深入理解Java虚拟机(二)-----垃圾回收(GC)

本文深入解析Java虚拟机的垃圾回收机制,包括不同类型的垃圾回收、判断对象可回收性的方法、常用的垃圾收集算法以及几种垃圾收集器的特点。同时,介绍了四种不同对象引用类型的作用。

什么是GC

gc指的就是java虚拟机垃圾回收,它回收区域针对的对象是堆内存和方法区,因为栈内存(本地方法栈和虚拟机栈在hotspot虚拟机中统称为栈)它只存活于方法运行时,是由虚拟机自动进行垃圾回收的,不需要程序员关心
Minor GC:对新生代对象的垃圾回收
Full GC(Major GC):对老年代区对象的回收

如何判断对象可回收

1、引用计数算法(过时):对象被引用,它的引用计数器就会+1,引用失效-1,到0就意味对象不再使用,因为它无法解决对象之间相互引用的问题 虽然过时了,但可联想到对像年龄计数器,异曲同工之妙。在将长期存活的大对象存入老年代时提及
2、可达性分析算法(重要知识):当对象到GC Roots链不存在一条任何引用链时,可理解从gc roots没有路方法该对象。意味对象不再被使用。

这里写图片描述

  • 可作为gc roots对象:
  • 虚拟机栈中引用的对象
  • 方法区类静态变量和常量引用的对象
  • native方法引用的对象

3、虚拟机在判断对象死没死是对这个对象进行了两次标记,如果第二次标记这个对象还是不存在引用链,那它就会被放到回收队列中,接下来被虚拟机回收掉

垃圾收集算法

1、标记-清除算法:会产生内存碎片并且效率低
这里写图片描述
2、复制算法:解决了标记-清除算法产生内存碎片的问题,它是对新生代通过一个Eden区域和两个Survivor区域进行垃圾回收,其中eden区域内存大的多(8:1),因为大多数对象死得快,只有少数对象能活下来。每次只用一到一个survivor区域,另一个用作存放活下来的对象
3、标记-整理算法:对老年代中的对象进行回收,它是采用让存活的对象往一端移动,然后清理掉端边界以外的内存(这里就是存放的要回收的对象)
4、分代收集算法:根据GC对象的特点分别选取最适合的回收算法,对于新生代对象一般采用复制算法,对于老年代对象采用标记-清理或者标记-整理算法回收

几种垃圾收集器

1、Serial收集器:针对新生代的单线程收集器,用于client模式下
2、parNew收集器:针对新生代的多线程收集器,支持并发,搭配CMS收集器使用,用于server模式下
3、Parallel Scavenge收集器:尽可能缩短GC停顿时间,控制吞吐量
4、CMS收集器:在互联网方向主流的收集器,因为它致力于让GC停顿时间最短,对互联网加速响应的要求相应相得益彰。缺点:产生浮动垃圾、还是会产生内存碎片、用线程占用了CPU资源

四种不同的对象引用类型

1、强引用:对象只要存在强引用(采用new ),对象就不会被虚拟机回收
2、软引用:在内存不足的情况下,会对这类引用对象进行回收
3、弱引用:只能存活一次回收时间,即再虚拟机进行下一次回收时必然回收此类引用对象
4、虚引用:没有实际的虚拟机回收意义,只是要求虚拟机在对其进行回收时需要通知一声

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值