JNI简介

JNI是Java Native Interface的缩写,它允许在虚拟中运行的Java代码和本地代码进行交互(调用本地代码或被本地代码调用)。

1 JNI原理

1)JNIEnv和jobject指针:

JNIEnv是一个结构体,包含了与JVM及Java对象交流的接口;jobject是指向调用本地方法的对象的引用。

2)Java与本地代码的基本类型映射:

 

3)Java与本地代码的引用类型映射(对象、数组、字符串等),转换过程必须显示调用JNIEnv中对应的函数

 

 

4)方法签名(参数类型和返回值类型)映射:

 

例如Java方法:

long f (int n, String s, int[] arr);

的签名是:

(ILjava/lang/String;[I)J

在JNI中,包括构造函数在内的所有方法都被看成Method。每个method都有一个特定的ID,我们通过GetMethodID这个方法就可以拿到我们想要的某一个java 方法的ID。GetMethodID需要传三个参数,第一个是jclass,第二个参数是java方法名,第三个参数是方法签名。

1.2 JNI编程步骤

1)编写带有native声明的方法的java类。

2)使用javac命令编译所编写的java类JNI,然后使用javah + java类名生成扩展名为h的头文件。

3)使用C/C++实现本地方法。

4)将C/C++编写的文件生成动态连接库。

转载于:https://www.cnblogs.com/yi-fei/p/5161685.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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