23、AspectJ建议的延迟绑定技术解析

AspectJ建议的延迟绑定技术解析

1. 延迟绑定建议的VM支持方法

在软件开发中,静态编织时需要在执行前扫描并可能重写所有程序类,对于大型程序,即使是简单的程序更改,也可能导致编辑 - 运行 - 测试周期时间过长。而VM支持的建议延迟绑定方法有以下几种:
- 动态建议调度:通过与VM的解释器集成实现。
- 加载时字节码重写:可通过与类加载器集成完成,有VM外部和VM内部两种方式。
- 代码生成:与即时(JIT)编译器集成实现。
- 运行时字节码重写。

下面是这些方法的简单对比表格:
| 方法 | 实现方式 | 特点 |
| — | — | — |
| 动态建议调度 | 与VM解释器集成 | 直接在连接点执行时检查适用建议 |
| 加载时字节码重写 | 与类加载器集成 | 类加载时进行重写,有内外之分 |
| 代码生成 | 与JIT编译器集成 | 编译时生成执行建议的指令 |
| 运行时字节码重写 | - | 运行时进行字节码重写 |

其中,加载时字节码重写与传统静态方法功能类似,但在类被VM加载时进行重写,会产生一定成本。代码生成基于静态程序文本,识别连接点阴影,编译时按需生成执行建议的指令。解释器基建议调度则直接在连接点操作,解释器执行连接点时检查适用建议并执行。

2. VMs与启动性能

VM的启动性能比稳态性能更难描述。稳态性能通常通过重复运行程序直到每次运行的执行时间稳定来衡量,此时加载和JIT编译的成本在后续运行中被消除。而启动性能的测量需要考虑这些成本,且在程序执行过程中没有明显的启动完成点。

以下是Ec

内容面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点探讨了如何在制造环境中构建具备强鲁棒性的机器学习集成计算框架,并提供了基于Python的代码实现。研究聚焦于应对制造业中常见的数据不确定性、噪声干扰和工况变化等问题,提出了一套集成化的计算流程,涵盖数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习策略以及鲁棒性优化机制。文中强调通过多模型融合、异常检测、自适应学习等技术提升系统稳定性与泛化能力,适用于复杂工业场景下的预测、分类与质量控制任务。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习知识,从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI项目开发者。; 使用场景及目标:①应用于工业生产过程中的质量预测、故障诊断与能效优化;②构建抗干扰能力强的智能制造决策系统;③实现对多源异构工业数据的高效建模与稳定推理,提升生产线智能化水平。; 阅读建议建议结合文中提供的Python代码实例,配合实际工业数据集进行复现与调优,重点关注集成策略与鲁棒性模块的设计逻辑,同可扩展应用于其他工业AI场景。
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