小白学习Java第六课垃圾回收机制

本文详细介绍了Java中的垃圾回收机制,包括其如何发现并回收无用对象的过程。文章还解释了分代垃圾回收机制,即将堆内存划分为年轻代、年老代等不同区域,并阐述了这些区域的垃圾回收策略。

Java中引入了垃圾回收机制,大大提高了开发效率Java中的垃圾回收机制相当于饭店服务员,当这个桌子没人使用并且满了的情况下,服务员去将他清理干净。
垃圾回收机制主要的两个事情就是一发现无用的对象二回收无用的对象。
分代垃圾回收机制中,将垃圾分类分为三种状态:年轻代、年老代、持久代,JVM将堆内存划分为Eden,Survivor和Tenured/Old空间。
再垃圾回收过程中,新创建的对象绝大多数会存在Eden中,当Eden满了或者达到一定比例不能创建对象,则触发垃圾回收,将无用对象清除,再将剩余对象复制到Survivor(s1)中,同时清空Eden区,当Eden区又满了的时候,会将s1中不能清空的对象复制到另一个Survivor(s2)中,同时将Eden中不能清空的复制到s1中,保证Eden和s1均被清空,重复多次没有被清理的对象会被复制到年老代中当年老代区满了,则会触发一次完整的垃圾回收,这种回收用于年轻代年老代区域,成本较高,会对性能产生影响,我们可以在代码中写入System.gc()但是并不一定会成功进行一次完整的垃圾回收,这个代码只是向系统做出了建议,但是执行或是不执行并无法决定,这个垃圾回收的执行由他自己说了算

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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