cin >> points[i].first >> points[i]....
扫除算法（sweep）求逆矩阵
JimYe的专栏
11-21 6641
高斯约旦消去法是求矩阵逆的一种常用算法，但使用计算机来求解时，需要开辟另一个内存存放变化时的右矩阵A-1。 而扫除变化时对高斯约旦消去法的一种改进，它可以节省存储空间，不需要开辟内存单独存放右矩阵。下面使用三阶例子来说明： 使用高斯约旦消去法，当左边的矩阵变为单位矩阵时，右边就得到原来左边矩阵的逆矩阵。如果第1步变第1列为基向量，得 当然，第1步不一定要变第1列为基向量，如果
liyongde113_EduPhysics-Lab-App_30012_1766464654037.zip
12-23
liyongde113_EduPhysics-Lab-App_30012_1766464654037.zip
Android中获取应用程序列表信息
12-23
源码来自：https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器，不需要越狱！ ！ ！ ) 不需要越狱，调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用，删除应用，应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示（LSApplicationProxy） [ ] 定制喜欢的字段，展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表（应用icon+应用名） 为了提供思路，这里只用伪代码，具体的私有代码调用请查看： 获取应用实例： 获取应用名和应用的icon： 应用列表界面展示： 应用列表 应用运行时详情 打开应用： 卸载应用： 获取info.plist文件： 应用运行时详情界面展示： 应用运行时详情 右上角，从左往右第一个按钮用来打开应用；第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法，将LSApplicationProxy类，转换成了字典。 转换规则是：属性名为key，属性值为value，如果value是一个可解析的类（除了NSString,NSNumber...等等）或者是个数组或字典，则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析，superClass如...
戴尔U2417h校色文件
12-23
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/bf9738e1fcec ICC-vx2478-4k 校色文件 这是一个使用SpyderX校色过的icc文件，根据自己的需要食用。
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO）的LSTM分类预测研究（Matlab代码实现）
12-23
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO）的LSTM分类预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO），并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中，通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性，提升LSTM模型在分类任务中的性能表现，尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用，并提供了可复现的Matlab代码，属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群：具备一定机器学习和优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度；②研究混合智能优化算法（如GA与PSO结合）在神经网络超参数优化中的应用；③实现高精度分类预测模型，适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试运行，理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节，重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式，同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
基于Unet融合SAM模型point提示推理遥感图像分割项目：皮肤病疾病分割
12-23
基于Unet融合SAM模型point提示推理遥感图像分割项目：皮肤病疾病分割 代码将SAM的point提示和Unet融合改进，评估指标采用dice、iou，recall、precision等，以及相应的曲线。 推理的脚本是【infer.py】，运行会生成UI界面，鼠标点击可以选择提示的前景/背景。代码会自动推理，显示掩膜图像 更多unet改进参考https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html【持续更新】 创新点介绍：实现了一个基于UNet的交互式图像分割系统，其核心亮点在于：1）创新性地将用户交互点作为第四通道与RGB图像拼接输入网络，实现点引导的精准分割；2）采用完整的训练-评估-应用闭环，支持余弦退火学习率调度和全面的分割指标评估（mIoU/Dice等）；3）设计了友好的GUI界面，用户只需点击前景/背景点即可实时获得可视化结果；4) 系统具有高度可扩展性，UNet架构支持自定义通道数和特征图尺寸，数据加载器内置多种增强策略，既能保证训练效果又能适应不同尺寸的输入图像。
开题报告SpringBoot+Vue众筹网.docx
12-23
计算机毕业设计开题报告
开题报告Java+SSM+Vue校医务系统.docx
12-23
计算机毕业设计开题报告
ChaoMixian_vFlow_53932_1766464587160.zip
12-23
ChaoMixian_vFlow_53932_1766464587160.zip
<--- Last few GCs ---> [12460:000001D2A4E083F0] 194669 ms: Mark-sweep 1958.1 (2095.3) -> 1949.8 (2093.4) MB, 569.6 / 0.0 ms (average mu = 0.120, current mu = 0.047) allocation failure scavenge might not succeed [12460:000001D2A4E083F0] 195655 ms: Mark-sweep 1964.7 (2094.8) -> 1953.4 (2096.9) MB, 930.8 / 0.0 ms (average mu = 0.081, current mu = 0.056) allocation failure scavenge might not succeed <--- JS stacktrace ---> FATAL ERROR: Reached heap limit Allocation failed - JavaScript heap out of memory 1: 00007FF7484E15AF v8::internal::CodeObjectRegistry::~CodeObjectRegistry+122159 2: 00007FF74846B376 DSA_meth_get_flags+64118 3: 00007FF74846C3F2 DSA_meth_get_flags+68338 4: 00007FF748DA3204 v8::Isolate::ReportExternalAllocationLimitReached+116 5: 00007FF748D8D7CD v8::SharedArrayBuffer::Externalize+781 6: 00007FF748C30D8C v8::internal::Heap::EphemeronKeyWriteBarrierFromCode+1468 7: 00007FF748C2DEA4 v8::internal::Heap::CollectGarbage+4244 8: 00007FF748C2B820 v8::internal::Heap::AllocateExternalBackingStore+2000 9: 00007FF748C49530 v8::internal::FreeListManyCached::Reset+1408 10: 00007FF748C49BE5 v8::internal::Factory::AllocateRaw+37 11: 00007FF748C5F4AF v8::internal::FactoryBase<v8::internal::Factory>::NewRawTwoByteString+79 12: 00007FF748A429FD v8::internal::String::SlowFlatten+477 13: 00007FF7487AD4CB v8::internal::WasmTableObject::Fill+603 14: 00007FF748DACFA6 v8::String::Utf8Length+22 15: 00007FF74848C10D v8::internal::Malloced::operator delete+17149 16: 00007FF748D5DBC6 v8::internal::Builtins::code_handle+172806 17: 00007FF748D5D7B9 v8::internal::Builtins::code_handle+171769 18: 00007FF748D5DA7C v8::internal::Builtins::code_handle+172476 19: 00007FF748D5D8E0 v8::internal::Builtins::code_handle+172064 20: 00007FF748E30FC1 v8::internal::SetupIsolateDelegate::SetupHeap+494641 21: 000001D2A8BDE55F 运行不起来怎么办
08-23
### 增加Node.js堆内存限制 Node.js默认的堆内存限制可能不足以处理大型项目或复杂的构建过程，导致出现`FATAL ERROR: Reached heap limit Allocation failed - JavaScript heap out of memory`错误。可以通过以下几种方法来解决这个问题： #### 方法一：使用`increase-memory-limit`插件 1. 安装`increase-memory-limit`插件： ```bash npm install -g increase-memory-limit ``` 2. 在项目目录中运行该插件： ```bash increase-memory-limit ``` 这将自动调整Node.js的最大堆内存限制，使其适应当前项目的需要[^4]。 #### 方法二：手动设置Node.js堆内存 1. 在启动Node.js应用时，使用`--max-old-space-size`参数来增加堆内存限制。例如，将堆内存增加到4GB： ```bash node --max-old-space-size=4096 your_script.js ``` 这里`4096`表示4GB的内存，可以根据需要调整这个数值[^3]。 #### 方法三：优化代码和依赖项 1. **减少全局依赖**：确保只安装必要的全局依赖项，避免不必要的全局包占用过多内存。 2. **优化构建配置**：检查并优化构建工具（如Webpack、Vite等）的配置文件，减少不必要的插件和加载器。 3. **分块打包**：对于大型项目，可以考虑使用代码分割（code splitting）技术，将代码分成多个小块，减少单次加载的代码量。 4. **使用懒加载**：对于不常用的模块，可以使用懒加载技术，按需加载这些模块。 #### 方法四：升级Node.js版本 1. **升级到最新版本**：Node.js的某些版本对内存管理进行了优化，升级到最新的稳定版本可能会解决内存溢出问题。可以通过以下命令升级Node.js： ```bash nvm install --lts ``` 或者安装特定版本： ```bash nvm install 18.16.0 ``` 这里以使用`nvm`（Node Version Manager）为例，可以根据实际情况选择合适的版本管理工具[^3]。 #### 方法五：监控和调试内存使用 1. **使用Chrome DevTools**：通过Chrome DevTools的Performance面板监控内存使用情况，找出内存泄漏或高内存消耗的部分。 2. **使用Node.js内置工具**：Node.js提供了内置的性能监控工具，可以通过以下命令启用： ```bash node --inspect-brk -r ts-node/register your_script.ts ``` 然后使用Chrome DevTools连接到调试器，分析内存使用情况[^3]。 ### 结论 通过上述方法，可以有效解决Node.js应用运行时JavaScript堆内存溢出的问题。根据具体情况选择合适的方法，或者结合多种方法进行优化，以确保应用稳定运行。
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