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java中的对象在内存中，究竟是怎样一种存在？这篇随笔，我们就来一探究竟。可能不够深入，但是我们把理解到位，深入到我们需要的程度这样即可。先来看下jvm的内存模型：程序计数器虚拟机栈和本地方法栈堆方法区（运行时常量池）!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/3528c94568da5147907

本文纯属分享新技术随着科技的迅猛发展，"云端"这个概念逐渐成为各大厂商的研究对象。云储存、云盘、云计算乃至最近大火的云游戏，脱离了固定的硬件和软件计算环节。云游戏也叫有需求的游戏，是基于云计算的新技术。在云游戏模型中，所有的游戏逻辑和渲染都在服务器端运行，然后再从服务器把压缩的视频传给用户，这样玩家就不需要一台CPU和GPU相当好的计算机了，唯一的要求就

PaddlePaddle在不断增加官方支持的模型的同时，也在关注预训练模型的丰富度。在过去的版本中，我们已经发布了目标检测FasterRCNN、MobileNetSSD、PyramidBox和场景文字识别CRNNCTC、OCRAttention共计5个预训练模型。近期，在图像分类领域我们一口气发布了四个系列共十个预训练模型，丰富扩充了预训练模

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undolog记录的内容是逻辑的(基于每条记录),redolog记录的是物理的(基于page),rollback是逻辑上的回滚innodb_undo_tablespaces5.6可以将undo设为多个表空间innodb_undo_logs可以设置有多少个undo,默认128,5.7是96,前面32个留给

一、并发编程模型的两个关键问题1\.线程之间如何通信通信是指线程之间以何种机制来交换信息。在命令式编程中，线程之间的通信机制有两种：共享内存和消息传递。在共享内存的并发模型里，线程之间共享程序的公共状态，通过写读内存中的公共状态进行隐式通信。在消息传递的并发模型里，线程之间没有公共状态，线程之间必须通过发送消息来显式

一、引言随着深度学习技术的迅速发展，大型预训练模型如GPT4、BERT等在自然语言处理领域取得了显著的成果。这些大模型的表现得益于其背后庞大的数据集，这些数据集为模型提供了丰富的知识和信息。本文将探讨大模型数据集的构建、面临的挑战以及未来的发展趋势。二、大

目前，基础模型的研究主要局限于计算机科学和人工智能领域，而基础模型的影响和其所支撑的应用主要集中在科技产业。更进一步，基础模型展现出了明显的潜力，其可以在科技产业以外的许多领域改变和拓展人工智能的影响范围，这也意味着对于人类生活的普遍影响。尽管有许多应用和领域需要考虑，我们选择了医疗保健、法律和教育这三个领域，因为它们代表了社会的基本支柱。