Java 跨平台

1. 什么是平台

平台=CPU+OS(操作系统)

开发程序前必须要确定的是:程序在什么机器上运行,否则开发的程序不能在这个机器上运行,就等于没有做。

早期的windows和linux支持Intel和AMD的CPU,但不支持PowerPC的CPU,Mac电脑使用的PowerPC的CPU,所以Mac电脑上无法安装Windows,即程序想在Mac电脑上运行就必须是PowerPc的CPU+Mac的系统

所以开发程序前就必须要先确定程序是在什么CPU上运行,其次就要安装与之相适应的操作系统,最后才是程序的开发。

现在主流的操作系统都支持主流的CPU,所以如果开发主流CPU的程序,有时就不必要去考虑CPU,因为操作系统帮我兼容了,此时只需选择操作系统即可。所有有时也把操作系统成为平台。

2. 跨平台

跨平台是指:编译后的文件可以在不同平台运行。下例:

Windows上的C语言编译器编译出来的exe,却无法在Linux上运行。Linux上的GCC编译的C文件也无法在Windows上运行。这是因为编译器将源程序编译成了机器码,而不同操作系统之间使用的指令集不同,造成无法解读对方的机器码。

Java采用"中间码+虚拟机"的方式,Java编译器将源程序编译为中间码,不同系统上安装虚拟机,再由虚拟机将中间码翻译成各个机器能解读的语言

参考:https://www.cnblogs.com/roger-yu/p/5827452.html

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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