类装载器工作机制

类装载器就是寻找类的字节码文件并构造出类在JVM内部表示的对象组件。

类装载器装载类到JVM中的步骤,分为三步

1.装载:查找和导入Class文件;

2.链接:执行校验、准备和解析步骤

    a)校验:检查载入Class文件数据的正确性;

    b)准备:给类的静态变量分配存储空间;

    c)解析:将符号引用转成直接引用;

3.初始化:对类的静态变量、静态代码块执行初始化工作。

    类装载工作由ClassLoader及其之类负责,JVM在运行时产生三个ClassLoader:根装载器、ExtClassLoader(扩展类装载器)和AppClassLoader(系统类装载器)。

1.根装载器不是ClassLoader的子类,采用C++编写,因此我们在Java中看不到他,在java中无法获得它的句柄;

2.ExtClassLoader负责装载JRE扩展目录ext中的JAR类包;

3.AppClassLoader负责装载Classpath路径下的类包

   根装载器是ExtClassLoader的父装载器,ExtClassLoader是APPClassLoader的父装载器。

 运行如下代码

public class ClassLoaderTest {
	public static void main(String[] args) {
		ClassLoader loader = Thread.currentThread().getContextClassLoader();
		System.out.println("current loader:" + loader);
		System.out.println("parent loader:" + loader.getParent());
		System.out.println("grandParent loader:" + loader.getParent().getParent());
	}
}

current loader:sun.misc.Launcher$AppClassLoader@1c78e57
parent loader:sun.misc.Launcher$ExtClassLoader@5224ee
grandParent loader:null



内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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