6、.NET对象生命周期管理:Finalize与Dispose方法解析

.NET对象生命周期管理:Finalize与Dispose方法解析

1. .NET垃圾回收机制及对象生命周期问题

在.NET环境中,垃圾回收器(ramasse - miettes)会处理程序中不再使用的对象。它首先标记可访问的对象,然后清理未标记的对象,接着压缩堆并将空闲内存块提供给新对象使用。这种机制间接解决了循环引用问题,因为垃圾回收器不会标记不可达对象,从而释放了相关内存。

与COM相比,.NET处理对象生命周期的方式在大多数实际应用中更高效,因为在.NET架构中一切皆对象。然而,.NET的回收机制引入了非确定性终结问题。COM对象能明确知道其引用计数何时从1变为0,当主应用不再使用它时,Visual Basic 6对象会触发 Class_Terminate 事件,事件处理代码可执行必要的清理任务,如关闭打开的文件和释放Win32资源。而.NET对象有时会在指向它的最后一个变量被置为 Nothing 后才被释放。如果应用创建的对象不多,.NET对象可能直到程序结束才被回收。因此,通常需要区分对象的逻辑销毁(应用终结指向对象的最后一个变量时)和物理销毁(对象真正从内存中移除时)。

如果对象仅使用内存资源,延迟销毁不是问题,当应用需要更多内存时,回收操作会触发并提供新的内存块。但如果对象分配了其他类型的资源(如文件、数据库连接、串行或并行端口、Windows内部对象等),最好尽快释放这些资源,以便其他应用使用。例如,若对象打开一个窗口显示其属性值,在对象逻辑销毁时应关闭该窗口,避免用户获取过时信息。那么,如何在.NET对象销毁时执行清理代码呢?目前没有确定答案,部分解决方案是使用 Finalize

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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