java内存

java内存分配:
根据是否是线程来占有的:
线程独享的:
程序计数器 :记录当前线程执行到的行数(如果当前执行的是native方法的话,则计数器的值为undefined)
虚拟机栈:   每个方法被执行的时候,都被会创建一个帧栈,用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。
本地方法栈    为本地(native)方法提供的内存区域

虚拟机相关的(线程共享的):
堆          存放对象实例的 
方法区 存储已被java虚拟机加载的类信息,常量,静态变量,即时编译器 编译后的代码等数据 
运行时常量池:(方法区的一部分)存放了编译期生成的各种字面量和符号引用,和运行期间产生的新的常量

直接内存(非虚拟机运行时数据区的一部分)


垃圾回收的区域:
    和线程相关的 虚拟机栈,本地方法栈,pc计数器所占用的空间是确定的,分配和回收随着线程的开始和结束而进行的。

虚拟机相关的内存区域是回收的重点,即堆和方法区。


内存分配:
   对象优先在eden区分配
大对象直接进入老年代
    长期存活的对象会晋升到老年代

判断对象是否已死的算法:
   1.引用计数法
   2.根搜索算法  java 虚拟机采用的方式 (可以防止循环引用) 如果某个对象到GC Roots没有任何引用链,那么这个对象就是不可达的,会被垃圾回收器回收掉。
     可以作为GC Roots的对象:
    虚拟机栈中引用的对象
本地方法栈中引用的对象
方法区中的类静态变量引用的对象
方法区中的常量引用的对象

引用的类型
1.强引用 不会被垃圾回收掉的引用
2.软引用 在将要发生内存溢出的时候,GC进行垃圾回收之后发现还是不能避免溢出的时候,会回收这类引用的对象
3.弱引用 在下一次GC时会被回收的对象
4.虚引用

方法区的回收:

    1.废弃的常量
2.无用的类




名称 作用区域 特点 优点
Serial 新生代 单线程收集器,在回收的时候会暂停其他线程的工作(stop the world) 在单个CPU的环境下,可以获得最高的单线程收集效率,适用于运行在client模式下的虚拟机的新生代gc首选

ParNew 新生代 Serial的多线程版本 是运行在server模式下的虚拟机首选的新生代收集器

Parallel scavenge 新生代 主要用于控制吞吐量。复制算法,并行的多线程收集器,提供了自适应策略 适合在后台运算,而不需要太多交互的场合
Serial old 老年代 Serial的老年代版本 1.在1.5之前与 parallel scavenge搭配
2.作为CMS收集器的后背预案

Parallel old 老年代 Parallel scavenge的老年代版本 标记-整理算法 在注重吞吐量及cpu资源敏感的场合优先考虑
Concurrent mark sweep  CMS 老年代 标记-清除算法
四步:
初始标记(stop the world)
并发标记
重新标记(stop the world)
并发清除

以获取最短回收停顿为目标


标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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