最新【性能优化】纳尼?内存又溢出了?!是时候总结一波了,888道Java高级面试题

最后

由于篇幅原因,就不多做展示了

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接下来,我们就以代码案例的形式来分析各种内存溢出的情况。

定义主类结构


首先,我们创建一个类叫做BlowUpJVM,所有的案例实验都是基于这个类进行。

public class BlowUpJVM {

}

栈深度溢出


public static void testStackOverFlow(){

BlowUpJVM.testStackOverFlow();

}

栈不断递归,而且没有处理,所以虚拟机栈就不断深入不断深入,栈深度就这样溢出了。

永久代内存溢出


public static void testPergemOutOfMemory1(){

//方法一失败

List list = new ArrayList();

while(true){

list.add(UUID.randomUUID().toString().intern());

}

}

打算把String常量池堆满,没想到失败了,JDK1.7后常量池放到了堆里,也能进行垃圾回收了。

然后换种方式,使用cglib,用Class把老年代取堆满

public static void testPergemOutOfMemory2(){

try {

while (true) {

Enhancer enhancer = new Enhancer();

enhancer.setSuperclass(OOM.class);

enhancer.setUseCache(false);

enhancer.setCallback(new MethodInterceptor() {

@Override

public Object intercept(Object obj, Method method, Object[] args, MethodProxy proxy) throws Throwable {

return proxy.invokeSuper(obj, args);

}

});

enhancer.create();

}

}

catch (Exception e){

e.printStackTrace();

}

}

虚拟机成功内存溢出了,那JDK动态代理产生的类能不能溢出呢?

public static void testPergemOutOfMemory3(){

while(true){

final OOM oom = new OOM();

Proxy.newProxyInstance(oom.getClass().getClassLoader(), oom.getClass().getInterfaces(), new InvocationHandler() {

public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {

Object result = method.invoke(oom, args);

return result;

}

});

}

}

事实表明,JDK动态代理差生的类不会造成内存溢出,原因是:JDK动态代理产生的类信息,不会放到永久代中,而是放在堆中。

本地方法栈溢出


public static void testNativeMethodOutOfMemory(){

int j = 0;

while(true){

Printer.println(j++);

ExecutorService executors = Executors.newFixedThreadPool(50);

int i=0;

惊喜

最后还准备了一套上面资料对应的面试题(有答案哦)和面试时的高频面试算法题(如果面试准备时间不够,那么集中把这些算法题做完即可,命中率高达85%+)

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在线Q(λ)算法是种强大的强化学习算法,特别适合处理具有连续状态和决策空间的MDP问题。结合神经网络技术,该算法能够有效地对复杂的动态环境进行建模和决策优化。具体来说,首先需要确定MDP的五个基本元素:状态空间S,决策集A(i),转移概率矩阵P,即时奖励函数R,以及状态转移时间。针对具有连续状态的MDP,需要对状态空间进行离散化处理或直接使用神经网络对状态进行特征提取。 参考资源链接:[MDP自适应决策在库存控制中的强化学习应用](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/ktjfre3n5c?spm=1055.2569.3001.10343) 在在线Q(λ)算法中,Q值代表了在特定状态下采取特定动作所能获得的未来累积奖励的期望值。算法通过更新Q值来逼近最优策略,而λ参数则控制了对历史信息的折扣率。在线学习的方式意味着每次决策都会根据最新的环境信息来更新Q值,这在连续状态空间中尤为重要,因为它可以更快地反映环境的变化。 结合神经网络,可以通过训练神经网络来近似Q值函数,这通常采用函数逼近技术如深度Q网络(DQN)。神经网络能够处理高维的状态表示,并通过前向传播得到当前状态下的动作价值,反向传播则用于更新网络权重,以最小化预测值与目标Q值之间的差异。 在实际应用中,需要考虑库存控制的特定问题,如需求预测、库存成本、库存水平限制等。神经网络的输入可以是当前库存水平、时间序列中的历史销售数据、市场趋势等,输出则是各种可能动作的Q值。在训练过程中,需要不断收集经验数据,并利用这些数据来更新神经网络的权重。 神经网络的结构和超参数的选择,如隐藏层的数量和大小、激活函数的选择、学习率等,对算法的性能有很大影响。因此,在实施阶段需要进行细致的调参和验证,确保模型在不同场景下的泛化能力。 在完成模型的构建和训练后,可以利用在线Q(λ)算法来指导库存控制策略的制定,通过实时的环境交互不断更新Q值表,以适应市场需求的变化。这种自适应的决策过程能够在不断变化的市场环境中快速收敛到个高效率的控制策略,从而实现库存成本的最小化和响应速度的最优化。 综上所述,将在线Q(λ)算法应用于具有连续状态的MDP库存控制问题,并结合神经网络技术,可以有效地提升决策的效率和质量。为了更深入地理解和掌握这过程,推荐阅读《MDP自适应决策在库存控制中的强化学习应用》。该文献深入探讨了MDP理论及其在实际库存控制问题中的应用,并提供了详细的方法论和实验结果,能够帮助读者更好地理解在线Q(λ)算法和神经网络技术如何相辅相成,以解决实际问题。 参考资源链接:[MDP自适应决策在库存控制中的强化学习应用](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/ktjfre3n5c?spm=1055.2569.3001.10343)
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