RemObjects SDK 的内存泄漏

本文讨论了RO框架中Binary、Array、Struct等类型在Message读取过程中存在的内存泄漏问题,并提出了两种解决方案:一是用户自行处理,二是修改Message的处理方式。

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对于BinaryArrayStructStruct中的各种类元素,在从Message中读取时,存在内存泄漏。

在从Message中读取需要创建的类对象时,RO 的做法是直接创建对象而不是先销毁旧对象,导致旧对象变成无主的内存空间,也就是内存泄漏了。有些用户认为,用户自己可以处理这个问题,方法是对out类的变量,在调用是不创建实例(这个没有分歧),对var类的变量应当定义两个改类的变量名都指向同一个实例,使用完两个都销毁(参考:http://blog.youkuaiyun.com/henreash/archive/2008/04/16/2296218.aspx)。但我认为 var 就是要修改对象的属性,旧的属性完全不必考虑了,因此我倾向于修改Message的处理,修复这个问题。

文件:uROPostMessage.pas, uROStreamSerializer.pas, uROXmlRpcMessage.pas, uROXMLSerializer.pas

 

 

Async 版接口中对于BinaryArrayStruct类型存在内存泄漏。

在自动生成的 * _Async.pas 文件中如果涉及到上述类型的对象的Retrieve方法时,程序会自动赋值为nil,由于该文件不能被用户修改,建议在Retrieve之前,自己销毁该对象。

文件:* _Async.pas

 

内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。
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