jvm 类的加载

博客内容仅为mark记录,未提及具体信息,但标签包含JVM,推测与JVM相关信息技术内容有关。
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基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
### JVM 加载过程详解 #### 加载(Loading) 当 Java 应用启动时,加载器子系统会将 `.class` 文件从磁盘读取到内存中。此阶段不仅限于找到所需的文件并将其字节码加载到方法区,在必要情况下还会创建对应的 `java.lang.Class` 实例对象[^1]。 ```java // 假设有一个名为 MyClass 的 public class MyClass { static { System.out.println("MyClass is being loaded."); } } ``` 上述代码展示了静态初始化块会在首次加载时被执行一次。 #### 验证(Verification) 为了确保 Class 文件的字节流中包含的信息符合当前虚拟机的要求,并不会危害虚拟机自身的安全,JVM 对输入的字节流进行数据流和语义分析[^2]。这一步骤对于防止恶意代码破坏现有程序逻辑至关重要。 #### 准备(Preparation) 在此阶段,JVM 将为变量分配内存空间,并设置默认初始值(例如整数型的零值)。需要注意的是实例字段并不会在这个阶段初始化其显式赋给它们的具体值;这一操作将在稍后的初始化阶段完成[^3]。 #### 解析(Resolution) 这是将常量池内的符号引用替换为直接引用的过程。所谓符号引用是以一组符号来描述目标,而直接引用则是指向方法区内存布局中的具体位置。解析工作可能发生在初始化之前或期间,取决于具体的实现方式和支持动态绑定的语言特性需求[^4]。 #### 初始化(Initialization) 此时才真正开始执行中定义的 Java 程序代码(即常量赋值、静态代码块等),目的是让达到预期的工作状态以便后续正常使用。只有经过正确初始化后,用户自定义的行为才会生效。 #### 使用(Using)与卸载(Unloading) 一旦已经成功加载并通过了前面提到的所有步骤,它就可以被应用程序所用了。而在某些条件下——比如应用关闭或是永久代/元空间不足的情况下,不再需要的可以从 JVM 中移除以释放资源。
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