高新技术知识——类加载器

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28, 高新技术——类加载器

28.1 什么是类加载器?类加载器的作用?

类加载器是加载类的工具,作用:将是类的字节码文件加载进内存.

Java虚拟机中可以安装多个类加载器,默认有三个类加载器:BootStrapExtClassLoaderAppClassLoader。类加载器其实其本身也是类,也需要被加载。所以,必须有第一个类加载器不是类,这个就是BootStrap,此类加载器嵌套在JVM中,JVM一启动就加载。

 以下是类加载器的关系图:

 

 

类加载器的委托机制:

JVM默认用当前线程的当前类加载器去加载类,如果当前类加载器有父类加载器,则先从父类加载器查找,如果父类也有父类加载器,则依次往上查找直到最顶层父类加载器才开始查找要加载的类,如果最顶层父类加载器找到了,则加载进内存,如果没有找到就往下从子类加载器查找,依次往下直到发起者,就不再往下查找,如果没找到就会报错:ClassNotFoundException。这就类加载器的委托机制,简单说,就是先从发起者类加载器的父类加载器找,父类找不到再往回找子类加载器,直到发起者。

 

28.2 自定义类加载器

自定义类加载器必须要继承ClassLoader类,并覆盖findClass()方法。

如:

 

class MyClassLoader extends ClassLoader{//定义一个类继承ClassLoader类

   private String classdir;

   public MyClassLoader(){       

   }

   public MyClassLoader(String classdir){

      this.classdir=classdir;

   }

   //定义自己的加密解密算法.

   public void cypher(InputStream is,OutputStream os)throws IOException{

      int len=0;

      while((len=is.read())!=-1){

         os.write(len^3);

      }

      is.close();

      os.close();

   }

   

   //覆盖ClassLoader类中的findClass方法.

   @Override

   protected Class<?> findClass(String name)throws ClassNotFoundException {

      try {

         FileInputStream fis=new FileInputStream(name);

         ByteArrayOutputStream bos=new ByteArrayOutputStream();

         fis.close();

         intlen=0;

         cypher(fis,bos);

            byte[] data=bos.toByteArray();

            Class clazz=defineClass(data,0,data.length);

            return clazz;

      } catch (FileNotFoundException e) {

         //TODO Auto-generated catch block

         e.printStackTrace();

      } catch (IOException e) {

         //TODO Auto-generated catch block

         e.printStackTrace();

      }

      return super.findClass(name);
   }
}


自定义类加载器创建好后,就可以new 自定义类加载器对象,调用父类中的loadClass(String name),方法加载指定的类文件.

 

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内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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