JVM常见面试题--关于虚拟机之虚拟机类加载机制的问题

一般作为Java程序员在面试的时候一般会问的大多就是Java内存区域、虚拟机垃圾算法、虚拟垃圾收集器、JVM内存管理这些问题了,对此我参照了一些网上的面试题做出了一些总结

 

简单说说类加载过程,里面执行了哪些操作?

 加载阶段由三个基本动作组成:

  1. 通过类型的完全限定名,产生一个代表该类型的二进制数据流
  2. 解析这个二进制数据流为方法区内的运行时数据结构
  3. 创建一个表示该类型的java.lang.Class类的实例,作为方法区这个类的各种数据的访问入口

对类加载器有了解吗?

 从Java虚拟机的角度分为两种不同的类加载器:启动类加载器(Bootstrap ClassLoader) 和其他类加载器。其中启动类加载器,使用C++语言实现,是虚拟机自身的一部分;其余的类加载器都由Java语言实现,独立于虚拟机之外,并且全都继承自java.lang.ClassLoader类

什么是双亲委派模型?

 双亲委派模型(Pattern Delegation Model),要求除了顶层的启动类加载器外,其余的类加载器都应该有自己的父类加载器。这里父子关系通常是子类通过组合关系而不是继承关系来复用父加载器的代码

TCCL:线程上下文类加载器破坏了双亲委派模式,主要是因为如果基础的类加载器需要求调用用户的代码,而基础的类加载器可能不认识用户的代码,例如Spring,所以java设计团队引入了线程上下文类加载器(Thread Context ClassLoader),这样可以通过父类加载器请求子类加载器去完成类加载动作。已经违背了双亲委派模型的一般性原则

 

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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