复习JAVA GC 有感

垃圾回收与内存管理
[size=medium]感悟:[/size]
[size=medium]+GC是怎样判断一个对象是垃圾(已经没用了)?[/size]
总体思想大概是:把一个对象看成一点,而一个对象A对另一个对象B的引用则看出是A到B的有向边。GC从main出发,把整个应用程序的对象做映射,那么就有一个有向图,图中从main或子线程对象为起点不可达的点都视为“垃圾”。

[size=medium]+GC是怎么实现以上判断并管理内存?[/size]
GC实现以上的策略有许多种,大部分资料在网上都能找到,IBM DevelopWorks上大把资料。写出来也很长... ...
GC回收,对我们来说近乎透明,调用System.gc()也只是建议JVM去执行回收,但不一样马上执行,不同的JVM实现,不同的垃圾管理回收策略都会有不同表现,这点不能千篇一律地下定论。

[size=medium]+如何解决内存管理的问题?[/size]
曾几何时,总想去GC,内存吃紧啊... ...!但无数次建议,始终不见效果。某日,高人让我当头棒喝。我试着去寻找另一途径,去管理那些垃圾,重复利用那些垃圾,那些散落在程序各地的零碎对象(早已无用,引用存在)。

public class LeakyStack {
private Object[] elements = new Object[MAX_ELEMENTS];
private int size = 0;

public void push(Object o) { elements[size++] = o; }

public Object pop() {
if (size == 0)
throw new EmptyStackException();
else {
Object result = elements[--size];
// elements[size+1] = null;
return result;
}
}
}

其中像// elements[size+1] = null;这种细节问题,如果不注意,在LeakyStack对象scope期间,那些对象都不会被视为垃圾,这种视为泄漏。
另外许多对象,应重复利用...这些看看具体应用场景。其实也只有注意到,实现也不难。

[size=medium]+关于弱引用,软引用的解决方法[/size]
待续... ...

[size=medium]+参考文章[/size]
源于http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jtp/
本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 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!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 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NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
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