引用类型 默认null
va的ava的va的ava的内存需要划分成为5个部分：
1.栈（Stack）存放的都是方法中的局部变量。方法的运行一定要在栈当中运行。
2.堆（Heap）凡是new出来的东西，都是在堆当中
堆内存的东西都有一个地址值：16进制
堆内存的数据，都有默认值。规则：
整数 默认是0
浮点 默认0.0
字符 默认'\u0000'
布尔 默认false
引用类型 默认null
内存
2024-06-16
19
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
引用类型 默认nullva的ava的va的ava的内存需要划分成为5个部分：1.栈（Stack）存放的都是方法中的局部变量。方法的运行一定要在栈当中运行。2.堆（Heap）凡是new出来的东西，都是在堆当中堆内存的东西都有一个地址值：16进制堆内存的数据，都有默认值。规则：整数 默认是0浮点 默认0.0字符 默认'\u0000'布尔 默认false引用类型 默认null
目录
相关文章
|
3天前
内存
引用类型 默认null
va的ava的va的ava的内存需要划分成为5个部分：
1.栈（Stack）存放的都是方法中的局部变量。方法的运行一定要在栈当中运行。
2.堆（Heap）凡是new出来的东西，都是在堆当中
堆内存的东西都有一个地址值：16进制
堆内存的数据，都有默认值。规则：
整数 默认是0
浮点 默认0.0
字符 默认'\u0000'
布尔 默认false
引用类型 默认null
10
0
0
|
1月前
|
存储
内存需要
va的ava的内存需要划分成为5个部分：
1.栈（Stack）存放的都是方法中的局部变量。方法的运行一定要在栈当中运行。
2.堆（Heap）凡是new出来的东西，都是在堆当中
堆内存的东西都有一个地址值：16进制
堆内存的数据，都有默认值。规则：
整数 默认是0
浮点 默认0.0
字符 默认'\u0000'
布尔 默认false
引用类型 默认null
3.方法区（Method Area）：存储class相关信息。包含方法的信息
4.本地方法栈（Native Method Stack）：与操作系统相关需要划分成为5个部分：
1.栈（Stack）存放的都是方法中的局部变量。方法的运行一定要在栈当
13
0
0
|
1月前
|
存储
缓存
算法
|
9天前
|
安全
JavaScript
前端开发
|
9天前
局部变量和成员变量
局部变量和成员变量
1.定义的位置不一样【重点】
局部变量:在方法的内部
成员变量:在方法的外部，直接写在类当中
2.作用范围不一样【重点】
局部变量:只有方法当中才可以使用，出了方法就不能再用
成员变量:整个类全都可以通用。
3.默认值不一样【重点】
局部变量:没有默认值，如果要想使用，必须手动进行赋值
1.定义的位置不一样【重点】
局部变量:在方法的内部
18
6
6
|
9天前
|
Linux
权限
每个文件和文件夹都有一个所有者，这是创建该文件或文件夹的用户。所有者拥有最高的权限，可以对文件和文件夹进行更改、读取和删除。群组是一组用户，他们可以共享文件和文件夹的权限。其他用户是除所有者和群组以外的其他用户。
Linux使用三个主要的权限：读、写和执行。读权限允许用户查看文件或文件夹的内容，写权限允许用户更改文件或文件夹的内容，执行权限允许用户运行文件或文件夹中的程序。是一种控制用户和程序对文件和文件夹的访问的方法。它使用三个主要的概念：所有者（owner）、群组（group）和其他（others）
18
6
6
|
9天前
默认值不一样【重点】
默认值不一样【重点】
局部变量:没有默认值，如果要想使用，必须手动进行赋值
成员变量:如果没有赋值，会有默认值，规则和数组一样
4.内存的位置不一样(了解)
局部变量:位于栈内存
成员变量:位于堆内存
19
4
4
|
9天前
|
存储
人工智能
自然语言处理
Llama3-8B秒杀700亿巨兽？北大博士生等全新BoT框架推理暴涨70倍，24点图形推理一步成神
【6月更文挑战第16天】北大团队提出BoT框架，增强LLM推理能力。新方法使用"meta-buffer"存储思维模板，提升效率70倍。在多个推理任务上表现优越，尤其在"Game of 24"等任务中成绩显著，挑战Llama3-70B。然而，计算资源需求大，对复杂任务鲁棒性仍有待提升。[链接：https://arxiv.org/abs/2406.04271]**
70
5
5
|
9天前
偏微分方程有了基础模型：样本需求数量级减少，14项任务表现最佳
【6月更文挑战第16天】研究人员提出Poseidon模型，减少求解偏微分方程（PDEs）的样本需求，提升效率。在15个挑战任务中，该模型在14项表现最优。基于scOT的多尺度架构， Poseidon降低了计算成本，但仍有泛化和资源限制。[论文链接](https://arxiv.org/pdf/2405.19101)**
51
4
4
|
9天前
|
Ubuntu
Java
Linux
Dockerfile 自定义镜像
在这个快速发展的技术时代 , 我们经常面临着应用部署的复杂性、环境差异以及不同操作系统之间的兼容性问题 . 这些问题不仅消耗大量时间 , 还可能导致项目延期和成本增加 . Docker 的出现解决了我们在应用部署过程中遇到的障碍和挑战 . 通过将应用程序及其依赖环境封装在一个轻量级的、可移植的容器中 , Docker 不仅简化了开发和部署流程 , 还确保了不同环境间的无缝衔接和一致性 .
211
6
8
热门文章
最新文章
1
阿里云A100 GPU服务器租用价格表_按小时_包年包月费用
2
Hadoop数据迁移MaxCompute最佳实践
3
Kubernetes 入门教程
4
Vue+Django+MySQL搭建指南（个人全栈快速开发）
5
FPGA 那些事儿之异构计算
6
TextView 代码设置最大长度之maxLength和maxEms
7
“出海”与管理思想变革
8
<数据库>高性能Redis快速入门 | (附Redis常用命令)
9
Cannot instantiate the type List
10
在迁移邮箱时， Mailbox Size Exceeds Target Quota 2.3GB错误的解决