[SCJP学习日记]垃圾回收

本文介绍了Java中的垃圾收集机制,包括其主要特点如自动管理堆内存、解决内存泄漏问题但不能完全避免内存溢出,以及无法精确控制垃圾回收时机等。同时解释了对象岛的概念,并说明了Object对象的finalize()方法在垃圾收集过程中的作用。
    垃圾收集一直是java值得称道的地方,提供了堆内存的自动管理,在很大程度上解决了内存泄漏的问题,但是请记住垃圾收集并不能使你的程序脱离内存溢出的问题。垃圾收集的几个特点:
    1.垃圾收集的功能是查找和删除在程序中不再使用的对象,至于在什么时间点运行依jvm而定。这也成为了垃圾收集最大的缺点,无法控制其运行时机。
    2.程序只能通过System.gc()来请求jvm执行垃圾收集,请主意这里用的是请求而不是要求。
    3.对象岛也能够被垃圾收集,即使它们之间存在相互引用(对象岛概念请查阅相关资料)
    4.Object对象具有finalize()方法,在jvm进行垃圾收集前,可以保证finalize()运行一次,而且只会运行一次。但是jvm并不承诺一定会执行finalize方法。


提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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