java中类的加载顺序介绍(ClassLoader)

最新推荐文章于 2022-10-18 14:53:38 发布
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本文详细介绍了Java类从加载到卸载的生命过程，共分为五个阶段：加载、链接（包括验证、准备、解析）、初始化、使用及卸载。通过了解这些阶段，读者可以深入理解Java虚拟机如何管理和使用类。

类的加载过程
　　一个java文件从被加载到被卸载这个生命过程，总共要经历5个阶段，JVM将类加载过程分为：
　　加载->链接（验证+准备+解析）->初始化（使用前的准备）->使用->卸载

一看你就懂，超详细java中的ClassLoader详解
frank 的专栏
02-10 33万+
本篇文章已授权微信公众号 guolin_blog （郭霖）独家发布 ClassLoader翻译过来就是类加载器，普通的java开发者其实用到的不多，但对于某些框架开发者来说却非常常见。理解ClassLoader的加载机制，也有利于我们编写出更高效的代码。ClassLoader的具体作用就是将class文件加载到jvm虚拟机中去，程序就可以正确运行了。但是，jvm启动的时候，并不会一次性加载所有的...
Java中类的加载顺序介绍(ClassLoader)
weixin_30341745的博客
08-31 99
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_37766296/article/details/80545283 转载于:https://www.cnblogs.com/linliquan/p/11438552.html
面试题之请描述一下Java类加载过程
weixiaohuai的博客
04-04 2405
一、简介 Java类加载过程是面试中常问的问题之一，今天我们将对类加载的各个过程进行简单的分析和总结，这样在面试的时候对这个问题就有信心回答好了。 二、类加载过程 Java类加载过程包含下面5个步骤： 【a】加载 通过一个类的全限定名获取该类的二进制流； 将该二进制流的静态存储结构转化为方法区运行时数据结构； 在内存中生成该类的Class对象，作为该类的数据访问入口； 【b】链接 ...
java 类加载过程
10-24 153
1. 使用命令行查看类加载过程，在eclipse测试类的run configuration中配置-verbose:class或者-verbose,如下图所示： 运行结果如下所示： [Opened D:\Program Files\jdk6\jre\lib\rt.jar] [Loaded java.lang.Object from D:\Program Files\jd...
Java ClassLoader深入讲解
holiday的专栏
12-12 589
当JVM（Java虚拟机）启动时，会形成由三个类加载器组成的初始类加载器层次结构：        bootstrap classloader                 |        extension classloader                 |        system classloader bootstrapclassloader－引导（也称为原
Java中类的加载顺序(ClassLoader)
VicterTian的博客
02-12 779
在谈ClassLoader之前，先介绍一个常见异常：ClassNotFoundExcetpion ，原因：就是找不到指定的class。 常见的场景： 调用class的forName方法时，找不到指定的类 ClassLoader 中的 findSystemClass() 方法时，找不到指定的类 ClassLoader 中的 loadClass() 方法时，找不到指定的类 对于这个异常，它实质涉及...
Java ClassLoader 类加载 机制 顺序
xyzroundo的专栏
10-18 1371
Java ClassLoader 类加载机制与顺序
Java类加载器加载类顺序
12-22
java ClassLoader的学习 　java是一门解释执行的语言，由开发人员编写好的java源文件先编译成字节码文件.class... 　一个类如果要被JVM所调度执行，必须先把这个类加载到JVM内存里，java.lang下有个很重要的类ClassL
Java中类的加载顺序执行结果
08-29
下面我们将详细介绍 Java 中类的加载顺序执行结果的相关知识点。 类的加载 在 Java 语言中，类的加载是指将类加载到内存中的过程。在 Java 中，类的加载是通过类加载器（ClassLoader）来实现的。类加载器负责将类...
Java类加载初始化的过程及顺序
08-26
在Java中，类的加载是通过类加载器（ClassLoader）来实现的。类加载器会将类的字节码文件（.class）加载到Java虚拟机（JVM）中，然后 JVM 会对其进行解析和初始化。 类加载的过程可以分为以下几个步骤： 1. 加载...
深入理解Java类加载器(ClassLoader)
weixin_34228617的博客
06-26 8817
【版权申明】未经博主同意，谢绝转载！（请尊重原创，博主保留追究权） 本篇博文主要是探讨类加载器，同时在本篇中列举的源码都基于Java8版本，不同的版本可能有些许差异。主要内容如下 类加载的机制的层次结构 每个编写的".java"拓展名类文件都存储着需要执行的程序逻辑，这些".java"文件经过Java编译器编译成拓展名为".class"的文件，".class"文件中保存着Java代码经转换...
springboot社区团购管理系统的设计与实现_975sz--论文_springboot975sz数据库文档.doc
12-14
文档
基于Spring Boot的粮食仓库管理系统设计与实现源码.zip
最新发布
12-14
基于Spring Boot的粮食仓库管理系统设计与实现源码.zip
基于AI的中医舌诊分析与智能知识库系统
12-14
智慧医药系统（smart-medicine）是一款采用SpringBoot架构构建的Java Web应用程序。其界面设计简洁而富有现代感，核心特色在于融合了当前前沿的生成式人工智能技术——具体接入了阿里云的通义千问大型语言模型，以此实现智能医疗咨询功能，从而增强系统的技术先进性与实用价值。该系统主要定位为医学知识查询与辅助学习平台，整体功能结构清晰、易于掌握，既适合编程初学者进行技术学习，也可作为院校课程设计或毕业项目的参考实现。 中医舌诊作为传统医学的重要诊断手段，依据舌象的颜色、形状及苔质等特征来辨析生理状况与病理变化。近年来，随着计算科学的进步，人工智能技术逐步渗透到这一传统领域，形成了跨学科的研究与应用方向。所述的中医舌诊系统正是这一方向的实践产物，它运用AI算法对舌象进行自动化分析。系统以SpringBoot为基础框架，该框架依托Java语言，致力于简化Spring应用程序的初始化与开发流程，其突出优势在于能高效构建独立、可投入生产的应用，尤其契合微服务架构与云原生环境，大幅降低了开发者在配置方面的负担。 系统中整合的通义千问大语言模型属于生成式人工智能范畴，通过海量数据训练获得模拟人类语言的能力，可在限定领域内生成连贯文本，为用户提供近似专业医生的交互式咨询。该技术的引入有助于提升诊断过程的自动化水平与结果一致性。 在设计与体验层面，本系统强调逻辑明晰与操作简便，旨在降低用户的学习门槛，尤其适合中医知识的入门教学。整体交互模式接近百科全书式查询，功能模块精炼聚焦，因而非常适用于教育场景，例如学术项目展示或毕业设计答辩。通过直观的实践界面，使用者能够更深入地理解中医舌诊的理论与方法。 此外，系统界面遵循简约大气的设计原则，兼顾视觉美感与交互流畅性，以提升用户的专注度与使用意愿。结合AI的数据处理能力，系统可实现对舌象特征的快速提取与实时分析，这不仅为传统诊断方法增添了客观量化维度，也拓展了中医知识传播的途径。借助网络平台，该系统能够突破地域限制，使更多用户便捷地获取专业化的中医健康参考，从而推动传统医学在现代社会的应用与普及。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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【掺铒光纤放大器(EDFA)模型】掺铒光纤放大器（EDFA）分析模型的模拟研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了掺铒光纤放大器（EDFA）分析模型的模拟研究，并提供了基于Matlab的代码实现方案。通过对EDFA的工作原理、增益特性、噪声系数等关键性能指标进行数学建模与仿真分析，帮助研究人员深入理解其在光通信系统中的作用机制。文档还列举了多个相关科研方向的技术支持内容，涵盖智能优化算法、路径规划、无人机应用、通信与信号处理、电力系统管理等多个领域，展示了Matlab在科学研究与工程仿真中的广泛应用能力。此外，文中附带网盘链接，便于获取完整的代码资源与开发工具包。; 适合人群：具备一定光学通信或电子信息背景，熟悉Matlab编程，从事科研或工程仿真的研究生、高校教师及技术研发人员。; 使用场景及目标：①用于光通信系统中EDFA性能的理论分析与仿真验证；②支持科研人员快速构建和测试EDFA模型，提升研究效率；③为教学实验、毕业设计及学术论文复现提供可靠的技术参考与代码基础。; 阅读建议：建议读者结合光通信基础知识，按照文档结构逐步运行并调试Matlab代码，重点关注模型参数设置与仿真结果分析，同时可利用提供的网盘资源拓展学习其他相关课题，深化对系统级仿真的理解。
基于蒙特卡诺的风、光模型出力（Matlab代码实现）
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基于蒙特卡诺的风、光模型出力（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于蒙特卡洛方法的风能与光伏发电出力模型的Matlab代码实现，旨在通过随机模拟手段刻画风电和光伏出力的不确定性，构建符合实际运行特征的可再生能源出力场景。文中结合概率分布建模、随机抽样与场景生成等技术，利用Matlab平台完成对风光出力的时间序列模拟，支持电力系统规划、调度与风险评估等相关研究。该方法有助于提升含高比例可再生能源电力系统的仿真精度与决策可靠性。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源并网分析的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于可再生能源出力不确定性建模与场景生成；②支撑含风电、光伏的电力系统随机优化调度、可靠性评估与储能配置等研究；③帮助理解和复现相关学术论文中的蒙特卡洛模拟方法。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码，深入理解风光出力的概率特性与抽样过程，动手调试与扩展代码，以掌握场景生成的关键步骤，并可进一步结合实际数据进行模型验证与优化。
短波OFDM信号侦测与参数估计.zip
12-14
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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