原文在此但好像原链接的js代码有问题.作者:M.P.(mike parker)本文探索垃集与析构的交互.是垃集系列的一部分.讨论分2篇:1,确定性/非确定性的差异,考虑两种
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2022-02-25 11:17:31
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原文在此但好像原链接的js代码有问题.作者:M.P.(mike parker)本文探索垃集与析构的交互.是垃集系列的一部分.讨论分2篇:1,确定性/非确定性的差异,考虑两种情况下单析构的后果,并建立准则来避免它.2,在准则不管用时,如何写可靠析构器.确定性析构可预测,程序员,可根据代码流来知道何时何地析构.对栈上分配的构实例,为自动/确定性析构,编译器在明确点上插入调用析构器代码.自动析构的两个基本规则:1,退出域时,调用域中所有栈分配的构的析构器.2,以与声明顺序相反的顺序析构.现在可
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2021-08-19 17:08:25
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2023-04-09 09:30:41
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地址在此公平的说,这几年,d的gc改进了许多.虽然比期望的慢,但确实改进了.垃集引起的性能问题一般是局部化的.可以用小部分(核心)手动管理来修复.你可重写为不用垃集的函数,或使用标准垃集优化:在热点减少加载垃集.当回收发生时,你可用GC.stop/GC.collect来更细粒化控制.我写过计算密集程序,发现垃集是瓶颈.1)重构从内循环调用的函数来重用缓冲,而不是分配新的,消除大量小分配.2)用GC.stop来调度并稍微降低频率的GC.回收.结果是40-50%的运行时降低.大概2倍加速.你可能会
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2022-02-25 14:15:32
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地址在此公平的说,这几年,d的gc改进了许多.虽然比期望的慢,但确实改进了.垃集引起的性能问题一般是局部化的.可以用小部分(核心)手动管理来修复.你可重写为不用垃集的函数,或使用标准垃集优化:在热点减少加载垃集.当回收发生时,你可用GC.stop/GC.collect来更细粒化控制.我写过计算密集程序,发现垃集是瓶颈.1)重构从内循环调用的函数来重用缓冲,而不是分配新的,消除大量小分配.2)用GC.stop来调度并稍微降低频率的GC.回收.结果是40-50%的运行时降低.大概2倍加速.你可能会
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2021-08-19 17:13:00
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前言????在移动端开发中经常会运用到上拉加载更多来实现分页的操作，不仅可以增加用户良好的体验，也可以让自己的项目看起来更加的丝滑~那么具体要怎么做呢？准备一个容器来设置滚动事件????如果要设置固定高度容器则设置ref<template> <div class="container" ref="scroll"> <!-- 滚动内容代码 -
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2022-04-19 11:51:01
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1、手动清理（1）打开资源管理器，右键-属性，点击“磁盘清理”，然后选中要清理的文件，点击确定即可；（2）对于一些软件的卸载残留，可以打开注册表，找到各目录下的software子目录，从里面找那些你已经卸载过的软件的名称，然后将它们全部删除就行了；（3）找到这些软件的安装目录，默认安装的话一般都在C盘的Program Files和Program Files(x86)文件夹下，还有一个隐藏的数据文件
说明分两个Adapter一个用于专门显示的Adapter，另一个用于刷新的Adapter。用于显示的Adapter集成QuickAdapter，是自己封装的一个Adpate
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2023-05-29 14:01:51
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java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded GC垃圾回收内存
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2023-03-26 13:26:49
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Java内存区域中，其中程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈三个区域随线程而生，随线程而灭。这几个区域内存分配和回收都具有确定性，在这几个区域内不需要考虑太多的回收问题。Java堆和方法区（常量池是方法区的一部分）则不一样。一个接口中的多个实现类需要的内存可能不一样，一个方法中大多个分支需要的内存也可能不一样，我们只有在程序处于运行期间才能知道会创建哪些对象，这部分内存的分配和回收都是动态的，垃圾收集
通常在深度学习中将数据集划分为训练集、验证集和测试集训练集：相当于教材或例题，训练集在我们的模型过程中起的作用就是更新模型的参数，用以获得更好的性能，其行为表现就是让我们以为模型掌握了相关的知识（规律）。验证集：相当于模拟考试，只是你调整自己状态的指示器，这种调整的结果（从模拟考到高考），有可能更好，也有可能更糟糕。验证集的存在是为了从一堆可能的模型中，帮我们选出表现最好的那个，可用来选超参数。测
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2023-11-25 10:59:00
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本文分为四个部分，第一部分讲为什么要有测试集；第二部分介绍过拟合、正则化以及超参数；第三部分即文章的主题——为什么要有验证集；最后第四部分介绍一下No Free Lunch Theorem1 为什么要有测试集要知道一个模型在新样本中的效果，唯一的办法就是使用新的数据进行试验。一种方法是将模型直接部署到生产环境，测试它的性能。但是如果模型的性能很差，这么做就会引起用户抱怨 ，所以这不是最好的方法。更
训练集（train set） —— 用于模型拟合的数据样本。在训练过程中对训练误差进行梯度下降，进行学习，可训练的权重参数。验证集（validation set）—— 是模型训练过程中单独留出的样本集，它可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估。测试集 —— 用来评估模最终模型的泛化能力。但不能作为调参、选择特征等算法相关的选择的依据。验证集可以用在训练的过程中，一般在训练
百度百科的解释在机器学习和模式识别等领域中，一般需要将样本分成独立的三部分训练集、验证集和测试集。其中训练集用来训练模型，验证集用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数，而测试集则检验最终选择最优的模型的性能如何。一个典型的划分是训练集占总样本的50%，而其它各占25%，三部分都是从样本中随机抽取。但是，当样本总量少的时候，上面的划分就不合适了。常用的是留少部分做测试集。然后对其余N个样本采用K
