Java类的加载和初始化时机

本文详细介绍了Java中类的加载时机,包括执行新的字节码和静态引用的情况,并阐述了类初始化的时机,如首次使用符号(成员变量)及加载但未初始化时JVM如何按顺序初始化超类和成员变量。

根据链接:https://www.programcreek.com/2013/01/when-and-how-a-java-class-is-loaded-and-initialized/

类加载时机:

1. 当.class文件中新的字节码被执行。eg. SomeClass s = new SomeClass();

2. 当字节码中存在一个静态引用到一个类。eg. System.out.


类初始化时机:

1.当一个symbol(成员变量?)第一次被用。

2.当一个类被加载,但是没有被初始化

JVM将初始化超类和成员变量按照顺序,首先初始化static,final static 成员变量。在初始化之前会给每个成员变量一个默认值。

初始化顺序相关可以查看:http://blog.youkuaiyun.com/unknownhzy/article/details/79450691


数据集介绍:垃圾分检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分,提升废物处理效率环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验论文发表。 三、数据集优势 别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料别,覆盖日常生活中主要的可回收物型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,别标签准确,便于模型直接训练使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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