Java-JVM(一)

##JVM
jvm指的就是java虚拟机,可能把这么生硬的词给你,那你可能体会的可能有点生硬,或者不是特别容易懂,最近一段时间体会还是挺深 的,因为这次接触到了很多与硬件相关的东西,而这个时候的程序就要从高级语言转变为01,所以体会很多,首先从最简单的开始,之后会不断的更新


##过程
这次我是于硬件交互,这样说的话不太确切,其实是属于物联网,通过网络传输,然后和硬件去交互,总结一句话就是干这个的,最开始的.java 文件经过编译变为.class文件,然后通过java的JVM变成转换为01,然后通过网络传输。

这里写图片描述


##JVM运行
最开始的时候我只知道堆栈,然后一个存对象一个变量还有代码,但是这都一些比较浅显的概念,这次有了不一样的感悟
这里写图片描述


##程序计数器
听到这个是不是感觉特别的熟悉啊,但是你有没有想过为什么会有程序计数器:程序计数器的作用是什么?
其实到jvm的时候就不得不提到线程了,进程只是一个很泛泛的词,其实真正干活的是线程,所以线程是调度的单位,而在线程运行的时候我们是有争夺资源的,根据一定的时间片然后去运行
如果最开始的时候A在运行但是突然时间片到 了,,或者是b的优先级要比A的高,那么这个时候B就要执行,所以程序计数器在这里起到的作用就是记录当前A的线程位置或者是序号把。


##虚拟栈
当前线程中所需要的内容,例如mian线程,方法,变量,这是就是栈最终要干的事情。

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##方法区
存放方法的,这个比较简单,不过里面有一个this
##heap
补充

内容概要:本文详细介绍了太阳能电池片在线颜色分选系统的图像预处理方法。针对采集的原始图像中存在的传送带背景和随机倾斜等问题,提出了完整的预处理流程。主要包括:倾斜校正(通过边缘检测和霍夫变换)、去除栅格干扰(频域滤波和形态学操作),以及对多种边缘检测算子(如Roberts、Sobel、Prewitt、Canny和LOG)的比较与分析。此外,还探讨了不同直线检测方法(如Radon变换、Hough变换及其改进版本)的应用,并优化了整个预处理流程,确保后续的颜色特征提取和分类准确性。 适用人群:从事计算机视觉、图像处理领域的研究人员和技术人员,特别是专注于工业自动化检测设备开发的工程师。 使用场景及目标:①实现太阳能电池片图像的倾斜校正,确保图像水平放置;②有效去除电池片表面栅线对颜色分析的影响;③为后续的颜色特征提取和分类提供高质量的输入数据;④比较不同边缘检测算子的效果,选择最适合特定任务的算子;⑤评估各种直线检测方法的性能,选择最优方案应用于实际生产环境中。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论解释,还给出了具体的Python代码实现,帮助读者更好地理解和实践相关技术。同时,针对实际应用中的常见问题,如参数调优、光照一致性和异常处理等方面也给出了相应的建议。最后,通过一系列实验验证了所提方法的有效性,并提出了一些性能优化的方向。
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