浅析Hotspot的经典7种垃圾收集器原理特点与组合搭配

# 浅析Hotspot的经典7种垃圾收集器原理特点与组合搭配

HotSpot共有7种垃圾收集器,3个新生代垃圾收集器,3个老年代垃圾收集器,以及G1,一共构成7种可供选择的垃圾收集器组合。
新生代与老年代垃圾收集器之间形成6种组合,每个新生代垃圾收集器都对应2种组合。

新生代垃圾收集器

所有新生代垃圾收集器,都使用复制算法,都会发生stop-the-world。由于绝大多数对象的生命周期通常比较短,在新生代被回收的可能性很大,新生代的垃圾回收通常可以回收大部分对象,因此采用复制算法效率更高。

Serial

采用复制算法,GC时发生stop-the-world,使用单个GC线程
“Serial” is a stop-the-world, copying collector which uses a single GC thread.
特点:

  • 客户端模式下的默认新生代收集器
  • 单线程工作(它的“单线程”的意义并不仅仅是说明它只会使用一个处理器或一条收集线程去完成垃圾收集工作,更重要的是强调在它进行垃圾收集时,必须暂停其他所有工作线程,直到它收集结束)
  • 简单而高效(与其他收集器的单线程相比)
  • 对于内存资源受限的环境, 它是所有收集器里额外内存消耗(Memory Footprint)最小的
  • 对于单核处理器或处理器核心数较少的环境来说,Serial收集器由于没有线程交互的开销,专心做垃圾收集自然可以获得最高的单线程收集效率

⠀Serial/Serial Old收集器协同工作运行示意图如下:

在这里插入图片描述

ParNew

采用复制算法,GC时发生stop-the-world,使用多个GC线程
ParNew 与 Parallel Scavenge的一个主要区别是,ParNew可以与CMS进行搭配使用。
“ParNew” is a stop-the-world, copying collector which uses multiple GC threads. It differs from “Parallel Scavenge” in that it has enhancements that make it usable with CMS. For example, “ParNew” does the synchronization needed so that it can run during the concurrent phases of CMS.
特点:

  • Serial收集器的多线程并行版本(除了同时使用多条线程进行垃圾收集之外, 其余的行为(包括Serial收集器可用的所有控制参数、收集算法、Stop The World、对象分配规则、回收策略等)都与Serial收集器完全一致,在实现上这两种收集器也共用了相当多的代码)
  • JDK 7之前在服务端模式下首选的新生代收集器(一个重要原因:除了Serial收集器外, 目前只有它能与 CMS 收集器配合工作)
  • ParNew收集器是激活CMS后(使用-XX: +UseConcMarkSweepGC选项) 的默认新生代收集器,也可以使用-XX: +/-UseParNewGC选项来强制指定或者禁用它。
  • ParNew收集器在单核心处理器的环境中绝对不会有比Serial收集器更好的效果
  • 默认开启的收集线程数与处理器核心数量相同(可以使用-XX: ParallelGCThreads参数来限制垃圾收集的线程数)
    在这里插入图片描述

Parallel Scavenge

采用复制算法,GC时发生stop-the-world,使用多个GC线程吞吐量优先收集器,可控制最大垃圾收集停顿时间(-XX:MaxGCPauseMillis)与吞吐量大小(-XX:GCTimeRatio),支持GC自适应的调节策略(GC Ergonomics,对应参数-XX:+UseAdaptiveSizePolicy)。
“Parallel Scavenge” is a stop-the-world, copying collector which uses multiple GC threads.
特点:

  • 新生代收集器
  • 基于标记-复制算法实现
  • 多线程收集器
  • 吞吐量优先收集器(Parallel Scavenge收集器其他收集器不同在于:CMS等收集器的关注点是尽可能地缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间, 而Parallel Scavenge收集器的目标则是达到一个可控制的吞吐量
  • 自适应调节策略(通过+UseAdaptiveSizePolicy参数激活)

ParNew和Parallel Scavenge基本没什么区别,都是年轻代的垃圾回收器,就是在Parallel Scavenge的基础上做了一些简单的增强使其能够较好的配合CMS的使用,ParNew是Parallel Scavenge的一个变种
ParNew响应时间优先,Parallel Scavenge吞吐量优先

吞吐量
吞吐量就是CPU用于运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值,即吞吐量 = 运行用户代码时间 /(运行用户代码时间 + 垃圾收集时间)
假设虚拟机总共运行了100分钟,其中垃圾收集花掉1分钟,那吞吐量就是99%。
通常来说,停顿时间越短(低延迟)就越适合需要与用户交互或需要保证服务响应质量的程序, 良好的响应速度能提升用户体验;
而高吞吐量则可以最高效率地利用处理器资源,尽快完成程序的运算任务, 主要适合在后台运算而不需要太多交互的分析任务。

老年代垃圾收集器

除了CMS,其他的老年代垃圾收集器GC时都是stop-the-world,都会在清理垃圾之后进行压缩整理

Serial Old

采用标记整理算法,GC时发生stop-the-world,使用单个GC线程
“Serial Old” is a stop-the-world, mark-sweep-compact collector that uses a single GC thread.
特点:

  • Serial收集器的老年代版本
  • 单线程收集器
  • 使用标记-整理算法
  • 主要在客户端模式下使用。如果在服务端模式下,它也可能有两种用途: 一种是在JDK 5以及之前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用,另外一种就是作为CMS收集器发生失败时的后备预案,在并发收集发生Concurrent Mode Failure时使用

⠀Serial/Serial Old收集器协同工作运行示意图如下:
在这里插入图片描述

Parallel Old

采用标记整理算法,GC时发生stop-the-world,使用多个GC线程
“Parallel Old” is a compacting collector that uses multiple GC threads.
特点:

  • Parallel Scavenge收集器的老年代版本
  • 多线程并发收集
  • 使用标记-整理算法
  • 在注重吞吐量或者处理器资源较为稀缺的场合, 都可以优先考虑Parallel Scavenge加Parallel Old收集器这个组合。

整合和压缩算法
对内存进行整合和压缩是指在垃圾回收过程中对内存中的对象进行整理和重新排列,通过将存活对象向一端移动,以创建更大的连续内存空间,减少内存碎片并提高内存利用率的过程。这通常涉及将对象复制到新的内存空间,然后将原来的内存空间释放。这个过程通常发生在老年代的垃圾回收中。

⠀Parallel Scavenge/Parallel Old 收集器运行示意图如下:
在这里插入图片描述

CMS

CMS采用标记清理算法,是一个以低暂停时间为目标的垃圾收集器。GC时大部分时间并发执行,其中初始化标记和重新标记两个阶段仍然会发生stop-the-world,其余阶段都是并发执行
“CMS” is a mostly concurrent, low-pause collector.
Java之CMS GC的7个阶段:https://mp.weixin.qq.com/s/vmnBlrM7pTtVuyQU-GTcPw

收集流程:
CMS整个过程的四个步骤如下,其中初始标记、 重新标记这两个步骤仍然需要“Stop The World”。
1. 初始标记-仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象,速度很快
2. 并发标记-从GC Roots的直接关联对象开始遍历整个对象图的过程,这个过程耗时较长但是不需要停顿用户线程,可以与垃圾收集线程一起并发运行
3. 重新标记-为了修正并发标记期间,因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录,这个阶段的停顿时间通常会比初始标记阶段稍长一些, 但也远比并发标记阶段的时间短
4. 并发清除-清理删除掉标记阶段判断的已经死亡的对象, 由于不需要移动存活对象, 所以这个阶段也是可以与用户线程同时并发的
Concurrent Mark Sweep 收集器运行示意图如下:
在这里插入图片描述

缺点:

  • CMS 收集器对处理器资源非常敏感。事实上,面向并发设计的程序都对处理器资源比较敏感。在并发阶段,它虽然不会导致用户线程停顿,但却会因为占用了一部分线程而导致应用程序变慢,降低总吞吐量。
  • 由于CMS收集器无法处理“浮动垃圾”, 有可能出现“Con-current Mode Failure”失败进而导致另一次完全“Stop The World”的Full GC的产生。
  • CMS是一款基于“标记-清除”算法实现的收集器,这意味着收集结束时会有大量空间碎片产生,空间碎片过多时,将会给大对象分配带来很大麻烦,往往会出现老年代还有很多剩余空间, 但就是无法找到足够大的连续空间来分配当前对象, 而不得不提前触发一次Full GC的情况。

关于CMS收集器浮动垃圾的说明:
由于在CMS的并发标记和并发清理阶段,用户线程是还在继续运行的,程序在运行自然就还会伴随有新的垃圾对象不断产生,但这一部分垃圾对象是出现在标记过程结束以后,CMS无法在当次收集中处理掉它们, 只好留待下一次垃圾收集时再清理掉。这一部分垃圾就称为“浮动垃圾”。
由于在垃圾收集阶段用户线程还需要持续运行, 那就还需要预留足够内存空间提供给用户线程使用, 因此CMS收集器不能像其他收集器那样等待到老年代几乎完全被填满了再进行收集,必须预留一部分空间供并发收集时的程序运作使用

G1

G1将整个堆划分为多个大小相等的独立区域(Region),保留新生代和老年代的分代概念(但两者不再是物理隔离的)。
从整体来看是基于标记整理算法,从局部(两个Region之间)来看是基于复制算法。因此,可以避免产生内存空间碎片,防止发生并发模式失败。
使用多个GC线程,每次优先回收价值最大的Region
支持可预测的停顿时间模型,从而提高收集效率,降低stop-the-world的时间
The Garbage First or G1 garbage collector is available in Java 7 and is designed to be the long term replacement for the CMS collector. The G1 collector is a parallel, concurrent, and incrementally compacting low-pause garbage collector that has quite a different layout from the other garbage collectors described previously.

特点:

  • 将堆内存“化整为零”,开创了收集器面向局部收集的设计思路和基于Region的内存布局形式
  • 面向全堆的收集器,不再需要其他新生代收集器的配合工作
  • 主要面向服务端应用的垃圾收集器
  • G1 仍是遵循分代收集理论设计的, 但其堆内存的布局与其他收集器有非常明显的差异
  • G1 不再坚持固定大小以及固定数量的分代区域划分,而是把连续的Java堆划分为多个大小相等的独立Region,每一个Region都可以根据需要,扮演新生代的Eden空间、Survivor空间或者老年代空间
  • 收集器能够对扮演不同角色的Region采用不同的策略去处理, 这样无论是新创建的对象还是已经存活了一段时间、熬过多次收集的旧对象都能获取很好的收集效果
  • Region中还有一类特殊的Humongous区域, 专门用来存储大对象。 G1认为只要大小超过了一个Region容量一半的对象即可判定为大对象。 每个Region的大小可以通过参数-XX: G1HeapRegionSize设定, 取值范围为1MB~32MB, 且应为2的N次幂。 而对于那些超过了整个Region容量的超级大对象,将会被存放在N个连续的Humongous Region之中, G1的大多数行为都把Humongous Region作为老年代的一部分来进行看待
  • G1收集器之所以能建立可预测的停顿时间模型, 是因为它将Region作为单次回收的最小单元, 即每次收集到的内存空间都是Region大小的整数倍, 这样可以有计划地避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集
  • G1收集器去跟踪各个Region里面的垃圾堆积的“价值”大小, 价值即回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值, 然后在后台维护一个优先级列表, 每次根据用户设定允许的收集停顿时间(使用参数-XX: MaxGCPauseMillis指定, 默认值是200毫秒),优先处理回收价值收益最大的那些Region
  • 可以由用户指定期望的停顿时间是G1收集器很强大的一个功能,设置不同的期望停顿时间, 可使得G1在不同应用场景中取得关注吞吐量和关注延迟之间的最佳平衡(默认的停顿目标为两百毫秒,通常把期望停顿时间设置为一两百毫秒或者两三百毫秒会是比较合理的)

G1 收集器 Region 分区示意图如下:
在这里插入图片描述

G1 收集器的运作过程主要步骤如下:

  • 初始标记仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象,并且修改TAMS指针的值,让下一阶段用户线程并发运行时,能正确地在可用的Region中分配新对象。这个阶段需要停顿线程,但耗时很短,而且是借用进行Minor GC的时候同步完成的,所以G1收集器在这个阶段实际并没有额外的停顿。
  • 并发标记从GC Root开始对堆中对象进行可达性分析,递归扫描整个堆里的对象图,找出要回收的对象,这阶段耗时较长,但可与用户程序并发执行。当对象图扫描完成以后,还要重新处理SATB记录下的在并发时有引用变动的对象。
  • 最终标记:对用户线程做另一个短暂的暂停,用于处理并发阶段结束后仍遗留下来的最后那少量的SATB记录。
  • 筛选回收: 负责更新Region的统计数据,对各个Region的回收价值和成本进行排序, 根据用户所期望的停顿时间来制定回收计划, 可以自由选择任意多个Region构成回收集,然后把决定回收的那一部分Region的存活对象复制到空的Region中,再清理掉整个旧Region的全部空间。这里的操作涉及存活对象的移动,是必须暂停用户线程,由多条收集器线程并行完成的。

⠀从上述阶段的描述可以看出, G1收集器除了并发标记外, 其余阶段也是要完全暂停用户线程的,换言之, 它并非纯粹地追求低延迟, 官方给它设定的目标是在延迟可控的情况下获得尽可能高的吞吐量。

G1 收集器运行示意图如下:
在这里插入图片描述

G1 收集器与 CMS 收集器的异同

  • 两者都非常关注停顿时间的控制
  • G1 可以指定最大停顿时间、 分Region的内存布局、 按收益动态确定回收集
  • 与CMS的“标记-清除”算法不同,G1从整体来看是基于“标记-整理”算法实现的收集器,但从局部(两个Region之间)上看又是基于“标记-复制”算法实现,无论如何,这两种算法都意味着G1运作期间不会产生内存空间碎片,垃圾收集完成之后能提供规整的可用内存。这种特性有利于程序长时间运行,在程序为大对象分配内存时不容易因无法找到连续内存空间而提前触发下一次收集
  • G1和CMS都使用卡表来处理跨代指针,但G1的卡表实现更为复杂,而且堆中每个Region,无论扮演的是新生代还是老年代角色,都必须有一份卡表,这导致G1的记忆集(和其他内存消耗)可能会占整个堆容量的20%乃至更多的内存空间,而CMS的卡表就相当简单,只有唯一一份, 只需要处理老年代到新生代的引用, 反过来则不需要
  • 它们都使用到写屏障,CMS用写后屏障来更新维护卡表;而G1除了使用写后屏障来进行同样的(由于G1的卡表结构复杂,其实是更烦琐的)卡表维护操作外,为了实现原始快照搜索(SATB)算法,还需要使用写前屏障来跟踪并发时的指针变化情况。相比起增量更新算法,原始快照搜索能够减少并发标记和重新标记阶段的消耗,避免CMS那样在最终标记阶段停顿时间过长的缺点,但是在用户程序运行过程中确实会产生由跟踪引用变化带来的额外负担。

垃圾回收器器组合搭配

Serial Old(MSC)可以与所有新生代收集器进行组合,共3种组合

JVM仅指定新生代垃圾收集器的情况下,默认老年代采用Serial Old垃圾收集器(带压缩)

-XX:+UseSerialGC

Serial (DefNew) + Serial Old(Serial Mark Sweep Compact)

-XX:+UseParNewGC

Parallel (ParNew) + Serial Old(Serial Mark Sweep Compact)

-XX:+UseParallelGC

Parallel Scavenge (PSYoungGen) + Serial Old(Serial Mark Sweep Compact (PSOldGen))
注:在Parallel Scavenge收集器架构中本身有PS MarkSweep收集器来进行老年代收集,但由于PS MarkSweep与Serial Old实现非常接近,因此官方的许多资料都直接以Serial Old代替PS MarkSweep进行讲解。

Parallel Old(带压缩)只能与Parallel Scavenge进行组合

-XX:+UseParallelOldGC

Parallel Scavenge (PSYoungGen) + Parallel Mark Sweep Compact (ParOldGen)

CMS(不带压缩)可以与Serial和ParNew进行组合,共2种组合

-XX:-UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC

Serial (DefNew) + CMS(Concurrent Mark Sweep)

-XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC

Parallel (ParNew) + CMS(Concurrent Mark Sweep) + Serial Old(Serial Mark Sweep Compact)

G1(Garbage First),不需要搭配其他垃圾收集器

-XX:+UseG1GC

6种垃圾收集组合关系图

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

推荐使用的2种GC组合

1.基于低停顿时间的垃圾收集器

-XX:+UseConcMarkSweepGC(该参数隐式启用-XX:+UseParNewGC)

2.基于吞吐量优先的垃圾收集器

-XX:+UseParallelOldGC(该参数隐式启用-XX:+UseParallelGC)

在这里插入图片描述

总结

下面对这七种垃圾收集器进行了一个总结,具体如下表所示。

收集器串行、并行、并发新生代/老年代算法目标使用场景
Serial串行新生代复制算法响应速度优先单CPU环境下的Client模式
ParNew并行新生代复制算法响应速度优先多CPU环境时再Server模式下与CMS配合
Parallel Scavenge并行新生代复制算法吞吐量优先在后台运算而不需要太多交互的任务
Serial Old串行老年代标记-整理响应速度优先单CPU环境下的Client模式 CMS的后备预案
Parallel Old并行老年代标记-整理吞吐量优先在后台运算而不需要太多交互的任务
CMS并发老年代标记-清除响应速度优先集中在互联网站或B/S系统服务端上
G1并发新生代/老年代标记-整理/复制算法响应速度优先面向服务端应用,用来替换CMS

参考
HotSpot的7种垃圾收集器组合
浅析经典JVM垃圾收集器-Serial/ParNew/Parallel Scavenge/Serial Old/Parallel Old/CMS/G1
https://blogs.oracle.com/
https://www.oracle.com/webfolder/technetwork/tutorials/obe/java/gc01/index.html
https://www.splunk.com/en_us/products/apm-application-performance-monitoring.html?source=plumbr
《深入理解Java虚拟机 JVM高级特性与最佳实践》周志明
《Java性能权威指南》
Java之CMS GC的7个阶段:https://mp.weixin.qq.com/s/vmnBlrM7pTtVuyQU-GTcPw

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/217152.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Unity 代码控制Color无变化

Unity中,我们给Color的赋值比较常用的方法是: 1、使用预定义颜色常量: Color color Color.white; //白色 Color color Color.black; //黑色 Color color Color.red; //红色 Color color Color.green; //绿色 Color color Color.blue; …

【Java】类和对象之超级详细的总结!!!

文章目录 前言1. 什么是面向对象?1.2面向过程和面向对象 2.类的定义和使用2.1什么是类?2.2类的定义格式2.3类的实例化2.3.1什么是实例化2.3.2类和对象的说明 3.this引用3.1为什么会有this3.2this的含义与性质3.3this的特性 4.构造方法4.1构造方法的概念4…

回溯和分支算法

状态空间图 “图”——状态空间图 例子:农夫过河问题——“图”状态操作例子:n后问题、0-1背包问题、货郎问题(TSP) 用向量表示解,“图”由解向量扩张得到的解空间树。 ——三种图:n叉树、子集树、排序树 ​ 剪枝 不满住条件的…

单细胞测序并不一定需要harmony去除批次效应

大家好,今天我们分享的是单细胞的学习教程https://www.singlecellworkshop.com/analysis-tutorial.html 教程的作者使用了四个样本,但是没有使用harmony或者其他方法去整合 去除批次效应。 主要内容: SCTransform流程代码及结果 harmony流程…

python pyaudio 录取语音数据

python pyaudio 录取语音数据 pyaudio安装方法: pip install pyaudio如果这个不行,可以尝试: pip install pipwin pipwin install pyaudio代码如下: import pyaudio import waveRESPEAKER_RATE 44100 # 采样率,每…

界面组件DevExpress Reporting v23.1新版亮点 - UX功能增强

DevExpress Reporting是.NET Framework下功能完善的报表平台,它附带了易于使用的Visual Studio报表设计器和丰富的报表控件集,包括数据透视表、图表,因此您可以构建无与伦比、信息清晰的报表 界面组件DevExpress Reporting v23.1已于前段时间…

无头浏览器与Selenium:探索无界爬虫的奇妙世界

selenium设置无头浏览器 背景 ​ 我们之前的selenium都是浏览器驱动自动打开一个网页,执行相关操作,其实也可以让其后台显示,不用在前台显示。 ​ 要设置无头浏览器,可以使用Selenium的Headless模式。在Headless模式下&#xf…

从零开始实现神经网络(二)_CNN卷积神经网络

参考文章: 介绍卷积神经网络1 介绍卷积神经网络2 在过去的几年里,关于卷积神经网络(CNN)的讨论很多,特别是因为它们彻底改变了计算机视觉领域。在这篇文章中,我们将建立在神经网络的基本背景知识的基础上,探…

GCN,GraphSAGE 到底在训练什么呢?

根据DGL 来做的,按照DGL 实现来讲述 1. GCN Cora 训练代码: import osos.environ["DGLBACKEND"] "pytorch" import dgl import dgl.data import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from dgl.nn.pytorc…

质量小议35 -- SQL注入

已经记不得上次用到SQL注入是什么时候了,一些概念和操作已经模糊。 最近与人聊起SQL注入,重新翻阅,暂记于此。 重点:敏感信息、权限过大、未脱敏的输入/输出、协议、框架、数据包、明文、安全意识 SQL - Structured Query La…

时间序列预测实战(二十三)进阶版LSTM多元和单元预测(课程设计毕业设计首选)

一、本文介绍 本篇文章给大家带来的是利用我个人编写的架构进行LSTM模型进行时间序列建模(专门为了时间序列领域新人编写的架构,简单且不同于市面上大家用GPT写的代码),包括结果可视化、支持单元预测、多元预测、模型拟合效果检测…

(C++)盛水最多的容器--双指针法

个人主页:Lei宝啊 愿所有美好如期而遇 力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台备战技术面试?力扣提供海量技术面试资源,帮助你高效提升编程技能,轻松拿下世界 IT 名企 Dream Offer。https://le…

软著项目推荐 深度学习图像风格迁移

文章目录 0 前言1 VGG网络2 风格迁移3 内容损失4 风格损失5 主代码实现6 迁移模型实现7 效果展示8 最后 0 前言 🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 深度学习图像风格迁移 - opencv python 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题…

【ArcGIS Pro微课1000例】0048:深度学习--人群计数

文章目录 一、小学回忆录二、深度学习计算人头数三、案例实现一、小学回忆录 加载配套实验数据包中的图片及训练模型。你还记得当年的小学毕业班有多少同学吗?今天我们就用ArcGIS提供的人工智能工具,重温一下童年记忆。 二、深度学习计算人头数 本案例使用到的是深度学习中…

[树莓派3B+][内核版本6.1]的linux内核编译+替换 (超详细)

学习Linux的内核编译,我使用的是x86 64位的18.04的ubuntu-linux虚拟机: 目录 树莓派的Linux内核源码安装 操作系统的启动过程 & Bootloader 单片机裸机:C51,STM32 X86,Intel:windows 嵌入式产品:…

CUDA简介——同步

1. 引言 前序博客: CUDA简介——基本概念CUDA简介——编程模式CUDA简介——For循环并行化CUDA简介——Grid和Block内Thread索引CUDA简介——CUDA内存模式 本文重点关注Thread同步和Barriers。 Threads并行执行,可能存在如下问题: 1&#…

芯擎科技与芯华章深度合作,软硬件协同开发加速车规级芯片创新

12月4日,系统级验证EDA解决方案提供商芯华章,与国产高端车规芯片设计公司芯擎科技正式建立战略合作。双方强强联手,芯擎科技导入芯华章相关EDA验证工具,赋能车规级芯片和应用软件的协同开发,助力大规模缩短产品上市周期…

PoE技术详解

标准的五类网线有四对双绞线,IEEE 802.3af和IEEE 802.3at允许两种用法:通过空闲线对供电或者数据线对供电。IEEE 802.3bt允许通过空闲线对供电、通过数据线对供电或者空闲线对和数据线对一起供电,如图16.1所示。 图 16.1 PoE供电线对 当在一…

第一节JavaScript 简介与使用

JavaScript简介 JavaScript是互联网上最流行的脚本语言,这门语言可用于HTML和Web,更广泛用于服务器、PC、电脑、智能手机等设备上。 JavaScript是一种轻量级的编程语言。 JavaScript是可插入HTML页面的编程代码。 JavaScript插入HTML页面后&#xff…

使用coco数据集进行语义分割:数据预处理与损失函数

如何coco数据集进行目标检测的介绍已经有很多了,但是关于语义分割几乎没有。本文旨在说明如何处理 stuff_train2017.json stuff_val2017.json panoptic_train2017.json panoptic_val2017.json,将上面那些json中的dict转化为图片的label mask&am…
最新文章