Java进阶(五十四)初识JAVA类加载机制

什么是类加载呢?当我们写完一个 Java 类的时候,并不是直接就可以运行的,它还要编译成.class文件,再由虚拟机解释给当前的 操作系统 去执行。这些过程都是我们看不见的,我们能看见的也就是一个.class文件。既然虚拟机要解释这些.class文件给当前的操作系统听,那么他怎么获得这些.class文件呢?虚拟机获得这些.class文件的过程就是类加载了。 
  所以,总结来说就是:虚拟机将.class文件从磁盘或者其他地方加载到内存,并同时对文件中的数据进行校验、转换解析和初始化,最终形成可以被虚拟机直接识别的类型,这就是类加载机制! 
  首先我们来看看类的一个生命周期: 
这里写图片描述  
  总共有加载、验证、准备、解析、初始化、使用和卸载七个阶段。当中的前面的5个阶段就是我们要说的类加载机制了,其中验证、准备、解析阶段又统称为连接阶段。注意:解析阶段不一定会在准备阶段之后就执行,也有可能会在初始化阶段之后,这是为了支持JAVA的动态绑定的特性。 
  什么是动态绑定呢?相信大家都知道JAVA的4大特性吧:封装、继承、抽象、多态。其实多态就可以理解为动态绑定。那么多态的实现机制就是:父类或者接口可以创建他们的子类或者实现类的实例对象。简单的来说就是:父类可以new出子类,接口可以new出他的实现类。 
  多态通俗来说就是:父类A有一个方法function(),子类B,C分别继承A并且重写function(),当创建一个对象A b = new B(); b.function()就调用B的funciotn,假如你new C(),那调用的就是C重写的function。虚拟机怎么判断你使用的是哪个类的function就是动态绑定,这个现象就是多态。
内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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