深入理解Java虚拟机内存管理与故障排查

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"深入理解Java虚拟机" 深入理解Java虚拟机(Java Virtual Machine, JVM)是每一个Java开发者和系统管理员必须掌握的关键技能。本讲座由Filip Hanik于2007年8月29日发表,重点探讨了Java内存管理与故障排查,特别是从Java开发者的角度出发,讲解了Java内存布局、内存溢出错误及其解决方案、垃圾收集基础以及Java调优选项。 1. Java内存布局 Java程序在内存中运行时,它作为一个独立的进程,不与其他进程共享内存。每个进程都有自己的堆(heap),这是Java程序中主要的数据存储区域。堆是由JVM管理的,不同于C语言中的malloc和free,或者C++的new和delete,Java使用new关键字分配内存,并通过垃圾收集机制自动释放不再使用的对象。 2. 内存溢出错误 内存溢出错误(OutOfMemoryError)是Java应用程序中常见的问题,通常由于内存分配不当或无法有效释放内存导致。这些错误可能由多个因素引起,如堆空间不足、持久代( PermGen )空间耗尽或直接内存限制超过等。解决内存溢出问题通常需要理解Java内存模型,定位内存泄漏,调整JVM内存参数,以及优化代码以减少不必要的内存占用。 3. 垃圾收集基础知识 Java的垃圾收集是自动内存管理的核心,它负责识别并回收不再使用的对象,从而释放内存。垃圾收集器通过一系列算法来确定对象是否可被回收,比如引用计数法、可达性分析等。了解垃圾收集的工作原理对于优化性能至关重要,因为频繁的垃圾收集会带来应用暂停(Stop-the-world)时间。 4. Java调优选项 - 时间约束 Java调优涉及到调整JVM的参数,以平衡应用程序的性能、响应时间和内存使用。这包括设置堆大小(如-Xms和-Xmx)、新生代和老年代的大小比例、垃圾收集器类型等。时间约束指的是在满足应用程序运行时间需求的同时,尽可能减少垃圾收集对性能的影响。 5. 问答环节 讲座最后,Filip Hanik可能会就Java内存管理的各个方面与听众进行互动,解答关于内存布局、内存溢出、垃圾收集以及Java调优的相关问题。 总结来说,"Inside the Java Virtual Machine"探讨了Java内存管理的核心概念,帮助开发者和系统管理员更好地理解和解决问题,提升Java应用程序的稳定性和性能。理解这些内容对于日常开发和故障排查至关重要,同时也是优化Java应用不可或缺的知识。

import cv2 import face_recognition import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw,ImageFont video_capture = cv2.VideoCapture(r'C:/Users/ALIENWARE/123.mp4')#如果输入是(0)为摄像头输入 #现输入为MP4进行识别检测人脸 first_image = face_recognition.load_image_file("1.jpg") first_face_encoding = face_recognition.face_encodings(first_image)[0] Second_image = face_recognition.load_image_file("2.jpg") Second_face_encoding = face_recognition.face_encodings(Second_image)[0] third_image = face_recognition.load_image_file("3.jpg") third_face_encoding = face_recognition.face_encodings(third_image)[0] inside_face_encodings = [first_face_encoding,Second_face_encoding,third_face_encoding] inside_face_names = ['A','B','C'] face_locations = [] face_encodings = [] face_names = [] process_this_frame = True while True: ret, frame = video_capture.read() small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] if process_this_frame: face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) face_names = [] for face_encoding in face_encodings: matches = face_recognition.compare_faces(inside_face_encodings, face_encoding) name = '未录入人脸' if True in matches: first_match_index = matches.index(True) name = inside_face_names[first_match_index] face_names.append(name) process_this_frame = not process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): top *= 4 right *= 4 bottom *= 4 left *= 4 cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) img_pil = Image.fromarray(frame) draw = ImageDraw.Draw(img_pil) fontStyle = ImageFont.truetype("C:/Windows/Fonts/simsun.ttc", 32, encoding="utf-8") draw.text((left + 6, bottom - 6), name, (0, 200, 0), font=fontStyle) frame = np.asarray(np.array(img_pil)) cv2.imshow('face_out', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): #退出需要按下Q键否则内核会崩溃 break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows()

2023-06-07 上传