java虚拟机 Class类文件的结构

本文介绍了Java类文件的结构,重点讲解了魔数的作用及如何确定类文件版本。通过魔数确保类文件能够被正确的JVM加载,并解释了为何不使用文件扩展名作为识别依据。

1.魔数

魔数的作用就是确定这个类是否能被jvm虚拟机加载,每个class头4个字节表示,十六进制值为0xCAFEBABE 

为什么不用后缀名称哪?而是使用魔数哪?因为文件扩展名称容易改动。

第5和第六个字节表示次版本号


第7,8字节表示的是主版本号,就是决定jdk的编译版本的,我用的是jdk1.7,这个版本号的值16进制是33,十进制是51.就是根据它的大小来决定是可以被哪些版本执行的。


【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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