jvm-加载器-学习笔记(2)

最新推荐文章于 2025-08-18 21:19:02 发布
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本文深入解析了类加载的父委托机制，介绍了类加载过程中父加载器与子加载器之间的关系，以及用户自定义加载器如何指定默认的父加载器。同时，文章还解释了一个类在加载过程中的具体流程及可能出现的问题。

类加载的父委托机制：

类的加载中, 父加载器与子加载器 一定是继承关系,它是一种组合关系,所以只是有可能是继承关系.


在用户自定义的加载器myclasslorder中,如果你getclassloader 那么这时候会返回一个systemclassloader.

所以systemclassloader 是所有自定义的默认父加载器.(前提是你没指定哦！)


一个类需要加载的时候,会先问问父加载器是否可以加载.如果父加载器不可以在给属于你的加载器加载.如果这些都不能加载 就会报ClassNotFoundException!


同一加载器加载的类 在一个运行包中！


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垃圾实例分割数据集-20251118-194020.zip
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垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：垃圾实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：7,000张图片 验证集：426张图片 测试集：644张图片 • 训练集：7,000张图片 • 验证集：426张图片 • 测试集：644张图片 • 分类类别： 垃圾（Sampah） • 垃圾（Sampah） • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形点坐标，适用于实例分割任务。 • 数据格式：图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型，适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理：集成到监控系统中，用于实时检测公共区域的垃圾堆积，辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究：支持实例分割算法的研究和优化，特别是在垃圾识别领域，促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践：可用于高校或培训机构的AI课程，作为实例分割技术的实践数据集，帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注：每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注，确保分割边界准确，提升模型训练效果。 • 数据多样性：包含多种垃圾物品实例，覆盖不同场景，增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强：YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成，如YOLO系列、PyTorch等，方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值：直接针对现实世界的垃圾管理需求，为自动化环保解决方案提供可靠数据支持，具有重要的社会意义。
智慧物业(1).docx
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