Eclipse启动时;的调优处理

本文讨论了如何通过调整Eclipse启动参数来优化内存使用,并提供了具体配置以减少OOM错误,同时介绍了如何增强类加载速度和GC性能监控。

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Eclipse开发的时候,有时候会出现oom(out of memory)问题
-Xms256M -Xmx256M -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=256M

/***
 * 关于对Eclipse启动时;的调优处理:eclipse.ini文件
 * 原版:
 * -vm
 * D:/_devSpace/jdk1.5.0/bin/javaw.exe
 * -startup
 * plugins/org.eclipse.equinox.launcher_1.0.201.R35x_v20090715.jar
 * --launcher.library
 * plugins/org.eclipse.equinox.launcher.win32.win32.x86_1.0.200.v20090519
 * -product
 * org.eclipse.epp.package.jee.product
 * --launcher.XXMaxPermSize
 * 256M
 * -showsplash
 * org.eclipse.platform
 * -vmargs
 * -dosgi.requiredJavaVersion = 1.5
 * -Xverify:none
 * -Xmx512m
 * -Xms512M
 * -Xmn128M
 * -XX:PermSize = 96M
 * -XX:MaxPermSize = 96M
 *#########################################
 *-Xmx512M
 *-XX:MaxPermSize = 256M
 *#########################################
 *编译时间和类加载时间的优化:
 *
 *JDK1.6 的类加载 要比 JDK1.5的类加载的速度慢一些
 * -XX:PrintGCTimeStamps(打印GC停顿时间)
 * -XX:PrintGCDetails(打印GC详细信息)
 * -verbose:gc(打印GC信息,输出内容已被前一个参数包括)
 * 上面的红色部分标示:新增的参数配置,优化Eclipse
 */
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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