JVM原理

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简介:
jvm,又称为java虚拟机,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。

JVM实现了JAVA语言最重要的特征:平台无关性。其原理:java程序并不直接在操作系统上执行,而是由JVM执行。JVM屏蔽了与具体平台相关的信息,使得JAVA程序只需编译成适应JVM,可以在JVM上运行的目标代码(.class)就行,JVM再负责解释成具体平台的机器指令执行。同时,JVM还会进行安全检查,是java程序的安全检验引擎。

结构
Java虚拟机主要分为五大模块:类装载器子系统、运行时数据区、执行引擎、本地方法接口和垃圾收集模块。

类加载器:

将.class文件加载到jvm虚拟机的方法去中去,方法区中的字节码文件被new ,生成对象存于堆里。A自己码这个内存文件有两个引用,一个指向A的class对象,一个指向加载自己的classloader

 垃圾回收机制:用于在空闲时间以不定时的方式动态回收无任何引用的对象占据的内存空间。

执行引擎: 执行java编译好的字节码,或者执行本地方法

本地方法接口:本地接口的作用是融合不同的编程语言为Java所用,用的少。

一般流程:

首先,当一个程序启动之前,它的class会被类装载器装入方法区,执行引擎读取方法区的字节码自适应解析,然后pc寄存器指向了main函数所在位置,虚拟机开始为main函数在java栈中预留一个栈帧,执行main函数,main函数里的代码被执行引擎映射成本地操作系统里相应的实现,然后调用本地方法接口,本地方法运行的时候,操纵系统会为本地方法分配本地方法栈,用来储存一些临时变量,然后运行本地方法,调用操作系统APIi等等。
 

运行时数据区域:
JVM 在运行期间,其对JVM内存空间的划分和分配。由堆、方法区、程序计数器、java虚拟机栈、本地方法栈组成。运行时常量池是方法区的一部分。

堆:是jvm内存管理的内存最大的一块,它是所以线程所共享的。随着jvm的启动而创建。是垃圾回收机制管理主要区域,主要用存放对象的实例。如果在堆中没有内存完成实例的分配,并且堆也无法再扩展时,将会抛出OutOfMemoryError异常。

java虚拟机栈:是一个被线程私有的内存区域,随着线程的创建产生,线程结束,所占内存也被释放。存放着当前线程的基本类型的局部变量和部分返回值,以及指向堆中非基本类型的引用地址。每一个方法从被调用直至执行完成的过程就对应着一个栈帧在虚拟机栈中从入栈到出栈的过程。栈中的数据都是以栈帧(Stack Frame)的格式存在。

本地方法栈:和jvm栈类似。只为虚拟机使用到的native()方法服务。方法体不是java写的,补java代码不方便实现的缺陷

程序计数器:也叫pc寄存器,当前线程所执行的字节码的行号指示器。字节码解释器工作时就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令,此内存区域是唯一一个在Java虚拟机规范中没有规定任何OutOfMemoryError情况的区域。当虚拟机正在执行的方法是一个本地(native)方法的时候,jvm的pc寄存器存储的值是undefined。

方法区:和堆一样不需要连续的物理存储空间,,可以选择不实现垃圾收集,存放加载的类信息,常量,静态变量、编译后的方法实现的二进制形式的机器指令集。编译期生成的各种字面量和符号引用存放常量池中。

 
从线程的角度来看:
程序计数器、java虚拟机栈、本地方法栈声明周期和线程一致,他们不需要垃圾回收机制,随着线程的销毁,他们的占据的内存会被自动释放。

而堆、方法区生命周期的jvm保持一致,所以需要垃圾回收机制。

 

从存储来看
方法区存储的是类的信息

堆内存存储对象的信息

程序计数器、java虚拟机栈、本地方法栈存储线程相关信息。

 
 

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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