HelloWorld 引发的思考

本文深入探讨了C语言和Java的运行原理,包括C语言的编译、连接和运行过程,以及Java的编译、字节码生成和JVM解释执行流程。同时,解析了JDK、JRE、JVM之间的关系,java的跨平台原理,以及编译执行与解释执行的区别。

1.C语言运行原理

  记得第一次接触编程是在大一第一天的C语言课上,首先老师用vc++6.0编写了一个非常经典的C语言代码hello world,经过一波操作之后,当hello world 出现在cmd的窗口时是多么的激动啊。然后老师开始讲C语言的运行原理,首先是编译,然后是连接最后是运行。即C语言的运行原理是编写–》编译(将源代码编译成目标文件)–》连接(将目标文件和一些头文件连接起来,生成可执行文件)–》运行(运行可执行文件)。

2.Java运行原理

  java运行原理简单的说可概括为,编写—》编译—》解释执行

  • 编写
    • 生成HelloWorld.java文件
  • 编译 将源代码编译成后缀为.class的字节码文件
    • 执行的命令:javac HelloWorld.java
    • 编译器:javac.exe。(javac.exe在jdk的bin目录下。我们在配置jdk时在path变量中添加了%JAVA_HOME%\bin;;所以可以直接在cmd界面执行javac命令编译java源文件)
    • 结果:生成HellWorld.class的字节码文件
  • 解释执行
    • 执行命令:java HelloWorld
    • 解释器:java.exe。(java.exe的位置有三个,jdk/bin目录jdk/jre/bin目录jre/bin目录下,因为我们在环境变量中配置了前两个的路径,%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin,所以优先执行的是jdk中的java.exe)
    • 结果:在cmd界面输出Hello World !

3.jdk、jre、jvm、java解释器的关系

  • JDK(Java Development Kit),java开发工具包,包含java开发时用到的所有工具,例如:java编译器javac.exe,java解释器java.exejava的类库等信息。
  • JRE(java Runtime Environment),java运行环境,包含了java程序运行时用到的所有工具,例如:java解释器、java类库等,既然是运行环境,肯定没有编译环境
  • JVM(Java Virtual Machine),java虚拟机,运行.class 字节码文件。
  • java解释器,是JVM的一部分,JVM通过java解释器解释执行.class字节码文件。

4.java的跨平台原理

  java的跨平台,指的就是传说中的一次编译到处运行,其核心就是JVM,不同平台的JVM实现细节尽管不同,但是作用可以是相同的,那就是解释执行.class文件。就好比是同一首歌(XXX.mp3),可以用window的网易云音乐播放器播放,也可以用Linux的网易云音乐播放器播放,两个版本的网易云音乐播放器工作在不同的平台上,但是音乐的播放(XXX.mp3)效果是相同的。jvm就好比是网易云音乐播放器。

5.编译执行与解释执行

  • 编译执行
    源代码 通过编译直接形成运行平台的机器码,执行机器码。典型代表:C语言、C++语言。
  • 解释执行
    源代码 不会经历编译阶段,也就不会形成机器码。是通过解释器将源文件解释成机器码,解释一句执行一句,在这个过程中不会形成中间文件。典型代表:JavaScript、Python。
  • java的执行方式
      java的执行首先会经历编译,但编译过后并没有形成机器码,而是生成了.class的字节码文件,.class文件通过jvm中的解释器解释执行。
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
非线性模型预测控制MPC问题求解研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性模型预测控制(MPC)问题的求解展开研究,重点介绍其在复杂系统中的应用与Matlab代码实现方法。文中结合具体案例,阐述了非线性MPC的基本原理、数学建模过程、优化求解策略以及在实际系统如微电网、无人机控制、电力系统调度等场景中的仿真实现。通过Matlab编程,展示了如何将非线性约束、目标函数和动态模型整合到MPC框架中,并解决实时优化问题。同时,文档列举了大量相关研究方向和技术手段,体现了MPC在多领域交叉应用的广泛性与实用性。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事系统优化、智能控制、电力电子等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握非线性MPC的核心算法原理及其在动态系统控制中的实现方式;②学习如何利用Matlab工具进行建模、优化求解与仿真验证;③应用于微电网调度、机器人路径规划、电力系统控制等实际工程项目中,提升系统的预测能力和控制精度。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试并理解每一步的实现逻辑,重点关注非线性约束处理、优化求解器的选择与系统动态建模部分,同时可参考文档中提及的相关算法扩展应用场景。
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