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RSet（Remembered Set）

RSet（Remembered Set）是一个空间换时间的数据结构（已记忆集合）新生代回收的跨代引用（老年代引用新生代）问题：新生代的根对象，一部分来自于老年代老年代再进行细分：card-table脏卡...：说明该处存放对象，引用了外部那些对象卡表与 Remembered Set在引用变更时通过 post-write barrier + dirty card queueconcurrent refinement...threads 更新 Remembered SetRSet：RSet：是在每个Region里，拿出来一小块区域，专门记录哪些Region引用了当前Region的对象。

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在上篇的基础上，改进目标：避免重复“语义上类似”的句子参与匹配

你的去重逻辑：remembered_set = set(s.strip().lower() for s in remembered_sentences)只能排除完全相同的文本，而不能识别近似文本或轻微改写...修改如下：def find_most_similar(remembered_sentences, corpus_dir, module_name=""): # Step 1: 读取语料 big_sentences...= model.encode(remembered_sentences) big_vectors = model.encode(big_sentences) # Step 3: 过滤掉语义上相似的句子...return # Step 4: 相似度比较 similarities = cosine_similarity(filtered_big_vectors, remembered_vectors...return # Step 2: 编码记忆和语料句子为向量 remembered_vectors = model.encode(remembered_sentences) big_vectors

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

用大模型思想来学习人工智能！

如果你还想对多个模块（例如“人工智能知识模块”）也做同样的处理，你可以把这段逻辑封装成函数或模块类，然后每个模块只需要传不同的： remembered_sentences（记忆内容） corpus_dir...return # Step 3: 编码 & 相似度计算 remembered_vectors = model.encode(remembered_sentences) big_vectors..., "we got married twenty years ago"]find_most_similar(english_remembered, "file/english", module_name...="英语模块")# ✅ 模块 2：人工智能知识匹配ai_remembered = [ "what is artificial intelligence?"..., "machine learning is a subfield of AI"]find_most_similar(ai_remembered, "file/ai", module_name="

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如何高效记忆英语句子，达到脱口而出？

比如，你已经记忆了的知识，比如是英语句子# ✅ Step 1: 定义记忆句子remembered_sentences = [ "what is the price of tofu?"...目标句子一定是来自 file/*.txt 文件中的句子，而不能是 remembered_sentences 里的内容（也就是不要出现“匹配自己”或无意义匹配的情况）。...✅ 使用 sentence-transformers 模型进行句向量转换 ✅ 加载本地 .txt 文件中的句子 ✅ 排除与 remembered_sentences 重复的句子（忽略大小写和空格） ✅...重复的句子（忽略大小写和空格）remembered_set = set(s.strip().lower() for s in remembered_sentences)filtered_big_sentences...exit(1)# ✅ Step 4: 使用模型编码remembered_vectors = model.encode(remembered_sentences)big_vectors = model.encode

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接着上一篇人工智能思想学习英语及人工智能之---3 加上把文件放到网络服务器里去。

Exception as e: print(f"❌ 无法读取 {full_url}: {e}") return sentencesdef find_most_similar(remembered_sentences...return # 编码 remembered_vectors = model.encode(remembered_sentences) big_vectors = model.encode...sentence, vector in zip(big_sentences, big_vectors): sim_scores = cosine_similarity([vector], remembered_vectors...return # 相似度排序 similarities = cosine_similarity(filtered_vectors, remembered_vectors) top_matches...for j, sim in enumerate(sim_row): top_matches.append((sim, filtered_sentences[i], remembered_sentences

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JVM性能调优-你不得不懂的G1收集器

简介：G1垃圾收集器是什么 G1是⼀款⾯向服务端应⽤的垃圾收集器特点 G1 中每个 Region 都有⼀个与之对应的 Remembered Set，当进⾏内存回收时，在 GC 根节点的枚举范围中加⼊...Remembered Set 即可保证不对全堆扫描也不会有遗漏检查Reference引⽤的对象是否处于不同的Region G1 收集器的运作⼤致可划分为以下⼏个步骤初始标记（Initial Marking...虚拟机将这段时间对象变化记录在线程 Remembered Set Logs⾥⾯，最终标记阶段需要把 Remembered Set Logs的数据合并到 Remembered Set 中筛选回收（Live

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Shiro官方文档翻译——Java Authentication Guide with Apache Shiro

Remembered vs Authenticated In shiro it is very important to note that a remembered subject is not an...When a user is only remembered, the remembered identity gives the system an idea who that user probably...Remembered 和效验在shiro，有一个非常重要的地方需要记下，一个remembered的subject不是一个authenticated的subject。...当一个用户只是remembered，这个remembered的身份给予系统一个主意，那个用户可能是哪个，但是现实中，没有办法保证缓存的Subject代表的用户是当前应用程序使用的用户。...当亚马逊"remembered"你，isRemembered() = TRUE，不确定你其实是你自己，isAuthenticated()=FALSE。

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小白也能做的NLP项目：让AI帮你找出记忆句的‘近亲’！

pre_tokenizersfrom sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarityimport numpy as np# ✅ Step 1: 准备语料remembered_sentences...trainer = trainers.BpeTrainer(vocab_size=1000, special_tokens=["[UNK]"])tokenizer.train_from_iterator(remembered_sentences...# fallback return np.array(ids).mean() * np.ones(10) # 简化处理：把平均ID当作向量扩展为10维# ✅ Step 4: 计算记忆句子的向量remembered_vectors...= np.array([sentence_to_vector(s) for s in remembered_sentences])# ✅ Step 5: 计算目标语料的向量big_vectors =...best_match_idx = np.argmax(sim_row) print(f"目标句子: {big_sentences[i]}") print(f" 最相似记忆句: {remembered_sentences

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说一说JVM的垃圾回收器

每个 Region 都有一个 Remembered Set，用来记录该 Region 对象的引用对象所在的 Region。...通过使用 Remembered Set，在做可达性分析的时候就可以避免全堆扫描。...如果不计算维护 Remembered Set 的操作，G1 收集器的运作大致可划分为以下几个步骤:初始标记并发标记最终标记: 为了修正在并发标记期间因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分标记记录...，虚拟机将这段时间对象变化记录在线程的 Remembered Set Logs 里面，最终标记阶段需要把 Remembered Set Logs 的数据合并到 Remembered Set 中。

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Jvm垃圾回收器（终结篇）

采用Remembered Set来避免整堆扫描。...Region中（即检查老年代中是否引用了新生代中的对象），如果是，便通过CardTable把相关引用信息记录到被引用对象所属的Region的Remembered Set中。...当进行内存回收时，在GC根节点的枚举范围中加入Remembered Set即可保证不对全堆进行扫描也不会有遗漏。...如果不计算维护 Remembered Set 的操作，G1收集器大致可分为如下步骤：初始标记：仅标记GC Roots能直接到的对象，并且修改TAMS（Next Top at Mark Start）的值...且对象的变化记录在线程Remembered Set Logs里面，把Remembered Set Logs里面的数据合并到Remembered Set中。（需要线程停顿，但可并行执行。）

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【愚公系列】2022年01月 Django商城项目11-登录界面-页面设计

{% endif %} remembered..." name="remembered" /> 记住登录 <input type="submit" value...error_password_message: '请输入8-12位的密码', username: '', password: '', remembered

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JVM-5. 垃圾回收器

通过Remembered Set来避免全堆扫描，每个Region都有一个对应的Remembered Set。...在Reference对象被写入时，中断写操作，检查Reference引用的对象是否处于不同的Region，如果是，通过CardTable把相关引用的信息记录到被引用对象所属的Region的Remembered...除了维护Remembered Set的操作，G1收集器运作包括以下几个步骤：初始标记（Initial Marking）：记录GC Roots能关联到的对象。时间短，中断用户操作。...并发标记（Concurrent Marking），从GC Roots开始进行可达性分析，耗时较长，可并行最终标记（Final Marking），把并发标记期间对象变化记录在线程Remembered Set...Logs中，并把其中的数据合并到Remembered Set中。

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JVM进阶(十一)：JAVA G1收集器

每个region之间的对象引用通过remembered set来维护，每个region都有一个remembered set，remembered set中包含了引用当前region中对象的指针。...虚拟机正是通过这个remembered set去避免对整个堆进行扫描来确认可回收的对象。

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Java8 的 G1 垃圾回收器相对于之前的 CMS 有什么特别的呢？

但是可以与用户程序并发执行；最终标记：最终标记和 CMS 的重新标记的思路一直，也是为了修正并发标记期间由于用户程序并发运行而导致标记产生变动的那一部分对象，不过不同的是 G1 会将这段时间对象变化记录在线程 Remembered...Set Logs 里面，最终标记阶段需要把 Remembered Set Logs 的数据合并到 Remembered Set 中，这个阶段需要停顿线程，不过是可并行执行；筛选回收：最后一步筛选回收是...上面提到了一个 Remembered Set 记忆集，是用来记录对象引用的，在并发标记的时候有对象引用发生变更的时候会记录到这里，等到最终标记的时候进行修正。

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数学--数论--HDU 2104 丢手绢（离散数学 mod N+ 剩余类生成元）+（最大公约数）

The Children’s Day has passed for some days .Has you remembered something happened at your childhood?...I remembered I often played a game called hide handkerchief with my friends.

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JVM06-经典垃圾收集器

ParNew收集器Parallel Scavenge收集器老年代收集器Serial Old收集器Parallel Old收集器CMS收集器优点缺点G1收集器横跨整个堆内存建立可预测的时间模型避免全堆扫描-Remembered...避免全堆扫描-Remembered Set G1把Java堆分为多个Region,就是"化整为零"。...当进行内存回收时，在GC根节点的枚举范围内加入Remembered Set即可保证不对全堆扫描也不会有遗漏。...如果不计算维护Remembered Set的操作，G1收集器的运作大致可划分为以下几个步骤：初始标记（Initial Marking）仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象，并且修改TAMS...Remembered Set Logs的数据合并到Remembered Set中，这阶段需要停顿线程，但是可并行执行。

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面试官：G1 GC 是什么？

但是现代 GC 中，这种概念已经不再准确，对于 G1 来说： Minor GC 仍然存在，虽然具体过程会有区别，会涉及 Remembered Set 等相关处理。...–XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent –XX:G1OldCSetRegionThresholdPercent Remembered Set（记忆集） Remembered...RememberedSet G1 的很多开销都是源自 Remembered Set，例如，它通常约占用 Heap 大小的 20% 或更高，这可是非常庞大的比例。

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Nginx location 匹配顺序整理

Among them, the location with the longest matching prefix is selected and remembered....If no match with a regular expression is found then the configuration of the prefix location remembered...Among them, the location with the longest matching prefix is selected and remembered.）然后匹配正则，如果正则匹配则结束查找...If no match with a regular expression is found then the configuration of the prefix location remembered

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【愚公系列】2022年01月 Django商城项目12-登录界面-登录和退出功能实现

username=request.POST.get('username') passwrod=request.POST.get('password') remembered...=request.POST.get('remembered') # 2.判断参数是否齐全 if not all([username,passwrod]):...: # 6.如果验证成功则登陆,状态保持 #登陆成功 login(request,user) if remembered

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JVM垃圾回收器

每个region之间的对象引用通过remembered set来维护，每个region都有一个remembered set， remembered set中包含了引用当前region中对象的指针。...虚拟机正是通过这个remembered set去避免对整个堆进行扫描来确认可回收的对象。到此，所有的收集器都已经讲完了，但是很重要的一点：每个收集器是不能随意进行组合使用的！

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RSet（Remembered Set）

在上篇的基础上，改进目标：避免重复“语义上类似”的句子参与匹配

用大模型思想来学习人工智能！

如何高效记忆英语句子，达到脱口而出？

接着上一篇人工智能思想学习英语及人工智能之---3 加上把文件放到网络服务器里去。

JVM性能调优-你不得不懂的G1收集器

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JVM-5. 垃圾回收器

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Java8 的 G1 垃圾回收器相对于之前的 CMS 有什么特别的呢？

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