Working Practice-对于有疑问的问题多一点分析

本文探讨了在软件开发过程中遇到的缓存管理问题,包括内存缓存(memorycache)和磁盘缓存(diskcache)的不当使用导致的性能下降现象。文章分析了这些问题的原因,并提出了解决方案,强调了在开发时对缓存机制进行验证的重要性。

最近的项目存在两个问题,一个不太在意:

  1. 问题一:图片下载使用了memory cache和disk cache,但是每次加载都很慢。
  2. 问题二:退出我开发的模块以后,会有短暂的无响应问题。
关于这两个问题,本已经发现,但是没有在意,后来查明:

  1. 退出此模块的时候,会清空memory cache + disk cache。清空memory cache是正常的,但是disk cache却不是想要的。
  2. 由于要清理大量disk cache,所以阻塞了主线程。
  3. 清理disk cache也造成,下次进入会重新从网络上加载图片,而不是去硬盘上读取。
这两个问题是由一个问题产生的,但是由于内心不重视,导致影响很坏。

另外,

在开发时,使用这种cache机制,本身就需要对其进行验证,看是否和设想的一样。

很多时候,所想的,跟真实情况不等价。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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