jvm栈

本文深入探讨了计算机内存中栈和堆的区别,特别是在处理基本数据类型和对象引用时的不同方式。详细解释了栈如何存储基本数据类型及其效率,以及堆如何通过对象引用处理更复杂的数据结构,包括字符串实例化时的特殊行为。

栈存放内容

1.基本数据类型

类似于  key : value   ,

int a= 3;

直接在栈内 写入  a   与   3,  因为基本数据类型大小较小,所以比较高效,

注意

如果声明的值一致

类似 int a=3, b=3;

此时a与b还是相互独立的。

 

2.对象引用

不是基本数据类型了, 是一个对象(Object) 引用 (reference)

对象需要实例化, new, 需要占用地址, 这个地址在  堆  里

所以栈里存放的是  对象引用

eg:

String a=new String("abc")

那么栈里存放的是  a  与  指向 "abc"的引用, 可能是地址,可能是句柄

注意

如果不使用关键字new

eg:

String a="123";

String b="123"

声明b时,就不会再在堆里重新申请对象了

这时, 栈里 a 与 b  的引用值相同, 都指向同一个对象

a==b为true

 

如果

String a=new String ("123")

String b=new String ("123")

这时,栈里 a 与 b的引用 就不同了

所以a==b  为false

代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程,并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术,其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数,实现对微弱信号的频率锁定,同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统,其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能,配备虚拟化操作界面,并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程,用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境,能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件,可以快速构建锁相放大器的用户操作界面,并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象,参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能,信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中,系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在边缘计算环境中,利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略,并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度,将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器,从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计(如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法)、性能评估指标(如能耗、延迟、资源利用率)以及仿真实验结果分析等内容,旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化;②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计;③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现,优化系统延迟与能耗。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与仿真参数设置,同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果,以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
### JVM 的类型及其特点 JVM Java 虚拟机中用于管理程序运行时数据的重要结构,主要包括以下几种类型:**虚拟机Java Virtual Machine Stack)**、**本地方法(Native Method Stack)** 和 **操作数(Operand Stack)**。它们各自承担不同的职责,并具有不同的特点。 #### 虚拟机 虚拟机用于管理 Java 方法的调用,每个线程在创建时都会创建一个虚拟机,其内部由多个**帧(Stack Frame)**组成,每个帧对应一个方法的调用。帧中存储了局部变量表、操作数、动态链接、方法出口等信息。虚拟机是线程私有的,生命周期与线程一致。它主要负责程序的运行控制,包括方法的调用与返回[^2]。 虚拟机的访问速度非常快,仅次于程序计数器(PC Register),是 JVM 中最常用的运行时内存结构之一。它支持基本数据类型的局部变量和对象引用的存储。由于基于的设计,Java 的指令集较小,编译器容易实现,但相比基于寄存器的架构,性能会有所下降[^2]。 #### 本地方法 本地方法用于管理本地方法(Native Method)的调用,这些方法通常使用 C 或 C++ 实现。与虚拟机类似,本地方法也是线程私有的,允许被实现为固定大小或动态扩展[^1]。在某些 JVM 实现中,本地方法和虚拟机可能合并为一个。 当 Java 程序调用本地方法时,JVM 会通过执行引擎(Execution Engine)加载本地方法库,并在本地方法中执行相关操作[^1]。 #### 操作数 操作数是虚拟机帧的一部分,用于在方法执行过程中进行计算和数据传递。它是基于的指令集架构的核心部分,所有的计算操作都需要通过入和出完成。例如,在执行 `i++` 和 `++i` 时,操作数会临时存储操作数和中间结果。 操作数的大小在编译期确定,并在运行时固定。由于频繁的入和出操作,基于的架构虽然指令紧凑,但需要更多的指令分派和内存读写操作,这会影响执行效率[^4]。 #### 区别与作用总结 | 类型 | 作用 | 特点 | 是否存在垃圾回收 | |--------------|----------------------------------|--------------------------------------------------------------|------------------| | 虚拟机 | 管理 Java 方法调用 | 线程私有,生命周期与线程一致,存储局部变量、帧等信息 | 否 | | 本地方法 | 管理本地方法调用 | 线程私有,可动态扩展,通常与虚拟机分开 | 否 | | 操作数 | 方法执行过程中的数据计算与传递 | 帧的一部分,用于临时存储操作数和中间结果 | 否 | ```java // 示例:简单方法调用时帧的变化 public class StackExample { public static void main(String[] args) { int result = add(2, 3); System.out.println(result); } public static int add(int a, int b) { return a + b; } } ``` 在上述代码中,`main` 方法调用 `add` 方法时,会在虚拟机中创建一个新的帧,用于存储 `a` 和 `b` 的值,并在方法返回后释放该帧。
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