系列四、GC垃圾回收【四大垃圾算法-引用计数法】

本文介绍了Java中利用引用计数实现垃圾回收的基本概念,指出主流JVM不采用此方法的原因是处理循环引用的复杂性。并通过示例代码展示了如何创建并引发垃圾回收问题。

一、概述

        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。

二、案例代码

/**
 * @Author : 一叶浮萍归大海
 * @Date: 2023/11/17 11:21
 * @Description: 引用计数算法垃圾回收
 * 设置VM Options
 *      -Xms10m -Xmx10m -XX:+PrintGCDetails
 */
public class ReferenceCountGC {

    /**
     * 这个成员唯一的作用就是占用一点内存
     */
    private byte[] bigSize = new byte[1024 * 1024 * 2];
    Object instance = null;

    public static void main(String[] args) {
        ReferenceCountGC objectA = new ReferenceCountGC();
        ReferenceCountGC objectB = new ReferenceCountGC();
        objectA.instance = objectB;
        objectB.instance = objectA;

        objectA = null;
        objectB = null;

        System.gc();
    }

}

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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