JVM之GC

本文介绍JVM内存模型,包括堆、栈及其管理方式,并解析年轻代、老年代的GC算法。同时覆盖垃圾回收器的选择依据及引用类型。

1、JVM的内存模型,这里的内存指的是RAM,即随机存储器。分为堆,栈。栈包括虚拟机栈,本地方法栈。堆来存对象。

堆分为年轻代,老年代,年轻代分为1个eden和2个survivor,eden满则触发minor GC,年轻代的GC都叫minor GC,包括从eden到from survivor,和从eden和from survivor 到 to survivor两个阶段。设置2个survivor的目的是防止碎片化。从eden到survivor年龄增大一岁。以上叫做年轻代复制GC算法,整个过程称为minor GC。老年代的算法为标记清除、标记整理两种算法,整个过程称为major GC。

方法区包含了,即时编译器编译的code(常量池)以及静态变量等,JDK1.7之前充当永久区进行GC。

触发full GC的条件有:system.gc();老年代空间担保不足。

2、JVM垃圾回收器

几个维度:老年代&新生代;并行&串行;吞吐量;server/client;响应速度优先。

年轻代的垃圾收集器包括serial,parallel, parallel scavenger

老年代的垃圾收集器包括serial(MSC),CMS,parallel old

3、GC的四种引用:

强引用,软引用,弱引用,虚引用

如何判定对象是否存活——引用计数(JVM不用),可达性评估。可达性指的是对GC root可达。

GC root——栈中引用的对象

finallize在可达性分析之后

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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