JVM内存区域划分

 

程序计数器

指示当前线程需要执行哪条指令;
线程私有的:JVM中,多线程是通过线程轮流切换来获得CPU执行时间的,因此,任意时刻,一个CPU内核只能执行一条线程中的指令,线程完成切换后,需要恢复到正确的执行位置,所以每条线程都需要有一个独立的程序计数器;
如果执行的是一个非native方法,计数器记录的是当前需要执行的指令的地址,如果时一个native方法,则计数器值为undefined;
唯一一个不会发生内存溢出现象(OutOfMemoryError):程序计数器中存储的数据所占空间的大小不会随程序的执行而发生变化

虚拟机栈

存放的是一个个栈帧,每个栈帧对应一个被调用的方法,栈帧中包含:局部变量表,操作数栈,指向运行时常量池的引用,方法返回地址等信息;线程执行一个方法时,创建一个对应的栈帧,并压入栈,执行完成后,将栈帧出栈,(栈顶存放的是该线程正在执行的方法的栈帧);
生命周期与线程相同;
线程私有的:每个线程执行的方法不同;
抛出两种异常:
    StackOverflowError:线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度;
    OutOfMemoryError异常:如果虚拟机栈可以动态扩展,扩展时无法申请到足够的内存;
为非Native方法服务;

局部变量表:java基本数据类型(8种),reference(对象引用),returnAddress等
操作数栈:程序中的计算过程(表达式求值)
指向运行时常量池的引用:方法执行过程中需要用到类中的常量
方法返回地址:方法执行完成之后,要返回到调用它的地方

本地方法栈

为Native方法服务;
是线程私有的;
抛出两种异常:
    StackOverflowError:线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度;
    OutOfMemoryError异常:如果虚拟机栈可以动态扩展,扩展时无法申请到足够的内存;

存放对象实例以及数组(数组引用是存放在Java栈中的)
线程共享的:JVM中只有一个堆
是垃圾收集器管理的主要区域,也可成为“GC堆”
逻辑上连续,物理上不连续
抛出OutOfMemoryError异常(堆中没有内存完成实例分配,堆也无法再扩展时)

方法区

存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量以及编译器编译后的代码等;
是线程共享的;
运行时常量池:用于存放编译期生成的各种字面量和符号引用;
在类和接口被加载到JVM后,对应的运行时常量池就被创建出来;
并非Class文件中常量池的内容才能进入运行时常量池,在运行期间也可将新的常量放入池中,比如String类的intern()方法
内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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