灰色预测MATLAB完整代码，三种检验均有。此为总结版，有不足处请指出

:white_medium_star: 我们在重写了一个更简单的版本，并打算保留一段时间。 我们开始研究玩具项目，以了解简单的LSTM模型可以很好地自动完成python代码。 通过在大多数文件中节省30％以上的击键，而在某些文件中节省近50％的击键，可以提供相当不错的结果。 我们通过做出一个（最佳）预测并用一个键选择它来计算保存的键击。 我们进行波束搜索以找到预测，最多可以预测10个字符。 到目前为止，如果您想了解编辑器集成，那就太低了。 我们在清除Python代码中的注释，字符串和空白

简单题1.优点：发现垃圾时立即回收并减少程序暂停缺点：无法回收循环引用的对象时间消耗大 标记整理可以预测时标记清除的增强标记阶段的操作和清除一致清除阶段会先执行整理，移动对象位置 回收过程采用复制算法+标记整理新生代内存区分为两个等大小空间使用空间为，从，空间为操作对象存储从空间标记整理后将活对象拷贝值至从与交换交换成空间释放 将GC中的对象安装各自的情况分成两个，白色（尚未搜索过）灰色（正在搜索）黑色（搜索完成）GC运行前所有的对象都是白色，灰色对象依次从栈中取出，其子对象也会被涂成灰色，当所