垃圾回收概述

什么是垃圾

可以有不同的理解方式

  1. 侠义且标准的理解要从C++层面理解:没有任何指针指向的内存,程序无法再访问到,但是却占据了内存。这也是标准的内存溢出的理解。(这种理解可以被看做是C++垃圾的定义)
  2. 更广义一些,再java层面理解:不在被任何java程序中的引用所指向的内存,是垃圾(这种可以被看做是java的定义,我们java中所说的垃圾就是指这种理解)
  3. 再广义一些,就是程序后面的运行,根据需求,不再需要被使用的内存,但是这部分内存还是有指针指向的。(如果再程序中需要再度优化,便可以这样理解,我们可以将只在程序启动时用到的类或者对象,在程序启动之后可以理解为垃圾)。

为什么需要GC

如果不及时垃圾收集和清理,垃圾会一直伴随程序运行而结束。如果不收集垃圾,内存迟早用完。

除了释放无用的内存,垃圾回收也可以清理内存中的记录碎片。

随着应用程序的业务越来越庞大,GC也需要跟上时代。

 

 

垃圾收集不是java语言的半生产物。早在1960年,第一门开始使用内存动态分配和垃圾收集技术在Lisp语言诞生。

垃圾收集三个经典问题:

  • 哪些内存需要回收
  • 什么时候回收
  • 如何回收

垃圾收集机制是java的招牌能力,极大提高了开发效率。如今垃圾收集几乎称为现代语言的标配。如今垃圾回收机制仍在不断演进。

 

 

早期垃圾回收

C/C++ 手动delete:

int* p = new int;*p = 5;delete p;

java垃圾回收机制

自动内存管理,无需手动参与内存的分配和回收,降低内存泄漏的风险。

如果没有垃圾回收机制,就会像c++ 一样,各种垂悬指针,野指针出现。

担忧

自动内存管理就像一个黑匣子,过度依赖,严重弱化java程序员解决内存溢出时定位和解决问题的能力

 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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