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    Java ZGC 深度剖析及其在构建低延迟流系统中的实践心得

    在 Java 应用程序中,垃圾回收(Garbage Collection,以下简称 GC)是一个不可避免的过程,它负责释放不再使用的内存空间以避免内存泄漏。然而,GC 操作通常会导致短暂的停顿时间(Stop the World,以下简称 STW),这对于对延迟敏感的应用程序来说是一个严重的问题——STW 会导致应用程序暂停响应,从而影响用户体验和系统性能。为了解决这个问题,Java 引入了 Z Garbage Collector(以下简称 ZGC),它是一种低延迟垃圾回收器,旨在减少 GC 引起的停顿时间。ZGC 通过使用并发和分区收集技术,大大减少了 STW 的时间和频率,使得应用程序可以在 GC 期间继续运行,从而提供更加平滑和一致的性能。AutoMQ 基于 ZGC 进行了一系列调优,以获得更低的延迟。在本文中,我们将详细介绍 ZGC 的工作原理,以及如何通过调整和优化 ZGC 的配置来实现更低的延迟,从而提高 Java 应用程序的性能和响应能力。

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    哈工程研究人员设计一种AI算法,可以对水下照片进行除雾和着色

    我们现在看到的水下图像都是模糊并且失真,这是因为光衰减和反向散射等现象会对可见度产生不利影响。为了解决这个问题,许多研究人员与学者都做出了努力,Cambride Consultants的DeepRay利用在100000个静止图像数据集上训练的GAN来消除由不透明玻璃板引起的失真,并且开源DeOldify项目采用了包括GAN在内的一系列AI模型来对旧图像和胶片进行着色和还原。在9月微软亚洲研究中心的科学家详细介绍了用于自动视频着色的端到端系统。去年,Nvidia的研究人员描述了一种框架,该框架仅可以从一个着色和带注释的视频帧中推断出颜色。并于6月推出了 Google AI 一种无需人工监督就能为灰度视频着色的算法。

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