本篇文章详细阐述机器学习模型评估和参数调优。将主要围绕两个问题来阐述： “知其所以然”：当你选择的一个机器学习模型运行时，你要知道它是如何工作的； “青出于蓝”：更进一步，你得知道如何让此机器学习模型工作的更优。

Java虚拟机性能参数调优指导书 (仅供内部使用） 目 录 1 概述 6 2 JAVA虚拟机运行机制概览 6 2.1 运行时分析 6 2.2 垃圾收集和线程同步 8 3 JAVA虚拟机参数分类说明 9 3

1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理 当map task开始运算，并产生中间数据时，其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘。这中间的过程比较复杂，并且利用到了内存buffer来进行已经产生的

s -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:log/gc.log 堆大小设置 JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚

解了数据库如何通过统计信息来掌控数据库中各个表的内容分布。不清楚的童鞋可以 点击 参考。 作为调优系列的文章，数据库的索引肯定是不能少的了，所以本篇我们就开始分析这块内容，关于索引的基础知识就不打

Server 性能调优 1——管理篇Mingzi WangBEA SE BSG10/17/2018 2. WebLogic Server性能及调整硬件，操作系统，网络调整 JVM调整 WebLogic

一、JVM内存的设置的原理 默认的java虚拟机的大小比较小，在对大数据进行处理时java就会报错：java.lang.OutOfMemoryError。 设置jvm内存的方法，对于单独的.clas

JVM调优总结（七）——典型配置举例1 以下配置主要针对分代垃圾回收算法而言。   堆大小设置 年轻代的设置很关键 JVM中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit

JVM调优总结（四）——垃圾回收面临的问题 如何区分垃圾     上面说到的“引用计数”法，通过统计控制生成对象和删除对象时的引用数来判断。垃圾回收程序收集计数为0的对象即可。但是这种方法无法解决循环引用。所

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GC因为需要对整个对进行回收，所以比Scavenge GC要慢，因此应该尽可能减少Full GC的次数。在对JVM调优的过程中，很大一部分工作就是对于FullGC的调节。有如下原因可能导致Full GC： 年老代（Tenured）被写满

JVM调优总结（八）——典型配置举例2 常见配置汇总   堆设置   -Xms:初始堆大小   -Xmx:最大堆大小   -XX:NewSize=n:设置年轻代大小   -XX:NewRatio=n

JVM堆内存及一种监测方式 在讨论Martijn的团队如何进行堆内存监测之前，我们先回顾下JVM的工作机制。JVM是一种对计算机的抽象行为，是它保证了Java程序的运行。每一个运行的Java程序都

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调整内存和启动项 加大JVM非堆内存 -vmargs -Xms128M -Xmx512M -XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128M A 各个参数的含义 JVM初始分配的

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作为Android开发，日常的开发工作中或多或少要接触到性能问题，比如我的Android程序运行缓慢卡顿，并且常常出现ANR对话框等等问题。既然有性能问题，就需要进行性能优化。正所谓工欲善其事，必先利其器。一个好的工具，可以帮助我们发现并定位问题，进而有的放矢进行解决。本文主要介绍StrictMode 在Android 应用开发中的应用和一些问题。

何启用严格模式。 放在哪里 严格模式的开启可以放在Application或者Activity以及其他组件的onCreate方法。为了更好地分析应用中的问题，建议放在Application的onCreate方法中。