不同的虚拟机,不同的执行引擎

Java虚拟机执行引擎解析
本文介绍了Java虚拟机的主要任务及不同类型的执行引擎工作原理,包括一次性解释字节码、即时编译器、自适应优化器及硬件级执行方式。

       java虚拟机的主要任务是加载.class文件和执行字节码,其中,加载.class文件主要是由类装载器完成,字节码是由执行引擎来完成;不同的虚拟机就对应有不同的执行引擎:

    1.由软件实现的虚拟机中,最简单的执行引擎是一次性解释字节码;

    2.即时编译器(just-in-time compiler):第一次执行的字节码会被编译成本地机器代码,编译成本地机器代码会被缓存,当方法以后被调用的时候可以重用,这种执行引擎更快,但也更消耗内存;

   3.自适应优化器:虚拟机开始的时候解释字节码,但是会监视运行过程中程序的活动,并且记录下使用最频繁的代码段,程序运行的时候,虚拟机只需把活动最频繁的代码段编译成本地代码,其他的字节码由于使用不是很频繁,继续保留字节码,有虚拟机继续解释他们;

   4.由硬件芯片构成,用本地方法执行java字节码,这种执行引擎实际上是内嵌在芯片里面的;

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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