Runtime class 源码解读

本文深入探讨Java中Runtime类的使用,包括获取当前Runtime实例、退出应用程序、强制终止Java虚拟机、执行命令、获取处理器数据及内存信息等功能。

Every Java application has a single instance of class Runtime.

每个Java应用程序只有一个Runtime实例。

The current runtime can be obtained from the getRuntime method.

当前Runtime实例可以通过getRuntime方法得到。

An application cannot create its own instance of this class.

应用程序不能创建自己的这个类的实例。

Runtime类使用了单例模式设计完成。


退出应用程序

    /**
     * 终止当前正在运行的Java虚拟机启动关闭序列(即终止当前应用程序的运行)。
     * status值非零时,表示异常终止。
     */
    public void exit(int status) {
        SecurityManager security = System.getSecurityManager();
        if (security != null) {
            security.checkExit(status);
        }
        Shutdown.exit(status);
    }


强制终止当前正在运行的Java虚拟机

    /**
     * 强行终止当前正在运行的Java虚拟机。
     * 不建议手动调用此方法
     * 如果关闭序列已经启动,那么此方法将不等待任何运行,直接关闭钩子或终结器来完成他们的工作。
     * status值非零,表示异常终止。
     */
    public void halt(int status) {
        SecurityManager sm = System.getSecurityManager();
        if (sm != null) {
            sm.checkExit(status);
        }
        Shutdown.halt(status);
    }


执行cmd命令

    /**
     * 执行指定的字符串命令。
     * 返回一个Process进行对象
     */
    public Process exec(String command) throws IOException {
        return exec(command, null, null);
    }
exec调用示例

    // 指定notepad命令,打开记事本(notepad filepath打开指定文件)
    Runtime.getRuntime().exec("notepad");


返回Java虚拟机可用处理器数据

    /**
     * 返回Java虚拟机可用的处理器数量。
     * 最小有效处理器不少于1个。
     */
    public native int availableProcessors();

获取空闲内存量

    /**
     * 获取Java虚拟机当前空闲内存量(即当前可用内存)。
     */
    public native long freeMemory();


获取内存总量

    /**
     * 获取Java虚拟机的内存总量。
     * 由于主机环境的不同,此方法返回值可能会有所不同。
     */
    public native long totalMemory();

获取最大内存量

    /**
     * 获取Java虚拟机最大内存量。
     */
    public native long maxMemory();


gc垃圾收集

    /**
     * 执行垃圾收集器
     * System类中gc方法便是调用这个native gc()
     */
    public native void gc();


基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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