动态装载与反射机制

动态装载

   程序运行的过程  

 

 二 classLoader类加载机制

            1 并非一次性加载 

            2 需要的时候加载即运行期间动态加载

            3 static语句块在加载后执行一次

            4 dynamic语句块每次new新的对象都会执行(等同与构造方法中的语句,少用)

  说明

       1,2点是说程序在加载类时,并不是一次性把所有用到的类都加载进去,而是运行到哪里就加载到哪里,是动态的。

  

 三JDK中classloader的分类

      classLoader具体来说有四个

           bootstrap classloader 负责核心类的加载

           extension classloader 负责扩展类的加载 

           application classloader  负责自定义类的加载 

           other classloader

  说明:

           bootstrap classloaderextension classloader由c或汇编语言或c++操作系统本地语言写的。其他的classloader是用java写的。所以其他的classloader也需要loader进来

 

  四JDK中classloader的层次关系

     如图:  
 

        classloader存在着层次关系,但不是继承。一个classloaderload class时会向上一层报告查看是否已经load,如果load了就不会再次load

 

 

 

 

反射机制

 

  什么是反射?

     反射机制就是我们可以通过反射的API接口可以探索运行期间的一个class的内部结构,并且根据他的内部结构来决定方法怎么样调用。

 

 反射机制的核心类

        类加载到内存中后就是一个个对象,其方法,属性等等也可以看作是一个对象。

       class       类的类型对象,即每个类都有这样的一个属性表示类型。例如:Object.getClass()就可以得到该类的对象,相当于类名.class

       constructor  代表类中的构造方法

       field       代表类中的成员变量

       method     代表类中的方法

       modifier    代表类中的修饰符

    这几个类就是我们实现反射机制的关键,首先我们要通过class.forName("XXX")得到加载到内存中XXXclass对象,然后再得到他的方法,成员变量来调用对象的方法。

 

 

实现反射的核心代码

 

package Reflect;

import java.lang.reflect.Field;
import java.lang.reflect.Method;

public class Reflect {
	
	public Object invokeTest(String className,String fieldName,Object args){
		Object obj=null;
		try {
			//得到内存中的class对象
			Class<?> classObj=Class.forName(className);
			//将class对象示例出来
			obj=classObj.newInstance();
		     //得到指定的属性对象
			Field field=classObj.getDeclaredField(fieldName);
			//拼接处要调用的方法名称
			String methodName="set"+fieldName.substring(0,1).toUpperCase()+fieldName.substring(1);
			//得到指定的方法对象
			Method method= classObj.getDeclaredMethod(methodName,field.getType());
			//调用该方法
			method.invoke(obj, args);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
		return obj;
	}
}

  

 

 

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本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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