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一. Java 类加载过程? Java 类加载需要经历一下 7 个过程: 1. 加载 加载是类加载的第一个过程,在这个阶段,将完成一下三件事情: • 通过一个类的全限定名获取该类的二进制流. • 将该二进制流中的静态存储结构转化为方法去运行时数据结构. • 在内存中生成该类的 Class 对象,作为该类的数据访问入口. 2. 验证 验证的目的是为了确保 Class 文件的字节流中的信息不回危害到虚拟机.在该阶段主要完成以下四钟验证: • 文件格式验证:验证字节流是否符合 Class 文件的规范,…
JVM类加载过程学习总结 先不说JVM类加载的原理,先看实例: NormalTest类,包含了一个静态代码块,执行的任务就是打印一句话. /** * 在正常类加载条件下,看静态代码块是否会执行 * @author jianying.wcj * @date 2013-6-21 */ public class NormalTest { static { System.out.println("hello world!"); } } TestStatic类, 有三行代码,其中两行被注释,测试…
本文以代码示例来学习 java 类文件的结构,其中对类文件结构的学习均来自周志明先生所著的 <深入理解 Java 虚拟机>一书,在此表示诚挚的感谢. 代码如下: package com.reycg.jvm; public class ReferenceCountingGC { public Object instance = null; public static void testGC() { ReferenceCountingGC objA = new ReferenceCountingG…
Student(S#,Sname,Sage,Ssex) 学生表  Course(C#,Cname,T#) 课程表  SC(S#,C#,score) 成绩表  Teacher(T#,Tname) 教师表 问题:  1.查询“001”课程比“002”课程成绩高的所有学生的学号:  select a.S# from (select s#,score from SC where C#='001') a,(select s#,score  from SC where C#='002') b  where…
七.JVM面试小知识 1.JVM三大性能调优参数 -Xms -Xmx -Xss 的含义 2.java内存模型中堆和栈的区别 3.不同JDK版本中的intern()方法的区别…
[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![认真看图][认真看图] [补充说明]深度学习中的序列模型已经广泛应用于自然语言处理(例如机器翻译等).语音识别.序列生成.序列分析等众多领域! [再说一句]本文主要介绍深度学习中序列模型的演变路径,和往常一样,不会详细介绍各算法的具体实现,望理解! 一.循环神经网络RNN 1. RNN标准结构 传统神经网络的前一个输入和后一个输入是完全没有关系的,不能处理序列信息(即前一个输入和后一个输入是…
Java基础技术JVM面试[笔记] JVM JVM 对 java 类的使用总体上可以分为两部分:一是把静态的 class 文件加载到 JVM 内存,二是在 JVM 内存中进行 Java 类的生命周期管理 JVM 内存结构是什么样的? JVM 内存的主要分为五个区: 方法区(Method Area) 虚拟机栈(VM Stack) 本地方法栈(Native method stack) 堆(Heap) 程序计数器(Program Counter Register) 堆(Heap) 堆会在虚拟机启动时进…
JVM面试点汇总 我们会在这里介绍我所涉及到的JVM相关的面试点内容,本篇内容持续更新 我们会介绍下述JVM的相关面试点: JVM内存结构 内存溢出问题 方法区与永久代和元空间 JVM内存参数 JVM垃圾回收算法 GC和分代回收算法 类加载过程 双亲委派 对象调用类型 JVM内存结构 我们将会介绍JVM的整体内存结构的运行流程 JVM内存结构图 我们首先给出JVM的内存结构图: JVM内存结构功能 我们针对上述图分别讲解功能部件: /*Java Source*/ 源代码(就是我们书写的代码) /…
记录Python学习中的几个小问题,和C#\JAVA的习惯都不太一样. 1.Django模板中比较两个值是否相等 错误的做法 <option value="{{group.id}}" {%if group.id==gr.id %}selected='selected'{% endif %}>{{group.name}}</option> 正确的做法 <option value="{{group.id}}" {%ifequal group…
在深度学习中,当数据量不够大时候,常常采用下面4中方法: 1. 人工增加训练集的大小. 通过平移, 翻转, 加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是Data Augmentation 2. Regularization. 数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差特别大. 通过在Loss Function 后面加上正则项可以抑制过拟合的产生. 缺点是引入了一个需要手动调整的hyper-parameter. 详见 https://www.wikiwand.c…