学习GC之前

本文深入探讨了内存管理的关键概念,包括虚拟机对象、指针、mutator、堆以及活动与非活动对象的区分。通过示例解释了对象分配、分块和根的概念,如创建和赋值全局变量的过程。讨论了评价内存管理效率的标准,为理解程序运行时的内存行为提供了基础。

1.1 虚拟机对象

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1.2 指针

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1.3 mutator

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1.4 heap

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1.5 活动对象/非活动对象

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1.6 分配

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1.7 分块

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1.8 根

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$obj = Object.new
$obj.field1 = Object.new

$obj 是全局变量:

  • 第一行:分配一个对象A, 然后把 $obj代入指向这个对象的指针.
  • 第二行:分配一个对象B, 然后把 $obj.field1 代入指向这个对象的指针。

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根和堆里的对象

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1.9 评价标准

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内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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