发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/140485.html原文链接：https://javaforall.cn
而对于程序员而言，如何避免内存泄漏也是一门学问，倘若不加以控制，那么无论多大的内存都会有消耗殆尽的那天。...本文当然不是研究如何分析内存泄漏的产生原因与解决方案，而是在此之前的一步，通过简单的内存监测方式来预测内存泄漏的 潜在可能性 或者 偶发性 等。...我这边需要监测 系统内存 与 jvm堆内存 ，最终的结果会展示各个时间点的内存情况，所以需要一个时间类，表示每个切片的时间点。...timeMarkInterval是存储定时器id的，在销毁之前释放定时器；physicMemory和heapMemory获取图表div节点，用于echarts节点获取；systemInfo则会存储定时从服务器拉取到的数据...由图可见我这个系统堆内存通常消耗不到一百兆，后续可以将堆内存设定的再小一些，以提供给其它服务使用。总体内存是稳定状态，达到一定值会自动回收垃圾，占用率不会逐步提高，是个可控的系统。
在这篇博客里，主要讲解第二中解决冲突的办法——分离链接法。 ---- 分离链接法 分离链接法的思想就是：将相应位置上冲突的所有关键词存储在同一个单链表中。
早上到单位 发现服务器 mysql 服务器停了 然后起来了 查询日志 显示 内存满了 把mysql服务给杀了 linux 服务器如果 内存满了 会自动清理进程 防止服务器挂掉 选择的话 谁占的的内存大...就先杀谁 我的服务器里面 mysql服务占的内存是最大的 所以就把mysql就给杀了 image.png 然后 重启mysql 查询内存 image.png 在这说一下 怎么看linux的内存 举个例子...空闲的内存数: 232M shared 当前已经废弃不用，总是0 buffers Buffer 缓存内存数: 62M cached Page 缓存内存数:421M 关系：total(1002M) = used...记住内存是拿来用的,不是拿来看的.不象windows, 无论你的真实物理内存有多少,他都要拿硬盘交换文件来读.这也就是windows为什么常常提示虚拟空间不足的原因.你们想想,多无聊,在内存还有大部分的时候...,拿出一部分硬盘空间来充当内存.硬盘怎么会快过内存.所以我们看linux,只要不用swap的交换空间,就不用担心自己的内存太少.如果常常 swap用很多,可能你就要考虑加物理内存了.这也是linux看内存是否够用的标准哦
本次阅读的程序为第八章的第2个程序direct_sparse.cpp，该程序实现了稀疏直接法进行位姿变换的计算。 首先来看一下程序的运行结果： ?...// 直接法估计位姿 // 输入：测量值（空间点的灰度），新的灰度图，相机内参； 输出：相机位姿 // 返回：true为成功，false失败 bool poseEstimationDirect ( const...Isometry3d Tcw = Eigen::Isometry3d::Identity(); cv::Mat prev_color; // 我们以第一个图像为参考，对后续图像和参考图像做直接法...进而，使用计算好的特征点深度信息与灰度值信息，调用poseEstimationDirect函数进行直接法的位姿求取。...最后，调用函数poseEstimationDirect使用直接法求取相机位姿，这里函数代码不做展开，依然使用g2o实现图优化进行非线性最优值的求解。下面来看一下程序在RGBD数据集中的运行结果： ?
非常耗时，O(n^2) in brute force matching 利用匹配点信息计算相机位姿 比较快速 < 1ms 不需要使用特征匹配的思路： 通过其他方式寻找配对点： 光流 不需要配对点：直接法...在离优化点较远时效果不佳，往往需要迭代多次 运动较大是需使用金字塔 可以用于跟踪图像中的稀疏关键点的运动轨迹 得到配对点后，后续计算与特征法VO中相同 按方法可分为正向/反向 + 平移/组合的方式 直接法...光流仅估计了像素间平移，但 没有用到相机本身的几何结构 没有考虑到相机的旋转和图像的缩放 对于边界上的点，光流不好追踪 直接法则考虑了这些信息 直接法的推导 假设有两个帧，运动未知，但有初始估计R,t...第一帧上看到了点P,投影为p1 按照初始估计，P在第二帧上投影为P2 可以看到，直接法的雅克比项有一个图像梯度因子 因此，在图像梯度不明显的地方，对相机运动估计的贡献就小 根据使用的图像信息不同...，可分为： 稀疏直接法：只处理稀疏角点或关键点 稠密直接法：使用所有像素 半稠密直接法：使用部分梯度明显的像素 直接法的直观解释 像素灰度引导着优化的方向 要使优化成立，必须保证从初始估计到最优估计中间的梯度一直下降
这期我们来继续读一下半稠密直接法求解位姿的程序direct_semidense.cpp。...稀疏法选取的是FAST特征点，特征点的选取会相对稀疏；在半稠密直接法中我们选点则是选取所有，将这些点作为特征点进行光流跟踪与直接法位姿求取。...那么我们就只来比对一下稀疏法与直接法在特征点求取上的不同。 ?...下面来对比一下稀疏直接法与半稠密直接法的运行结果： ? ↑稀疏直接法 ?...↑半稠密直接法 可以看出半稠密直接法的特征点个数更多，且就算随机选取五分之一的特征点进行展示，也可以遍布物体的边缘等灰度值突变的位置。 好了，本期的半稠密直接法程序阅读就到此结束。
在视觉SLAM里，BA特征点法和直接法两种。前者是最小化重投影误差作为优化目标，后者是以最小化光度误差为目标。 对于特征点法BA，高翔博士所著的《视觉SLAM十四讲》第二版第九章作了非常详细的说明。...对于直接法BA，在深蓝学院的课程《视觉SLAM理论与实践》中有用g2o求解的习题，但没有提到Ceres求解。而且，习题中给出的是双线性插值来得到图像点的灰度值。...我们知道，直接法BA需要判断图像边界，而且Ceres对双线性插值是不能自动求导的。这都会增加代码实现的难度。 在课后作业里有一题要求用g2o实现直接法BA。...g2o求解直接法BA执行结果截图 ? Ceres求解直接法BA执行结果截图 在公众号后台回复「DirectBA」,获取g2o和Ceres的求解代码。 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
经典功率谱估计采用的是传统傅里叶变换分析方法(又称线性谱估计)，主要包括直接法(又称周期图法)和间接法(又称自相关法)两种。 周期图法直接对观测数据进行快速傅里叶变换，得到功率谱。...本篇文章主要介绍直接法(周期图法)的原理以及实现 直接法又称周期图法，这种功率谱也具有周期性，常称为周期图。...由于随机起伏大，使用周期图不能得到比较稳定的估值] 直接法原理 ---- 把随机序列的个观测数据看做能量有限的序列，直接计算的离散傅里叶变换，得，然后再取其幅值的平方，除以，作为序列真实功率谱的估计...xn=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*100*n)+randn(size(n)); %设置矩形窗 window=boxcar(length(xn)); nfft=1024; %直接法
import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Random; impor...
在深入了解服务器 CPU 的型号、代际、片内与片间互联架构一文中我们了解了服务器 CPU 的内部架构。在其中我们看到有一个内存控制器。 关于CPU内存控制器中会有很多专技术细节。...而且不再像之前一样要求每个内存颗粒传输距离相等，工艺复杂度因寄存缓存器的引入而下降，使得容量也可以提高到 32 GB。主要用在服务器上。 下图是一个服务器RDIMM 32 GB 内存条。...这个服务器内存条不光正面有很多内存颗粒，连背面也有。可见服务器内存的颗粒数量比普通笔记本电脑、个人台式机的颗粒都要多很多。...另外一台服务器经常是连续要运行几个月甚至是几年。因此总的来说，服务器对稳定性的要求极高，不允许比特翻转错误发生。 ECC 是一种内存专用的技术。...服务器 CPU 支持 RDIMM（带寄存器双列直插模块）和 LRDIMM（低负载双列直插内存模块）内存。这两种内存单条都有更大的容量。
Typecho博客系统显示服务器占用内存的插件，代码很简单，这插件作者是12年写的，我用了已经不能用，我通过自学的一丢丢的PHP基础，简单的整理了一下，又能用了，奇怪的知识又涨了 插件截图 调用代码
论文阅读：Semantic-Direct Visual Odometry Motivation 虽然直接法SLAM在无纹理环境更加鲁棒，但是由于灰度图像的凸性特征导致光度误差的凸性仅在一个小区域内保持的问题...，所以传统的直接法视觉SLAM在当跟踪点有较大位移时，可能陷入次优局部极小解，具体问题描述如下图，左边分别是对应区域的灰度图和语义概率图，右图相应的三维可视化，灰度图像保留了对象的细节，而道路的概率主要在道路边界上进行生成...Conclusion 这篇文章的贡献在于将语义概率和光度误差结合形成一个直接法语义slam，总的框架是基于LDSO的，融合后的效果的确是显著提升了性能，达到了接近于orb2的效果。
在 Red Hat Enterprise Linux 中，以下是设置合适的交换分区大小的规则：物理内存 交换分区（SWAP）<= 4g 至少 4G4~16G 至少 8G16G~64G 至少 16G64G...~256G 至少 32G例如我的linux vps 是2G内存 ，我给swap设置为了 4G图片
）， 本篇转载了阿里云服务器启用虚拟内存-Ubuntu 阿里云服务器默认没有开启虚拟内存，经常遇到软件内存不足，运行崩溃的情况。...为了减少购买昂贵的内存资源，可以暂时使用虚拟内存代替（根据运行的程序需求，性能会降低一些）。 这个技术在云服务器上使用，可以省很多银子的哦！！！...阿里云服务器默认没有swap，需要自己mkdir /swap创建。...swapoff -v /swap/swapadd mv /swap/swapadd /mnt/swap swapon /swap/swapadd 嗯，这个技术在云服务器上使用，可以省很多银子的哦！！！...原文： 阿里云服务器启用虚拟内存-Ubuntu
这几天自己线上的乞丐服务器遇到一个问题，io会瞬间飙升到很高很高，造成内存使用飙升。但是实际上并发量并不大（网络连接数）。知道是哪个进程造成的，但是确实排查代码中没有是么地方会有这么大的读写。...也不知道对方到底发的什么数据导致这么大的内存占用。 之前也处理过类似的问题。麻烦之处在于很好的定位问题，重现实际的操作。没办法，只能针对socket服务特定的端口进行抓包。...服务器问题，无非就是资源不合理的使用，造成服务器内存，cpu，io，流量等相关资源出现非常不正常的波动，资源使用率飙升。对于服务器性能问题的排查，没有其他比较好的办法，只能是通过重现复盘去改进。...特别是如果服务器上跑的东西比较多，一个个的排查相当痛苦。 出现问题，首先看日志。如果是线上的，先想办法恢复服务再排查。 看看登录日志，访问日志是否有异常，确定是否有人扫机器。
当Linux服务器内存占用高时，可以按照以下步骤进行排查： 查看内存使用情况 使用free命令可以查看系统的内存使用情况，包括总内存、已用内存、空闲内存等信息。...使用top或htop命令可以查看系统进程的内存占用情况，按照内存使用量排序，找出消耗较大的进程。...i memory /var/log/messages 内存泄漏检测 如果怀疑有内存泄漏，可使用valgrind进行内存泄漏检测。...# 对程序 nginx 进行 --leak-check=full 启用完全的内存泄漏检测 valgrind --leak-check=full nginx 查看共享内存 如果共享内存占用较多，需要进一步检查是哪个进程在使用共享内存...slab内存 查看不可回收的slab内存占用情况，如果这部分内存占用较高，可以使用slabtop命令查看是哪些slab占用大。
一、什么是虚拟内存？虚拟内存有什么用处？...操作系统中所运行所有的程序全部都是经过内存提交给CPU然后才执行的，不过若是执行的程序占用内存很多或很大，则会导致内存消耗殆尽为解决内在消耗殆尽的问题，Windows操作系统运用了虚拟内存技术，简单的说就是把一部分硬盘空间充当内存使用...，虽然硬盘在读写的速度上远远不及内存条的速度，但是可以有效的避免内存消耗殆尽而引起的系统崩溃的问题而往往在运行大型或者一些或者吃内存的软件程序的时候就有可能会出现虚拟内存不足的情况二、怎么设置服务器虚拟内存...：2048 这个2048是按照系统内存来写的，比如内存2G也就是2048MB的内存 ，虚拟内存最好是和系统内存大小是一样的，最大值建议是初始大小的1.5倍到2倍的样子6、设置好后确定，设置好后重启服务器就会生效了注意...：为了保证网站正常运行，服务器虚拟内存不要使用默认配置，需要设置一下，一般设置为2G-10G以上就是关于虚拟内存设置分享感谢您的阅读，服务器大本营助您成为更专业的服务器管理员！
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