《深入理解Java虚拟机》笔记之第9章 类加载及执行子系统的案例与实战

本文探讨了Java中Class文件的存储格式、类加载时机及虚拟机执行字节码的过程,并介绍了Web服务器环境下类加载的特性。此外,还提到了Java逆向移植工具Retrotranslator的作用以及几种与java.util.concurrent类似的并发包。

1Class文件以何种格式存储,类型何时加载、如何连接,以及虚拟机如何执行字节码指令等都是由虚拟机直接控制的行为;能通过程序进行操作的,主要是字节码生成与类加载器这两部分的功能。

 

2Web服务器的类加载的特性:

   1)部署在同一个服务器上的两个web应用程序所使用的Java类库可以实现相互隔离;

   2)部署在同一个服务器上的两个Web应用程序所使用的Java类库可以互相共享;

   3)服务器所使用的类库应该与应用程序的类库互相独立;

   4)支持JSP应用的Web服务器,十有八九都需要支持HotSwap功能。

 

3、以“做项目”为主的软件公司比着容易更新版本;但当公司发展壮大,技术有所积累,逐渐成为以“做产品”为主的软件公司后,自主选择技术的权利就会丧失掉。

  RetrotranslatorJava逆向移植工具,把高版本的JDK代码放到JDK1.41.3的环境中去部署和使用。

 

java.util.concurrent差不多的并发包:backport-util-concurrent.jar

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算数据处理能力的工具,在图像分析模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值