JPDA 架构研究5 - Agent利用环境指针访问VM (内存管理篇)

简介:

引入:

我们在前面说到JVMTI的客户端Agent,又提到Agent通过环境指针来访问VM。这里就来看看环境指针到底有多大的访问VM的能力。



分类1:内存管理

a.Allocate. 分配内存

jvmtiError
Allocate(jvmtiEnv* env,
            jlong size,
            unsigned char** mem_ptr)

size:分配的字节数.

mem_ptr:分配内存的首地址。


b.Deallocate.释放内存,释放已经分配的内存,否则该内存无法被回收。

jvmtiError
Deallocate(jvmtiEnv* env,
            unsigned char* mem)

mem:被分配的内存的首地址。





本文转自 charles_wang888 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/supercharles888/1587693,如需转载请自行联系原作者
目录
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 传感器 自然语言处理
基于Transformer架构的时间序列数据去噪技术研究
本文介绍了一种基于Transformer架构的时间序列去噪模型。通过生成合成数据训练,模型在不同噪声条件下展现出强去噪能力。文章详细解析了Transformer的输入嵌入、位置编码、自注意力机制及前馈网络等关键组件,并分析实验结果与注意力权重分布。研究为特定任务的模型优化和专业去噪模型开发奠定了基础。
109 14
基于Transformer架构的时间序列数据去噪技术研究
|
4月前
|
机器学习/深度学习 安全 算法
十大主流联邦学习框架:技术特性、架构分析与对比研究
联邦学习(FL)是保障数据隐私的分布式模型训练关键技术。业界开发了多种开源和商业框架,如TensorFlow Federated、PySyft、NVFlare、FATE、Flower等,支持模型训练、数据安全、通信协议等功能。这些框架在灵活性、易用性、安全性和扩展性方面各有特色,适用于不同应用场景。选择合适的框架需综合考虑开源与商业、数据分区支持、安全性、易用性和技术生态集成等因素。联邦学习已在医疗、金融等领域广泛应用,选择适配具体需求的框架对实现最优模型性能至关重要。
951 79
十大主流联邦学习框架:技术特性、架构分析与对比研究
|
1月前
|
人工智能 自然语言处理 安全
基于LlamaIndex实现CodeAct Agent:代码执行工作流的技术架构与原理
CodeAct是一种先进的AI辅助系统范式,深度融合自然语言处理与代码执行能力。通过自定义代码执行代理,开发者可精准控制代码生成、执行及管理流程。本文基于LlamaIndex框架构建CodeAct Agent,解析其技术架构,包括代码执行环境、工作流定义系统、提示工程机制和状态管理系统。同时探讨安全性考量及应用场景,如软件开发、数据科学和教育领域。未来发展方向涵盖更精细的代码生成、多语言支持及更强的安全隔离机制,推动AI辅助编程边界拓展。
73 3
基于LlamaIndex实现CodeAct Agent:代码执行工作流的技术架构与原理
|
20天前
|
存储 人工智能 自然语言处理
Cursor这类编程Agent软件的模型架构与工作流程
编程Agent的核心是一个强大的大语言模型,负责理解用户意图并生成相应的代码和解决方案。这些模型通过海量文本和代码数据的训练,掌握了广泛的编程知识和语言理解能力。
70 1
|
2月前
|
并行计算 PyTorch 算法框架/工具
融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps:异构计算环境中的分布式训练架构实践
本文探讨了如何通过技术手段混合使用AMD与NVIDIA GPU集群以支持PyTorch分布式训练。面对CUDA与ROCm框架互操作性不足的问题,文章提出利用UCC和UCX等统一通信框架实现高效数据传输,并在异构Kubernetes集群中部署任务。通过解决轻度与强度异构环境下的挑战,如计算能力不平衡、内存容量差异及通信性能优化,文章展示了如何无需重构代码即可充分利用异构硬件资源。尽管存在RDMA验证不足、通信性能次优等局限性,但该方案为最大化GPU资源利用率、降低供应商锁定提供了可行路径。源代码已公开,供读者参考实践。
123 3
融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps:异构计算环境中的分布式训练架构实践
|
8月前
|
算法
鬼手操控着你的手机?大模型GUI智能体易遭受环境劫持
【9月更文挑战第27天】近年来,随着人工智能技术的发展,多模态大语言模型(MLLM)在图形用户界面(GUI)中广泛应用,提升了交互体验。然而,最新研究《环境警示:多模态智能体易受环境干扰》指出,这些智能体可能因环境干扰而行为失准。作者通过实验展示了即使是强大模型也会受无关因素影响,导致不可靠或不可预测的行为。研究还证实,通过环境注入攻击可进一步加剧此问题。尽管如此,多模态GUI智能体依然潜力巨大,未来需改进感知能力和算法以增强鲁棒性,解决环境干扰问题。论文详细内容见:https://arxiv.org/abs/2408.02544。
103 8
|
5月前
|
存储 JavaScript 开发工具
基于HarmonyOS 5.0(NEXT)与SpringCloud架构的跨平台应用开发与服务集成研究【实战】
本次的.HarmonyOS Next ,ArkTS语言,HarmonyOS的元服务和DevEco Studio 开发工具,为开发者提供了构建现代化、轻量化、高性能应用的便捷方式。这些技术和工具将帮助开发者更好地适应未来的智能设备和服务提供方式。
137 8
基于HarmonyOS 5.0(NEXT)与SpringCloud架构的跨平台应用开发与服务集成研究【实战】
|
8月前
|
Cloud Native Java 对象存储
面向未来的架构设计:Spring Cloud和Netflix OSS在云原生环境下的发展趋势
展望未来,随着5G、边缘计算等新技术的兴起,微服务架构的设计理念将会更加深入人心,Spring Cloud和Netflix OSS也将继续引领技术潮流,为企业带来更为高效、灵活且强大的解决方案。无论是对于初创公司还是大型企业而言,掌握这些前沿技术都将是在激烈市场竞争中脱颖而出的关键所在。
134 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于深度混合架构的智能量化交易系统研究: 融合SSDA与LSTM自编码器的特征提取与决策优化方法
本文探讨了在量化交易中结合时序特征和静态特征的混合建模方法。通过整合堆叠稀疏降噪自编码器(SSDA)和基于LSTM的自编码器(LSTM-AE),构建了一个能够全面捕捉市场动态特性的交易系统。SSDA通过降噪技术提取股票数据的鲁棒表示,LSTM-AE则专注于捕捉市场的时序依赖关系。系统采用A2C算法进行强化学习,通过多维度的奖励计算机制,实现了在可接受的风险水平下最大化收益的目标。实验结果显示,该系统在不同波动特征的股票上表现出差异化的适应能力,特别是在存在明确市场趋势的情况下,决策准确性较高。
126 5
基于深度混合架构的智能量化交易系统研究: 融合SSDA与LSTM自编码器的特征提取与决策优化方法
|
7月前
|
Cloud Native Java 对象存储
面向未来的架构设计:Spring Cloud和Netflix OSS在云原生环境下的发展趋势
面向未来的架构设计:Spring Cloud和Netflix OSS在云原生环境下的发展趋势
122 1