栈内存中加载的是局部变量，也就是指虚拟机栈中局部变量表部分，具体有：编译器可知的各种数据类型（boolean、byte、char、short、int、float、long、double）以及对象引用（reference类型，它不同于对象本身，可是一个指向对象起始地址的引用指针）。堆内存是Java虚拟机所管理的内存中最大的一块，Java堆是所有线程共享的一块内存区域，在虚拟机启动时创建。此内存区域存
最近在使用LSTM做基于THUCNews数据集的文本分类。之前用LSTM模型做10种新闻种类的分类时可以正常收敛，说明应该不是写错代码的原因，但是当我把新闻种类扩大到14种类别时，却出现了loss不下降的情况： 因为不知道是什么原因，所以希望能探究一下。一、改变权重初始化方案之前是让LSTM默认初始化，现在采用RNN常用的正交初始化，据说可以缓解梯度消失和梯度爆炸问题。方法：在初始化代码中加入：n
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2023-08-08 10:45:22
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训练集loss不下降训练集的loss在训练过程中迟迟不下降，一般是由这几个方面导致的，这一点在我之前的文章《深度学习：欠拟合问题的几种解决方案》中基本都涉及到了，详细内容可以查看原文，本文中，将这些内容面再做一个扩充。1.模型结构和特征工程存在问题如果一个模型的结构有问题，那么它就很难训练，通常，自己“自主研发”设计的网络结构可能很难适应实际问题，通过参考别人已经设计好并实现和测试过的结构，以及特
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2023-11-01 23:39:50
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## 实现Java内存一直增加的过程
为了教会小白如何实现“Java内存一直增加”的效果，我们可以按照以下步骤进行操作：
1. 创建一个Java类：首先，我们需要创建一个Java类来实现这个效果。我们可以命名为`MemoryLeakDemo`。
```java
public class MemoryLeakDemo {
private static List list = new A
现象： 1.用户升级之后，实例上磁盘空间以每分钟1g的速度不断增长，2.高频dml表的空间不断变大但表数据其实不大，binlog大量产生3.通过select * from innodb_tablespaces where name like '%undo%'发现undo 空间上涨较快，但阿里云监控视图显示正常。附问题截图：##问题一磁盘持续增长##问题二高频表截图##问题三undo监控 排查过程：
基于深度学习的人脸识别发展，从deepid开始，到今年（或者说去年），已经基本趋于成熟。凡是基于识别的，总是离不开三个东西：数据，网络，以及loss。数据方面，目前的公开数据集中有主打类别数的MS_celeb_1M，有主打各种姿态角与年龄的VggFace2；也有一些主打高质量的数据集，像WebFace，guo yandong的MS-20K。除了公开数据集之外，图片生成领域也有不错的成果，例如基于三
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2023-10-28 13:18:36
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# 如何在Java中实现线程增加一直占用内存
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Java中实现线程增加一直占用内存的过程。首先，让我们来整理一下整个实现的步骤：
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建一个线程类] --> B[重写线程类的run方法]
B --> C[在run方法中创建一个字节数组对象]
C --> D[进入一个
最近写的一个程序中内存会不断增加，网上查找相关资料。整理如下： 0：原因：Java的内存管理与内存泄露（http://immortal.5d6d.com/thread-36-1-1.html） Java内存泄漏是每个Java程序员都会遇到的问题，程序在本地运行一切正常，可是布署到远端就会出现内存无限制的增长，最后系统瘫痪，那么如何最快最好的检测程序的稳定性，防止系统崩盘，作者用自已的亲身经历与
# 如何解决PyTorch Transformer内存一直增加的问题
## 问题描述
在使用PyTorch中的Transformer模型时，有时候会遇到内存一直增加的问题，这可能会导致程序崩溃或者系统变得非常缓慢。针对这个问题，我们可以通过一些方法来解决，让程序运行更加稳定。
## 解决步骤
以下是解决PyTorch Transformer内存增长问题的步骤，你可以按照这些步骤来解决你遇到的问
# PyTorch 中的内存管理：交换内存不断增加的原因及解决方案
在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，许多开发者都会遇到一个普遍的问题：内存的使用量持续增加，导致系统性能下降，甚至崩溃。这篇文章将讨论导致这一现象的原因，并提供一些有效的解决方案。文章中我们将通过代码示例和甘特图来阐释相关概念。
## 1. 内存管理的基础
在 PyTorch 中，内存管理是一个重要的方面。PyTor
# PyTorch DataLoader 内存增加的原因及解决方案
在使用 PyTorch 进行深度学习时，常常会遇到一个问题：在使用 `DataLoader` 进行数据加载时，内存使用量会不断增加。这不仅影响训练速度，也可能导致系统崩溃。因此，理解 `DataLoader` 的工作原理以及如何优化内存使用，是非常重要的。
## DataLoader 工作原理
`DataLoader` 是
# 如何解决MySQL连接内存一直增加的问题
## 1. 理解问题
在解决问题之前，需要先了解问题的根本原因。当MySQL连接内存一直增加时，通常是由于连接没有正确关闭导致的。每次连接数据库时，都会在内存中分配一块空间来存储连接信息，如果连接没有被正确关闭，这块空间就不会被释放，导致内存一直增加。
## 2. 解决步骤
下面是解决MySQL连接内存一直增加问题的步骤流程：
```merm
描述一、内存占用过高1、造成服务器内存占用过高只有两种情况：内存溢出或内存泄漏(1)内存溢出：程序分配的内存超出物理内存的大小，导致无法继续分配物理内存，出现OOM报错。(2)内存泄漏：不再调用的对象一直占用着内存不释放，导致所占用的这块内存被浪费掉，久而久之，内存泄漏的对象堆积起来，也会导致物理机的内存被耗尽，出现OOM报错。2、内存过高的检测办法：一般我们的Java服务器都是部署在Linux机
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2021-02-16 02:53:18
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Java虚拟机内存区域溢出测试测试内存溢出前，先配置Debug configurations，在Arguments中的VM arguments文本框中输入对应的虚拟机启动参数。然后在进行Run执行。这样可以让虚拟机在出现内存溢出异常时Dump当前的内存堆转储快照以便事后进行分析。Java堆溢出import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/
背景前些日子小组内安排值班，轮流看顾我们的服务，主要做一些报警邮件处理、Bug 排查、运营 issue 处理的事。工作日还好，无论干什么都要上班的，若是轮到周末，那这一天算是毁了。不知道是公司网络广了就这样还是网络运维组不给力，网络总有问题，不是这边交换机脱网了就是那边路由器坏了，还偶发地各种超时，而我们灵敏地服务探测服务总能准确地抓住偶现的小问题，给美好的工作加点料。好几次值班组的小伙伴们一起吐
Kafka高性能的特点及条件Kafka是一个高吞吐量分布式消息中间件，并且提供了消息的持久化功能。其高可行有两个重要的特点：利用了磁盘连续读写性能显著高于随机读写性能的特点并发，将一个topic拆分为多个partition磁盘的连续性要充分利用磁盘连续读写高性能的特点，就意味着要减少操作系统对磁盘的重新调度。kakfa内部的实现非常巧妙：生产者：网络>pagecache(内存)>磁盘消
作者简介：张炎泼（XP） 白山云科技合伙人兼研发副总裁，绰号XP。张炎泼先生于2016年加入白山云科技，主要负责对象存储研发、数据跨机房分布和修复问题解决等工作。以实现100PB级数据存储为目标，其带领团队完成全网分布存储系统的设计、实现与部署工作，将数据“冷”“热”分离，使冷数据成本压缩至1.2倍冗余度。张炎泼先生2006年至2015年，曾就职
文章目录前言优化思路1. 从一次YGC耗时过长的案例说起1.1 检查监控1.2 确认JVM配置1.3 检查代码1.4 对dump的堆内存文件进行分析1.5 分析YGC处理Reference的耗时1.6 再回到长周期对象进行分析1.7 解决方案2. YGC的相关知识点总结2.1 5个问题重新认识新生代2.1.1 为什么会有新生代？2.1.2 为什么新生代会采用复制算法？2.1.3 为什么新生代需要
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2023-09-02 07:11:25
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# ThreadingTCPServer python 进程内存持续增加问题解决方案
## 引言
在开发和部署网络应用程序时，我们经常会使用多线程服务器（如Python的ThreadingTCPServer）来同时处理多个客户端请求。然而，有时我们可能会遇到进程内存持续增加的问题，这可能会导致服务器崩溃或性能下降。在本文中，我将向你介绍如何解决这个问题。
## 理解问题
首先，我们需要了解
原创
2023-09-02 11:26:32
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# 解决 Docker 容器内存占用一直增加的问题
在使用 Docker 部署应用程序时，有时候会遇到容器内存占用一直增加的情况，这可能导致内存泄漏或者资源耗尽的问题。本文将介绍如何解决 Docker 容器内存占用一直增加的问题，并提供代码示例和饼状图来帮助您更好地理解和解决这个问题。
## 问题分析
容器内存占用一直增加的情况通常是由于应用程序在运行过程中产生了内存泄漏，或者是因为未正确释
