flex垃圾回收

最新推荐文章于 2019-08-02 12:22:02 发布
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public static function run():void
{
try
{
new LocalConnection().connect("foo");
new LocalConnection().connect("foo");
}
catch (error:Error)
{
//throw error;
}
}
Flex垃圾回收机制
03-29
Flex垃圾回收机制是ActionScript 3.0中的一个重要概念，主要应用于Adobe Flex应用程序的内存管理。在Flex开发中，理解并掌握垃圾回收的工作原理对于优化应用程序性能和避免内存泄漏至关重要。 1. **垃圾回收的基本...
Flex垃圾回收机制详解
08-07
Adobe官方的Flex垃圾回收机制说明，理解了这个文档，将真正理解ActionScript的垃圾回收机制，编写高性能的Flex程序
Flex的垃圾回收机制
fhuan123的专栏
04-09 133
今天在做项目时候，在开始项目时候有一个很重要的问题，就是在做幻灯的项目时候，因为初始化的时候将图片全部加载进程序，造成项目启动的时候，机器就崩溃了，因为项目已经完成了，只能想一些补救的方法，就是利用flashplay的垃圾回收，以下是两种方法。   1.   flash.system.System.gc();   2.   try    {     var lc1:LocalConnection ...
AS3强制启动GC(垃圾回收器)的trick
ilikeffx的专栏
07-04 840
今天闲着看了看Flash的内存垃圾回收机制，发现网上有这么个用法： [code="js"]try{ new LocalConnection().connect("foo"); new LocalConnection().connect("foo"); }catch(e:*){ }[/code] 他们据说是AVM2在某些错误发生的时候一定会启动一次GC，所以只要手动引发一...
强制垃圾回收：（即著名的hack方式）
u013406800的专栏
12-18 931
强制垃圾回收：（即著名的hack方式） 通过故意让SWF在运行时出错，然后throw出错误，而同时通过catch error来继续运行SWF文件。而垃圾回收机则会在SWF抛出错误的时候，被强制执行一次，以清除内存中无效的数据占用，减少资源的消耗。 下面是我找到一个通过这种hack方式处理垃圾回收的代码： package util {         import flash.ne
关于垃圾回收，我来解释下为什么LocalConnection可以实现垃圾回收
weixin_34064653的博客
11-05 143
我来解释下为什么LocalConnection可以实现垃圾回收.其实LocalConnection与垃圾回收是没有直接关系的.这个做法的原理在于垃圾回收的时间尽管不确定,但是,只要程序抛出错误,就会运行一次垃圾回收器.这里使用LocalConnection两次connect同一个连接,第二次将发生运行时错误(#1034,LocalConnection已经连接上).于是就报错了.垃圾回收器自动运行....
flex 垃圾回收
weixin_30872337的博客
08-02 86
原文在这里：Garbage Collection with Flex and Adobe Air 我终于有时间来整理在flexcamp上演讲的东西并写篇博客了。就在flexcamp前一个月，我几乎天天和FlexProfiler争吵而且关系很紧 张（笔者注：结论不一致）。因此我觉得在flexcamp中讲讲性能监测和垃圾回收（GC）是非常合适的话题。没错，想要脱离GC去获得性能提升简直是不 可能的...
flex垃圾回收机制
sun_shine_的专栏
02-07 1104
ActionScript3.0垃圾回收器使用两种方法定位无引用的对象，引用计数法和标识清除法。 引用计数法，一种用于跟踪活动对象的较为简单的方法，它从ActionScript1.0开始使用。当你创建一个指向某个对象的引用，该对象的引用计数器 加1；当你删除该对象的一个引用，该计数器减1。当某对象的计数器变成0，该对象将被标记以便垃圾回收器回收。 引 用计数法简单，它不会非CPU带来巨大的负
Flex垃圾回收与内存管理
"Flex的内存管理和垃圾回收机制是Flex开发者必须理解的重要概念。垃圾回收（Garbage Collection, GC）在Flex中的实现旨在自动回收不再被使用的内存，以防止内存泄露导致程序性能下降或崩溃。ActionScript（AS）是...
Flex垃圾回收与内存泄露防治
本文主要探讨了Flex中的垃圾回收机制以及如何预防内存泄露。Flex的ActionScript语言使用AVM（ActionScript虚拟机）进行执行，并具备垃圾回收功能，以自动回收不再使用的内存。然而，不当的编程实践仍可能导致内存...
AS3垃圾回收及内存泄露处理
swt198852的专栏
10-21 3530
一、内存泄漏 指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存的情况。应用程序分配某段内存后，由于设计错误，失去了对该段内存的控制，因而造成了内存的浪费（百度搜的资料）。这段话是什么意思呢？打个比方吧，放牛人与一只牛，放牛人好比程序设计中的引用，牛好比对象。我们通过引用来控制对象，放牛人通过绳子牵着牛，当牛吃完草后应该牵它回家而不是放手让它走失。当我们失去对该对象（某块内存）的控制时就产生了“
【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
11-26
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