82、嵌入式Java安全:深入解析与应用

嵌入式Java安全:深入解析与应用

1. Java ME平台架构

Java ME平台是为资源有限的嵌入式设备设计的Java平台,例如个人数字助理(PDA)、手机、电视顶置盒、汽车导航系统以及各种嵌入式设备(如洗衣机、互连电子玩具等)。Java ME平台提供了专为嵌入式设备定制的Java编程语言的力量和优势,包括代码的可移植性、安全性和网络能力等。为了满足不同市场细分和设备家族的特定需求,Java ME架构在设备的操作系统之上定义了三个层次:虚拟机层、配置层和配置文件层。

虚拟机层

虚拟机层是JVM规范的一个实现,针对特定系列的设备进行了定制。Sun Microsystems提供了三个虚拟机层的标准实现,分别是KVM(Kilo虚拟机)、CLDC Hotspot和CVM(连接虚拟机)。此外,还有几个其他的实现由第三方提供。这些虚拟机实现各有特色,旨在提高性能的同时适应资源受限的环境。

配置层

配置层定义了一组特定类别设备可用的Java虚拟机特性和Java类库。它主要考虑了设备的处理能力、存储空间、随机存取存储器(RAM)、电池供电和网络带宽等因素。Java ME平台支持两种主要配置:CLDC(连接有限设备配置)和CDC(连接设备配置)。CLDC配置适用于个人、移动、连接信息设备,如手机、PDA和寻呼机;而CDC配置适用于共享的、固定的、连接的信息设备,如电视顶置盒、互联网电视、高端通讯器和汽车导航系统。

配置文件层

配置文件层是对配置的扩展,它针对特定市场细分或设备家族的需求。例如,MIDP配置文件(移动信息设备配置文件)是Java ME平台的主要配置文件之一,适用于移动电话和PDA。MIDP

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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