JVM体系结构与工作方式

什么是JVM体系结构?
我们都知道类都是被加载到JVM的,JVM全称Java Virtual Machine(Java虚拟机),它是模拟一个计算机的来达到一个计算机所具有的功能,计算机的体系结构可以分为如下几个部分:
指令集,计算机所能识别的机器语言的命令集合。
计算单元,即能够识别并且控制指令执行的功能模块。
寻址方式,地址的位数,最小地址和最大地址的范围,以及地址的运行规则。
寄存器定义,包括操作数寄存器、变址寄存器、控制寄存器等的定义、数量和使用方式。
存储单元,能够存储操作数和保存操作结构的单元,如内核级缓存、内存和磁盘等。
JVM体系结构详解
JVM基本的结构基本上由4部分组成。
类加载器,JVM启动或在类运行时将类加载到JVM中。
执行引擎,负责执行class文件中包含的字节码指令。
内存区,将内存区划分成为若干个区以模拟实际机器上的存储、记录和调度功能模块。
本地方法调用,调用C或C++实现的本地方法的代码返回结果。

JVM工作机制
通常一个程序从编写到执行会经历一下一些阶段:
源代码->预处理器->编译器->汇编程序->目标代码->链接器->可执行程序
JVM为何选基于栈的架构
执行引擎的架构设计
执行引擎的执行过程
JVM方法调用栈
以上可参考:

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式
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