改变TOMCAT中JVM内存

本文介绍如何通过修改Tomcat的catalina.bat文件或Eclipse中的配置来调整JVM内存大小,并提供了一种检查内存设置的方法。
在tomcat的bin目录下,找到catalina.bat文件,打开,在最上面添加这样一句:
set JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx512m.

OK, JVM内存已经被改到Total Memory: 256 MB,Max Memory: 512 MB.

在Eclipse中改tomcat JVM 内存, 运行Eclipse中配置的Tomcat.
在server配置, tomcat5.x->jdk, 在Java VM arguments 里添加:
-Xms256m -Xmx512m 达到一样的效果.

不过如果不这样改,而运行Eclipse中配置的tomcat,之前在catalina.bat中修改的内存是不起效果,不知道什么原因.

内存改好后,可以登陆tomcat-->status查看 JVM.

在程序中如果想查看内存,可以使用下面这几句:
Java代码 复制代码
  1. System.out.println("TotalMemory :::: " + (Runtime.getRuntime().totalMemory()/(1024*1024) + "M"));   
  2. System.out.println("Max Memory :::: " + (Runtime.getRuntime().maxMemory()/(1024*1024) + "M"));   
  3. System.out.println("Free Memory :::: " + (Runtime.getRuntime().freeMemory()/(1024*1024) + "M"));  
System.out.println("TotalMemory :::: " + (Runtime.getRuntime().totalMemory()/(1024*1024) + "M"));
System.out.println("Max Memory :::: " + (Runtime.getRuntime().maxMemory()/(1024*1024) + "M"));
System.out.println("Free Memory :::: " + (Runtime.getRuntime().freeMemory()/(1024*1024) + "M"));
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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