java类加载器笔记

java的类加载器分三种
1): Bootstrap ClassLoader : 将存放于JAVA_HOME\lib目录中的,或者被-Xbootclasspath参数所指定的路径中的,并且是虚拟机识别的(仅按照文件名识别,如 rt.jar 名字不符合的类库即使放在lib目录中也不会被加载)类库加载到虚拟机内存中。启动类加载器无法被Java程序直接引用
2) Extension ClassLoader : 将JAVA_HOME\lib\ext目录下的,或者被java.ext.dirs系统变量所指定的路径中的所有类库加载。开发者可以直接使用扩展类加载器。
3) Application ClassLoader : 负责加载用户类路径(ClassPath)上所指定的类库,开发者可直接使用

工作过程:如果一个类加载器接收到了类加载的请求,它首先把这个请求委托给他的父类加载器去完成,每个层次的类加载器都是如此,因此所有的加载请求都应该传送到顶层的启动类加载器中,只有当父加载器反馈自己无法完成这个加载请求(它在搜索范围中没有找到所需的类)时,子加载器才会尝试自己去加载。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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