31、Java Bytecodes:深入解析与实践应用

Java Bytecodes:深入解析与实践应用

1. 多模块程序创建方式

创建多模块程序有两种方式。一是使用较为传统的 EXTERN 指令,二是利用 INVOKE PROTO PROC 的高级功能。后者简化了许多细节,并且针对调用Windows API函数进行了优化,但也隐藏了一些细节。因此,你可能更倾向于结合 CALL EXTERN 使用显式的栈参数。

2. Java虚拟机(JVM)

Java虚拟机(JVM)是执行编译后的Java字节码的软件,它是Java平台的重要组成部分。Java平台包含协同工作的程序、规范、库和数据结构。Java字节码是编译后的Java程序中的机器语言。

与x86处理器使用寄存器保存操作数不同,JVM是基于栈的机器,使用栈进行数据移动、算术运算、比较和分支操作。每个Java源程序必须编译成Java字节码(以 .class 文件形式)才能执行,并且包含Java字节码的同一程序可以在任何安装了Java运行时软件的计算机系统上执行。

当Java方法执行时,会有自己的栈帧,分为三个区域:
- 局部变量区
- 操作数区
- 执行环境区

操作数区位于栈顶,压入其中的值可立即作为算术运算符、逻辑运算符和类方法的参数使用。在涉及算术或比较的指令中使用局部变量之前,必须将其压入栈帧的操作数区,后续将此区域称为操作数栈。

在Java字节码中,每

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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