系列二、垃圾

一、垃圾

1.1、概述

        简单的说,垃圾就是内存中已经不再被使用到的空间就是垃圾。

1.2、 如何判断一个对象是否可以被回收

1.2.1、概述

        判断一个对象是否可以被回收,GC中一般通过如下两种方式进行判断,即:引用计数法、枚举根节点做可达性分析。

1.2.2、引用计数法

        Java中,引用和对象是有关联的,如果要操作对象则必须要用引用进行。因此判断一个对象是否可以被回收,很显然一个简单的办法就是通过引用计数来判断一个对象是否可以被回收。简单来讲就是给对象中添加一个引用计数器,每当一个地方引用它,计数器的值就加1,每当一个引用失效时,计数器的值就减1。任何时刻当计数器的值为零的对象,就是不可能再被使用的,那么这个对象就是可以回收的对象。但是,主流的Java虚拟机里面都没有使用这种算法,最主要的原因就是就是它很难解决对象之间的相互循环引用的问题。

1.2.3、GC roots

        为了解决引用计数法存在的循环引用问题,Java使用了GC roots 方法(枚举根节点做可达性分析)。基本思路就是通过一系列名为GC roots 的对象作为起始点,从这个被称为GC roots的对象开始向下搜索,如果一个对象到GC roots没有任何引用链相连接,则说明此对象不可用。也即给定一个集合的引用作为根出发,通过引用关系遍历对象图,能被遍历到的(可到达的)对象就被判定为存活,否则就被判定为死亡。

        说明:所谓【GC Roots】,其实就是一组必须活跃的引用。

Java中可以做GC roots的对象:

(1)虚拟机栈中引用的对象;

(2)方法区中的类静态属性引用的对象;

(3)方法区中常量引用的对象;

(4)本地方法栈中 Native方法引用的对象;

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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