也谈JVM、JRE、JDK之间不得不说的关系

本文详细介绍了Java虚拟机(JVM)、Java运行环境(JRE)与Java开发工具(JDK)的概念、作用与相互关系,阐述了它们在Java语言开发过程中的重要性,以及如何利用这些工具实现跨平台的高效开发。
  • JVM — java virtual machine

JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台上不加修改地运行。JVM在执行字节码时,实际上最终还是把字节码解释成具体平台上的机器指令执行。编译虚拟机的指令集与编译微处理器的指令集非常类似。

Java语言的一个非常重要的特点就是与平台的无关性。而使用Java虚拟机是实现这一特点的关键。一般的高级语言如果要在不同的平台上运行,至少需要编译成不同的目标代码。而引入Java语言虚拟机后,Java语言在不同平台上运行时不需要重新编译。Java语言使用Java虚拟机屏蔽了与具体平台相关的信息,使得Java语言编译程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台上不加修改地运行。Java虚拟机在执行字节码时,把字节码解释成具体平台上的机器指令执行。这就是Java的能够“一次编译,到处运行”的原因。【引自百度百科】

 

  • JRE — Java Runtime Environment

JRE(Java Runtime Environment,Java运行环境),运行JAVA程序所必须的环境的集合,包含JVM标准实现及Java核心类库。它包括Java虚拟机、Java核心类库和支持文件。它不包含开发工具--编译器、调试器和其它工具。JRE需要辅助软件--Java Plug-in--以便在浏览器中运行applet。【引自百度百科】

 

  • JDK — Java Development Kit

JDK(Java Development Kit)是Sun Microsystems针对Java开发员的产品。自从Java推出以来,JDK已经成为使用最广泛的Java SDK。JDK 是整个Java的核心,包括了Java运行环境、Java工具和Java基础类库。JDK是学好Java的第一步。而专门运行在x86平台的Jrocket在服务端运行效率也要比Sun JDK好很多。从SUN的JDK5.0开始,提供了泛型等非常实用的功能,其版本也不断更新,运行效率得到了非常大的提高。【引自百度百科】

 

总结:JVM是一个与操作系统没有关系的虚拟机,来执行.class文件,但是只有JVM是不能完全执行.class文件。为了能够在不同的操作系统(比如:windows,Linux,ios等)上运行,需要有相应的bin和lib的支持,这样JRE就出现了,它包含了JVM,和具体的操作系统相关,所以我们在下载JRE的时候就会关注针对不同操作系统不同的版本。既然可以运行程序了,作为程序猿就要写相应的JAVA程序,并进行编译,为了方便程序猿,这样JDK就出现了,它包含了JVM和JRE,其中比较重要的lib文件夹中就是为程序提供了一些类库,bin文件夹提供了将.java文件编译为.class文件等功能。见下图来加深理解。



 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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