JVM-浅谈

JVM运行时数据区相关组成看下图:

1 不同线程有自己的程序计数器,虚拟机栈和本地方法栈,但是公用方法区和Heap堆,因此多线程运行会有安全问题

2 栈(stack)是存放方法的局部变量的内存空间,每个方法都会分配一块内存空间frame,方法一旦执行完成,frame就被销毁,对于原始类型,变量的值也保存在stack中,对于引用类型,stack里保存的是指向对象的内存地址(引用)

栈的优势是,存取速度比堆要快,仅次于直接位于CPU中的寄存器。但缺点是,存在栈中的数据大小与生存期必须是确定的,缺乏灵活性。另外,栈数据可以共享

栈的概念:是弹压,就像子弹壳装弹,一粒一粒压进去,但是打出来的时候是从上面打出来的,最先压进去的最后弹出来,如果进去顺序是123,打出来顺序是321,这就是后进先出

3 堆(heap)是存放的Object,java是传值的,不是传引用的。

4  队列就是按次序来,先进先出,先到先来

5 垃圾回收器GC(Garbage Collection):

局部变量方法在执行完后内存马上被回收。
Heap里面的对象由GC自动回收。
GC维护和检测对象的引用,当引用数为0时自动回收。
GC并不是实时回收的。 
以下面的程序为例来说明jvm内存中的Stack,Heap和GC(垃圾回收):

public class MakeMoney {
    public static void main(String [] args){
        double rate = 30;
        double money = 0.0;
        Person zhangsan = new Person("张三",50);
        money = task1(rate);
        money = money+task2(zhangsan);
        System.out.println("张三一共赚了" + money +"元");
    }
    public static double task1(double rate){
        int hour = 5;
        return rate*hour;
    }
    public static double task2(Person person){
        int hour = 6;
        return hour*person.rate;
    }
}
class Person{
    private String name;
    public  double rate;
    public Person(String name,double rate){
        this.name = name;
        this.rate = rate;
    }
}

第一步:在程序未执行时的堆栈如下图

 


第二步:开始执行main()方法,首先jvm会先为main方法分配一段内存空间,内存又依次为rate,money,zhangsan开辟空间,因为zhangsan是引用数据类型,所以jvm会在Heap中创建对象,分配一段内存空间,Stack中的zhangsan指向Heap中为zhangsan这个对象的内存地址

 


第三步:接着执行task1,jvm为task1方法分配内存空间,task1中有两个变量rate和hour,jvm会从main的内存中将rate的的值传递过来,同时为hour分配空间,如下图


第四步:task1执行完,jvm会自动释放内存,task1的内存块将不存在


接下来将执行task2,传递一个person进来,jvm会给person和hour分配内存空间,person同样指向heap中的内存空间,它是main方法中zhangsan的引用

 

最后,task2执行完后,jvm自动回收task2的内存空间,接着回收main函数的内存空间,然后没有任何对象指向Heap中的zhangsan,jvm就会回收Heap中的zhangsan对象的内存空间


部分素材出自:
作者:Veteor
链接:https://www.jianshu.com/p/26fe70b000b4
来源:简书
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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
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