5年Java开发4面阿里挂在JVM,临走时面试官给了我一份JVM手册,让我好好复习

Java是目前用户最多、使用范围最广的软件开发技术之一。Java的技术体系主要由支撑Java程序运行的虚拟机、提供各开发领域接口支持的Java API、 Java编程语言及许多第三方Java框架(如Spring、Struts等 )构成。

这里面有Java虚拟机的原因: 为了达到给所有硬件提供一致的虚拟平台的目的,牺牲了一些与硬件相关的性能特性。更重要的是人为原因:如果开发人员不了解虚拟机--些技术特性的运行原理,就无法写出最适合虚拟机运行和自优化的代码。.

在国内,有关Java API、Java语 言语法及第三方框架的技术资料和书籍非常丰富, 相比之下, 有关Java虚拟机的资料却显得异常贫乏。

随着Java技术的不断发展,它被应用于越来越多的领域之中。其中一些领域,如电力、金融、通信等,对程序的性能、稳定性和可扩展性方面都有极高的要求。程序很可能在10个人同时使用时完全正常,但是在10000个人同时使用时就会缓慢、死锁,甚至崩溃。

毫无疑问,要满足10000个人同时使用需要更高性能的物理硬件,但是在绝大多数情况下,提升硬件效能无法等比例地提升程序的运作性能和并发能力,甚至可能对程序运作状况完全没有任何改善。

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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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