php中的垃圾收集 .

PHP用引用计算和写时复制 (copy-on-write)来管理内存。写时复制确保在变量之间复制值时不浪费内存,引用计算确保在引用不再需要时将内存返回给操作系统。

       要理解PHP中的内存管理,必须首先理解符号表(symbol table)的思想,变量有两部分--变量名(如$name)和变量值(如"Fred")。符号表是一个数组,此数组将变量名映射到其值在内存中的位置。

       当从一个变量复制值到另一个变量是,PHP没有因为复制值而得到更多的内存,而是更新符号表,以表明“这两个变量是同一块内存的名字”。所以下面的代码实际上并没有创建一个新数组:

PHP代码
  1. $worker = array ( "Fred" ,35, "Wilma" );   
  2. $other = $worker ;        //数组没有被复制   

       如果修改任意一个拷贝,那么PHP将分配内存并产生该拷贝:

PHP代码
  1. $worker [1] = 36;     //数组被复制,值发生变化   

       由于延迟分配和复制,PHP在很多情况下节省了时间和内存。这就是写时复制。

 

 

       符号表指向的每个值都有一个引用计数(reference count),它是一个数字,表示通向那片内存的途径数。在将数组的初值赋给$worker和将$worker赋给$other后,符号表中指向数组的条目为$worker和$other,引用计数为2。换句话说,有两条途径可以到达那片内存:通过$worker或$other。但$worker[1]改变以后,PHP为$worker创建一个新数组,并且每一个数组的引用计数都仅仅为1

 

       当一个变量不在作用域中(函数参数或局部变量在函数的结尾)时,引用计数值减1 。当一个变量被分配的值在内存的其他区域时,旧的引用计数值减1 。当引用计数值达到0时,内存被释放。这就是引用计数。

 

       引用计数式管理内存的首选方法 ,保持变量的函数局部性传递函数需要用到的值,并且让引用计数负责在引用不再需要时释放内存。如果想要获得更多信息或完全控制释放变量的值,可以用函数isset()和unset()。

       查看变量是否已经设置(即使是空字符串),用isset():

PHP代码
  1. $s1 = isset( $name );   //$s1为false   
  2. $name = "Fred" ;   
  3. $s2 = isset( $name );   //$s2为true   

       用unset()来删除一个变量的值:

PHP代码
  1. $name = "Fred" ;   
  2. unset( $name );                //$name为NULL
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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