如果安装了JDK,会发同你的电脑有两套JRE

如果安装了JDK,会发同你的电脑有两套JRE
关键字: jdk
如果安装了JDK,会发同你的电脑有两套JRE,
一套位于 <JDK安装目录>\jre
另外一套位于 C:\Program Files\Java\j2re1.4.1_01 目录下
后面这套比前面那套少了Server端的Java虚拟机,不过直接将前面那套的Server端Java虚拟机复制过来就行了。而且在安装JDK可以选择是否安装这个位于 C:\Program Files\Java 目录下的JRE。
如果你只安装JRE,而不是JDK,那么只会在 C:\Program Files\Java 目录下安装唯一的一套JRE。

JRE的地位就象一台PC机一样,我们写好的Win32应用程序需要操作系统帮我们运行,同样的,我们编写的Java程序也必须要JRE才能运行。所以当你装完JDK后,如果分别在硬盘上的两个不同地方安装了两套JRE,那么你可以想象你的电脑有两台虚拟的Java PC机,都具有运行Java程序的功能。所以我们可以说,只要你的电脑安装了JRE,就可以正确运行Java应用程序。



为什么Sun要让JDK安装两套相同的JRE?

这是因为JDK里面有很多用Java所编写的开发工具(如javac.exe、jar.exe等),而且都放置在 <JDK安装目录>\lib\tools.jar 里。从下面例子可以看出,先将tools.jar改名为tools1.jar,然后运行javac.exe,显示如下结果:
Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: com/sun/tools/javac/Main
这个意思是说,你输入javac.exe与输入
java -cp c:\jdk\lib\tools.jar com.sun.tools.javac.Main

是一样的,会得到相同的结果。
从这里我们可以证明javac.exe只是一个包装器(Wrapper),而制作的目的是为了让开发者免于输入太长的指命。而且可以发现<JDK安装目录>\lib目录下的程序都很小,不大于29K,从这里我们可以得出一个结论。就是JDK里的工具几乎是用Java所编写,所以也是Java应用程序,因此要使用JDK所附的工具来开发Java程序,也必须要自行附一套JRE才行,所以位于C:\Program Files\Java目录下的那套JRE就是用来运行一般Java程序用的。



如果一台电脑安装两套以上的JRE,谁来决定呢?

这个重大任务就落在java.exe身上。Java.exe的工作就是找到合适的JRE来运行Java程序。
Java.exe依照底下的顺序来查找JRE:
自己的目录下有没有JRE;
父目录有没有JRE;
查询注册表:
{HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\JavaSoft\Java Runtime Environment}
所以java.exe的运行结果与你的电脑里面哪个JRE被执行有很大的关系。


介绍JVM

JRE目录下的Bin目录有两个目录:server与client。这就是真正的jvm.dll所在。
jvm.dll无法单独工作,当jvm.dll启动后,会使用explicit的方法(就是使用Win32 API之中的LoadLibrary()与GetProcAddress()来载入辅助用的动态链接库),而这些辅助用的动态链接库(.dll)都必须位于jvm.dll所在目录的父目录之中。
因此想使用哪个JVM,只需要设置PATH,指向JRE所在目录底下的jvm.dll。


C:\JDK\jre\lib\ext是沿袭了以前的jdk版本的包的寻找、存放路径,当指定的JAVA_HOME时,有一个默认的CLASSPAH就会指向JAVA_HOME\jre\lib\ext中,所以把servlet.jar拷入其中是可以的,但是一般的做法只需要在你的系统环境变量中指定CLASSPATH到你的实际的servlet.jar就行了,或者一般在设定CLASSPATH为JAVA_HOME\lib,你也可以把servlet.jar拷入JAVA_HOME\lib中,以上的做法只是提供给你在命令行中进行编译的需要。
而在IDE里都会有一个项设置库的路径,把需要的包加入就行了
如果仅是在tomcat中使用,则需要把相应的包拷在TOMCAT_HOME\common\lib中,或是你的应用的WEB-INF\classes\lib中
因为tomcat也会重设classpath,环境变量中对它也没作用
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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