非大牛必备神器,让你爱不释手欲罢不能的三方库-----LeakCanary

本文介绍如何使用LeakCanary检测内存泄漏,并提供了一个简单的示例。通过在Gradle文件中添加依赖并在Application中初始化LeakCanary,可以轻松地在测试阶段捕获并解决内存泄漏问题。

最近看到看到郭大神的微信文章和第二行代码,一则巩固基础,二则查漏补缺。最最最重要的当属看了一篇内存泄漏的文章,顿觉醍醐灌顶。最近使用LeakCanary,不用不知道,一用吓一跳,公司项目中momory leak 多如牛毛,渗出一身冷汗,难怪偶尔遭遇莫名OOM。废话不多说,直入正题,LeakCanary使用非常简单。

1. open github, 地址 https://github.com/square/leakcanary

2. 测试阶段就在 gradle 的 dependencies闭包中加入如下内容

debugCompile 'com.squareup.leakcanary:leakcanary-android:1.5'

3. 最后在Application 中初始化,然后运行项目,就会在 同时安装的 Leaks 中捕获出现的leak,好用之极,感谢这个开源项目的幕后大神,强烈推荐!!

public class ExampleApplication extends Application {

  @Override public void onCreate() {
    super.onCreate();
    if (LeakCanary.isInAnalyzerProcess(this)) {
      // This process is dedicated to LeakCanary for heap analysis.
      // You should not init your app in this process.
      return;
    }
    LeakCanary.install(this);
    // Normal app init code...
  }
}

ps: 喜欢的话可以查看郭神的那篇内存分析的文章,http://mp.weixin.qq.com/s/nIIzHv_sqZom_y2nblCjJQ

内容概要:本文系统阐述了智能物流路径规划的技术体系与实践应用,涵盖其发展背景、核心问题建模、关键算法、多目标与动态环境处理、系统架构及典型应用场景。文章以车辆路径问题(VRP)及其变体为核心数学模型,介绍了从Dijkstra、A*等单智能体算法到多车VRP的元启发式求解方法(如遗传算法、蚁群算法、大规模邻域搜索),并深入探讨了多目标优化(成本、时间、碳排放)与动态环境(实时订单、交通变化)下的自适应规划策略。结合城市配送、干线运输、场内物流等案例,展示了路径规划在提升效率、降低成本方面的实际价值,并分析了当前面临的复杂性、不确定性等挑战,展望了AI融合、数字孪生、车路协同等未来趋势。; 适合人群:具备一定物流、运筹学或计算机基础,从事智能交通、物流调度、算法研发等相关工作的技术人员与管理人员,工作年限1-5年为宜。; 使用场景及目标:①理解智能物流路径规划的整体技术架构与核心算法原理;②掌握VRP建模方法与多目标、动态环境下路径优化的实现策略;③为物流系统设计、算法选型与系统优化提供理论依据与实践参考; 阅读建议:建议结合文中案例与数学模型,重点理解算法选择与实际业务场景的匹配逻辑,关注动态规划与多目标优化的工程实现难点,可配合仿真工具或开源求解器进行实践验证。
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