java基础(五-拓展)——内存

本文详细介绍了JVM内存管理的基本原理,包括Stack和Heap的区别及其各自的作用。Stack用于存放基本类型的变量和对象引用,管理简单且速度快;Heap则用于保存new创建的对象和数组,其管理更为复杂并涉及到垃圾回收机制。

在JVM中,内存分为两个部分,Stack(栈)和Heap(堆),这里,我们从JVM的内存管理原理的角度来认识Stack和Heap,并通过这些原理认清Java中静态方法和静态属性的问题。

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  一般,JVM的内存分为两部分:Stack和Heap。

  Stack(栈)是JVM的内存指令区: 存放基本类型的变量和对象的引用变量。Stack管理很简单,push一定长度字节的数据或者指令,Stack指针压栈相应的字节位移;pop一定字节长度数据或者指令,Stack指针弹栈。Stack的速度很快,管理很简单,并且每次操作的数据或者指令字节长度是已知的。所以Java 基本数据类型,Java 指令代码,常量都保存在Stack中。

  Heap(堆)是JVM的内存数据区new创建的对象和数组。Heap 的管理很复杂,每次分配不定长的内存空间,专门用来保存对象的实例。在Heap 中分配一定的内存来保存对象实例,实际上也只是保存对象实例的属性值,属性的类型和对象本身的类型标记等,并不保存对象的方法(方法是指令,保存在Stack中),在Heap 中分配一定的内存保存对象实例和对象的序列化比较类似。而对象实例在Heap 中分配好以后,需要在Stack中保存一个4字节的Heap 内存地址,用来定位该对象实例在Heap 中的位置,便于找到该对象实例。

  由于Stack的内存管理是顺序分配的,而且定长,不存在内存回收问题;而Heap 则是随机分配内存,不定长度,存在内存分配和回收的问题;因此在JVM中另有一个GC进程,定期扫描Heap ,它根据Stack中保存的4字节对象地址扫描Heap ,定位Heap 中这些对象,进行一些优化(例如合并空闲内存块什么的),并且假设Heap 中没有扫描到的区域都是空闲的,统统refresh(实际上是把Stack中丢失了对象地址的无用对象清除了),这就是垃圾收集的过程;

        MethodArray类的信息及静态变量。类的信息因为方法区是被所有线程共享的,所以必须考虑数据的线程安全。假如两个线程都在试图找lava的类,在java类还没有被加载的情况下,只应该有一个线程去加载,而另一个线程等待。

       方法区的大小不必是固定的,jvm可以根据应用的需要动态调整。同样方法区也不必是连续的。方法区可以在堆(甚至是虚拟机自己的堆)中分配。jvm可以允许用户和程序指定方法区的初始大小,最小和最大尺寸。 方法区同样存在垃圾收集,因为通过用户定义的类加载器可以动态扩展java程序,一些类也会成为垃圾。jvm可以回收一个未被引用类所占的空间,以使方法区的空间最小。

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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