面试5----优化方面

本文探讨了内存泄露与溢出的概念,列举了几种可能导致内存泄漏的情况,包括全局进程的静态变量、生命周期外的线程以及一些常见的编程陷阱如静态Activity、静态View、内部类等。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

内存泄露程序在向系统申请分配内存空间后(new),在使用完毕后未释放。

内存溢出程序向系统申请的内存空间超出了系统能给的。

 

  • 全局进程(process-global)的static变量。这个无视应用的状态,持有Activity的强引用的怪物。
  • 活在Activity生命周期之外的线程。没有清空对Activity的强引用。
  • Static Activities
  • Static Views
  • Inner Classes
  • Anonymous Classes
  • Handler
  • Threads
  • TimerTask
  • Sensor Manager

匿名内部类  

单利模式

file、图片资源等

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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