Flash虚拟机内存管理机制及如何避免Flex内存泄露

最新推荐文章于 2020-04-16 11:15:20 发布
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#虚拟机 #Flex #Flash #企业应用 #框架

本文汇总了关于如何使用Flex开发稳定应用的相关资料和实践经验，旨在帮助开发者提高Flex应用程序的稳定性和可靠性。
通过搜集网上资料及自己做的相关实验总结，希望对Flex那些期望开发出稳定的Flex应用的开发者有所帮助。
flash avm2 虚拟机说明
06-11
flash avm2 虚拟机说明，DOABC解析
Flex虚拟机内存管理机制及防止内存泄漏
10-21
本篇文章将深入探讨Flex虚拟机的内存管理机制以及如何预防和处理内存泄漏问题。 内存管理在任何软件开发中都至关重要，尤其是在动态语言如ActionScript中。Flex虚拟机采用了一种自动垃圾回收（Garbage Collection, ...
Flash Player内部机制
sysu_2010的专栏
07-08 7445
1. Flash 运行时用C++、汇编语言和ActionScirpt编写发布的Flash Player版本向前兼容一切归结为核心周期。。。2. 核心周期事件、用户代码、运行时环境和输出相当于Flash Player（其实是不只这些，还有通信），而Flash Player嵌入到浏览
java -Xmxn 虚拟机内存使用上限的上限
LongAway 的 CyberLog
10-24 3384
设计开发软件，对于运行期系统资源的使用需要精打细算。java 程序在引入开发简易性的同时，也消耗了大量的系统资源。在开发 server 端程序时需要根据系统特点进行优化。最近的一个“自有平台” (java) 上开发的 web 项目需要处理大量的数据。由于时间紧任务重（一贯如此），没有充分的时间优化代码（如此一贯），造成了几个简单的功能，诸如：上传文件、数据库查询结果转存等操作巨费内存。所以就从
Flash&flex应用内存泄露的分析与诊断
Xiang
11-12 2071
引言 Flex 采用 ActionScript 语言作为脚本语言，编译后的二进制代码在 FlashPlayer 虚拟机 AVM（Actionscript Virtual Machine）中运行。和 Java 语言类似，AVM 中也有一个垃圾收集器（Garbage Collection），对于不用的对象，隔一段时间会进行收集并销毁，释放内存。和 C++ 语言相比，程序员不需要时刻关注内存的分配
AS3内存泄漏
mywanjc的专栏
04-16 247
转载：http://blog.sina.com.cn/s/blog_637b214b0100u1vn.html delete关键字在Flash中是用来删除定义的变量，但是并不将对象从内存中清除掉（这是垃圾收集器的工作）。它只是将一个变量的引用设置成无效，让内存中的这个对象无法再被引用和使用，也无法再使用for in来枚举。事实上，垃圾处理器（GC）将在特定的时候，自动的从内存中删除那些不再被引用...
Flex 应用内存泄露的分析与诊断
hclworld的专栏
11-05 211
引言 Flex 采用 ActionScript 语言作为脚本语言，编译后的二进制代码在 FlashPlayer 虚拟机 AVM（Actionscript Virtual Machine）中运行。和 Java 语言类似，AVM 中也有一个垃圾收集器（Garbage Collection），对于不用的对象，隔一段时间会进行收集并销毁，释放内存。和 C++ 语言相比，程序员不需要时刻关注内存的分配和释...
关于Flex的垃圾回收和内存泄漏
Java小生
05-25 197
在Java中我们不必担心内存的问题，因为Java能够自动回收不被使用的内存，那么Flex中有没有相似的内存管理机制（GC）呢？Flex程序运行在as虚拟机（AVM）上，由AVM完成垃圾回收的工作，即使这样，如果代码质量不高还是会存在内存泄漏的情况的。   一、垃圾回收的时机    Flash Player在运行时请求内存的速度受限于浏览器，Flash Player采用小量请求大块内存，而不是大...
(转)flex应用内存泄露的分析与诊断
babybear315的专栏
07-19 155
引言 Flex 采用 ActionScript 语言作为脚本语言，编译后的二进制代码在 FlashPlayer 虚拟机 AVM（Actionscript Virtual Machine）中运行。和 Java 语言类似，AVM 中也有一个垃圾收集器（Garbage Collection），对于不用的对象，隔一段时间会进行收集并销毁，释放内存。和 C++ 语言相比，程序员不需要时刻关注内存的分...
Flex内存使用技巧
youku的博客
07-27 167
内存问题向来是程序员十分关注的一个方面,也是体现程序健壮性与否.对于C/C++等类C语言来说,编程人员要对程序使用的内存进行比较谨慎的处理,否则很容易导致内存泄露而使得程序运行缓慢甚至失效.而对于Java等面向对象语言来说,由于采用了一种叫做garbage collection的内存管理机制,极大地将程序员从繁琐的内存管理中解脱出来.但我们不应掉以轻心,如果只是一味的一来这种机制,会使得程序执行效...
FLEX内存相关
学习记录
12-15 776
虚拟机(VM) flashplayer是基于一个虚拟机（精确的来说是2两个，一个是为actionscript2的一个是为actionscript3的），当你需要创建新的对象时虚拟机动态分配内存，例如下面的代码来创建一个新的对象：   var o:Object = new Object();  在启动时VM事先占用（reserve）了一些内存，当上面的代码被执行时VM决定那个对象放在应用内存的
Flex内存管理与垃圾回收机制
"Flex内存管理涉及ActionScript语言的垃圾回收机制和如何预防内存泄露。ActionScript在AS虚拟机(AVM)中运行，其中Flash Player是一个常见的AVM实现。虽然有垃圾回收器自动回收不再使用的内存，但不当的编程实践可能...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
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DeepSeek+7大场景+50大案例+全套提示词
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