深入理解java虚拟机-day1

本文详细介绍了Java虚拟机(JVM)的运行时数据区域,包括程序计数器、Java虚拟机栈、本地方法栈、Java堆、方法区、运行时常量池及直接内存等组成部分。此外,还探讨了HotSpot虚拟机的对象创建过程、内存布局和对象访问定位等内容。

之前一直打算深入的学习一下java虚拟机,但是苦于公司陆续新产品的研发,导致一直没有抽出时间来深入的学习一下java的虚拟机,最近项目上线完毕,也有了大把时间,所以会集中精力开始研习java虚拟机,并以此为跳板,让自己对程序的开发、对java的理解更上一层楼。

一、运行时数据区域。

 1、程序计数器。

程序计数器是一块较小的内存空间,他可以看做是当前线程所执行的字节码的行号指示器。每条线程都需要有一个独立的程序计数器,各线程之前计数器互不影响,独立存储,因此,这类内存区域也是线程的私有内存,此内存区域是唯一没有内存泄漏情况发生的区域。

2、java虚拟机栈。

java虚拟机栈也是线程私有的,它的生命周期和线程相同。栈中存放了程序编译期可知的各种基本类型和对象引用。如果线程请求的深度大于虚拟机锁允许的深度,那么会抛出stackoverflowerror异常;如果虚拟机栈动态扩展时无法申请到足够的内存,那么会抛出OutOfMemoryError。

3、本地方法栈。

本地方法栈为虚拟机使用的Native方法服务,其与虚拟机栈一样,也会抛出stackoverflowerror和OutOfMemoryError。

4、java堆。

此内存区域唯一的目的就是存放对象实例,如果在堆中没有足够内存完成实例的分配,并且无法在动态扩展获取内存时,将会抛出OutOfMemoryError。

5、方法区。

6、运行时常量池。

运行时常量池是方法区的一部分。其受到方法去内存的限制,当常量池无法在申请内存时会抛出OutOfMemoryError。

7、直接内存。

如果忽略直接内存,在设置完虚拟机参数后,会使各个区域内存总和大于物理内存,此时在动态扩展内存时会抛出OutOfMemoryError。

二、HotSpot虚拟机对象探秘。

1、对象的创建。

虚拟机接收new指令-->检查常量池中有无当前指令,并且检查此指令所引用的类有没有被加载,没有必须先执行类加载(确定好需要分配的空间大小)-->检查堆中空间是否可以分配当前对象。

分配内存方式:

①指针碰撞:内存规整。

②空闲列表:内存不规整。

2、对象的内存布局。

对象在内存中存储的区域可以分为3块区域:对象头、实例数据、对齐填充。

3、对象的访问定位。

java通过栈上的referrnce数据来操作堆上的具体对象。

 

 

 

 

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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