2.1 java虚拟机原理

本文介绍了Java虚拟机(JVM)的体系结构,包括类装载器子系统、执行引擎及运行时数据区等核心组件。详细解释了方法区、堆、Java栈、PC寄存器和本地方法栈的作用及其在多线程环境中的工作方式。

1.  通过调用某个初始类的main()方法来运行java程序是,就产生了一个虚拟机实例,虚拟机 的体系结构有:类装载器子系统、执行引擎、运行时数据区(方法区、堆、java栈、PC寄存器、本地方法栈)

2.  每个JAVA虚拟机实例都有一个方法区和堆,为所有线程共享,当虚拟机加载Class文件时,从文件的二进制数据中解析出类信息,并发到方法区中,而在运行时创建的对象都放到堆中

3.  当每个新线程被创建时,它都将得到自己的PC寄存器和JAVA栈。如果线程执行的JAVA方法,PC寄存器的值总是指示下一条将被执行的指令,而他的JAVA栈存储JAVA调用的状态--包括局部变量、传入的参数、返回值以及运算的中间结果等等;如果是本地方法,则是某种依赖某种具体实现的方式存储在本地方法栈、寄存器或是特定相关的内存

参考:《深入JAVA虚拟机》87页

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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