JVM内存区域划分

本文参考《深入理解Java虚拟机》。

JAVA 运行时内存区域划分为5个区域:程序计数器,java虚拟机栈,本地方法栈,堆和方法区。

1,程序计数器:线程私有,下一个要执行的字节码的地址;

2,java虚拟机栈:线程私有;每个JVM的线程在创建的时候,都会创建一个栈。一个栈包含很多栈桢。栈帧用来存储局部变量表(存放了编译器的各种基本数据类型如boolean、byte、char、short、int、float、long、double;对象引用(不同虚拟机存储的不同如指向对象起始地址的引用指针或者是代表对象的句柄);returnaddress类型)、操作栈动态链接方法出口等信息。

在java虚拟机规范中,对这个区域规定了两种异常状况:

a. 如果线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度,将抛出StackOverflowError异常。

b. 如果VM栈可以动态扩展,当扩展时无法申请到足够内存(或者在初始化新线程时没有足够内存在创建栈)则抛出OutOfMemoryError异常

3,本地方法栈:本地方法栈和java虚拟机栈的作用类似。只是java虚拟机栈为执行java方法(也就是字节码)服务,本地方法栈则为虚拟机使用到的native方法服务。同样有上述两种异常。

4,堆:线程共享;JVM有一个在所有线程内共享的堆。堆是给所有类的实例和数组分配内存的运行时数据区(new出来的东西都是存在堆上的)。 堆在虚拟机启动的时候创建,堆中储存的对象通过一个自动存储管理系统(垃圾回收器)进行回收。 对象从不明确的被分配(JVM从不指明对象的释放)。JVM加上没有(JVM不指定特定的自动存储管理系统)自动存储管理系统的特别的类型,(开发者可根据系统要求自主选择)并且这个存储管理技术可能被选择按照实现的系统需求。

java堆是垃圾收集器管理的主要区域,也被称为“GC堆”。

堆要么是固定大小,要么按计算需要扩展。如果一个大的堆变得多余或许会收缩。堆的内存不需要相邻。使用者可以设置堆内存的大小,如果堆能够动态的扩展。控制最大最小堆内存。

堆会出现以下异常:

如果内存溢出(若计算所需堆内存不足),则抛出OutOfMemoryError 

5,方法区:线程共享;方法区类似于传统语言编译代码时的存储区域或类似于操作系统进程的文本段。他存储内容包括:每一个类的结构,如运行时常量池,字段和方法的数据;方法和构造器的代码,如用于类,实例和接口初始化的特殊方法。这个方法区在JVM启动的时候被创建,一般情况下JVM不会选择对方法区进行垃圾回收或者压缩,这个版本的JVM规范没有强制规定方法区的位置和管理编译后代码的策略。方法区可固定大小,或按需伸缩。方法区的内存不需要相邻。
运行时常量池(方法区的一部分):

运行时常量池是类和接口运行时的常量池表,它在字节码文件里。它包含几类常量。 在编译时期识别的数值常量,在运行区识别的方法或引用字段。运行区常量池类似于传统语言的字符表,但它比传统字符表所存储的范围更广。每一个运行区常量池从方法区分配内存。当类和接口被JVM创建时相应的常量池也被创建。

运行区常量池包括以下异常:当类和接口创建时,如果运行区常量池所需内存不足,则抛出OutOfMemoryError。


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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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