JVM学习专栏相关

最新推荐文章于 2024-12-09 22:59:45 发布
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博客主要围绕JVM展开，涉及JVM架构以及JVM性能调优等信息技术相关内容，为了解JVM的架构和提升其性能提供了关键信息。
JVM学习指南-专栏前言
俞兆鹏的博客
12-30 129
亲爱的Java开发者们，在这个快速变化的技术世界中，Java虚拟机（JVM）作为Java语言的核心，一直是我们编程生涯中不可或缺的一部分。无论你是初出茅庐的新手，还是经验丰富的老手，JVM都是你提升技能、优化性能、深入理解Java语言的必经之路。本专栏《JVM学习指南》将带你走进JVM的神秘世界，揭开它的神秘面纱，让你在Java编程的道路上更加游刃有余。JVM的世界是广阔而深邃的，它不仅仅是Java语言的执行环境，更是一个充满挑战和机遇的领域。
Linux下JVM相关指令详解及案例介绍
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05-02 2万+
在Linux环境下，对于Java应用程序的管理和监控，有一系列强大的命令和工具可供使用。本文将介绍七个常用的JVM相关指令，并结合案例进行详细说明。
JVM专栏-JVM概述
落雪
12-09 840
JVM专栏是JVM原理从浅入深的学习专栏,本篇主要介绍JVM概念、JVM体系、JVM架构以及类加载运行的原理
《JVM由浅入深学习【六】 2024-01-10》JVM由简入深学习提升分享
热门推荐
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01-10 2万+
当Java应用程序运行时，它在堆内存中分为新生代（Young Generation）、老年代（Old Generation）和持久代（Permanent Generation，Java 8之后被元数据区替代）等几个区域。新生代主要用于存放新创建的对象，而垃圾回收主要集中在新生代进行。新生代的垃圾回收主要通过Minor GC来清理Eden空间和Survivor空间，快速回收短时间内创建的对象。而Full GC则是针对整个堆内存进行的，较为耗时。
【学习笔记】JVM
OAOII的博客
12-22 748
typora-root-url: img\JVM_img JVM 1.常见问题 ●请你谈谈你对JVM的理解? java8虚拟机和之前的变化更新? ●什么是OOM，什么是栈溢出StackOverFlowError? 怎么分析? ●JVM的常用调优参数有哪些? ●内存快照如何抓取，怎么分析Dump文件？ ●谈谈JVM中，类加载器你的认识 2.JVM的位置 ​ JVM 上承开发语言，下接操作系统，它的中间接口就是字节码。 与硬件没有直接交互。 3.JVM的体系结构 99%的JVM调优都是在堆（方法区、堆）.
JVM原理学习总结
Java技术江湖
06-28 4833
JVM原理学习总结 这篇总结主要是基于我之前JVM系列文章而形成的的。主要是把重要的知识点用自己的话说了一遍，可能会有一些错误，还望见谅和指点。谢谢 更多详细内容可以查看我的专栏文章：深入理解JVM虚拟机 https://blog.youkuaiyun.com/column/details/21960.html JVM介绍和源码 首先JVM是一个虚拟机，当你安装了jre，它就包含了jvm环境...
图解JVM - 学习总结
一期一祈
06-20 300
图解JVM - 学习总结推荐的学习方法先有知识储备再看书没法理解的就略过不断地总结 一晃都快毕业了。 最近很长一段时间都在学习Java虚拟机相关的东西，发现网上有些博客表诉得不是特别准确，而且大多是零零散散的，所以决定自己写个JVM专栏，作为自己这一段时间的学习总结，也算是为刚开始学习JVM的同学提供一点参考。 推荐的学习方法 先有知识储备再看书 如果完全没有接触过JVM的通过推荐先去看看相关的视频，有一点相关的知识储备后，再通过看书学习（周志明老师的《深入理解Java虚拟机》（第3版）人生的不二选择），J
JVM——JVM知识脑图
庄小焱
04-20 606
摘要本博文主要分享JVM知识脑图，同时介绍博主关于JVM专栏链接。分享一些有关于JVM学习资料，帮助大家更好的学习和理解JVM的底层原理。同时给出一线大厂面试问题与答案供大家参考学习。一、JVM知识脑图1.1 JVM学习脑图1.2 JDK1.8下JVM内存结构原理1.3 JDK1.7下JVM内存结构原理1.4 JDK1.6下JVM内存结构原理二、JVM专栏知识介绍2.1 JVM 面试问题与解答2.2 JVM内存模型。
【JAVA学习】关于对Java八股文之JVM的总结
xiaoxie8023的博客
07-28 933
JVM（Java Virtual Machine，Java虚拟机）是一个可以执行Java字节码的虚拟计算机。它是Java平台的核心组件之一，使得Java能够实现“一次编写，到处运行”（Write Once, Run Anywhere，WORA）的目标。以下是JVM的一些关键特性：跨平台性JVM为Java字节码提供了一个运行时环境，使得Java程序可以在任何安装了相应JVM的平台上运行，而不需要重新编译。内存管理JVM负责自动管理程序的内存，包括对象的创建和垃圾回收（GC）。执行引擎。
《JVM由浅入深学习【七】 2024-01-11》JVM由简入深学习提升分享
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01-11 2万+
亲爱的读者们，欢迎来到本篇博客，这是JVM第七次分享，下面是七个JVM常用常面的分享，请笑纳。
JVM基础系列
03-25
本文旨在探讨为什么学习JVM如此重要，并分享作者撰写“JVM基础系列”专栏的初衷。 #### 二、为何学习Java虚拟机 ##### 1. 深入理解Java语言 - **字节码层面的认识**：对于Java开发者来说，深入到字节码级别能够...
Java应用程序优化方法详解专栏_设计模式JVM虚拟机代码层面架构设计实用样例技巧理论知识快速掌握优化技巧学员帮助多方位剖析_通过系统讲解23种设计模式及其实际应用案例结合JVM.zip
09-30
在软件开发领域，Java...本专栏是Java开发者在应用程序优化方面的实用资源，它结合了设计模式和JVM知识，提供了全面的学习路径和深入的案例分析，旨在培养学员多方位剖析问题的能力，以达到系统掌握优化技巧的目的。
【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）
12-24
【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于变换域函数的多幅图像数字水印技术，主要采用离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）相结合的方法，在Matlab环境中实现水印的嵌入与提取。该技术通过在变换域中处理宿主图像和水印图像，增强了水印的鲁棒性和不可见性，适用于版权保护、数据认证等场景。文中详细阐述了算法流程、关键技术环节及其实现代码，展示了该方法在抵抗常见图像攻击方面的有效性。; 适合人群：具备数字图像处理基础，熟悉Matlab编程，从事信息安全、多媒体技术或相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①实现多幅图像作为水印的信息隐藏；②提升水印在复杂攻击下的鲁棒性与透明性；③为学术研究和工程应用提供可复现的Matlab代码参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试算法流程，深入理解DWT、DCT与SVD在水印技术中的协同作用，并可通过添加不同攻击测试来验证算法性能。
（52页PPT）课时27第二单元汉语拼音8zhchshr课件.pptx
12-24
（52页PPT）课时27第二单元汉语拼音8zhchshr课件.pptx
SCI级别多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比
12-24
【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要：本文主要介绍了多策略改进鲸鱼优化算法（HHWOA）与传统鲸鱼优化算法（WOA）在CEC2017测试集的30个基准函数（F1-F30）上的寻优性能对比研究。通过引入多种优化策略对原始WOA进行改进，提升了算法的收敛速度、全局搜索能力和避免陷入局部最优的能力。实验结果表明，HHWOA在多数测试函数上表现优于标准WOA，验证了所提改进策略的有效性。该研究为智能优化算法的性能提升提供了可行的技术路径，并适用于复杂工程优化问题的求解。; 适合人群：具备一定算法基础的研究生、科研人员及从事智能优化、人工智能、自动化等领域工作的工程技术人员，熟悉MATLAB编程者更佳。; 使用场景及目标：①用于解决复杂的数值优化问题，如工程参数优化、机器学习超参数调优等；②作为智能优化算法教学与研究的案例，帮助理解鲸鱼优化算法的原理及其改进方法；③为相关领域提供高性能优化工具的开发参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码实现进行实验复现，深入理解算法细节与改进策略的作用机制，同时可通过更换测试函数或应用场景进一步拓展研究深度。
（51页PPT）天津欢乐谷万圣音乐节电音节潮流文娱活动方案.pptx
12-24
（51页PPT）天津欢乐谷万圣音乐节电音节潮流文娱活动方案.pptx
负荷预测基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）
最新发布
12-24
【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用，采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解，降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量；随后通过CNN提取各模态的局部特征；最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系，实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度，尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据，具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习背景，从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员，尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标：①应用于日前、日内及实时负荷预测场景，支持智慧电网调度与能源优化管理；②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考；③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码，深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程，通过实验调试参数（如VMD的分解层数K、惩罚因子α等）优化模型性能，并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
差动驱动约束下多机器人平滑无碰撞导航.zip
12-24
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
JavaSE知乎专栏开源源码解析
通过JavaSE专栏，人们可以获取到关于Java标准版（Java Standard Edition，简称JavaSE）相关的技术知识、学习资源和源码示例。JavaSE是Java技术的核心平台，它为开发和部署桌面、服务器以及嵌入式环境中的Java应用...
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