中國推「雙積分」發展新能源車,明年4月起實施

新華社報導,中國工信部等五部委於9月28日聯合發布《乘用車企業平均燃料消耗量與新能源汽車積分並行管理辦法》(簡稱:「雙積分」管理辦法),擬從兩個方面進行積分核算管理,並納入準入條件;積分為負且未抵償歸零的企業,將調整生產或進口計畫。該辦法自2018年4月1日起實施,中國境內乘用車生產企業、進口乘用車供應企業一視同仁;而有關先前市場熱議的禁售燃油車時間表一事則未提及。

截至2016年底,中國汽車保有量達到1.94億輛,車用汽柴油占全國汽柴油消費70%以上。中國工信部表示,為緩解能源與環境壓力,促進節能與新能源汽車產業發展的要求,辦法中建立積分核算制度和積分管理平台,明確積分核算方法,有條件地放寬小規模企業的燃料消耗量達標要求;對傳統能源乘用車年度生產量或進口量不滿3萬輛的乘用車企業,則不設定新能源汽車積分比例要求。

2019年度、2020年度,新能源汽車積分比例要求分別為10%、12%;2021年度及以後年度的新能源汽車積分比例要求,由中國工信部另行公佈。

另外,對積分計算和轉讓問題,辦法中提出,建立積分交易機制,由企業自主確定負積分抵償方式;企業平均燃料消耗量積分中,正積分可按照80%或者90%的比例結轉後續年度使用,也可在關聯企業間轉讓;新能源汽車積分中,正積分可自由交易,但不得結轉。

(本文內容由授權使用。圖片出處:public domain CC0)

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電動車不夠看!英美研發電動飛機、預計10年內升空

 

電動車蔚為風潮,再來電動飛機將佔領天空?歐洲航空業者EasyJet和美國新創企業Wright Electric合作,準備打造電動飛機,預計十年內飛上雲霄。

CNNMoney、CNBC報導,EasyJet 27日宣布攜手Wright Electric,打造航程為335英里(539公里)的電動客機,負責短程航班,如紐約飛往波士頓、或倫敦飛往巴黎等。EasyJet為廉價航空,多以短途航程為主,電動客機可涵蓋該公司的20%航班。

EasyJet希望電動客機能在十年間升空。該公司執行長Carolyn McCall說,他們預想的未來沒有石化燃料。對電動客機,眾人想問的不是能否成真,而是何時現身。

2016年電池化學家、航太工程師、電動車專家成立Wright Electric,並獲得哈佛大學和知名新創公司孵化器Y Combinator注資。Wright Electric的目標是,未來20年所有的短程飛行都由電動客機運載,達到零廢氣排放。

歐盟執委會曾說,航空業排放大量的溫室氣體,是成長最快的廢氣來源之一。

(本文內容由授權使用。圖片出處:pixabay CC0)

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印度政府宣布向Tata Motors採購1萬輛電動車

 

Thomson Reuters報導,印度政府9月29日宣布向Tata Motors Ltd採購1萬輛電動車、未來3到4年將用來分批汰換原有的公務車。Tata Motors將自11月起分兩階段供應電動車。印度政府約有50萬輛公務車。

英國最大汽車製造商Jaguar Land Rover(Tata Motors子公司)9月7日宣布,2020年起旗下所有新車都將具備電動或油電混合驅動選項。英國跟隨法國以及馬德里、墨西哥城和雅典等城市的抗空汙腳步,7月宣布將自2040年起禁止販售汽油和柴油新車。

livemint.com 9月30日報導,Tata第一批電動車將在今年11月交送給印度政府旗下合資企業「能源效率服務有限公司(Energy Efficiency Services Limited;EESL)」。

(本文內容由授權使用。圖片出處:public domain CC0)

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塔塔電力擬興建1千座充電站,助印度汰除汽柴油車

日經新聞周二報導,印度最大民營電廠塔塔電力(Tata Power)計畫未來五年將於印度首都建造一千座充電站,藉以響應政府2030年禁用汽柴油車的政策。

塔塔電力目前只有五座充電站在營運,印度全國充電站加總起來也不過100座左右,由此可知印度發展電動車的基礎設施嚴重不足,增加充電站密度勢在必行。

據塔塔電力執行長Praveer Sinha表示,一千個新充電站都將設置在新德里北部地區,預估將花費10億印度盧比(1,520萬美元),每個充電站有九成服務鉛電池車,一成服務鋰電池車。

(本文內容由授權使用)

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不看好歐洲純電動車市場,BMW 高層:監管機構想要,但沒有顧客真的需要

電動車已成為多數車商的發展趨勢,然而近日在慕尼黑舉行的 NextGen 活動期間,BMW 執行董事 Klaus Fröhlich 卻語出驚人的表示,他認為電動車轉型被過度吹捧,實際上消費者對這些車輛根本沒有需求。

考量到 BMW 日前才宣布將加速純電動車發展計畫,Fröhlich 的發言看似大膽,但其實並非沒有道理。據了解,這項發言主要是針對遊說團體 Transport and Environment 日前公開譴責歐洲車商的回應。

該篇報告 T&E 引述 EEA 的最新排氣數據,指出歐洲在電動車銷售明顯落後中美兩國,主要原因是市場純電動車的選擇和可用性都受侷限,而 T&E 認為,這是因為歐洲車商故意推遲純電動車的銷售計畫,好最大程度提高燃油車的利潤,「在環境方面,車商只會做法律規定他們要做的事情」。

對這項指控,Fröhlich 表示,他認為 T&E 忽略了最重要的問題:那就是歐洲客戶實際上並不想買純電動車。

Fröhlich 解釋,與美國人為不同目的駕駛不同車輛的習慣不同,歐洲人通常是「單車家庭」,車庫中只會有一輛車使用,因此他們並不願完全依賴純電動車,不應該拿美國的市場情況來比較。

除此之外,還有充電基礎設施的普及問題,Fröhlich 認為,柴油引擎至少還有 20 年、汽油引擎至少還有 30 年,即使是俄羅斯、中東、中國中西部地區這些市場,在缺乏基礎建設下,燃油引擎都至少還有 10~15 年時間。

「純電動車只適用中國、美國加州市場,至於其他地方,有更大電池的混合式動力車應該是更好的選擇。」

除了基礎設施普及,Fröhlich 也指出,在電池原始材料,純電動車的成本要遠高於燃油或混合動力車,隨著未來市場對電池原料的需求增加,一旦供應鏈無法支持,那麼價格可能只會有增無減。

Fröhlich 表示,如果政府能提供許多協助,BMW 可生產足以淹沒歐洲的百萬台純電動車,但在他看來,歐洲人並不想買這些東西,「監管機構想要純電動車,但沒有顧客真的需要。」

(合作媒體:。首圖來源: CC BY 2.0)

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Java開發中常用jar包整理及使用

本文整理了我自己在Java開發中常用的jar包以及常用的API記錄。

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.commons/commons-lang3 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-lang3</artifactId>
            <version>3.8</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/commons-io/commons-io -->
        <dependency>
            <groupId>commons-io</groupId>
            <artifactId>commons-io</artifactId>
            <version>2.6</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.projectlombok/lombok -->
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>1.18.8</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>log4j</groupId>
            <artifactId>log4j</artifactId>
            <version>1.2.17</version>
        </dependency>

common-lang3

簡介

一個現在最為常用的jar包,封裝了許多常用的工具包

依賴:

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.commons/commons-lang3 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-lang3</artifactId>
    <version>3.4</version>
</dependency>

主要常見的類如下:

  • 數組工具類 ArrayUtils
  • 日期工具類 DateUtils DateFormatUtils
  • 字符串工具類 StringUtils
  • 数字工具類 NumberUtils
  • 布爾工具類 BooleanUtils
  • 反射相關工具類 FieldUtils、MethodUtils、MemberUtils、TypeUtils、ConstructorUtils
  • 對象工具類 ObjectUtils
  • 序列化工具類 SerializationUtils

API介紹

這裏我只介紹經常使用的幾個工具類及方法,ArrayUtils,StringUtils,NumberUtils,DateUtils,其他的請查看官方API文檔吧

1.ArrayUtils

方法名 說明
add
remove
clone 複製數組
addAll
removeAll 第二個參數傳入需要刪除的下標(可以指定多個下標)
toObject 把數值(int[],double[])轉為包裝類(Int[],Double[])
indexOf 在數組按順序查找,找到第一個滿足對應的數值的下標
lastIndexOf 在數組按順序查找,找到最後一個滿足對應的數值的下標
contains 數組是否包含某個值
isEmpty 判斷數組是否為空
isNotEmpty 判斷數組是否不為空
reverse 數組反轉
subarray 指定區間截取數組,區間為半開區間,不包含末尾
toArray 接收一個多個對象,把這幾個對象轉為對應類型的數組
toMap 將一個二維數組轉為Map

2.NumberUtils

方法名 說明
min 比較三個數,返回最小值 或比較指定的幾個數,返回最小值
max 比較三個數,返回最大值 或比較指定的幾個數,返回最大值
createInt 從傳入的String中創建對應類型的數值,createDouble,createFloat…
toInt 將指定字符串轉為Int類型,可以選擇指定默認數值,如果字符串為null則返回默認數值,除此之外,還有toDouble,toLong…等轉為不同類型的方法
compare 比較兩個同類型數值的大小
isDigits 判斷字符串是否只包含数字
isParsable 判斷字符串是否可轉換為Long,Int等類型
isNumber 判斷字符串是否為數值(0x,0X開頭等進制數值)

3.DateUtils

方法名 說明
parseDate 將Date對象轉為字符串
isSameDay 判斷兩個Dated對象是否為同一天
isSameDay 判斷兩個Dated對象是否為同一天
addHour 將指定的Date對象加上指定小時,除此之外,還有addMonth,addDay..等

DateFormatUtils正如其名,是用來把時間轉為字符串,這裏就不再多說

4.StringUtils

方法名 說明
join 將指定的數組連接成字符串,並添加指定的分割字符
containOnly 字符串是否只包含某個字符串
substringBefore 截取指定字符串前面的內容
substringAfter 截取指定字符串後面的內容(不包括指定字符串)
substringBetween 截取字符串某區間內容,如substringBetween(“abcde”,”a”,”e”)=”bcd”
difference 比較兩個字符串,返回兩個字符串不同的內容,具體可以看API文檔給出的示例
isBlank 判斷字符串是否為空白,null,””,” “這三個結果都是為true
isEmpty 判斷字符串是否為空(只要不為null,或傳入的String對象的長度不為0即為true)
countMatches 判斷指定的字符串在某個字符串中出現的次數
deleteWhitespace 刪除字符串中的空格
defaultIfBlank 如果字符串為空白,則返回一個指定的默認值(null或某個String)
defaultIfEmpty 如果字符串為空,則返回一個指定的默認值(null或某個String)
capitalize 將指定字符串首字母大寫
abbreviate 將指定字符串的後面三位轉為…
swapCase 將字符串中的字母大小寫反轉,如aBc變為AbC
lowerCase 將字符串的字母全部轉為小寫
upperCase 將字符串的字母全部轉為大寫
left 取字符串左邊幾個字符,如left(“hello”,3)=”hel”,right與此相反
leftPad 字符串的長度不夠,則使用指定字符填充指定字符串,如leftPad(“hel”,5,”z”)=”zzhel”,rightPad方法與此相反
prependIfMissing 指定字符串不以某段字符串開頭,則自動添加開頭,如prependIfMissing(“hello”,”li”)=”lihello”
prependIfMissing 指定字符串不以某段字符串開頭(忽略大小寫),則自動添加開頭
getCommonPrefix 獲得多個字符串相同的開頭內容,接收參數為多個字符串
removeEnd 刪除字符串中結尾(滿足是以某段內容結尾),如removeEnd(“hello”,”llo”)=”he”
removeEndIgnoreCase 與上面一樣,忽略大小寫
removeStart 與上面的相反
remove 刪除字符串中的指定內容,如remove(“hello”,”l”)=”heo”
removeIgnoreCase 刪除字符串中的指定內容,如remove(“hello”,”l”)=”heo”
strip 清除字符串開頭和末尾指定的字符(第二個參數為null,用來清除字符串開頭和末尾的空格),如strip(” abcxy”,”xy”)=” abc”,strip(” abcxy”,”yx”)=” abc”
stripStart 清除字符串開頭指定字符
stripEnd 清除字符串末尾指定的字符

common-io

簡介

常用的IO流工具包

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/commons-io/commons-io -->
<dependency>
    <groupId>commons-io</groupId>
    <artifactId>commons-io</artifactId>
    <version>2.6</version>
</dependency>

API

我們主要關心的就是Utils後綴的那幾個類即可,可以看到,common-io庫提供了FileUtils,FileSystemUtils,FileNameUtils,FileFilterUtils,IOUtils

FileUtils

  • 寫出文件
  • 讀取文件
  • 創建一個有父級文件夾的文件夾
  • 複製文件和文件夾
  • 刪除文件和文件夾
  • URL轉文件
  • 通過過濾器和擴展名來篩選文件和文件夾
  • 比較文件內容
  • 文件最後修改時間
  • 文件校驗

FileSystemUtils

關於文件系統的相關操作,如查看C盤的大小,剩餘大小等操作

IOUtils

字面意思,是封裝了IO流的各種操作的工具類

Log4j

簡介

Log4J 是 Apache 的一個開源項目,通過在項目中使用 Log4J,我們可以控制日誌信息輸出到控制台、文件、GUI 組件、甚至是數據庫中。

我們可以控制每一條日誌的輸出格式,通過定義日誌的輸出級別,可以更靈活的控制日誌的輸出過程,方便項目的調試。

依賴:

<dependency>
    <groupId>log4j</groupId>
    <artifactId>log4j</artifactId>
    <version>1.2.17</version>
</dependency>

結構

Log4J 主要由 Loggers (日誌記錄器)、Appenders(輸出端)和 Layout(日誌格式化器)組成。

其中Loggers 控制日誌的輸出級別與日誌是否輸出;
Appenders 指定日誌的輸出方式(輸出到控制台、文件等);
Layout 控制日誌信息的輸出格式。

日誌級別:

級別 說明
OFF 最高日誌級別,關閉左右日誌
FATAL 將會導致應用程序退出的錯誤
ERROR 發生錯誤事件,但仍不影響系統的繼續運行
WARN 警告,即潛在的錯誤情形
INFO 一般和在粗粒度級別上,強調應用程序的運行全程
DEBUG 一般用於細粒度級別上,對調試應用程序非常有幫助
ALL 最低等級,打開所有日誌記錄

我們主要使用這四個:Error>Warn>Info>Debug

使用

我們可以使用兩種方式來運行Log4j,一種是java代碼方式,另外一種則是配置文件方式

例子(Java方式)

public class Log4JTest {
    public static void main(String[] args) {   
        //獲取Logger對象的實例(傳入當前類)         
        Logger logger = Logger.getLogger(Log4JTest.class);
        //使用默認的配置信息,不需要寫log4j.properties
        BasicConfigurator.configure();
        //設置日誌輸出級別為WARN,這將覆蓋配置文件中設置的級別,只有日誌級別低於WARN的日誌才輸出
        logger.setLevel(Level.WARN);
        logger.debug("這是debug");
        logger.info("這是info");
        logger.warn("這是warn");
        logger.error("這是error");
        logger.fatal("這是fatal");
    }
}

例子(配置文件方式)

上面的例子,我們想要實現打印Log,但是每次都要寫一遍,浪費時間和精力,所以,Log4j提供了另外一種方式來配置好我們的信息

創建一個名為log4j.properties的文件,此文件需要放在項目的根目錄(約定),如果是maven項目,直接放在resources文件夾中即可

log4j.properties

#控制台
log4j.appender.Console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.Console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.Console.layout.ConversionPattern=%d [%t] %-5p [%c] - %m%n

#log jdbc
log4j.logger.java.sql.ResultSet=INFO
log4j.logger.org.apache=WARN
log4j.logger.java.sql.Connection=DEBUG
log4j.logger.java.sql.Statement=DEBUG
log4j.logger.java.sql.PreparedStatement=DEBUG

#log mybatis設置
#log4j.logger.org.apache.ibatis=DEBUG
log4j.logger.org.apache.ibatis.jdbc=error
log4j.logger.org.apache.ibatis.io=info
log4j.logger.org.apache.ibatis.datasource=info

#springMVC日誌
log4j.logger.org.springframework.web=WARN

# 文件輸出配置
log4j.appender.A = org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
log4j.appender.A.File = D:/log.txt #指定日誌的輸出路徑
log4j.appender.A.Append = true
log4j.appender.A.Threshold = DEBUG
log4j.appender.A.layout = org.apache.log4j.PatternLayout #使用自定義日誌格式化器
log4j.appender.A.layout.ConversionPattern = %-d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}  [ %t:%r ] - [ %p ]  %m%n #指定日誌的輸出格式
log4j.appender.A.encoding=UTF-8 #指定日誌的文件編碼

#指定日誌的輸出級別與輸出端
log4j.rootLogger=DEBUG,Console,A

#指定某個包名日誌級別(不能超過上面定義的級別,否則日誌不會輸出)
log4j.logger.com.wan=DEBUG

之後使用的話就比較簡單了

//Logger的初始化(這個推薦定義為全局變量,方便使用)
Logger logger = Logger.getLogger(Log4JTest.class);
//輸出Log
logger.info("這是info");

參考鏈接:

lombok

簡介

平常我們創建實體類的時候,需要get/set方法,極其麻煩,雖然IDEA等IDE都是有提供了快捷生成,不過,最好的解決方法還是省略不寫

而lombok就是這樣的一個框架,實現省略get/set方法,當然,lombok的功能不只有此,還有equal,toString方法也可以由此框架自動生成

lombok的原理是使用註解,之後就會在編譯過程中,給Class文件自動加上get/set等方法

不過IDEA似乎無法識別,代碼檢查還是會報錯,所以,使用IDEA的時候還得安裝一個插件,在plugin搜索lombok,之後安裝重啟即可,如圖

之後為Java項目添加依賴

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.projectlombok/lombok -->
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <version>1.18.8</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

使用示例

1.實體類省略get/set
估計Kotlin中的data關鍵字就是參照着lombok實現的

//這裏我們只需要為類添加Data註解,就會自動生成對應屬性的get/set方法,toString,equal等方法
@Data
public class User {
    private String username;
    private String password;
}

2.需要無參構造以及get/set方法

@Getter
@Setter
@NoArgsConstructor
public class User {
    private String username;
    private String password;
}

3.鏈式調用set方法

@Data
@Accessors(chain = true)
public class User {
    private String username;
    private String password;
}

//使用
User user = new User();
user.setUsername("helo").setPassword("123");

4.參數不為空

//如果調用此方法,就會抱一個空指針錯誤
public String print(@NotNull String str){
    ...
}

5.只需要toString

@ToString(callSuper=true, includeFieldNames=true)
public class User {
    private String username;
    private String password;
    //省略的get/set方法
}

6.builder模式創建實體類對象

@Data
@Builder
public class User {
    private String username;
    private String password;
}
//使用
User user1 = User.builder().username("user1").password("123").build();

7.工具類

@UtilityClass
public class MyUtils{
    //會將此方法自動轉為靜態方法
    public void print(String str){
        ...
    }
}
//使用
MyUtils.print("hello");

8.自動關閉流

public static void main(String[] args) throws Exception {
    //使用Cleanup會自動調用close方法
    @Cleanup InputStream in = new FileInputStream(args[0]);
    @Cleanup OutputStream out = new FileOutputStream(args[1]);
    byte[] b = new byte[1024];
    while (true) {
        int r = in.read(b);
        if (r == -1) break;
        out.write(b, 0, r);
    }
}

9.省略Logger時的初始化

@Log4j
@Log
public class User{
    //會自動添加此語句
    //Logger logger = Logger.getLogger(User.class);
    ...
}

參考:

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.NET高級特性-Emit(2)類的定義,.NET高級特性-Emit(1)

  在上一篇博文發了一天左右的時間,就收到了博客園許多讀者的評論和推薦,非常感謝,我也會及時回復讀者的評論。之後我也將繼續撰寫博文,梳理相關.NET的知識,希望.NET的圈子能越來越大,開發者能了解/深入.NET的本質,將工作做的簡單又高效,拒絕重複勞動,拒絕CRUD。

  ok,咱們開始繼續Emit的探索。在這之前,我先放一下我往期關於Emit的文章,方便讀者閱讀。

  《》

一、基礎知識

  既然C#作為一門面向對象的語言,所以首當其沖的我們需要讓Emit為我們動態構建類。

  廢話不多說,首先,我們先來回顧一下C#類的內部由什麼東西組成:

  (1) 字段-C#類中保存數據的地方,由訪問修飾符、類型和名稱組成;

  (2) 屬性-C#類中特有的東西,由訪問修飾符、類型、名稱和get/set訪問器組成,屬性的是用來控制類中字段數據的訪問,以實現類的封裝性;在Java當中寫作getXXX()和setXXX(val),C#當中將其變成了屬性這種語法糖;

  (3) 方法-C#類中對邏輯進行操作的基本單元,由訪問修飾符、方法名、泛型參數、入參、出參構成;

  (4) 構造器-C#類中一種特殊的方法,該方法是專門用來創建對象的方法,由訪問修飾符、與類名相同的方法名、入參構成。

  接着,我們再觀察C#類本身又具備哪些東西:

  (1) 訪問修飾符-實現對C#類的訪問控制

  (2) 繼承-C#類可以繼承一個父類,並需要實現父類當中所有抽象的方法以及選擇實現父類的虛方法,還有就是子類需要調用父類的構造器以實現對象的創建

  (3) 實現-C#類可以實現多個接口,並實現接口中的所有方法

  (4) 泛型-C#類可以包含泛型參數,此外,類還可以對泛型實現約束

  以上就是C#類所具備的一些元素,以下為樣例:

public abstract class Bar
{
    public abstract void PrintName();
}
public interface IFoo<T> { public T Name { get; set; } } //繼承Bar基類,實現IFoo接口,泛型參數T
public class Foo<T> : Bar, IFoo<T>
  //泛型約束
  where T : struct {
//構造器 public Foo(T name):base() { _name = name; } //字段 private T _name; //屬性 public T Name { get => _name; set => _name = value; } //方法 public override void PrintName() {
    Console.WriteLine(_name.ToString()); }
}

  在探索完了C#類及其定義后,我們要來了解C#的項目結構組成。我們知道C#的一個csproj項目最終會對應生成一個dll文件或者exe文件,這一個文件我們稱之為程序集Assembly;而在一個程序集中,我們內部包含和定義了許多命名空間,這些命令空間在C#當中被稱為模塊Module,而模塊正是由一個一個的C#類Type組成。

 

 

 

   所以,當我們需要定義C#類時,就必須首先定義Assembly以及Module,如此才能進行下一步工作。

二、IL概覽

   由於Emit實質是通過IL來生成C#代碼,故我們可以反向生成,先將寫好的目標代碼寫成cs文件,通過編譯器生成dll,再通過ildasm查看IL代碼,即可依葫蘆畫瓢的編寫出Emit代碼。所以我們來查看以下上節Foo所生成的IL代碼。

  

 

 

   從上圖我們可以很清晰的看到.NET的層級結構,位於樹頂層淺藍色圓點表示一個程序集Assembly,第二層藍色表示模塊Module,在模塊下的均為我們所定義的類,類中包含類的泛型參數、繼承類信息、實現接口信息,類的內部包含構造器、方法、字段、屬性以及它的get/set方法,由此,我們可以開始編寫Emit代碼了

三、Emit編寫

  有了以上的對C#類的解讀和IL的解讀,我們知道了C#類本身所需要哪些元素,我們就開始根據這些元素來開始編寫Emit代碼了。這裏的代碼量會比較大,請讀者慢慢閱讀,也可以參照以上我寫的類生成il代碼進行比對。

  在Emit當中所有創建類型的幫助類均以Builder結尾,從下錶中我們可以看的非常清楚

元素中文 元素名稱 對應Emit構建器名稱
程序集  Assembly AssemblyBuilder
模塊  Module ModuleBuilder
 Type TypeBuilder
構造器  Constructor ConstructorBuilder
屬性  Property PropertyBuilder
字段  Field FieldBuilder
方法  Method MethodBuilder

  由於創建類需要從Assembly開始創建,所以我們的入口是AssemblyBuilder

  (1) 首先,我們先引入命名空間,我們以上節Foo類為樣例進行編寫

using System.Reflection.Emit;

  (2) 獲取基類和接口的類型

var barType = typeof(Bar);
var interfaceType = typeof(IFoo<>);

  (3) 定義Foo類型,我們可以看到在定義類之前我們需要創建Assembly和Module

//定義類
var assemblyBuilder = AssemblyBuilder.DefineDynamicAssembly(new AssemblyName("Edwin.Blog.Emit"), AssemblyBuilderAccess.Run);
var moduleBuilder = assemblyBuilder.DefineDynamicModule("Edwin.Blog.Emit");
var typeBuilder = moduleBuilder.DefineType("Foo", TypeAttributes.Public | TypeAttributes.Class | TypeAttributes.AutoClass | TypeAttributes.AnsiClass | TypeAttributes.BeforeFieldInit);

  (4) 定義泛型參數T,並添加約束

//定義泛型參數
var genericTypeBuilder = typeBuilder.DefineGenericParameters("T")[0];
//設置泛型約束
genericTypeBuilder.SetGenericParameterAttributes(GenericParameterAttributes.NotNullableValueTypeConstraint);

  (5) 繼承和實現接口,注意當實現類的泛型參數需傳遞給接口時,需要將泛型接口添加泛型參數后再調用AddInterfaceImplementation方法

//繼承基類
typeBuilder.SetParent(barType);
//實現接口
typeBuilder.AddInterfaceImplementation(interfaceType.MakeGenericType(genericTypeBuilder));

  (6) 定義字段,因為字段在構造器值需要使用,故先創建

//定義字段
var fieldBuilder = typeBuilder.DefineField("_name", genericTypeBuilder, FieldAttributes.Private);

  (7) 定義構造器,並編寫內部邏輯

//定義構造器
var ctorBuilder = typeBuilder.DefineConstructor(MethodAttributes.Public | MethodAttributes.HideBySig | MethodAttributes.SpecialName | MethodAttributes.RTSpecialName, CallingConventions.Standard, new Type[] { genericTypeBuilder });
var ctorIL = ctorBuilder.GetILGenerator();
//Ldarg_0在實例方法中表示this,在靜態方法中表示第一個參數
ctorIL.Emit(OpCodes.Ldarg_0);
ctorIL.Emit(OpCodes.Ldarg_1);
//為field賦值
ctorIL.Emit(OpCodes.Stfld, fieldBuilder);
ctorIL.Emit(OpCodes.Ret);

  (8) 定義Name屬性

//定義屬性
var propertyBuilder = typeBuilder.DefineProperty("Name", PropertyAttributes.None, genericTypeBuilder, Type.EmptyTypes);

  (9) 編寫Name屬性的get/set訪問器

//定義get方法
var getMethodBuilder = typeBuilder.DefineMethod("get_Name", MethodAttributes.Public | MethodAttributes.HideBySig | MethodAttributes.NewSlot | MethodAttributes.SpecialName | MethodAttributes.Virtual, CallingConventions.Standard, genericTypeBuilder, Type.EmptyTypes);
var getIL = getMethodBuilder.GetILGenerator();
getIL.Emit(OpCodes.Ldarg_0);
getIL.Emit(OpCodes.Ldfld, fieldBuilder);
getIL.Emit(OpCodes.Ret);
typeBuilder.DefineMethodOverride(getMethodBuilder, interfaceType.GetProperty("Name").GetGetMethod()); //實現對接口方法的重載
propertyBuilder.SetGetMethod(getMethodBuilder); //設置為屬性的get方法
//定義set方法
var setMethodBuilder = typeBuilder.DefineMethod("set_Name", MethodAttributes.Public | MethodAttributes.HideBySig | MethodAttributes.NewSlot | MethodAttributes.SpecialName | MethodAttributes.Virtual, CallingConventions.Standard, null, new Type[] { genericTypeBuilder });
var setIL = setMethodBuilder.GetILGenerator();
setIL.Emit(OpCodes.Ldarg_0);
setIL.Emit(OpCodes.Ldarg_1);
setIL.Emit(OpCodes.Stfld, fieldBuilder);
setIL.Emit(OpCodes.Ret);
typeBuilder.DefineMethodOverride(setMethodBuilder, interfaceType.GetProperty("Name").GetSetMethod()); //實現對接口方法的重載
propertyBuilder.SetSetMethod(setMethodBuilder); //設置為屬性的set方法

   (10) 定義並實現PrintName方法

//定義方法
var printMethodBuilder = typeBuilder.DefineMethod("PrintName", MethodAttributes.Public | MethodAttributes.HideBySig | MethodAttributes.Virtual, CallingConventions.Standard, null, Type.EmptyTypes);
var printIL = printMethodBuilder.GetILGenerator();
printIL.Emit(OpCodes.Ldarg_0);
printIL.Emit(OpCodes.Ldflda, fieldBuilder);
printIL.Emit(OpCodes.Constrained, genericTypeBuilder);
printIL.Emit(OpCodes.Callvirt, typeof(object).GetMethod("ToString", Type.EmptyTypes));
printIL.Emit(OpCodes.Call, typeof(Console).GetMethod("WriteLine", new Type[] { typeof(string) }));
printIL.Emit(OpCodes.Ret);
//實現對基類方法的重載
typeBuilder.DefineMethodOverride(printMethodBuilder, barType.GetMethod("PrintName", Type.EmptyTypes));

  (11) 創建類

var type = typeBuilder.CreateType(); //netstandard中請使用CreateTypeInfo().AsType()

  (12) 調用

var obj = Activator.CreateInstance(type.MakeGenericType(typeof(DateTime)), DateTime.Now);
(obj as Bar).PrintName();
Console.WriteLine((obj as IFoo<DateTime>).Name);

四、應用

  上面的樣例僅供學習只用,無法運用在實際項目當中,那麼,Emit構建類在實際項目中我們可以有什麼應用,提高我們的編碼效率

  (1) 動態DTO-當我們需要將實體映射到某個DTO時,可以用動態DTO來代替你手寫的DTO,選擇你需要的字段回傳給前端,或者前端把他想要的字段傳給後端

  (2) DynamicLinq-我的第一篇博文有個讀者提到了表達式樹,而linq使用的正是表達式樹,當表達式樹+Emit時,我們就可以用像SQL或者GraphQL那樣的查詢語句實現動態查詢

  (3) 對象合併-我們可以編寫實現一個像js當中Object.assign()一樣的方法,實現對兩個實體的合併

  (4) AOP動態代理-AOP的核心就是代理模式,但是與其對應的是需要手寫代理類,而Emit就可以幫你動態創建代理類,實現切面編程

  (5) …

五、小結

  對於Emit,確實初學者會對其感到複雜和難以學習,但是只要搞懂其中的原理,其實最終就是C#和.NET語言的本質所在,在學習Emit的同時,也是在鍛煉你的基本功是否紮實,你是否對這門語言精通,是否有各種簡化代碼的應用。

  保持學習,勇於實踐;Write Less,Do More;作者之後還會繼續.NET高級特性系列,感謝閱讀!

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人臉檢測和人臉識別原理,微調(Fine-tune)原理

一、MTCNN的原理

  搭建人臉識別系統的第一步是人臉檢測,也就是在圖片中找到人臉的位置。在這個過程中,系統的輸入是一張可能含有人臉的圖片,輸出是人臉位置的矩形框,如下圖所示。一般來說,人臉檢測應該可以正確檢測出圖片中存在的所有人臉,不能用遺漏,也不能有錯檢。  

   

  獲得包含人臉的矩形框后,第二步要做的就是人臉對齊(Face Alignment)。原始圖片中人臉的姿態、位置可能較大的區別,為了之後統一處理,要把人臉“擺正”。為此,需要檢測人臉中的關鍵點(Landmark),如眼睛的位置、鼻子的位置、嘴巴的位置、臉的輪廓點等。根據這些關鍵點可以使用仿射變換將人臉統一校準,以盡量消除姿勢不同帶來的誤差,人臉對齊的過程如下圖所示。

   

  這裏介紹一種基於深度卷積神經網絡的人臉檢測和人臉對齊方法—-MTCNN,它是基於卷積神經網絡的一種高精度的實時人臉檢測和對齊技術。MT是英文單詞Multi-task的縮寫,意思就是這種方法可以同時完成人臉檢測的人臉對齊兩項任務。相比於傳統方法,MTCNN的性能更好,可以更精確的定位人臉,此外,MTCNN也可以做到實時的檢測。

  MTCNN由三個神經網絡組成,分別是P-Net、R-Net、O-Net。在使用這些網絡之前,首先要將原始圖片縮放到不同尺度,形成一個“圖像金字塔”,如下圖所示。

   

  接着會對每個尺度的圖片通過神經網絡計算一遍。這樣做的原因在於:原始圖片中的人臉存在不同的尺度,如有的人臉比較大,有的人臉比較小。對於比較小的人臉,可以在放大后的圖片上檢測;對於比較大的人臉,可以在縮小后的圖片上進行檢測。這樣,就可以在統一的尺度下檢測人臉了。

  現在再來討論第一個網絡P-Net的結構,如下圖所示

   

  P-Net的輸入是一個寬和高皆為12像素,同時是3通道的RGB圖像,該網絡要判斷這個12×12的圖像中是否含有人臉,並且給出人臉框和關鍵點的位置。因此對應的輸出應該由3部分組成:

  (1)第一個部分要判斷該圖像是否是人臉(上圖中的face classification),輸出向量的形狀為1x1x2,也就是兩個值,分別為該圖像是人臉的概率,以及該圖像不是人臉的概率。這兩個值加起來應該嚴格等1。之所以使用兩個值來表示,是為了方便定義交叉熵損失。
  (2)第二個部分給出框的精確位置(上圖中的bounding box regression),一般稱之為框回歸。P-Net輸入的12×12的圖像塊可能並不是完美的人臉框的位置,如有的時候人臉並不正好為方形,有的時候12×12的圖像塊可能偏左或偏右,因此需要輸出當前框位置相對於完美的人臉框位置的偏移。這個偏移由四個變量組成。一般地,對於圖像中的框,可以用四個數來表示它的位置:框左上角的橫坐標、框左上角的縱坐標、框的寬度、框的高度。因此,框回歸輸出的值是:框左上角的橫坐標的相對偏移、框左上角的縱坐標的相對偏移、框的寬度的誤差、框的 高度的誤差。輸出向量的形狀就是上圖中的1x1x4。
  (3)第三個部分給出人臉的5個關鍵點的位置。5個關鍵點分別為:左眼的位置、右眼的位置、鼻子的位置、左嘴角的位置、右嘴角的位置。每個關鍵點又需要橫坐標和縱坐標來表示,因此輸出一共是10維(即1x1x10)

  上面的介紹大致就是P-Net的結構了。在實際計算中,通過P-Net中第一層卷積的移動,會對圖像中每一個12×12的區域做一次人臉檢測,得到的結構如下圖所示:

   

  圖中框的大小各有不同,除了框回歸的影響外,主要是因為將圖片金字塔的各個尺度都使用P-Net計算了一遍,因此形成了大小不同的人臉框。P-Net的結果還是比較粗糙的,所以接下來又使用R-Net進一步調優。R-Net的網絡結構如下圖所示。

   

  這個結構與之前的P-Net非常類似,P-Net的輸入是12x12x3的圖像,R-Net是24x24x3的圖像,也就是說,R-Net判斷24x24x3的圖像中是否含有人臉,以及預測關鍵點的位置。R-Net的輸出和P-Net完全一樣,同樣有人臉判別、框回歸、關鍵點位置預測三部分組成。

  在實際應用中,對每個P-Net輸出可能為人臉的區域都放縮到24×24的大小,在輸入到R-Net中,進行進一步的判定。得到的結果如下圖所示:

   

  顯然R-Net消除了P-Net中很多誤判的情況。

  進一步把所有得到的區域縮放成48×48的大小,輸入到最後的O-Net中,O-Net的結構同樣與P-Net類似,不同點在於它的輸入是48x48x3的圖像,網絡的通道數和層數也更多了。O-Net的網絡的結構如下圖所示:

   

  檢測結果如下圖所示:

   

  從P-Net到R-Net,最後再到O-Net,網絡輸入的圖片越來越大,卷積層的通道數越來越多,內部的層數也越來越多,因此它們識別人臉的準確率應該是越來越高的。同時,P-Net的運行速度是最快的,R-Net的速度其次,O-Net的運行速度最慢。之所以要使用三個網絡,是因為如果一開始直接對圖中的每個區域使用O-Net,速度會非常慢慢。實際上P-Net先做了一遍過濾,將過濾后的結果再交給R-Net進行過濾,最後將過濾后的結果交給效果最好但速度較慢的O-Net進行判別。這樣在每一步都提前減少了需要判別的數量,有效降低了處理時間。

  最後介紹MTCNN的損失定義和訓練過程。MTCNN中每個網絡都有三部分輸出,因此損失也由三部分組成。針對人臉判別部分,直接使用交叉熵損失,針對框回歸和關鍵點判定,直接使用L2損失。最後這三部分損失各自乘以自身的權重再加起來,就形成最後的總損失了。在訓練P-Net和R-Net時,更關心框位置的準確性,而較少關注關鍵點判定的損失,因此關鍵點判定損失的權重很小。對於O-Net,關鍵點判定損失的權重較大。

二、使用深度卷積網絡提取特徵

  經過人臉檢測和人臉對齊兩個步驟,就獲得了包含人臉的區域圖像,接下來就要進行人臉識別了。這一步一般是使用深度卷積網絡,將輸入的人臉圖像轉換為一個向量的表示,也就是所謂的“特徵”。

  如何針對人臉來提取特徵?可以先來回憶VGG16的網絡結構(見),輸入神經網絡的是圖像,經過一系列卷積計算后,全連接分類得到類別概率。

  在通常的圖像應用中,可以去掉全連接層,使用卷積層的最後一層當作圖像的“特徵”。但如果對人臉識別問題同樣採用這種方法,即使用卷積層最後一層做為人臉的“向量表示”,效果其實是不好的。這其中的原因和改進方法是什麼?在後面會談到,這裏先談談希望這種人臉的“向量表示”應該具有哪些性質。

  在理想的狀況下,希望“向量表示”之間的距離可以直接反映人臉的相似度

  對於同一個人的兩張人臉圖像,對應的向量之間的歐幾里得距離應該比較小。對於不同人的兩張人臉圖像,對應的向量之間的歐幾里得距離應該比較大。

  例如,設人臉圖像為$x_{1}$,$x_{2}$,對應的特徵為$f(x_{1})$,$f(x_{2})$,當$x_{1}$,$x_{2}$對應是同一個人的人臉時,$f(x_{1})$,$f(x_{2})$的距離$\left \| f(x_{1}),f(x_{2}) \right \|$2應該很小,而當$x_{1}$,$x_{2}$是不同人的人臉時,$f(x_{1})$,$f(x_{2})$的距離$\left \| f(x_{1}),f(x_{2}) \right \|$2應該很大。

  在原始的CNN模型中,使用的是Softmax損失。Softmax是類別間的損失,對於人臉來說,每一類就是一個人。儘管使用Softmax損失可以區別出每個人,但其本質上沒有對每一類的向量表示之間的距離做出要求。

  舉個例子,使用CNN對MNIST進行分類,設計一個特殊的卷積網絡,讓其最後一層的向量變為2維,此時可以畫出每一類對應的2維向量(圖中一種顏色對應一種類別),如下圖所示:

   

  上圖是我們直接使用softmax訓練得到的結果,它就不符合我們希望特徵具有的特點:

  (1)我們希望同一類對應的向量表示盡可能接近。但這裏同一類(如紫色),可能具有很大的類間距離;
  (2)我們希望不同類對應的向量應該盡可能遠。但在圖中靠中心的位置,各個類別的距離都很近;

  對於人臉圖像同樣會出現類似的情況,對此,有很改進方法。這裏介紹其中兩種:一種是三元組損失函數(Triplet Loss),一種是中心損失函數。 

三、三元組損失的定義

  三元組損失函數的原理:既然目標是特徵之間的距離應該具備某些性質,那麼我們就圍繞這個距離來設計損失。具體的,我們每次都在訓練數據中抽出三張人臉圖像,第一張圖像記為$x_{i}^{a}$,第二張圖像記為$x_{i}^{p}$,第三張圖像記為$x_{i}^{n}$。在這樣的一個“三元組”中,$x_{i}^{a}$和$x_{i}^{p}$對應的是同一個人的圖像,而$x_{i}^{n}$是另外一個不同的人的人臉圖像。因此,距離$\left \| f(x_{i}^{a})-f(x_{i}^{p}) \right \|_{2}$應該較小,而距離$\left \| f(x_{i}^{a})-f(x_{i}^{n}) \right \|_{2}$應該較大。嚴格來說,三元組損失要求下面的式子成立:

   $\left \| f(x_{i}^{a})- f(x_{i}^{p})\right \|_{2}^{2}+\alpha <\left \| f(x_{i}^{a})- f(x_{i}^{p})\right \|_{2}^{2}$

  然後計算相同人臉之間與不同人臉之間距離的平方

   $\left [ \left \| f(x_{i}^{a})-f(x_{i}^{p}) \right \|_{2}^{2}+\alpha -\left \| f(x_{i}^{a})-f(x_{i}^{n}) \right \|_{2}^{2} \right ]_{+}$

  上式表達相同人臉間的距離平方至少要比不同人臉間的距離平方小α(取平方主要是為了方便求導),據此,上式實際上就是相當於一個損失函數。這樣的話,當三元組的距離滿足 $\left \| f(x_{i}^{a})- f(x_{i}^{p})\right \|_{2}^{2}+\alpha <\left \| f(x_{i}^{a})- f(x_{i}^{p})\right \|_{2}^{2}$時,不產生任何損失,此時$L_{i}=0$。當距離不滿足上述等式時,就會有值為$\left \| f(x_{i}^{a})-f(x_{i}^{p}) \right \|_{2}^{2}+\alpha -\left \| f(x_{i}^{a})-f(x_{i}^{n}) \right \|_{2}^{2}$的損失。此外,在訓練時會固定$\left \| f(x) \right \|_{2}=1$,以保證特徵不會無限地“遠離”。

  三元組損失直接對距離進行優化,因此可以解決人臉的特徵表示問題。但是在訓練過程中,三元組的選擇非常地有技巧性。如果每次都是隨機選擇三元組,雖然模型可以正確的收斂,但是並不能達到最好的性能。如果加入”難例挖掘”,即每次都選擇最難分辨率的三元組進行訓練,模型又往往不能正確的收斂。對此,又提出每次都選擇那些“半難”(Semi-hard)的數據進行訓練,讓模型在可以收斂的同時也保持良好的性能。此外,使用三元組損失訓練人臉模型通常還需要非常大的人臉數據集,才能取得較好的效果。

四、中心損失的定義

  與三元組損失不同,中心損失(Center Loss)不直接對距離進行優化,它保留了原有的分類模型,但又為每個類(在人臉模型中,一個類就對應一個人)指定了一個類別中心。同一類的圖像對應的特徵都應該盡量靠近自己的類別中心,不同類的類別中心盡量遠離。與三元組損失函數相比,使用中心損失訓練人臉模型不需要使用特別的採樣方法,而且利用較少的圖像就可以達到與單元組損失相似的效果。下面我們一起來學習中心損失的定義:

   還是設輸入的人臉圖像為$x_{i}$,該人臉對應的類別為$y_{i}$,對每個類別都規定一個類別中心,記作$c_{yi}$。希望每個人臉圖像對應的特徵$f(x_{i})$都盡可能接近其中心$c_{yi}$。因此定義中心損失為:

    $L_{i}=\frac{1}{2}\left \| f(x_{i})-c_{yi}\right \|_{2}^{2}$

  多張圖像的中心損失就是將它們的值加在一起:

   $L_{center}=\sum\limits_{i}L_i$

  這是一個非常簡單的定義。不過還有一個問題沒有解決,那就是如何確定每個類別的中心$c_{yi}$呢?從理論上來說,類別$y_{i}$的最佳中心應該是它對應的所有圖片的特徵的平均值。但如果採取這樣的定義,那麼在每一次梯度下降時,都要對所有圖片計算一次$c_{yi}$,計算複雜度就太高了。針對這種情況,不妨近似一處理下,在初始階段,先隨機確定$c_{yi}$,接着在每個batch內,使用$L_i=\|f(x_i)-c_{yi}\|_2^2$對當前batch內的$c_{yi}$ 也計算梯度,並使用該梯度更新$c_{yi}$ 。此外,不能只使用中心損失來訓練分類模型,還需要加入Softmax損失,也就是說,最終的損失由兩部分構成,即$L = L_{softmax}+\lambda L_{center}$,其中$\lambda $是一個超參數。

  最後來總結使用中心損失來訓練人臉模型的過程。首先隨機初始化各个中心$c_{yi}$,接着不斷地取出batch進行訓練,在每個batch中,使用總的損失$L$,除了使用神經網絡模型的參數對模型進行更新外,也對$c_{yi}$進行計算梯度,並更新中心的位置。

  中心損失可以讓訓練處的特徵具有“內聚性”。還是以MNIST的例子來說,在未加入中心損失時,訓練的結果不具有內聚性。再加入中心損失后,得到的特徵如下圖所示。 

   

從圖中可以看出,當中心損失的權重λ越大時,生成的特徵就會具有越明顯的“內聚性” 。

五、使用特徵設計應用

當提取出特徵后,剩下的問題就非常簡單了。因為這種特徵已經具有了相同人對應的向量的距離小,不同人對應的向量距離大的特點,接下來,一般的應用有以下幾類:

  • 人臉驗證(Face Identification)。就是檢測A、B是否屬於同一個人。只需要計算向量之間的距離,設定合適的報警閾值(threshold)即可。
  • 人臉識別(Face Recognition)。這個應用是最多的,給定一張圖片,檢測數據庫中與之最相似的人臉。顯然可以被轉換為一個求距離的最近鄰問題。
  • 人臉聚類(Face Clustering)。在數據庫中對人臉進行聚類,直接用K-means即可。

 

 

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Java虛擬機詳解(十)——類加載過程

  在上一篇文章中,我們詳細的介紹了Java,那麼這些Class文件是如何被加載到內存,由虛擬機來直接使用的呢?這就是本篇博客將要介紹的——類加載過程。

1、類的生命周期

  類從被加載到虛擬機內存開始,到卸載出內存為止,其聲明周期流程如下:

  

  上圖中紅色的5個部分(加載、驗證、準備、初始化、卸載)順序是確定的,也就是說,類的加載過程必須按照這種順序按部就班的開始。這裏的“開始”不是按部就班的“進行”或者“完成”,因為這些階段通常是互相交叉混合的進行的,通常會在一個階段執行過程中調用另一個階段。

2、加載

  “加載”階段是“類加載”生命周期的第一個階段。在加載階段,虛擬機要完成下面三件事:

  ①、通過一個類的全限定名來獲取定義此類的二進制字節流。

  ②、將這個字節流所代表的靜態存儲結構轉化為方法區的運行時數據結構。

  ③、在Java堆中生成一個代表這個類的java.lang.Class對象,作為方法區這些數據的訪問入口。

  PS:類的全限定名可以理解為這個類存放的絕對路徑。方法區是JDK1.7以前定義的運行時數據區,而在JDK1.8以後改為元數據區(Metaspace),主要用於存放被Java虛擬機加載的類信息、常量、靜態變量、即時編譯器編譯后的代碼等數據。詳情可以參考這邊該系列的第二篇文章——。

  另外,我們看第一點——通過類的權限定名來獲取定義此類的二進制流,這裏並沒有明確指明要從哪裡獲取以及怎樣獲取,也就是說並沒有明確規定一定要我們從一個 Class 文件中獲取。基於此,在Java的發展過程中,充滿創造力的開發人員在這個舞台上玩出了各種花樣:

  1、從 ZIP 包中讀取。這稱為後面的 JAR、EAR、WAR 格式的基礎。

  2、從網絡中獲取。比較典型的應用就是 Applet。

  3、運行時計算生成。這就是動態代理技術。

  4、由其它文件生成。比如 JSP 應用。

  5、從數據庫中讀取。

  加載階段完成后,虛擬機外部的二進制字節流就按照虛擬機所需的格式存儲在方法區中,然後在Java堆中實例化一個 java.lang.Class 類的對象,這個對象將作為程序訪問方法區中這些類型數據的外部接口。

  注意,加載階段與連接階段的部分內容(如一部分字節碼文件的格式校驗)是交叉進行的,加載階段尚未完成,連接階段可能已經開始了。

3、驗證

  驗證是連接階段的第一步,作用是為了確保 Class 文件的字節流中包含的信息符合當前虛擬機的要求,並且不會危害虛擬機自身的安全。

  我們說Java語言本身是相對安全,因為編譯器的存在,純粹的Java代碼要訪問數組邊界外的數據、跳轉到不存在的代碼行之類的,是要被編譯器拒絕的。但是前面我們也說過,Class 文件不一定非要從Java源碼編譯過來,可以使用任何途徑,包括你很牛逼,直接用十六進制編輯器來編寫 Class 文件。

  所以,如果虛擬機不檢查輸入的字節流,將會載入有害的字節流而導致系統崩潰。但是虛擬機規範對於檢查哪些方面,何時檢查,怎麼檢查都沒有明確的規定,不同的虛擬機實現方式可能都會有所不同,但是大致都會完成下面四個方面的檢查。

①、文件格式驗證

  校驗字節流是否符合Class文件格式的規範,並且能夠被當前版本的虛擬機處理。

  一、是否以魔數 0xCAFEBABE 開頭。

  二、主、次版本號是否是當前虛擬機處理範圍之內。

  三、常量池的常量中是否有不被支持的常量類型(檢查常量tag標誌)

  四、指向常量的各種索引值中是否有指向不存在的常量或不符合類型的常量。

  五、CONSTANT_Utf8_info 型的常量中是否有不符合 UTF8 編碼的數據。

  六、Class 文件中各個部分及文件本身是否有被刪除的或附加的其他信息。

  以上是一部分校驗內容,當然遠不止這些。經過這些校驗后,字節流才會進入內存的方法區中存儲,接下來後面的三個階段校驗都是基於方法區的存儲結構進行的。

②、元數據驗證

  第二個階段主要是對字節碼描述的信息進行語義分析,以保證其描述的信息符合Java語言規範要求。

  一、這個類是否有父類(除了java.lang.Object 類之外,所有的類都應當有父類)。

  二、這個類的父類是否繼承了不允許被繼承的類(被final修飾的類)。

  三、如果這個類不是抽象類,是否實現了其父類或接口之中要求實現的所有普通方法。

  四、類中的字段、方法是否與父類產生了矛盾(例如覆蓋了父類的final字段、或者出現不符合規則的重載)

③、字節碼驗證

  第三個階段字節碼驗證是整個驗證階段中最複雜的,主要是進行數據流和控制流分析。該階段將對類的方法進行分析,保證被校驗的方法在運行時不會做出危害虛擬機安全的行為。

  一、保證任意時刻操作數棧中的數據類型與指令代碼序列都能配合工作。例如不會出現在操作數棧中放置了一個 int 類型的數據,使用時卻按照 long 類型來加載到本地變量表中。

  二、保證跳轉指令不會跳轉到方法體以外的字節碼指令中。

  三、保證方法體中的類型轉換是有效的。比如把一個子類對象賦值給父類數據類型,這是安全的。但是把父類對象賦值給子類數據類型,甚至賦值給完全不相干的類型,這就是不合法的。

④、符號引用驗證

  符號引用驗證主要是對類自身以外(常量池中的各種符號引用)的信息進行匹配性的校驗,通常需要校驗如下內容:

  一、符號引用中通過字符串描述的全限定名是否能夠找到相應的類。

  二、在指定類中是否存在符合方法的字段描述符及簡單名稱所描述的方法和字段。

  三、符號引用中的類、字段和方法的訪問性(private、protected、public、default)是否可以被當前類訪問。

4、準備

  準備階段是正式為類變量分配內存並設置類變量初始值的階段,這些內存是在方法區中進行分配。

  注意:

  一、上面說的是類變量,也就是被 static 修飾的變量,不包括實例變量。實例變量會在對象實例化時隨着對象一起分配在堆中。

  二、初始值,指的是一些數據類型的默認值。基本的數據類型初始值如下(引用類型的初始值為null):

  

 

   比如,定義 public static int value = 123 。那麼在準備階段過後,value 的值是 0 而不是 123,把 value 賦值為123 是在程序被編譯后,存放在類的構造器方法之中,是在初始化階段才會被執行。但是有一種特殊情況,通過final 修飾的屬性,比如 定義 public final static int value = 123,那麼在準備階段過後,value 就被賦值為123了。

5、解析

  解析階段是虛擬機將常量池中的符號引用替換為直接引用的過程。

  符號引用(Symbolic References):符號引用以一組符號來描述所引用的目標,符號可以是任何形式的字面量,只要使用時能無歧義的定位到目標即可。符號引用與虛擬機實現的內存布局無關,引用的目標不一定已經加載到內存中。

  直接引用(Direct References):直接引用可以是直接指向目標的指針、相對偏移量或是一個能間接定位到目標的句柄。直接引用是與虛擬機實現內存布局相關的,同一個符號引用在不同虛擬機實例上翻譯出來的直接引用一般不會相同。如果有了直接引用,那麼引用的目標必定已經在內存中存在。

  解析動作主要針對類或接口、字段、類方法、接口方法四類符號引用,分別對應於常量池的 CONSTANT_Class_info、CONSTANT_Fieldref_info、CONSTANT_Methodref_info、CONSTANTS_InterfaceMethodref_info四種類型常量。

6、初始化

   初始化階段是類加載階段的最後一步,前面過程中,除第一個加載階段可以通過用戶自定義類加載器參与之外,其餘過程都是完全由虛擬機主導和控制。而到了初始化階段,則開始真正執行類中定義的Java程序代碼(或者說是字節碼)。

  在前面介紹的準備階段中,類變量已經被賦值過初始值了,而初始化階段,則根據程序員的編碼去初始化變量和資源。

  換句話來說,初始化階段是執行類構造器<clinit>() 方法的過程

  ①、<clinit>() 方法 是由編譯器自動收集類中的所有類變量的賦值動作和靜態語句塊(static{})中的語句合併產生的,編譯器收集的順序是由語句在源文件中出現的順序所決定的,靜態語句塊中只能訪問到定義在靜態語句塊之前的變量,定義在它之後的變量,在前面的靜態語句塊中可以賦值,但是不能訪問。

  比如如下代碼會報錯:

  

 

   但是你把第 14 行代碼放到 static 靜態代碼塊的上面就不會報錯了。或者不改變代碼順序,將第 11 行代碼移除,也不會報錯。

  ②、<clinit>() 方法與類的構造函數(或者說是實例構造器<init>()方法)不同,它不需要显示的調用父類構造器,虛擬機會保證在子類的<init>()方法執行之前,父類的<init>()方法已經執行完畢。因此虛擬機中第一個被執行的<init>()方法的類肯定是 java.lang.Object。

  ③、由於父類的<clinit>() 方法先執行,所以父類中定義的靜態語句塊要優先於子類的變量賦值操作。

  ④、<clinit>() 方法對於接口來說並不是必須的,如果一個類中沒有靜態語句塊,也沒有對變量的賦值操作,那麼編譯器可以不為這個類生成<clinit>() 方法。

  ⑤、接口中不能使用靜態語句塊,但仍然有變量初始化的賦值操作,因此接口與類一樣都會生成<clinit>() 方法。但接口與類不同的是,執行接口中的<clinit>() 方法不需要先執行父接口的<clinit>() 方法。只有當父接口中定義的變量被使用時,父接口才會被初始化。

  ⑥、接口的實現類在初始化時也一樣不會執行接口的<clinit>() 方法。

  ⑦、虛擬機會保證一個類的<clinit>() 方法在多線程環境中被正確的加鎖和同步。如果多個線程同時去初始化一個類,那麼只會有一個線程去執行這個類的<clinit>() 方法,其他的線程都需要阻塞等待,直到活動線程執行<clinit>() 方法完畢。如果在一個類的<clinit>() 方法中有很耗時的操作,那麼可能造成多個進程的阻塞。

  比如對於如下代碼:

package com.yb.carton.controller;

/**
 * Create by YSOcean
 */
public class ClassLoadInitTest {


    static class Hello{
        static {
            if(true){
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "init");
                while(true){}
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        new Thread(()->{
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"start");
            Hello h1 = new Hello();
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"run over");
        }).start();


        new Thread(()->{
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"start");
            Hello h2 = new Hello();
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"run over");
        }).start();
    }

}

View Code

  運行結果如下:

  

 

   線程1搶到了執行<clinit>() 方法,但是該方法是一個死循環,線程2將一直阻塞等待。

  知道了類的初始化過程,那麼類的初始化何時被觸發呢?JVM大概規定了如下幾種情況:

  ①、當虛擬機啟動時,初始化用戶指定的類。

  ②、當遇到用以新建目標類實例的 new 指令時,初始化 new 指定的目標類。

  ③、當遇到調用靜態方法的指令時,初始化該靜態方法所在的類。

  ④、當遇到訪問靜態字段的指令時,初始化該靜態字段所在的類。

  ⑤、子類的初始化會觸發父類的初始化。

  ⑥、如果一個接口定義了 default 方法,那麼直接實現或間接實現該接口的類的初始化,會觸發該接口的初始化。

  ⑦、使用反射 API 對某個類進行反射調用時,會初始化這個類。

  ⑧、當初次調用 MethodHandle 實例時,初始化該 MethodHandle 指向的方法所在的類。

 

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YAMAHA 與 Gogoro 合作首款電動速克達 EC-05 於 8 月上市,售價 99,800 元

台灣山葉(YAMAHA)和 Gogoro 在 2018 年宣布展開合作之後,不少消費者都好奇兩家公司會擦出什麼樣的火花。YAMAHA 終於在 6 月 27 日正式發表電動速克達 EC-05,也是雙方合作的第一款機車。

EC-05 採用 Gogoro 市售車種的平台架構,搭配 YAMAHA 的原創設計,未來也會掛上 YAMAHA 的品牌。EC-05 會以換電為動力來源,支援 Gogoro 旗下的換電站 GoStation,不過車主在購車後需要另行和 Gogoro 簽約購買換電服務。新款的電動速克達由 Gogoro 負責製造,並透過 YAMAHA 的通路進行銷售。

EC-05 的動力系統是 G2 鋁合金水冷永磁同步馬達(S-Version),配合 MOSFET 水冷馬達控制器。安全極速達到時速 90 公里,靜止加速到時速 50 公里僅需 3.9 秒。空車重量為 106 公斤,加上電池則為 126 公斤,擁有 25L 的置物空間。EC-05 可以連結智慧型手機和 Apple Watch,並使用 NFC 和藍牙進行連結。

EC-05 的電池位於車身當中,座墊底層結構、置物箱的開口部位與收納空間都和 Gogoro 現有車種相同,不過重塑車身線條的設計風格。里程表則根據 Gogoro 原有的元件進行調整,略為提高並向前方移動,減少騎乘者所需的視線移動。坐墊結構與材質沿用 Gogoro 的現行車種,不過座墊後方略為墊高,提供加速時的止滑和支撐。

EC-05 的電池位於車身內部,擁有 25L 的置物空間。

EC-05 的里程表和 Gogoro 的車種類似,不過略為提高並向前方移動。

EC-05 的頭燈。

EC-05 的尾燈。

YAMAHA 表示,EC-05 能夠幫助擴展台灣市場的產品線,不僅回應多樣化顧客的需求,也向電動車領域跨出一步。YAMAHA 指出 EC-05 將為 YAMAHA 未來的電動機車家族打下基礎,似乎暗示未來會推出更多與 Gogoro 合作的車款。YAMAHA 台灣總經理小川真司表示,YAMAHA 日本母公司與其他大廠合作的機車聯盟目前只限於日本國內的市場,因此並不會影響台灣子公司和 Gogoro 的合作。

小川真司認為雖然 EC-05 內部與 Gogoro 的車種相同,但 YAMAHA 的風格與 Gogoro 不同,而且雙方的消費族群也不一樣,可以給不同生活方式的族群不同的選擇。此外,YAMAHA 在台灣市場已經深耕多年,有更多的經銷商夥伴,無論是銷售或保養都能更貼近消費者。YAMAHA 對 EC-05 頗具信心,喊出了一年 2 萬台的銷售目標。

EC-05 提供藍灰色、深黑色、深藍灰色和白銀色 4 種顏色讓消費者選擇,定價為台幣 99,800 元,補助最多的桃園市汰換二行程機車換購電動機車補助 33,000 元,因此最低台幣 66,800 元起。預計將在 7 月 1 日開放預購,8 月 1 日正式上市。YAMAHA 將在台北、台中和高雄展開 EC-05 的巡迴賞車活動,活動期間參與的消費者將有機會抽中電動速克達 EC-05。

EC-05 共推出藍灰色、深黑色、深藍灰色和白銀色四款顏色。

(合作媒體:。圖片來源:)

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