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最近做的两次Java/JVM分享的概要
这是回复这个回复的帖。放个例子来说明Java的package与JAR包的关系(或者说没关系?)
Java/JVM要认定某两个类型是否属于同一个runtime package,只需要看这两个类型是不是由同一个classloader加载的、并且package的全限定名完全一样;跟这两个类型是从什么地方加载过来的没关系。
举例说明。假设有这样的目录结构:
其中A.java为:
B.java为:
Main.java为:
通过下面步骤来编译:
可以看到编译没任何问题。
现在目录结构变为:
此时A.class与B.class分别分布在myjar1.jar与myjar2.jar中。
为了避免嫌疑,把ab/cd/ef里的.class文件都删除掉,变为:
然后执行Main:
运行没任何问题。说明在不同JAR包里的A与B之间能互相“找到”,Main也能找到它们俩;A与B仍然在同一个runtime package中。
相关代码都放在附件里了。
Java/JVM要认定某两个类型是否属于同一个runtime package,只需要看这两个类型是不是由同一个classloader加载的、并且package的全限定名完全一样;跟这两个类型是从什么地方加载过来的没关系。
举例说明。假设有这样的目录结构:
D:\TESTPACKAGE │ Main.java │ └─ab └─cd └─ef A.java B.java
其中A.java为:
package ab.cd.ef; public class A { public B makeB() { return new B(); } }
B.java为:
package ab.cd.ef; public class B { }
Main.java为:
import ab.cd.ef.A; import ab.cd.ef.B; public class Main { public static void main(String[] args) { B b = new A().makeB(); System.out.println(b); } }
通过下面步骤来编译:
D:\testpackage>javac ab/cd/ef/A.java D:\testpackage>jar cvf myjar1.jar ab/cd/ef/A.class 标明清单(manifest) 增加:ab/cd/ef/A.class(读入= 277) (写出= 202)(压缩了 27%) D:\testpackage>jar cvf myjar2.jar ab/cd/ef/B.class 标明清单(manifest) 增加:ab/cd/ef/B.class(读入= 185) (写出= 159)(压缩了 14%) D:\testpackage>javac -classpath "myjar1.jar;myjar2.jar" Main.java
可以看到编译没任何问题。
现在目录结构变为:
D:\TESTPACKAGE │ Main.class │ Main.java │ myjar1.jar │ myjar2.jar │ └─ab └─cd └─ef A.class A.java B.class B.java
此时A.class与B.class分别分布在myjar1.jar与myjar2.jar中。
为了避免嫌疑,把ab/cd/ef里的.class文件都删除掉,变为:
D:\TESTPACKAGE │ Main.class │ Main.java │ myjar1.jar │ myjar2.jar │ └─ab └─cd └─ef A.java B.java
然后执行Main:
D:\testpackage>java -classpath ".;myjar1.jar;myjar2.jar" Main ab.cd.ef.B@1fb8ee3
运行没任何问题。说明在不同JAR包里的A与B之间能互相“找到”,Main也能找到它们俩;A与B仍然在同一个runtime package中。
相关代码都放在附件里了。
- testpackage.zip (2.6 KB)
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管理层情感语调,或称为管理层语调,是一个在财务与会计领域中常用的概念,特别是在分析上市公司信息披露质量时。它主要指的是管理层在上市公司文字信息披露过程中,用词所体现出的情感倾向和可理解性。 本数据复刻了《财经研究》《中南财经政法大学学报》等顶级期刊的核心解释变量的做法。情感语调对企业未来盈余和未来绩效具有较强解释力、降低会计信息误定价、为分析师预测提供增量信息,而投资者也会对管理层情感语调做出积极反应。 情感语调1=(正面词汇数量-负面词汇数量)/词汇总量;数值越大,情感倾向越偏向正面积极。 情感语调2=(正面词汇数量-负面词汇数量)/(正面词汇数量+负面词汇数量);数值越大,情感倾向越偏向正面积极。 指标 证券代码、企业代码、年份、证券简称、行业代码、行业名称、正面词汇数量、负面词汇数量、词汇总量、句子数量、文字数量、情感语调1、情感语调2。
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