48、Java JAR文件的深入探索与应用

Java JAR文件的深入探索与应用

1. 类查找工具的使用

在Java运行时环境中,有一个实用工具可以帮助我们查找类所在的JAR文件。执行这个工具时,它会显示核心运行时JAR中各个包内的不同 ArrayList 类。如果搜索一个比较生僻的类,比如 ByteToCharDBCS_EBCDIC ,在搜索结果中会找到 charsets.jar 文件。这个工具不仅能找到类所在的JAR文件,还能找出包含该类的所有JAR文件。当同一个类存在于多个JAR文件中,并且命令行指定了较新版本的类,但实际使用的却是旧版本时,它可以帮助我们解决类路径混淆的问题。

2. 探究认可目录

在Java运行时环境(JRE)的安装中,存在一些不属于标准Java API的包。这些包通常是常见的第三方库,被视为认可的包,意味着它们是Java API的扩展。例如, org.omg.CORBA 包提供了CORBA功能。由于这些包对Java程序是可用的,当分发已经存在于认可目录中的第三方库时,可能会发生冲突。

Java提供了一种名为“认可标准覆盖机制”的方法,允许在认可目录中安装库的较新版本。具体操作步骤如下:
1. 将JAR文件放置在JRE内的认可目录中。在Windows和Unix系统上,该目录名为 endorsed ,位于JRE安装目录下的 lib 目录中。
2. 如果安装了多个JRE或JDK,要确保将JAR文件放在正确的认可目录中,以便执行的虚拟机能够识别这些JAR文件。
3. 如果想使

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练,实现对不同型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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