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JVM笔记3-java内存区域之运行时常量池

1.运行时常量池属于线程共享区中的方法区。 2.运行时常量池用于编译期生成的各种自变量,符号引用,这部分内用将在类加载后接入方法区的运行时常量池中存放。 看如下代码所示,如图: public class Test { public static void main(String[] args) { String s1 = "abc"; String s2 = "abc"; String s3 = new String("abc"); System.out.println(s1 == s2); System.out.println(s1 == s3); } } 很明显s1 == s2为true,而s1 == s3为false。 因为基本数据类型和抽象数据类的引用是放在栈帧的局部变量表中。所以s1 s2是放在栈帧的局部变量表中。而“abc”这个对象则是放在运行时常量池中。 而这个常量池有钟数据结构叫Stringtable,它的数据类型可以理解为HashSet。而HashSet是无序的,不可重复的。因此第一次将定义的“abc"放入其中 而第二次定义中发现常量池中有“abc”了,则不再创建...

DC学院学习笔记(十四):总体、采样及Error Bar

相关概念 1.采样相关概念 总体:研究对象的全体 样本:从总体中的随机抽样 采样偏差:是由于抽样过程中没有达到足够随机而产生 、 抽样的方式会严重影响样本的随机性,从而影响对总体的预测,抽样的方法有多种,可以使用一定的方法来减小采样误差,然而采样误差是无法避免的。 2.误差:不确定性的某种表示 标准差:使用标准差画error bar;用于表征数据分散程度 总体标准差: 样本标准差: Bootstrap置信区间:用总体统计量的估计区间画error bar;用于表征数据的波动范围 可重复采样:抽取的个体仍可参加下次采样,常用于估计总体统计量的置信区间 如何使用Bootstrap计算置信区间(Quantile算法):用重采样的采样方法,计算统计量并排序,取相应的分位数,作为置信区间的边界 推荐阅读:如果你有兴趣,可以阅读《An Introduction to the Bootstrap》这本书了解更多关于Bootstrap的知识和其他计算置信区间的方法 seaborn画图参数区别:1)使用标准差绘制error bar:ci=’sd’ 2)使用Bootstrap置信区间画error bar:c...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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