JVM读书笔记

最新推荐文章于 2020-10-21 16:29:38 发布
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本文主要探讨了Java内存区域划分及各类内存溢出异常的原因，并深入解析了几种垃圾收集器的工作原理及其在不同内存区域中的分配策略。
JVM读书笔记之JVM内存管理
ghostWARDEN的博客
10-18 854
一. Java组件的内存使用       Java启动后作为一个进程运行在操作系统中，其组件部分需要分配内存。 Java堆           Java堆是 用于存储java对象的内存区域，堆的大小在JVM启动时就一次性向操作系统申请完成，通过-Xmx（最大大小）与-Xms（初始大小）控制大小，一旦分配完成，堆的大小固定，不能在内存不够时向操作系统申请。JVM管理java堆的内存空间，对
【读书笔记】【图解JVM】
01-04
JVM内在结构的图解文档，visio格式 1.编译过程 2.内存结构 3.对象与类的结构 4.类结构信息 5.对象建立过程 6.收集器 7.方法调用 8.垃圾回收 9.JIT 10.指令 11.线程
JVM 读书笔记
Angel_Heart_Java的博客
12-29 1599
一、JVM运行时数据区 程序计数器 Java虚拟机栈 本地方法栈 Java堆 方法区 运行时常量池 二、对象是否存活分析 引用计数法 可达性分析算法 三、垃圾收集算法 标记-清除算法 复制算法 标记-整理算法 分代收集算法 四、垃圾回收器 Serial收集器 ParNew收集器 Parallel Scavenge（并行回收）收集器 Serial Old 收集器...
jvm读书笔记
qq_37720278的博客
11-30 245
类加载与链接： 1.类型的唯一性通过类的全限定名和类的定义类加载器来标识。每个类加载器维护一个独立的命名空间，只有在同一命名空间中的类才能相互调用。一般的jvm中共有三个类加载器：启动类加载器 扩展类加载器 系统类加载器。 自定义类由系统类加载器加载，ArrayList由启动类加载器加载，假如在自定义类中初次使用ArrayList，此时系统类加载器的命名空间中并没有ArrayList，因此需要借...
JVM读书笔记第二天
hrpyellow的博客
01-17 160
JVM读书笔记之对象访问
ghostWARDEN的博客
10-17 227
我们现在对JVM内存各个区域有了大致的了解，在日常编码的时候我们最常用的语句之一就是：Object o = new Object( );这个语句被看做是对象的实例化或者对象的访问。在.class文件中类数据被加载到JVM内存中各个区域并初始化之后，上面语句是如何运行的？涉及到JVM的哪些区域？下面会对它做一些讨论。  一. Object o = new Object( )        我们从
jvm读书笔记(面试用）
dark_souls的博客
03-02 1684
标题读书笔记前言1、jre和jdk的关系，jdk包含jre2、Java运行时数据区域程序计数器：java虚拟机栈：本地方法栈：java堆方法区：运行时常量池：直接内存：3、new指令过程(创建对象)4.对象的内存布局4.1对象头4.2实例数据4.3对齐填充5、虚拟机命令5.1本地线程分配缓存5.2设置常量池的大小6、对象访问定位6.1、句柄访问6.2直接指针访问7辣鸡回收算法GC（概念算法）7.1...
JVM读书笔记之GC算法
ghostWARDEN的博客
10-18 298
前面我们说了如何判断对象的生存与死亡，JVM判断了对象的生存与死亡之后需要一定的策略区回收死亡对象。本篇博客对四种常用的GC算法的思想进行一些说明。 标记——清除算法：           最基础的算法，分为标记和清除两个阶段。首先标记出需要回收的对象（对象的生存笔记的标记方法），完成标记后统一回收所有被标记的对象。主要有两个缺点：1.效率问题，标记和清除效率都不高；2.空间问题，标记
JVM读书笔记一Java内存区域
weixin_44284706的博客
10-21 236
运行时数据区域 前言： 本文主要是基于书上内容的总结提取，并不包含作者的思考和理解，作者的思考和理解有单独博客。 一、程序计数器 线程私有，可以看作是当前线程所执行的字节码的信号指示器，记录的是正在执行的虚拟机的字节码的地址。如果正在执行的是本地方法，则计数器应该为空，此内存区域是唯一一个在Java虚拟机规范中唯一没有规定任何OutOfMemoryError情况的区域。 二、Java虚拟机栈 线程私有，生命周期和线程相同，是Java方法执行的内存模型，每个方法被执行的时候，Java虚拟机会同步创建一个栈帧，
深入理解jvm读书笔记17 jvm编译系统
哪有什么天生王者，不过是一步一个脚印
01-04 196
前面已经学习过jvm的内存系统、执行系统，现在来看下jvm的编译系统。 下图第一排和第三排那条分支是传统编译原理中程序代码到目标机器代码的生成过程，而中间那条分支就是解释执行的过程。 前端编译器 前端编译器是指把java文件编译成.class字节码文件的编译器，如Sun的javac，Eclipse JDT中的增量式编译器(ECJ)，前端编译器基本不会对代码进行优化，它的主要作用是改善程序...
eclipse性能优化 <深度理解jvm>读书笔记
04-10
《Eclipse性能优化——<深度理解JVM>读书笔记》主要涵盖了如何利用Eclipse IDE进行Java应用程序的性能优化，以及深入理解JVM的工作原理。在本文中，我们将探讨Eclipse的性能调优策略，以及JVM内存管理和垃圾回收机制...
【读书笔记】【图解JVM】ppt
01-04
JVM内在结构的图解文档，visio格式 1.编译过程 2.内存结构 3.对象与类的结构 4.类结构信息 5.对象建立过程 6.收集器 7.方法调用 8.垃圾回收 9.JIT 10.指令 11.线程
读书笔记：java虚拟机详解jvm从入门到精通.zip
07-19
读书笔记：java虚拟机详解jvm从入门到精通
Java - JVM: 读书笔记 Chapter 05 The Java Virtual Machine ( Part I Basic )
07-26
Java虚拟机（JVM）是Java编程语言的核心组成部分，它为Java程序提供了运行环境。在“Chapter 05 The Java Virtual Machine (Part I Basic)”这一章中，我们深入探讨了JVM的基础概念和工作原理。这包括JVM的内存区域...
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
Java经典读书笔记详细解析
- 文件名“java完美经典读书笔记.java”表明了这是一个关于Java编程语言的读书笔记文档，并且可能包含代码实现部分。 综上所述，这些知识点覆盖了Java编程语言的核心概念和实践，是学习和掌握Java所必备的基础知识...
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