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Netty11# 非池化内存分配
前言 非池化内存的分配由UnpooledByteBufAllocator负责，本文梳理下由其负责分配的堆内存和堆外内存如何实现的 。 Netty在非池化堆内存分配上Java9与Java8以下版本有啥不同呢？Netty堆外内存回收默认机制使用JDK提供的Cleaner吗？ 一、非池化堆内内存分配 下面这小段代码摘自UnpooledByteBufAllocator#newHeapBuffer，通过此方法分析非池化堆内存的分配。 非池化堆内存分配总结 当使用Netty非池化进行堆内存分配时： 1.Java8及其以下版本：直接在堆空间分配内存。 二、非池化堆外内存分配 下面这段代码摘自UnpooledByteBufAllocator#newDirectBuffer方法，通过此方法分析非池化堆外存的分配。
92010发布于 2021-03-16 - 来自专栏月梦·剑心的技术专栏
池化层.最大池化
池化层，有池化核类似于卷积核。最常使用的池化操作时最大池化，最大池化操作是选择池化核所覆盖的网格中最大的数作为输出。 池化层的作用是保留输入特征同时把数据量减小 写一个仅有池化层的神经网络作为测试，体验池化层的作用 import torch from torch import nn #设置输入数据，5*5矩阵 input __init__() #构建池化层 self.pooling=torch.nn.MaxPool2d(3,ceil_mode=True) #前向传播函数 def =model(input) print(output) 池化层MaxPool2d的参数ceil_mode若设置为True，则当池化核未完全覆盖网格时，仍然取最大的数字输出，若设置为False，则直接舍弃并且不输出 ；stride参数默认值为池化核的大小。
72530编辑于 2022-09-14 - 来自专栏运维开发故事
开发 Operator 调度 GPU 实例资源池
本文我们将自己开发一个 Operator 来维护 GPU 资源池的稳定，解决 AI 模型训练的基础平台的稳定性。 其架构如下： ee11ee9bb3ba2f232c0f78573956823f MD5 其中： GPU 资源池采用的是腾讯云的竞价 GPU 实例 Operator 运行在 K8s 中，通过 SpootPool 控制 GPU 资源池的数量 若云平台释放了某台 GPU 实例，当 Operator 监听到资源池数量和期望的不匹配，会自动补充到期望数量 Operator 的开发有多种脚手架，常用的有 operator-sdk 资源池的自动化管理。 Operator 是云原生时代自动化运维的重要利器。掌握其开发方法，意味着我们不仅能“用好” Kubernetes，更能“扩展” Kubernetes，为复杂业务场景提供定制化的解决方案。
35210编辑于 2025-09-04 - 来自专栏全栈程序员必看
【池化选择】全局最大池化和全局平均池化的实验分析
Learning Deep Features for Discriminative Localization论文中的描述，在使用类响应图class activation mapping (CAM) 对比全局平均池化 Global average pooling (GAP) vs 全局最大池化global max pooling (GMP): 类响应图示例： 图中高亮区域就是根据label的注意图高响应区域 具体得到的这个相应区的方法是 1） 训练主干网络得到特征图 2） 进行全局池化（图中用的GAP，也可以使用GMP） 3） 对全局池化的结果做全连接得到全连接参数 w 4） 把全连接参数作为权重对特征图进行加权求和
2.6K40编辑于 2022-07-25 - 来自专栏用户5325874的专栏
池化技术
池化技术 概念 池化技术：把一些能够复用的东西（比如说数据库连接、线程）放到池中，避免重复创建、销毁的开销，从而极大提高性能。 不过，池化技术也存在一些缺陷，比方说存储池子中的对象肯定需要消耗多余的内存，如果对象没有被频繁使用，就会造成内存上的浪费。 可这些缺陷相比池化技术的优势来说就比较微不足道了，只要我们确认要使用的对象在创建时确实比较耗时或者消耗资源，并且这些对象也确实会被频繁地创建和销毁，我们就可以使用池化技术来优化。 池子中的对象需要在使用之前预先初始化完成，这叫做池子的预热，比方说使用线程池时就需要预先初始化所有的核心线程。如果池子未经过预热可能会导致系统重启后产生比较多的慢请求。 池化技术核心是一种空间换时间优化方法的实践，所以要关注空间占用情况，避免出现空间过度使用出现内存泄露或者频繁垃圾回收等问题。 参考 池化技术
1.4K40发布于 2020-04-13 - 来自专栏全栈程序员必看
卷积、反卷积、池化、反池化「建议收藏」
三、池化 池化的定义比较简单，最直观的作用便是降维，常见的池化有最大池化、平均池化和随机池化。 池化层不需要训练参数。 1、三种池化示意图 最大池化是对局部的值取最大；平均池化是对局部的值取平均；随机池化是根据概率对局部的值进行采样，采样结果便是池化结果。 （2）平均池化往往能保留整体数据的特征，能凸出背景的信息。 （3）随机池化中元素值大的被选中的概率也大，但不是像最大池化总是取最大值。 3、重叠池化 一般在CNN中使用的池化都是不重叠的，但是池化也可以重叠，重叠池化和卷积操作类似，可以定义步长等参数，其和卷积的不同在于：卷积操作将窗口元素和卷积核求内积，而池化操作求最大值/平均值等，窗口的滑动等原理完全相同 四、反池化 池化操作中最常见的最大池化和平均池化，因此最常见的反池化操作有反最大池化和反平均池化，其示意图如下： 反最大池化需要记录池化时最大值的位置，反平均池化不需要此过程。
5.2K22编辑于 2022-08-31 - 来自专栏全栈程序员必看
全局平均池化层替代全连接层(最大池化和平均池化的区别)
最近看了两张图，我对第一张图有些不同的见解。首先全连接层和softmax层是不同的两个部分，其次计算参数时候可以理解为，假设最后一个卷积层是4个4*4的特征图，类别为4，则计算量为4*4*4*4。同样去理解GAP，为4*4，而这里与softmax还没有关系。
1.3K40编辑于 2022-07-31 - 来自专栏magicsoar
基于C++11的线程池
socket网络爬虫（1）的姊妹篇，写网络爬虫怎么能少得了线程呢 源代码地址：http://files.cnblogs.com/magicsoar/ThreadPoolProject.rar *需要C++11 而在线程池中，我们通常会预先创建m个线程，放到空闲容器中，当有任务来临时，线程池会从空闲的线程中挑选一个线程来执行该任务， 在执行完毕后再将其放回空闲容器中 C++11 在C++11中，C++对线程提供了一个很高的抽象 所以在项目中实现了对std::thread二次封装，并提供了基本的优先级控制 项目概述 项目中有一个主线程，即运行程序时创建的线程可以从用户那里获取任务，还有一个管理线程，用于进行线程池中线程的调度，还有初始化线程池时创建的若干空闲线程 ，用于执行任务 项目中主要有以下几个类： Task:任务类，内有任务的优先级，和一个纯虚Run方法，我们需要派生Task，将要完成的任务写到Run方法中 MyThread：线程类，封装了C++11的thread 线程池使用后记 线程池并不是万能的，线程池减少了创建与销毁线程本身对任务照成的影响，但如果任务本身的运行时间很长，那么这些开销相当于任务本身执行开销而言是可以忽略的。
2.5K90发布于 2018-02-06 - 来自专栏Android菜鸟成长记录
浅谈池化技术
前言 在编程学习中我们经常听到各种各样的池化技术，如线程池、连接池、对象池和缓存池等，平时我们背八股都是背诵里面的池化技术，但少有人去了解什么是池化技术，这些技术为什么要带个"池"，本文主要介绍一下什么是池化技术 二、为什么要使用池化技术？ 资源节约 池化技术可以显著减少资源的浪费。在没有池化的情况下，我们可能会不断地创建新的资源实例，例如线程或数据库连接，使用完毕后再将它们销毁。 三、池化技术的应用场景 池化技术在编程中的应用场景非常广泛，它们可以帮助我们更有效地管理各种资源，从而提高系统的性能和效率。以下是四种常见的池化技术以及它们在不同编程场景中的详细解释： 1. 四、池化技术的学习收获 池化技术不仅在编程领域有着广泛的应用，而且在学习和职业发展方面也提供了宝贵的经验和教训。 通过学习和应用池化技术，我们可以获得以下几方面的收获： 资源管理技能 池化技术的核心思想是有效地管理资源。通过学习池化技术，我们可以掌握资源管理的基本原则，包括资源的创建、分配、重用和回收。
1.4K10编辑于 2023-11-22 - 来自专栏分享技术
什么是池化
池化思想对于 JAVA 是意义非凡的，因为其避免了很多的创建开销。 线程资源，数据库连接资源，TCP连接等，这些对象的初始化，通常是要花费较长时间的，如果我们频繁的进行申请和销毁，就会消耗大量的系统资源，进而对性能造成影像。 于此同时这些对象又有一个共性的特征，就是如果他们是可以池化的，通过创建一个虚拟的池，将这些资源预存起来，当我们需要的时候，从中按需获取，就可以了。 数据库连接池先从数据库连接池讲起吧，其基本思路就是在系统初始化的时候，就把数据库连接作为对象储存起来，放在内存中，当用户需要在访问数据库的时候，我们不创建新的连接，而是从连接池汇中获取一个已经创建好的空闲的连接对象 在使用完后，也不关闭，物归原主，依旧放进连接池，以供之后使用。这些连接的行为都由连接池来管理。任务池的管理就需要我们通过参数来调整了。
42620编辑于 2023-11-09 - 来自专栏亨利笔记
一文了解 TKG 如何使用 GPU 资源池
，细粒度，快速交付切分 GPU 算力需求，急需经济高效 GPU 算力池化方案。 VMware 作为虚拟化与云原生技术的领导者，在 GPU 算力资源池化领域也是一直处于领先地位，针对不同使用场景有对应的 GPU 资源池化方案。 GPU 算力池化方式 优点 缺点 备注 GPU直通方式 GPU独占模式，运算功能强 GPU资源浪费；不支持共享GPU资源；不支持vMotion 支持虚拟机，vsphere with Tanzu方案 vGPU 方式 GPU共享；支持vMotion，挂起/恢复 GPU配置文件固定；资源分配静态；需要购买vGPU License 支持虚拟机，vSphere with Tanzu方案 Bitfusion GPU池化方式 ，本文重点介绍 VMware vSphere Bitfusion GPU池化方案。
2K50编辑于 2023-04-04 - 来自专栏虚拟化云计算
GPU虚拟化哪家强
2014年之前GPU虚拟化技术一直采用的是GPU直接passthrough技术，它分为GPU直接passthrough和使用VFIO的passthrough，后来出现了基于SRIOV的GPU虚拟化方案( AMD的GPU采用这种方案）和GPU分片虚拟化（mdev）的GPU虚拟化方案（Intel和NVDIA采用这种方案） Intel的GPU虚拟化技术叫做GVT-g，NVDIA的GPU虚拟化技术叫做GRID 现在Intel和NVIDIA的GPU虚拟化方案都是采用的VFIO mediated passthrough framework。 GPU直接passthrough以及AMD采用的SRIOV方式下，IOMMU是必备组件，直接使用IOMMU硬件完成GFN到PFN的地址转换。 而VFIO mediated passthrough可以通过Host端对vGPU性能指标进行监控，因为VM对GPU的访问要绕道Host端。
3.3K20发布于 2020-09-01 - 来自专栏ccf19881030的博客
简单的C++11线程池实现
线程池的C++11简单实现，源代码来自Github上作者progschj，地址为：A simple C++11 Thread Pool implementation，具体博客可以参见Jakob’s Devlog ，地址为：A Thread Pool with C++11 1、线程池的实现代码如下： ThreadPool.h #ifndef THREAD_POOL_H #define THREAD_POOL_H { return answer; }, 42); // get result from future std::cout << result.get() << std::endl; 3、测试C++11 线程池的例子程序如下： example.cpp #include <iostream> #include <vector> #include <chrono> #include "ThreadPool.h 在Linux下的编译的命令为: g++ example.cpp -o example -std=c++11 -lpthread；如果在VS2017中使用，由于默认支持C++11，可以直接创建一个控制台程序
4.2K20发布于 2019-08-01 - 来自专栏JUC并发原理与源码
JUC并发—11.线程池源码分析
为了解决这个问题，Java提供了线程池技术。线程池运用的是一种池化技术，池化技术就是提前创建好大量的资源保存在某个容器中，在需要使用时可直接从容器中获取资源，用完之后会进行回收以便下次使用。 池化技术是一种比较常见的设计思想，在请求量大时能很好优化应用的性能，减少频繁创建和销毁资源的性能开销。 常见的池化技术实现有：线程池、数据库连接池、对象池、内存池等，需要用到池化技术的场景对应的资源都比较"费时且昂贵"。 4.ThreadPoolExecutor线程池的执行流程当调用execute(Runnable command)方法往线程池提交一个任务后，线程池首先会判断的核心线程是否已经初始化。 0100 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000private static final int TIDYING = 2 << COUNT_BITS;//3的二进制是11
17600编辑于 2025-05-05 - 来自专栏Lambda
11.JUC线程高级-线程池&ForkJoin
什么是线程池 线程池: 提供了一个线程队列，队列中保存着所有等待状态的线程。避免了创建与销毁额外开销，提高了响应的速度。 第四种获取线程的方法：线程池，一个 ExecutorService，它使用可能的几个池线程之一执行每个提交的任务，通常使用 Executors 工厂方法配置。 线程池的体系结构： java.util.concurrent.Executor：负责线程的使用与调度的根接口 ExecutorService 子接口：线程池的主要接口 ThreadPoolExecutor ：线程池的实现类 ScheduledExecutorService 子接口：负责线程池的调度 ScheduledThreadPoolExecutor：继承 ThreadPoolExecutor实现类 ExecutorService newCachedThreadPool()：缓存线程池，线程池的数量数量不固定，根据自己的需要更改大小 ExecutorService newSingleThreadExecutor
30510编辑于 2022-04-13 - 来自专栏轻量级微服务
容器化 TensorFlow GPU 环境搭建
基础环境信息 CPU：Intel Xeon E5-2699 v4 显卡：Nvidia Tesla P100 操作系统：CentOS 7.4 基础环境验证 验证系统是否能正常识别 GPU lspci NVIDIA-Linux-x86_64-415.18.run --no-opengl-files 校验 Nvidia 驱动，执行 nvidia-smi，若有如下输出，证明安装成功： TensorFlow 容器化 device_name = sys.argv[1] shape = (int(sys.argv[2]), int(sys.argv[2])) if device_name == "gpu": registry.docker-cn.com/tensorflow/tensorflow:latest-gpu \ python /app/test.py gpu 20000 ? GPU 测试结果
1.3K10发布于 2018-12-19 - 来自专栏涓流
池化设计之CommonPool
池化技术 CommonPool 对象池化管理是一个很重要的功能，无论是数据库连接池还是redis连接池，都应该特别关注连接池的使用，重点关注几个关键的指标是否正常，连接池使用不当很有可能导致连接池泄露的问题 //创建一个实例 PooledObject<T> makeObject(); void activateObject(PooledObject<T> obj); //去初始化， passivateObject(PooledObject<T> obj); boolean validateObject(PooledObject<T> obj); //销毁对象，不再被池需要 并且释放资源 void close(); } 一个对象池的基本使用方式如下: Object obj = null;//被池管理的对象 try { obj = pool.borrowObject } } catch(Exception e) { //获取对象失败 } GenericObjectPool GenericObjectPool 实现了对象的池化管理
62110编辑于 2022-06-28 - 来自专栏王磊的博客
1.池化技术
在 Java 语言中，提高程序的执行效率有两种实现方法，一个是使用线程、另一个是使用线程池。而在生产环境下，我们通常会采用后者。为什么会这样呢？今天我们就来聊聊线程池的优点，以及池化技术及其应用。 1.池化技术 池化技术指的是提前准备一些资源，在需要时可以重复使用这些预先准备的资源。 池化技术的优点主要有两个：提前准备和重复利用。 2.池化技术应用 常见的池化技术的应用有：线程池、内存池、数据库连接池、HttpClient 连接池等，接下来，我们分别来看。 2.1 线程池 线程池的原理很简单，类似于操作系统中的缓冲区的概念。 池化技术的优点主要有两个：提前准备和重复利用。 线程池是池化技术的典型场景，线程池的优点主要有 4 点：1.复用线程，降低了资源消耗；2.提高响应速度；3.提供了管理线程数和任务数的能力；4.更多增强功能。
83910编辑于 2022-05-09 - 来自专栏全栈程序员必看
池化层的作用
池化层理解 2. 池化层的作用： 3. 函数解析 tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 4. 代码演示详解维度变化 1. 池化层理解 池化层夹在连续的卷积层中间， 用于压缩数据和参数的量。 简而言之，如果输入是图像的话，那么池化层的最主要作用就是压缩图像。 个人理解的同图片resize方法类似（双线性插值法，邻近法），只不过池化层用的是取最大值法。 2. PCA)和计算量，防止过拟合，提高模型泛化能力 A: 特征不变性，也就是我们在图像处理中经常提到的特征的尺度不变性，池化操作就是图像的resize，平时一张狗的图像被缩小了一倍我们还能认出这是一张狗的照片 函数解析 tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个，和卷积很类似： 第一个参数value：需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面
11.5K31编辑于 2022-07-25 - 来自专栏thinkphp+vue
为什么需要线程池？什么是池化技术？
在 Java 语言中，提高程序的执行效率有两种实现方法，一个是使用线程、另一个是使用线程池。而在生产环境下，我们通常会采用后者。为什么会这样呢？今天我们就来聊聊线程池的优点，以及池化技术及其应用。 1.池化技术 池化技术指的是提前准备一些资源，在需要时可以重复使用这些预先准备的资源。 池化技术的优点主要有两个：提前准备和重复利用。 2.池化技术应用 常见的池化技术的应用有：线程池、内存池、数据库连接池、HttpClient 连接池等，接下来，我们分别来看。 2.1 线程池 线程池的原理很简单，类似于操作系统中的缓冲区的概念。 池化技术的优点主要有两个：提前准备和重复利用。 线程池是池化技术的典型场景，线程池的优点主要有 4 点：1.复用线程，降低了资源消耗；2.提高响应速度；3.提供了管理线程数和任务数的能力；4.更多增强功能。
92430编辑于 2022-03-02
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