jrockit启用verbose:gc

最新推荐文章于 2012-11-14 15:42:15 发布
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#Java

本文详细介绍了如何使用Java命令行参数来配置垃圾回收的日志记录，包括如何指定日志文件的位置及名称。此外还提到了-X参数的一个特殊用途，但仅限于jRockit JVM。

%JAVA_HOME%\bin\java -verbose:gc -Xverboselog:verboseText.txt verbose的文件会记载到mydomain目录下

-Xxxxxx只能用在jRockit下。

iteye_18688
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Weblogic：内存溢出和内存泄漏问题的故障排查
uuuyy_的博客
12-07 1045
OOM：由于java堆或本机内存中的内存耗尽而发生内存不足错误。在JVM中，当JVM由于堆内存不足而无法分配对象时，会抛出OutOfMemoryError错误，并且垃圾收集器无法提供更多的堆内存。 内存泄漏：如果应用程序正在使用内存，而应用程序在使用完内存后没有释放内存，则会发生内存泄漏。内存泄漏可能发生在java堆或本机内存中，并且最终会导致内存不足的情况。 故障排除 请注意，并非所有以下项目都需要完成。有些问题只能通过以下几个项目来解决。 故障排除步骤 Java堆、本机内存和进程大..
个人笔记，深入理解 JVM，很全（终于有人把JVM说清楚了）
m0_63686898的博客
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BEA WebLogic JRockit的使用和性能调优
Android-Java
05-09 217
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jrockit相关参数列表
分布式应用与服务器架构专栏
11-14 2105
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weblogic参数.txt
04-08
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03-11
要设置护理域，则使用-Xns:java –jrockit –Xms512m –Xmx512m –Xgc:gencon –Xns128m…尽管JRockit支持-verbose:gc开关，但它输出的信息会因收集器的不同而异。JRockit还支持memory、load和codegen的输出。 ...
ISO 10605-2023.pdf
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（42页PPT）PP某省市大脑数据中台一网统管可视化平台建设方案.pptx
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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)
最新发布
12-03
内容概要：本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络（ANN）设计展开，重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程，并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践，利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近，提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法，形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制理论基础，熟悉Matlab编程，从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模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掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法；②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用；③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制；④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码动手实践，先从运动学建模入手，逐步深入动力学分析与神经网络训练，注重理论推导与仿真实验的结合，以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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内容概要：本文研究了在电力系统负荷发生突变情况下，基于无迹卡尔曼滤波（UKF）和自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）的三相状态估计方法。通过Matlab代码实现，对比分析了UKF与AUKF在处理非线性系统状态估计问题中的性能差异，特别是在负荷突变等动态工况下的估计精度与鲁棒性。文章重点探讨了AUKF如何通过在线调整噪声协方差来提升对突变状态的跟踪能力，从而提高状态估计的准确性，适用于复杂电力系统的实时监控与分析。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力【状态估计】基于UKF、AUKF的电力系统负荷存在突变时的三相状态估计研究（Matlab代码实现）的研究生、科研人员及从事电力系统自动化、智能电网相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电力系统三相状态估计，尤其在负荷剧烈波动或突变场景下提升估计精度；②为研究非线性滤波算法在实际电力系统中的应用提供Matlab实现案例与算法参考；③支持教学与科研中对UKF与AUKF算法的对比验证与性能评估。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实验，重点关注AUKF中噪声协方差自适应机制的设计与实现，建议在不同负荷扰动场景下测试算法性能，并可进一步扩展至更多非线性滤波算法（如EUKF、PF）的比较研究。
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