Java的GC的两种回收


public class GcTest {
	/**
	 * JDK的解释:
	 *  1)gc public void gc()运行垃圾回收器.调用此方法意味着 Java
	 * 虚拟机做了一些努力来回收未用对象,以便能够快速地重用这些对象当前占用的内存.当控制从方法调用中返回时,
	 * 虚拟机已经尽最大努力回收了所有丢弃的对象.名称 gc 代表“垃圾回收器”.虚拟机根据需要在单独的线程中自动执
	 * 行回收过程,甚至不用显式调用 gc 方法. 方法 System.gc();是调用此方法的一种传统而便捷的方式. 
	 * 
	 * 2)public static void gc()运行垃圾回收器. 调用 gc 方法暗示着 Java 虚拟机做了一些努力来回收未用对象
	 * 以便能够快速地重用这些对象当前占用的内存.当控制权从方法调用中返回时,虚拟机已经尽最大努力从所有丢弃的对象中回收了空间.
	 * 调用 System.gc() 实际上等效于调用: Runtime.getRuntime().gc()
	 * 
	 * 3)原理:将无用的对象空间进行释放, GC两种回收:自动回收,手工调用System.gc();方法实际上是调用System.gc();就相当于调用
	 *  了Runtime.getRuntime().gc();方法
	 */
	public static void main(String[] args) {

		try {
			System.out.println("GC");
		} catch (Exception e) {
			System.out.println(e.toString());
		} finally {
			Runtime rt = Runtime.getRuntime();
			rt.gc();// 手工回收
			/**
			 * 调用System.gc();其实就是调用Runtime.getRuntime().gc();回收 public static
			 * void gc() { Runtime.getRuntime().gc(); }
			 */
			System.gc();
			
			rt.totalMemory();//清除内存
			rt.freeMemory();//释放内存

		}
		/**
		 * Runtime与System的常用
		 */
		String name="C:/Windows/System32/crypt32.dll";
		// print when the program starts
		System.out.println("Program starting...");
		// load a library that is Windows/System32 folder
		System.out.println("Loading Library...");
		Runtime.getRuntime().load(name);
		System.out.println("Library Loaded.");
		
		//1.加载文件 
		System.load(name); 
		Runtime.getRuntime().load(name); 
		//2.加载库 
		System.loadLibrary(name); 
		Runtime.getRuntime().loadLibrary(name); 
		//3.快速复制数组 
		Object src=null,dest=null;
		int srcPos=0,destPos = 0,length=0;
		System.arraycopy(src, srcPos, dest, destPos, length);
		//4.取得系统的时间(毫秒数) 
		System.currentTimeMillis(); 
		//5.系统退出命令 
		System.exit(0); 
		Runtime.getRuntime().exit(0); 
		//6.垃圾回收 
		System.gc(); 
		Runtime.getRuntime().gc(); 
		//7.查看系统内存 
		Runtime.getRuntime().totalMemory(); 
		Runtime.getRuntime().maxMemory(); 
		Runtime.getRuntime().freeMemory(); 
		//8.运行系统程序 
		//如打开记事本 
		try {
			Runtime.getRuntime().exec("notepad") ;
			Runtime.getRuntime().exec("notepad").waitFor();//等待进程结束 
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		//9.使用关闭钩子 
		Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread());
	
	}
}

 

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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