JVM学习--虚拟机类加载机制

本文详细介绍了Java类加载过程中的七个关键阶段:加载、验证、准备、解析、初始化、使用和卸载。深入探讨了双亲委派模型及其实现原理,并解释了类与类加载器之间的关系。

1. 类加载的时机

    加载、验证、准备、解析(连接)、初始化、使用、卸载,7个阶段。

 2.类加载的过程

    2.1 加载阶段

  •     通过一个类的全限定名获取定义此类的二进制字节流
  •     将这个字节流所代表的静态存储结构转化为方法去的运行时的数据结构
  •     在内存中生成一个代表这个类的Class对象,作为方法区这个类的各种数据的访问入口

    2.2 验证阶段

  •     文件格式的验证
  •     元数据的验证
  •     字节码验证
  •     符号引用的验证

    2.3 准备阶段

    正式为类变量分配内存并设置类变量的初始值阶段,仅包括被static修饰的变量,此时初始值为0,具体值是在程序编译后再赋值的,此时准备阶段不包括实例对象是分配到java堆中的。

static int a =123;//准备阶段值为0,
static final int a=123;//准备阶段值为123;

    2.4 解析阶段

    虚拟机将常量池内的符号引用替换为直接引用的过程。

    2.5 初始化阶段

3. 类加载器

    3.1 类与类加载器

    同一个加载器加载的类对对象才有比较的意义,不然肯定不相等。

    3.2 双亲委派模型

    启动类加载器

    其他类加载器(扩展类加载器,应用程序类加载器),交由父加载器去完成,完成不了才由子加载器去尝试加载。保证了Object类只有一个。

    3.3 破坏双亲委派模型

        

















内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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