Penistrong的博客

[Java] JVM垃圾回收-G1收集器

Garbage First Collector 详细解析

G1收集器 G1收集器(Garbage First Collector)是面向服务器的垃圾收集器，在多CPU和大内存场景下具备优秀性能，HotSpot VM开发团队赋予G1收集器的使命是替换掉CMS收集器，自JDK1.7提出，而在JDK17中G1已成为默认的垃圾收集器 java -XX:+PrintCommandLineFlags -version # Output ... -XX:+...

Posted by Penistrong on January 31, 2023

[Java] JVM垃圾回收

GC原则与常见的GC算法、收集器

JVM GC机制回收原则和内存分配策略垃圾回收即$\textrm{Garbage Collection}$，简称$\textrm{GC}$。对于Java开发者而言，由于JVM自动内存管理机制的存在，不需要像C/C++开发者进行free/delete等手动内存管理操作，JVM通过GC机制管理虚拟机所使用的内存回收原则 Minor GC 和 Full GC Minor GC...

Posted by Penistrong on January 28, 2023

[Java] JVM内存模型

JDK1.8虚拟机规范下的HotSpot VM

Java Virtual Machine 参考Java虚拟机规范，JVM的结构根据不同的实现有些许不同，这篇笔记主要讨论官方实现的HotSpot VM及其提出的通用垃圾回收机制 JDK8的JVM架构如下图所示，与JDK1.7及之前的JVM相比，差别主要在堆的垃圾回收和方法区实现上运行时数据区域 Run-Time Data Areas是JVM规范里的概念，JVM会在运行时将它管理...

Posted by Penistrong on January 17, 2023

[Java] 容器类源码分析-Map篇

继承Collection和Map的容器类源码一窥

Java容器类源码分析-Map篇基于JDK8的src.zip对常用的容器类源码进行简单剖析 HashMap HashMap采用了一个Node类型(实现了Map.Entry接口)的数组作为存放哈希表的基础数据结构，利用位运算(除留余数法的简化版，见#第三节)计算哈希地址，并且使用拉链法处理哈希冲突问题存储结构不会被序列化的哈希表数组 transient...

Posted by Penistrong on December 24, 2022

[LeetCode]其他解题技巧汇总

刷题时常用的技巧记录

LeetCode解题技巧大数溢出取余方法加法取余运算规则两个大数相加如果超过其类型可以表示的大小范围很容易导致溢出，所以使用加法取余运算规则: \[(x + y) \odot p = (x \odot p + y \odot p) \odot p\] 在循环计算大数时，只要涉及的是加减法，且题干要求取余时，可以在每一步都进行取余，这样最后的结果仍然正确乘法取余运算规则 ...

Posted by Penistrong on December 13, 2022

[消遣]NovelAI部署教程

Stable Diffusion WebUI 安装与使用

NovelAI部署教程前言这段时间以来，AI作画十分火爆，其中NovelAI因为能够生成优质的二刺猿图片(包括NSFW)，吸引了一大批喜欢二刺猿的LSP，b站也出现了很多教程教你如何部署所谓的本地版在教程开始前，我先梳理一下各个版本之间的关系 NovelAI 指https://novelai.net，墙外网站，生成图片需要消耗点数，而点数只能通过花费dollar获取，其实这也...

Posted by Penistrong on October 19, 2022

[ViT]Swin Transformer

技术细节与理解

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 「Paper」Swin Transformer:Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 「Code」 Official Repo 从ViT引出的计算资源问题在ViT的基本思...

Posted by Penistrong on June 9, 2022

[CVPR2021 Best Paper]GIRAFFE: Representing Scenes as Compositional Generative Neural Feature Fields

中文译文

GIRAFFE: Representing Scenes as Compositional Generative Neural Feature Fields 摘要 Abstract 深度生成模型使高分辨率逼真图像合成成为了可能，但它仍然不能满足许多应用的需求：可控的内容创作。虽然近几年的工作研究了如何解耦数据变化的潜在因素，但大部分研究仍然在二维空间中进行操作却忽略了我们的世界是三维的事...

Posted by Penistrong on December 5, 2021

[DIP]数字图像处理实验

数字图像处理原理与练习

Digital Image Processing 数字图像处理课程作业图像的几何变换 1.图像放大缩小描述：设一幅大小为$M \times N$的灰度图像$I$中，现要将其尺寸调整至大小为$P \times Q$的图像$J$ 算法：描述：使用最近邻插值$(Nearest \space Neighbor)$算法，令变换后目标图像中某...

Posted by Penistrong on October 6, 2021

[推荐系统] 深度学习推荐模型

Recommendation model based on Deep Learning

Posted by Penistrong on May 20, 2021

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