ClassLoader

Bootstrap ClassLoader,主要加载JVM自身工作需要的类。
Extension ClassLoader 主要加载 %JAVA_HOME%\lib\ext 目录下的类。
Application ClassLoader 主要加载Classpath指定的库类,一般情况下这是程序中的默认类加载器,也是 ClassLoader.getSystemClassLoader() 的返回值

JVM加载类的实现方式,我们称为 双亲委托模型:
如果一个类加载器收到了类加载的请求,他首先不会自己去尝试加载这个类,而是把这个请求委托给自己的父加载器,每一层的类加载器都是如此,因此所有的类加载请求最终都应该传送到顶层的Bootstrap ClassLoader中,只有当父加载器反馈自己无法完成加载请求时,子加载器才会尝试自己加载。

双亲委托模型的重要用途是为了解决类载入过程中的安全性问题。
假设有一个开发者自己编写了一个名为Java.lang.Object的类,想借此欺骗JVM。现在他要使用自定义ClassLoader来加载自己编写的java.lang.Object类。然而幸运的是,双亲委托模型不会让他成功。因为JVM会优先在Bootstrap ClassLoader的路径下找到java.lang.Object类,并载入它

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值