虚拟机垃圾收集学习准备

本文将详细解析内存分配策略,特别是针对堆的管理,包括吞吐量与碎片率考量。同时,深入研究垃圾收集(GC)的理论与实践,通过分析不同实现如Linux-libc中的ptmalloc和dlmalloc,以及具体VM实现如Hotspot和Ruby,为读者提供全面的技术视角。

准备再认真学习GC相关的知识,现考虑学习:

  • 内存分配策略(这里主要是指对于堆的内存分配管理)
    • 主要考虑原则:吞吐量、碎片率
    • 通用策略:操作系统教科书上有涉及
      • 最先匹配
      • 最优匹配
      • 伙伴系统
      • 等等
    • linux-libc现行实现:
      • ptmalloc(fastbin:考虑到了换页)
      • dlmalloc(无fastbin)
  • GC理论:图书:Garbage Collection
  • 具体VM的实现相关东西:
    • Hotspot
    • Ruby
    • 等等
现在先起一个头,后面得一步一步来了。
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值