JDK工具之javap

本文详细介绍了javap工具的使用方法、参数含义及核心功能,包括代码解析、类路径指定、帮助信息获取等,旨在帮助开发者深入了解class文件结构与Java指令执行过程。

做为常用工具之一javap对于研究反编译以及破解的人来说是常用的工具之一,能通过该工具查看指令编码了解执行过程,之前看class文件格式的时候用到这个工具去查询class文件的一些信息。今天再巩固一下,做个笔记。

通过本文你可能会学到的知识为:

   (1)javap的使用语法

   (2)javap的参数含义

javap [ options ] class. . .
where options include:
   -c                        Disassemble the code //解析代码,方法里的字节码转换成指令
   -classpath <pathlist>     Specify where to find user class files//指定去哪里找class的路径
   -help                     Print this usage message//打印帮助信息
   -J<flag>                  Pass <flag> directly to the runtime system //使用javap.exe执行java.exe相关命令
   -l                        Print line number and local variable tables//打印出行数以及本地变量表
   -public                   Show only public classes and members//只打印出公共方法和成员
   -protected                Show protected/public classes and members//打印公共和受保护的方法以及成员
   -package                  Show package/protected/public classes and members (default)//打印出公共和受保护的方法以及成员(默认是这种模式)
   -private                  Show all classes and members//展示所有的类和成员
   -s                        Print internal type signatures//打印内部方法以及参数
   -verbose                  Print stack size, number of locals and args for methods //输出栈的大小,本地变量个数以及方法参数
                         


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与长短期记忆网络(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与泛化能力,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,突出其在科研与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与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模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与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与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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