渐进式标记-清扫垃圾收集机制验证

垃圾收集已经成为可靠、高效程序运行平台的一个重要组成部分.渐进式垃圾收集由于在用户程序运行时并行的执行垃圾收集操作,其算法及实现则更为复杂,其可靠性也更难以得到保证.本文论述使用Hoare风格的程序验证框架形式验证渐进式标记-清扫垃圾收集机制及其写拦截器在汇编语言层次上的实现的研究工作.被验证的属性涵括了简单的类型安全到整个内存堆上的数据保持.本文所有的验证工作都实现在Coq辅助定理证明工具中,从而可以迅速的用于构造携带证明的代码包.     

Java教学中垃圾收集机制问题的探讨

本文对Java教学中垃圾收集机制问题进行了探讨.对比C 的内存泄露问题引入Java垃圾收集机制,并说明了几种主要的垃圾收集算法,通过一个示例程序的分析,使学生能较好地理解垃圾收集机制.     

Java垃圾收集机制及性能调节

Java技术通过自动的垃圾收集来管理内存的回收,降低了编写代码的复杂程度,减小了系统中潜在的不安全因素。针对众多开发人员在实际应用中未能充分发挥垃圾收集机制优势的情况,基于对Java虚拟机中垃圾收集机制及其实现的分析,提出了在具体应用中对垃圾收集算法进行选择和对Java虚拟机相关参数进行调节的方法。实验表明,该方法使得垃圾收集对系统性能的负面影响最小化,从而提高了系统的性能和效率。对开发人员具有一定的参考价值。     

Java程序中提高垃圾收集效率的方法

针对复杂的对象引用关系影响垃圾收集效率的问题,分析了对象之间存在的引用关系,提出了简化对象引用关系的解决方法。     

基于垃圾收集的Java程序性能改善方法*

JVM中堆的默认配置有时并不适用于大型程序,这会使系统在垃圾收集上耗费过多的时间,进而导致程序性能下降。简要分析了HotSpot JVM垃圾收集机制,然后结合已有研究,以一个网管程序为例,提出了通过调整垃圾收集提高程序运行效能的方法。     

基于嵌入式Java虚拟机的垃圾收集优化算法

对分代垃圾收集算法进行分析和改进,提出一种适用于嵌入式Java虚拟机的垃圾收集优化算法。采取动态的分代方式,将旧生代的回收工作细分,从而充分利用堆空间,缩短分代回收中全收集导致的停顿时间。实验结果表明,该算法能保持较高的垃圾收集效率,系统平均停顿时间较少。     

FLSP:一个高效的系统级垃圾收集算法

垃圾收集是Java操作系统的核心功能,它直接影响到整个系统效率。现代Java操作系统中使用的垃圾收集算法普遍还是沿用应用程序级的垃圾收集算法。应用程序级垃圾收集算法的优化主要面向于普通的Java虚拟机。而Ja-va操作系统与Java虚拟机相比有更高的操作权限和更灵活的资源管理策略,如何利用这些特点和权限来提高垃圾收集算法的效率是以前的垃圾收集算法所没有考虑的。本文分析了操作系统下内存管理和垃圾收集的特点,在JUnicorn操作系统上,利用操作系统平台提供的便利,设计并实现了一个高效的系统级垃圾收集算法FLSP。测试数据表明,在操作系统级别,这种垃圾收集算法能够提高13%的系统性能,并且使垃圾收集的停顿时间缩短50%。     

垃圾收集算法的比较分析

本文主要比较和分析了垃圾收集器中常用的一些垃圾收集算法，并简要指出在实际应用中如何选择适当的算法。     

一种改进的增量式JVM垃圾收集算法

非增量式Java虚拟机(JVM)垃圾回收算法的内存开销较大。为此,提出一种基于栈式分配策略的JVM增量式垃圾收集算法。对Java栈帧进行改造使其支持存储对象,改进增量式收集器中堆空间的划分、引用跟踪方式,以减少垃圾收集带来的不确定性暂停。实验结果表明,该算法能有效减少暂停的频率和时长,提高运行速度。     

垃圾收集算法

垃圾收集算法 Java虚拟机(JVM)的堆上保存了Java程序创建的所有对象。对象通过Java的“new”操作符被创建出来,新对象的存储空间都是在运行期分配在堆上的。所谓“垃圾收集“,就是“自动释放不再被程序引用的对象”的过程。由于垃圾收集机制的存在.程序员不必再担心“应该在何时释放已分配的内存”,因此就避免了很多潜在的错误和麻烦。     

无用内存单元自动回收过程的实时性问题研究

自动垃圾回收技术是Java的核心技术之一。垃圾回收耗时的不确定性阻碍了Java在实时过程中的应用。基于最大响应时间分析方法，利用Petri网分析了垃圾回收过程。通过Java虚拟机内部堆空间的合理划分和采用多线程同步技术可以降低垃圾回收中的停滞现象，提高Java程序的执行速度和实时性。     

The KRAKATOA tool for certificationof JAVA/JAVACARD programs annotated in JML

We describe the basic structure of an environment for proving programs annotated with JML specifications. Our method is generic with respect to the API, and thus well suited for applets certification. It involves three distinct components: the tool, which computes proof obligations for a core imperative language annotated with pre- and post-conditions, the proof assistant for modeling the program semantics and conducting the development of proofs, and finally the tool, a translator of our own, which reads the files and produces specifications for and a representation of the semantics of the program into ’s input language.     

Modular specification of frame properties in JML

We present a modular specification technique for frame properties. The technique uses modifies clauses and abstract fields with declared dependencies. Modularity is guaranteed by a programming model that enforces data abstraction by preventing representation and argument exposure, a semantics of modifies clauses that uses a notion of ‘relevant location’, and by modularity rules for dependencies. For concreteness, we adapt this technique to the Java Modeling Language, JML. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于FPGA的交通信息采集系统的设计与应用

针对传统基于MCU(Micro Controller Unit)的信息采集系统性能和功耗上的弊端,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的交通信息采集系统的SOPC(System On a Programmable Chip)设计方案。该系统在硬件设计上内嵌了Nios Ⅱ软核处理器,在软件设计中引入了MicroC/OS-Ⅱ实时操作系统,它作为新一代交通信号智能控制机的数据采集前端,实时高效且健壮稳定,已在北京市试点运行取得成功。     

基于JML的面向对象设计指导测试方法的研究与实现

面向对象的软件测试应该也只能被设计所指导.提出了一种方案:在使用UML进行面向对象的设计阶段为类和方法加入OCL约束,然后由一种转换工具将带有OCL约束的UML类图转换为带有JML(Java建模语言,Java Modeling Language)注解的Java类代码框架,就可以利用JML丰富的支撑工具进行调试和自动测试,从而实现了设计指导测试的思想.研究了OCL到JML的转换机制,并给出了基于Rational Rose的转换工具JML-AddIn的实现框架.     

基于LSVM分类鉴定器的脱机签名鉴定研究

针对脱机中文签名鉴定,主要对脱机签名鉴定的特征抽取和比较决策做进一步的研究.在特征提取与选择上,在参考国内外一些成熟方法的基础上做相应的改进和尝试,使用静态形状特征和伪动态特征相结合的方法,提出一种新的高灰度稳定区特征,在特征选择上采用一种把概率距离法中的Bhattacharyya距离和特征本身综合起来考虑的方法;在比较决策上,采用比标准SVM算法速度更快,更易于实现的LSVM算法作为分类鉴定的方法,取得了较好的效果.     

ON-LINE SIGNATURE VERIFICATION BASED ON LOGARITHMIC SPECTRUM

In this paper, an on-line signature verification scheme based on similarity measurement of logarithmic spectrum is proposed. The principal components of the logarithmic spectrum of each signature are extracted. We then compute the similarity of logarithmic spectrum between input signature and the reference template. By comparing the similarity of logarithmic spectrum with the verification threshold, we can determine the authenticity of the input signature. Based on the experimentation, the rates of false rejection errors and false acceptance errors are as low as 1.4 and 2.8%, respectively. This demonstrates the effectiveness of the proposed scheme.     

基于OCL的本体模型校验方法

将集合关系理论与本体模型相结合,同时引入并扩展面向对象中的OCL(Object Constraint Language)语言,提出一种基于OCL的本体校验方法。该方法从大量本体模型中抽象出一个本体定义元模型ODM(Ontology Constraint Meta-model),该元模型基于集合关系理论,将本体模型划分为"实体相关元素"和"约束规则相关元素",并通过一系列OCL扩展函数来完成上述两种本体模型元素的形式化表示,以完成基于OCL的本体模型形式化校验。最后,通过宝钢信息共享平台车辆管理本体片段的本体模型校验实例,进一步讨论如何使用该模型校验方法实现本体模型的冲突检测和冲突消解。     

一种基于GMM-DNN的说话人确认方法

针对说话人确认中话者建模问题,提出GMM-DNN的混合建模方法。该方法先通过GMM提取原始语音特征的统计特征,然后进一步通过DNN非线性映射的方式将统计特征变换到一个与说话人相关的线性可分空间。选用栈式自编码神经网络SAE(Stacked Auto-encoder Neutral Network)作为深度神经网络的基本模型。在注册阶段从已训练的DNN网络中抽取最后一层作为说话人模型,称为p-vector。测试阶段,通过抽取测试语音的p-vector与注册说话人p-vector进行匹配,从而作出判决;另外还详细说明了DNN隐藏层的作用。通过对NIST语料库的实验表明,采用GMM-DNN的说话人确认方法相对于传统的GMM-UBM话者建模方法具有一定的优势。     

基于SVM的语音关键词确认方法研究

对支持向量机理论进行了简要分析,并将支持向量机引入汉语语音关键词识别系统中,根据关键词置信度将关键词假想命中分为接受和拒识两类,从而提高系统正确识别率。针对线性支持向量机、不同核函数下的非线性支持向量机以及核函数为径向基函数时支持向量机的性能做了一些相关实验。实验结果显示,支持向量机是一种相当有效的关键词确认方法。