NEW时，如果发现符号引用代表的类没有进行类加载，会先执行对应的类加载。 类加载执行完后给对象分配内存，内存的分配有两种方式分别是指针碰撞和空闲列表， 用哪种取决于使用的垃圾回收器是否具备空间整理能力，有Compact能力的回收器用的是指针碰撞没有的则是空闲列表。 为了保证多线程环境下对象分配内存的原子性，默认情况下虚拟机采用CAS算法加失败重试来保证原子性，还有一种方法是给每一个线程都分配一块TLAB内存空间。 内存分配完成后，虚拟机会对堆内存空间内实例对象的成员变量进行零值初始化，如果之前用的是TLAB的话， 零值初始化也可以在TLAB给对象分配内存时进行。这样在Java代码中可以不给字段赋与初始值就使用字段。 然后虚拟机会给对象设置一个对象头，里面存放有一些信息。 最后会执行对象的构造方法进行初始化。是否正确
时间: 2024-03-30 19:34:14 浏览: 67
您的理解是正确的。当执行`new`关键字时，如果虚拟机发现符号引用代表的类没有进行类加载，会先执行对应的类加载，然后再进行内存分配。内存分配有两种方式，分别是指针碰撞和空闲列表。使用哪种方式取决于使用的垃圾回收器是否具备空间整理能力。如果垃圾回收器具备空间整理能力，就使用指针碰撞。否则，就使用空闲列表。
为了保证多线程环境下对象分配内存的原子性，默认情况下虚拟机采用CAS算法加失败重试来保证原子性。另外，还有一种方法是给每个线程分配一块TLAB内存空间。内存分配完成后，虚拟机会对堆内存空间内实例对象的成员变量进行零值初始化。如果之前使用的是TLAB，零值初始化也可以在TLAB给对象分配内存时进行。这样，在Java代码中可以不给字段赋与初始值就使用字段。最后，虚拟机会给对象设置一个对象头，里面存放有一些信息。最后执行构造方法进行初始化。
相关问题
符号引用即用用字符串符号的形式来表示引用，其实被引用的类、方法或者变量还没有被加载到内存中。而直接引用则是有具体引用地址的指针，被引用的类、方法或者变量已经被加载到内存中。以变量举个例子：
符号引用（Symbolic Reference）和直接引用（Direct Reference）的区别主要体现在程序的动态链接阶段。在编程中，当我们使用符号引用，比如通过类名、方法名或变量名来创建一个引用，这个引用只是一个名字标记，并不会立即引发类的加载或实例化。只有当程序真正尝试访问这个引用时，如果对应的类还未加载，系统会进行动态查找并加载。
例如，在Java中，我们可以这样声明一个未初始化的静态成员引用：
```java
Class<?> clazz = MyClass.class;
```
在这个例子中，`MyClass.class`是一个符号引用，`MyClass`实际的类对象尚未加载到内存。然而，如果我们试图调用该类的一个方法，如`clazz.getDeclaredMethod("myMethod")`，这时才会触发加载`MyClass`并找到对应的方法。
相比之下，直接引用通常是硬编码的指针或者引用类型，一旦分配就指向了特定的内存位置，例如：
```java
MyClass obj = new MyClass();
obj.myMethod();
```
这里，`obj`就是对`MyClass`对象的直接引用，`myMethod()`是直接在`obj`上执行的，因为`MyClass`已经完全加载到内存中。
加载(第二次再 new 同一个类时，不需再加载)。3、加载子类会先加载父类。
### Java 类加载机制详解
#### 加载阶段
在 Java 中，类的加载是指将类的 `.class` 文件中的二进制数据读入到内存中，并将其放在运行时数据区的方法区内，然后在堆区创建一个 `java.lang.Class` 对象，用来封装类的相关信息[^1]。当 JVM 启动时，会预先加载一些核心库所需的类，之后按需动态加载其他类。
#### 验证阶段
验证的主要目的是为了确保 Class 文件的字节流中包含的信息符合当前虚拟机的要求，并不会危害虚拟机自身的安全[^2]。这一阶段主要包括文件格式验证、元数据验证、字节码验证以及符号引用验证。
#### 准备阶段
准备阶段主要是为类变量分配内存并设置默认初始值，这些内存是在方法区中进行分配的。需要注意的是，在此阶段并不会执行任何 Java 代码片段[^3]。
#### 解析阶段
解析阶段是把常量池内的符号引用替换为直接引用的过程。这一步骤包括了对类或接口、字段、类方法及接口方法的解析。
#### 初始化阶段
这是类加载最后的一个阶段，也是执行类中定义的 Java 程序代码的第一个阶段。在此阶段，JVM 执行类的初始化语句，完成静态变量赋值和静态代码块的执行操作。
---
#### 关于类加载不重复加载相同类
Java 的类加载器遵循 **双亲委派模型** (Parent Delegation Model)，这意味着每个类加载器都会优先让其父类加载器去尝试加载某个类。只有当父类加载器无法找到或者加载该类时，才会由自己负责加载。这种设计可以有效防止多个版本的同一类被多次加载的情况发生，从而保证类的一致性和安全性。
#### 子类加载前先加载父类
按照 Java 虚拟机规范的规定，在初始化一个类之前，必须先完成对其父类的初始化工作。这是因为子类可能会继承父类的一些属性和方法，而这些成员可能依赖于已经正确初始化过的父类状态。
#### 类加载过程中涉及的关键概念
- **类加载器**: 主要分为启动类加载器(Bootstrap)、扩展类加载器(Extension) 和应用程序类加载器(Application/ System)。
- **类相等性**: 即使两个类来自同一个 .class 文件，但如果它们是由不同的类加载器实例所加载，则会被视为完全不同的两种类型。
以下是展示如何通过反射获取特定类加载器及其层次结构的小例子：
```java
public class ClassLoaderDemo {
public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException {
// 获取当前线程上下文类加载器
ClassLoader contextClassLoader = Thread.currentThread().getContextClassLoader();
// 输出应用类加载器
System.out.println("Application Class Loader: " + contextClassLoader);
// 查看父级关系直到 Bootstrap loader
while(contextClassLoader != null){
contextClassLoader = contextClassLoader.getParent();
System.out.println("Next Parent Class Loader: "+contextClassLoader);
}
// 使用 Class.forName 方法显式加载某类并打印其对应的 CLassLoader
Class<?> clazz = Class.forName("java.util.ArrayList");
System.out.println(clazz.getName() +" loaded by :"+clazz.getClassLoader());
}
}
```
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详情参考Blog: https://blog.csdn.net/ioterr/article/details/109170847
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知识点一：Python编程语言基础
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知识点二：系统管理相关知识
系统管理指的是对计算机系统进行配置、监控和维护的过程，包括硬件资源、软件资源和数据资源的管理。在Python中，系统管理通常涉及操作系统级别的任务，如进程管理、文件系统管理、网络配置、系统日志监控等。Python的系统管理库（例如psutil、fabric、paramiko等）提供了丰富的API来简化这些任务。
知识点三：项目版本控制
从文件名《基于python的slaee管理系统 (14).zip》和《基于python的slaee管理系统 (15).zip》可以看出，这是一个项目在不同版本之间的迭代。版本控制是一种记录一个或多个文件随时间变化的方式，它允许用户可以回到特定版本。在软件开发中，版本控制非常重要，它有助于团队协作、代码合并、分支管理和错误跟踪。常见的版本控制系统包括Git、Subversion (SVN)、Mercurial等。
知识点四：打包与部署
提到“压缩包子文件”，这通常意味着文件已经被压缩打包成一个ZIP文件。在软件开发中，打包是为了便于文件传输、存档保存和分发。在Python项目中，打包也是部署过程的一部分。一个Python项目通常需要包含源代码、依赖关系、配置文件和安装脚本等。打包成ZIP文件后，可以通过各种方式部署到服务器上运行，如使用Fabric或Ansible等自动化部署工具。
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文件命名中的“基于python的slaee管理系统”表明这是一个与Python语言相关的系统管理项目。而数字“15”和“14”则代表着项目的版本号，这表明项目在持续发展，不同的数字代表了项目在不同时期的迭代。版本号的命名规则通常遵循语义化版本控制（SemVer），这种版本控制系统以 MAJOR.MINOR.PATCH 的形式表示版本号。
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接下来，根据这些信息，我们可以阐述一些相关的知识点：
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4. 软件管理系统的开发：一个软件管理系统可能是针对特定业务领域而设计的，它可能包括用户界面、数据库管理、业务逻辑处理、报告生成和其他许多功能。软件管理系统的开发通常涉及需求分析、系统设计、编程、测试和维护等多个阶段。
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2. Keygen.exe：这个文件名表明它可能是一个密钥生成器（Key Generator），用于生成软件的注册码或激活码，使得控件可以脱离试用限制或进行合法授权。
3. Delphi29Binaries-2024.40-windows.pak：这个文件名暗示它包含了特定于Windows平台的Delphi 29（可能指的是Delphi 12的内部版本号）的二进制文件。pak文件是压缩包的一种格式，可能包含了运行TeeChartVCLFMX图表控件所需的库文件、DLLs、组件文件等。
4. TeeChartVCLFMX-2024.40 - D12.pdf：这是一个PDF格式的文件，很可能是用户手册或帮助文档，提供了对TeeChartVCLFMX图表控件版本2024.40在Delphi 12中的使用说明，安装指南，功能介绍或示例代码等。
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开发者需要使用Delphi 12 IDE配合提供的组件安装程序或执行文件安装和配置TeeChartVCLFMX控件，通过阅读PDF文档来了解如何使用控件，并在需要时使用Keygen.exe激活控件。Delphi29Binaries-2024.40-windows.pak文件可能包含了控件运行所需的核心二进制组件。通过合理使用这些资源，开发者可以将TeeChartVCLFMX控件集成到自己的项目中，快速构建功能丰富的图表和数据可视化组件。
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深入理解Docker在目标检测中的应用
根据给定文件信息，我们首先需要明确这是一个有关Docker的笔记文档。Docker是一种流行的开源容器化平台，用于自动化部署、扩展和管理应用程序。在本篇内容中，我们将围绕Docker技术进行详细讲解，涵盖其核心概念、工作原理以及如何应用于实际项目中，尤其是涉及到对象检测（object detection）这一人工智能领域的子集。
### Docker核心概念与工作原理
1. **容器（Container）**：
Docker容器是一个轻量级、独立的可执行包，包含了运行所需的一切：代码、运行时、系统工具、系统库和设置。与传统的虚拟机相比，容器不包含一个独立的操作系统，而是共享宿主机的操作系统内核，这使得容器更加轻量和高效。
2. **镜像（Image）**：
Docker镜像是构建容器的模板。镜像可以基于其他镜像进行修改，并可以保存这些更改，从而创建新的镜像。镜像是一种不可变的文件，是容器运行的静态形式。
3. **Dockerfile**：
Dockerfile是一个文本文件，包含了创建Docker镜像的指令。通过Dockerfile，开发者可以定义一个脚本化的构建流程，使得构建镜像的过程变得可复现和自动化。
4. **Docker守护进程（Docker daemon）**：
Docker守护进程是一个运行在宿主机上的后台进程，负责构建、运行和分发容器。用户通过与守护进程通信来控制或管理容器。
5. **仓库（Repository）**：
Docker仓库用来存放镜像，并提供了镜像的共享和分发服务。仓库分为公开（public）和私有（private）两类。
6. **Docker Compose**：
Docker Compose是一个用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具。通过Compose，使用YAML文件来配置应用程序的服务。然后，使用一个命令，就可以创建并启动所有服务。
### Docker在对象检测中的应用
在人工智能领域，尤其是在计算机视觉和深度学习领域，对象检测是一个识别图像中各种对象及其位置的技术。Docker在其中的应用主要体现在以下几个方面：
1. **环境隔离**：
每个容器都运行在隔离的环境中，这意味着不同的机器学习模型和开发环境可以在同一台主机上共存而不产生冲突。这对于依赖不同Python版本、库或框架的机器学习项目特别有用。
2. **版本控制**：
使用Docker镜像可以捕获特定版本的运行环境，包括操作系统的依赖库和框架版本。这样可以确保在不同环境（开发、测试和生产环境）中运行相同版本的应用程序。
3. **便于分发与部署**：
将训练好的模型封装在Docker容器中，可以通过Docker镜像轻松地部署到不同的机器或云平台，而无需担心环境配置问题。
4. **扩展性与灵活性**：
Docker容器的轻量级特性使得按需扩展应用变得简单高效。在需要处理大量并发任务的对象检测系统中，可以快速启动多个容器实例，应对负载。
5. **持续集成与持续部署（CI/CD）**：
Docker与CI/CD工具的结合可以使得对象检测应用的持续集成和部署流程自动化，从而加快开发周期，确保软件质量和快速迭代。
### 实际操作与技术细节
在`object-detection-main`这个Docker相关项目中，可以假设我们正在处理一个使用深度学习进行对象检测的机器学习项目。可能的步骤包括：
1. **环境配置**：
创建一个`Dockerfile`，指定基础镜像（例如`python:3.7`），安装所有必要的依赖，如`tensorflow`、`keras`、`opencv-python`等。
2. **代码迁移**：
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3. **服务定义**：
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4. **构建与运行**：
运行`docker build`命令来构建镜像，然后使用`docker-compose up`来启动服务。
5. **测试与优化**：
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6. **部署与监控**：
将构建好的容器镜像部署到服务器或云平台，同时设置监控以确保系统的稳定性和效率。
7. **持续反馈与改进**：
根据用户反馈和监控结果，持续改进模型的准确性和系统性能。
通过以上的步骤和技术细节，可以对Docker在对象检测项目中的应用有一个整体的把握。Docker技术的应用使得模型的部署和运维变得更加简单和高效，特别是在当今微服务架构和容器化技术盛行的大环境下。