segment dict

时间: 2023-09-03 22:06:25 浏览: 173
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segment_cut（LSTMorAttention+CRF）_cut_segment_

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引用\[1\]:数据段是读/写的，因为变量的值可以在运行时更改。这与只读数据段(rodata段或.rodata)相反，后者包含静态常数而不是变量;就像代码段(也称为文本段)，代码段在许多体系结构上是只读的。未初始化的数据(包括变量和常量)则位于BSS段中。\[1\] 引用\[2\]:模型采用了金字塔结构，包含四个分支:3个Transformer（多尺度）分支和一个CNN分支；使用attention U-net，用以将3个不同尺度transformers和CNN分支融合输出多尺度特征图。Segmenter: Transformer for Semantic Segmentation (Segmenter:语义分割的transformer)。\[2\] 引用\[3\]:图像分割往往在单个图像块的层次上是模糊的，需要上下文信息才能达到与标记的一致性。本文介绍了一种语义分割transformer模型Segmenter。与基于卷积的方法不同，我们的方法允许对已经在第一层和整个网络中的全局上下文进行建模。我们建立在最近的Vision Transformer(ViT)的基础上，并将其扩展到语义分割。为此，我们依赖于与图像块对应的输出嵌入，并使用逐点线性解码器或掩码transformer解码器从这些嵌入中获得类别标签。我们利用为图像分类预先训练的模型，并表明我们可以在可用于语义分割的中等大小的数据集上对它们进行微调。线性解码器可以获得很好的解码效果，但通过mask transformer产生类掩码可以进一步提高性能。我们进行了广泛的消融研究，以显示不同参数的影响，特别是对于较大的模型和较小的图块尺寸的性能更好。Segmenter取得了很好的语义分割效果。它在ADE20K和Pascal上下文数据集上的性能都优于最先进的模型，以及在Cityscapes数据集上具有竞争力。\[3\] 问题: segment dict是什么意思? 回答: 根据提供的引用内容，没有提到segment dict的具体含义。因此，无法给出segment dict的确切定义或解释。 #### 引用[.reference_title] - *1* [Data Segment](https://blog.csdn.net/weixin_43846270/article/details/126968712)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [segmentation](https://blog.csdn.net/qq_44832048/article/details/127824732)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Segmenter Transformer for Semantic Segmentation](https://blog.csdn.net/weixin_44296846/article/details/123166161)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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执行from pyltp import Segmentor segmentor = Segmentor() # 初始化实例 segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path,'dict1.txt') # 加载模型 words = list(segmentor.segment(sent)) # 分词 segmentor.release() # 释放模型 print("分词：",words) 报错TypeError: __init__(): incompatible constructor arguments. The following argument types are supported: 1. pyltp.Segmentor(model_path: str, lexicon_path: str = None, force_lexicon_path: str = None) Invoked with:

这个错误是由于您在初始化 Segmentor 实例时传递了不兼容的参数类型。根据错误信息，__init__() 方法支持以下参数类型： 1. model_path: str 2. lexicon_path: str = None 3. force_lexicon_path: str = ...

TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-3-f7619c4b332b> in <module> 1 # 分词 2 from pyltp import Segmentor ----> 3 segmentor = Segmentor() # 初始化实例 4 segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path,'dict1.txt') # 加载模型 5 words = list(segmentor.segment(sent)) # 分词 TypeError: __init__(): incompatible constructor arguments. The following argument types are supported: 1. pyltp.Segmentor(model_path: str, lexicon_path: str = None, force_lexicon_path: str = None) Invoked with:

这个错误可能是因为您在初始化 Segmentor 实例时传递了不兼容的参数。根据错误信息，__init__() 方法支持以下参数类型： 1. model_path: str 2. lexicon_path: str = None 3. force_lexicon_path: str = ...

def Stop_words(): stopword = [] data = [] f = open('C:/Users/Administrator/Desktop/data/stopword.txt',encoding='utf8') for line in f.readlines(): data.append(line) for i in data: output = str(i).replace('\n','')#replace用法和sub函数很接近 stopword.append(output) return stopword # 采用jieba进行词性标注，对当前文档过滤词性和停用词 def Filter_word(text): filter_word = [] stopword = Stop_words() text = jieba.posseg.cut(text) for word, flag in text: if flag.startswith('n') is False:#用于检测字符串是否以指定的子字符串开始 continue if not word in stopword and len(word) > 1: filter_word.append(word) return filter_word # 对文档集过滤词性和停用词 def Filter_words(data_path =r'C:/Users/Administrator/Desktop/data//corpus.txt'): document = [] for line in open(data_path, 'r',encoding= 'utf8') : segment = jieba.posseg.cut(line.strip()) filter_words = [] stopword = Stop_words() for word, flag in segment: if flag.startswith('n') is False: continue if not word in stopword and len(word) > 1: filter_words.append(word) document.append(filter_words) return document def tf_idf(): tf_dict = {} idf_dict = {} filter_word = Filter_word(text) for word in filter_word: if word not in tf_dict: tf_dict[word] = 1 else: tf_dict[word] += 1 for word in tf_dict: tf_dict[word] = tf_dict[word] / len(text) document = Filter_words() doc_total = len(document) for doc in document: for word in set(doc): if word not in idf_dict: idf_dict[word] = 1 else: idf_dict[word] += 1 for word in idf_dict: idf_dict[word] = math.log(doc_total / (idf_dict[word] + 1)) tf_idf_dict = {} for word in filter_word: if word not in idf_dict: idf_dict[word] = 0 tf_idf_dict[word] = tf_dict[word] * idf_dict[word] return tf_idf_dict tf_idf_dict = tf_idf() keyword = 6 print('TF-IDF模型结果:') for key, value in sorted(tf_idf_dict.items(), key=operator.itemgetter(1),reverse=True)[:keyword]: print(key, end=' ') print('\n')

这段代码实现了一个 TF-IDF 模型，用于计算文本中关键词的权重。其中，Stop_words 函数用于读取停用词表，Filter_word 函数用于对单个文档进行过滤，Filter_words 函数用于对整个文档集进行过滤。...

segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path,'dict1.txt') # 加载模型 AttributeError: 'pyltp.Segmentor' object has no attribute 'load_with_lexicon'

load_with_lexicon 是一个自定义的方法，不是 pyltp.Segmentor 类本身的方法。你需要先定义这个方法，然后再在这个方法中调用 pyltp.Segmentor 类的 load 方法和词典文件的加载方法。 以下是一个示例代码：...

报错segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path,'dict1.txt') # 加载模型 AttributeError: 'pyltp.Segmentor' object has no attribute 'load_with_lexicon'怎么解决

segmentor.load_lexicon('dict1.txt') words = segmentor.segment(sent) segmentor.release() print("分词：", words) 在这个示例中，我们首先使用 load() 方法加载模型，然后使用 load_lexicon() 方法加载...

报错报错segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path,'dict1.txt') # 加载模型 AttributeError: 'pyltp.Segmentor' object has no attribute 'load_with_lexicon'怎么解决怎么解决

segmentor.load_lexicon('dict1.txt') words = segmentor.segment(sent) segmentor.release() print("分词：", words) 在这个示例中，我们首先使用 load() 方法加载模型，然后使用 load_lexicon() 方法加载...

select tpi.id, sd.dept_id, sd.dept_name, tpi.year, tpi.project_name, tpi.construction_company, tpc.company_name as constructionCompanyName, (select sdd.dict_label from sys_dict_data sdd where sdd.dict_type = 'contract_segment' and sdd.dict_value = tpi.contract_segment) contractSegmentName, tpi.is_section from t_project_info tpi left join t_participating_company tpc on tpi.construction_company = tpc.id left join sys_dept sd on tpi.dept_id = sd.dept_id where tpi.del_flag = 0 and tpi.year = Date_format(now(),'%Y') and tpi.is_section = 0 and tpi.id not in(select group_concat(tci.project_id) from t_contract_info tci where tci.del_flag = 0 and tci.project_id != '');子查询语句和手动填的一致，结果却不一样

type = 'contract_segment' AND sdd.dict_value = tpi.contract_segment) contractSegmentName, tpi.is_section FROM t_project_info tpi LEFT JOIN t_participating_company tpc ON tpi.construction_company = ...

分析代码：def get_segment_length(coord): """ Args: coord: Current line segment coordinates Returns:Current line length(unit:meter) """ prev_coord = None distance = 0.0 for i in range(len(coord)): if i == 0: prev_coord = coord[i] else: geom_dict = calc_distance_pyproj(prev_coord[1], prev_coord[0], coord[i][1], coord[i][0]) distance += geom_dict['s12'] prev_coord = coord[i] return distance

- 函数名称：get_segment_length。 - 函数参数：coord，表示当前线段的坐标列表。 - 函数返回值：当前线段的长度（单位为米）。 - 函数实现： - 初始化 prev_coord 和 distance 变量为 None 和 0.0。 ...

def flatui_cmap(*colors): ts = np.linspace(0, 1, len(colors)) segmentdata = dict( red=[[t, FLATUI[col][0], FLATUI[col][0]] for col, t in zip(colors, ts)], green=[[t, FLATUI[col][1], FLATUI[col][1]] for col, t in zip(colors, ts)], blue=[[t, FLATUI[col][2], FLATUI[col][2]] for col, t in zip(colors, ts)], ) return LinearSegmentedColormap('flatui', segmentdata=segmentdata, N=256)是什么意思

3. 返回通过 LinearSegmentedColormap 创建的线性分段色彩映射对象，其中使用 segmentdata 作为分段数据，映射对象的颜色级别为 256。 总结来说，这个函数的作用是根据给定的颜色参数，在 FLATUI 颜色字典中...

def __getitem__(self, idx): cache = self.cache_list[idx] if not self._has_cache(cache): anno = self.anno_transform(idx) self._generate_cache(anno, cache) spectrograms = dict() start, end = 0, self.segment_length for key, value in cache.items(): file = h5py.File(value, 'r') if start == 0: shape = file['spectrogram'].shape[0] high = shape - self.segment_length high = self.segment_length start = random.randint(low=1, high=high) end = start + self.segment_length spectrogram = file['spectrogram'][start:end] spectrogram = np.transpose(spectrogram[:, :self.frequency_bins], axes=(2, 0, 1)) spectrograms[key] = spectrogram file.close() return spectrograms

然后，它创建一个空的 spectrograms 字典，并初始化 start 和 end 的值为 0 和 segment_length。 接下来，它遍历缓存字典中的每个键值对，其中键是文件的标识符，值是文件路径。对于每个键值对，它打开文件...

PermissionError Traceback (most recent call last) Cell In[2], line 6 3 model.load_weights('./checkpoints/seg_model'); 5 # the SAM model checkpoints can be downloaded from: https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth ----> 6 sam = sam_model_registry["default"](checkpoint="/Users/hp/segmenteverygrain-main/segmenteverygrain/Segmentation") File D:\Anaconda\lib\site-packages\segment_anything\build_sam.py:15, in build_sam_vit_h(checkpoint) 14 def build_sam_vit_h(checkpoint=None): ---> 15 return _build_sam( 16 encoder_embed_dim=1280, 17 encoder_depth=32, 18 encoder_num_heads=16, 19 encoder_global_attn_indexes=[7, 15, 23, 31], 20 checkpoint=checkpoint, 21 ) File D:\Anaconda\lib\site-packages\segment_anything\build_sam.py:104, in _build_sam(encoder_embed_dim, encoder_depth, encoder_num_heads, encoder_global_attn_indexes, checkpoint) 102 sam.eval() 103 if checkpoint is not None: --> 104 with open(checkpoint, "rb") as f: 105 state_dict = torch.load(f) 106 sam.load_state_dict(state_dict) PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '/Users/hp/segmenteverygrain-main/segmenteverygrain/Segmentation'

这个错误是由于权限问题导致的，系统拒绝访问 '/Users/hp/segmenteverygrain-main/segmenteverygrain/Segmentation' 文件。 请确保您具有足够的权限来访问该文件。您可以尝试以下解决方法： 1. 检查文件路径是否...

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>#define MAX_LINE_LEN 1000int main(int argc, char argv[]) { if (argc != 2) { printf("Usage: %s <segment number>\n", argv[0]); exit(1); } int segment_num = atoi(argv[1]); if (segment_num < 1 || segment_num > 5) { printf("Segment number should be between 1 and 5\n"); exit(1); } FILE fp = fopen("dict.dic", "r"); if (fp == NULL) { printf("Failed to open dict.dic\n"); exit(1); } int end_lines[5]; for (int i = 0; i < 5; i++) { fscanf(fp, "%d", &end_lines[i]); } char line[MAX_LINE_LEN]; int cur_line_num = 0; int in_comment = 0; while (fgets(line, MAX_LINE_LEN, fp)) { cur_line_num++; if (cur_line_num > end_lines[segment_num - 1]) { break; } int len = strlen(line); int i = 0; while (i < len) { if (line[i] == '/' && i + 1 < len) { if (line[i + 1] == '/') { if (!in_comment) { printf("\n"); } break; } else if (line[i + 1] == '') { in_comment = 1; i++; } } else if (line[i] == '' && i + 1 < len) { if (line[i + 1] == '/') { in_comment = 0; i++; } } else { if (!in_comment) { printf("%c", line[i]); } } i++; } } fclose(fp); return 0;}运行这段代码，并纠错

if (segment_num || segment_num > 5) { printf("Segment number should be between 1 and 5\n"); exit(1); } FILE *fp = fopen("dict.dic", "r"); if (fp == NULL) { printf("Failed to open dict.dic\n");...

import logging import jieba import gensim from gensim.models import Word2Vec def get_Segment(): texts = [] jieba.load_userdict("data\\name_dict.txt") with open('data\\in_the_name_of_people.txt','r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): texts.append(list(jieba.cut(line.strip()))) with open('data\\in_the_name_of_people_segment.txt','w',encoding='utf-8')as f: for line in texts: f.write(" ".join(w for w in line)) f.write("\r\n") def getmodel(): logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(LeveLname)s : %(message)s',level=logging.INFO) sentences = word2vec.LineSentence('data\\in_the_name_of_people_segment.txt') model = word2vec.Word2Vec(sentences,min_count=1) return model if __name__=='__main__': get_Segment() model = getmodel() print('相似度: ',model.wv.similarity('人民','名义')) print(model.wv.similarity('候亮平','钟小艾')) print(model.mv.most_similar('候亮平',topn=10))

jieba.load_userdict("data\\name_dict.txt") with open('data\\in_the_name_of_people.txt','r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): texts.append(list(jieba.cut(line.strip()))) with open...

我用Cython封装了一个来自segment-anything-master项目里的.pth模型，我的.pyx文件是这么写的import sys import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import cv2 from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple sys.path.append("/app/PythonProjects/segment-anything-main") from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor # model.pyxcdef class SamModel: def __init__(self, str model_type,str sam_checkpoint, str device = "cpu", points_per_side: Optional[int] = 32, points_per_batch: int = 64, point_grids: Optional[List[np.ndarray]] = None): self.sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint) self.sam.to(device) self.mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(self.sam,points_per_side = points_per_side, points_per_batch = points_per_batch, point_grids = point_grids) def __getmodel__(self): return self.sam def __callmodel__( self, input: np.array ): masks = self.mask_generator.generate(input) return masks，我的setup.py文件是这样写的：from distutils.core import setup from distutils.extension import Extension import Cython from Cython.Build import cythonize import numpy extensions = [ Extension('models.model', ['/app/PythonProjects/segment-anything-main/SamCython/models/model.pyx'], include_dirs=[numpy.get_include()]), ] setup( name='models', ext_modules=cythonize(extensions), )，给我一篇C++调动这个模型的实例

好的，以下是一个简单的C++调用这个模型的示例代码： cpp #include #include #include int main() { // 初始化 Python 解释器 Py_Initialize();... PyObject* pModule = PyImport_ImportModule("models.model...

import jieba import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel, BertConfig # 自定义词汇表路径 vocab_path = "output/user_vocab.txt" count = 0 with open(vocab_path, 'r', encoding='utf-8') as file: for line in file: count += 1 user_vocab = count print(user_vocab) # 种子词 seed_words = ['姓名'] # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo_data.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) print(text_data) # 加载BERT分词器，并使用自定义词汇表 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese', vocab_file=vocab_path) config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-chinese", vocab_size=user_vocab) # 加载BERT模型 model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese', config=config, ignore_mismatched_sizes=True) seed_tokens = ["[CLS]"] + seed_words + ["[SEP]"] seed_token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(seed_tokens) seed_segment_ids = [0] * len(seed_token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 seed_token_tensor = torch.tensor([seed_token_ids]) seed_segment_tensor = torch.tensor([seed_segment_ids]) model.eval() with torch.no_grad(): seed_outputs = model(seed_token_tensor, seed_segment_tensor) seed_encoded_layers = seed_outputs[0] jieba.load_userdict('data/user_dict.txt') # 构建隐私词库 privacy_words = set() privacy_words_sim = set() for text in text_data: words = jieba.lcut(text.strip()) tokens = ["[CLS]"] + words + ["[SEP]"] token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] # 对于每个词，计算它与种子词的余弦相似度 for i in range(1, len(tokens) - 1): word = tokens[i] if word in seed_words: continue if len(word) <= 1: continue sim_scores = [] for j in range(len(seed_encoded_layers)): sim_scores.append(torch.cosine_similarity(seed_encoded_layers[j][0], encoded_layers[j][i], dim=0).item()) cos_sim = sum(sim_scores) / len(sim_scores) print(cos_sim, word) if cos_sim >= 0.5: privacy_words.add(word) privacy_words_sim.add((word, cos_sim)) print(privacy_words) # 输出隐私词库 with open("output/privacy_words.txt", "w", encoding="utf-8") as f1: for word in privacy_words: f1.write(word + '\n') with open("output/privacy_words_sim.txt", "w", encoding="utf-8") as f2: for word, cos_sim in privacy_words_sim: f2.write(word + "\t" + str(cos_sim) + "\n") 详细解释上述代码，包括这行代码的作用以及为什么要这样做？

seed_segment_tensor = torch.tensor([seed_segment_ids]) model.eval() with torch.no_grad(): seed_outputs = model(seed_token_tensor, seed_segment_tensor) seed_encoded_layers = seed_outputs[0] 种子...

修改之后报错AttributeError: 'pyltp.Segmentor' object has no attribute 'load_lexicon'如何解决

segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path, {"lexicon": "dict1.txt"}) words = segmentor.segment(sent) segmentor.release() print("分词：", words) 在这个示例中，我们使用 load_with_lexicon() 方法...

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Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻

资源摘要信息:"Crossbow Spot - Latest News Update-crx插件" 该信息是关于一款特定的Google Chrome浏览器扩展程序，名为"Crossbow Spot - Latest News Update"。此插件的目的是帮助用户第一时间获取最新的Crossbow Spot相关信息，它作为一个RSS阅读器，自动聚合并展示Crossbow Spot的最新新闻内容。 从描述中可以提取以下关键知识点： 1. 功能概述： - 扩展程序能让用户领先一步了解Crossbow Spot的最新消息，提供实时更新。 - 它支持自动更新功能，用户不必手动点击即可刷新获取最新资讯。 - 用户界面设计灵活，具有美观的新闻小部件，使得信息的展现既实用又吸引人。 2. 用户体验： - 桌面通知功能，通过Chrome的新通知中心托盘进行实时推送，确保用户不会错过任何重要新闻。 - 提供一个便捷的方式来保持与Crossbow Spot最新动态的同步。 3. 语言支持： - 该插件目前仅支持英语，但开发者已经计划在未来的版本中添加对其他语言的支持。 4. 技术实现： - 此扩展程序是基于RSS Feed实现的，即从Crossbow Spot的RSS源中提取最新新闻。 - 扩展程序利用了Chrome的通知API，以及RSS Feed处理机制来实现新闻的即时推送和展示。 5. 版权与免责声明： - 所有的新闻内容都是通过RSS Feed聚合而来，扩展程序本身不提供原创内容。 - 用户在使用插件时应遵守相关的版权和隐私政策。 6. 安装与使用： - 用户需要从Chrome网上应用店下载.crx格式的插件文件，即Crossbow_Spot_-_Latest_News_Update.crx。 - 安装后，插件会自动运行，并且用户可以对其进行配置以满足个人偏好。 从以上信息可以看出，该扩展程序为那些对Crossbow Spot感兴趣或需要密切跟进其更新的用户提供了一个便捷的解决方案，通过集成RSS源和Chrome通知机制，使得信息获取变得更加高效和及时。这对于需要实时更新信息的用户而言，具有一定的实用价值。同时，插件的未来发展计划中包括了多语言支持，这将使得更多的用户能够使用并从中受益。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈

![【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈](https://community.cloudera.com/t5/image/serverpage/image-id/31614iEBC942A7C6D4A6A1/image-size/large?v=v2&px=999) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. Java内存模型