java程序运行过程解析

本文介绍了Java程序从命令行执行到运行的过程,包括操作系统解析java命令、启动java.exe、加载jvm.dll、初始化bootstrap classloader及加载java API,接着加载ExtClassLoader和AppClassLoader,最后执行指定类的main方法。

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         这里的java程序运行过程,是指我们编译好代码之后,在命令行开始执行java xxx命令,到java程序开始执行起来的这一过程,我们称其为运行时。

         第一步,操作系统解析我们输入的java xxx命令,根据PATH中所配置的jrd路径找的其bin目录下的java.exe程序(这个程序是用c语言写的,源码在jdk的src文件中的laucher目录下),然后再初始化一些java参数(比如classpath、虚拟机参数等)。

         第二步,java.exe程序根据上一步读入的虚拟机参数,分配内存并启动jre/bin目录下client目录或者server目录(哪个目录取决于第一步中的虚拟机参数)下的jvm.dll,java虚拟机开始启动。

         第三步,java虚拟机初始化内存,产生bootstrap classloader,这个类加载器负责加载java API(jvm+java API被称为java运行时),其实这些jar包主要分布在jre/lib下,这些我们可以通过在java命令后加-verbose:class(如下图),可见第一个被载入的java类是Object类。

C:\Documents and Settings\nomouse>java -verbose:class
[Loaded java.lang.Object from shared objects file]
[Loaded java.io.Serializable from shared objects file]
[Loaded java.lang.Comparable from shared objects file]
[Loaded java.lang.CharSequence from shared objects file]
[Loaded java.lang.String from shared objects file]
[Loaded java.lang.reflect.GenericDeclaration from shared objects file]
[Loaded java.lang.reflect.Type from shared objects file]
[Loaded java.lang.reflect.AnnotatedElement from shared objects file]
[Loaded java.lang.Class from shared objects file]
[Loaded java.lang.Cloneable from shared objects file]
[Loaded java.lang.ClassLoader from shared objects file]
[Loaded java.lang.System from shared objects file]
[Loaded java.lang.Throwable from shared objects file]
[Loaded java.lang.Error from shared objects file]
[Loaded java.lang.ThreadDeath from shared objects file]
[Loaded java.lang.Exception from shared objects file]
[Loaded java.lang.RuntimeException from shared objects file]
[Loaded java.security.ProtectionDomain from shared objects file]
[Loaded java.security.AccessControlContext from shared objects file]
...

第四步,bootstrap classloader载入完java API后,还会负责载入ExtClassLoader并生成一个实例,它继承于ClassLoader类,负责载入jre/lib/ext下的jar包(所以有时候需要把servlet.jar包加进去,相当于一个不配置在classpath中就可以默认访问的公共jar目录),到这里,java虚拟机默认加载类工作完成,java虚拟机找到我们指定的Class,加载这个类(所谓自定义类加载,是指我们自己写的java类、以及我们引入的一些第三方jar包的加载方式,只有代码中运行到类的时候才回去加载,我们可以实现自己的ClassLoader类,用来加载我们自己的类,如果我们没有实现自己的类加载器,上面说的ExtClassLoader会默认载入AppClassLoader并生成一个实例,由这个类加载器来进行加载),然后找到这个类的main方法,启动程序。


### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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