java相关参数获取

public static void main(String[] args) {

Properties props=System.getProperties(); //系统属性
    System.out.println("Java的运行环境版本:"+props.getProperty("java.version"));
    System.out.println("Java的运行环境供应商:"+props.getProperty("java.vendor"));
    System.out.println("Java供应商的URL:"+props.getProperty("java.vendor.url"));
    System.out.println("Java的安装路径:"+props.getProperty("java.home"));
    System.out.println("Java的虚拟机规范版本:"+props.getProperty("java.vm.specification.version"));
    System.out.println("Java的虚拟机规范供应商:"+props.getProperty("java.vm.specification.vendor"));
    System.out.println("Java的虚拟机规范名称:"+props.getProperty("java.vm.specification.name"));
    System.out.println("Java的虚拟机实现版本:"+props.getProperty("java.vm.version"));
    System.out.println("Java的虚拟机实现供应商:"+props.getProperty("java.vm.vendor"));
    System.out.println("Java的虚拟机实现名称:"+props.getProperty("java.vm.name"));
    System.out.println("Java运行时环境规范版本:"+props.getProperty("java.specification.version"));
    System.out.println("Java运行时环境规范供应商:"+props.getProperty("java.specification.vender"));
    System.out.println("Java运行时环境规范名称:"+props.getProperty("java.specification.name"));
    System.out.println("Java的类格式版本号:"+props.getProperty("java.class.version"));
    System.out.println("Java的类路径:"+props.getProperty("java.class.path"));
    System.out.println("加载库时搜索的路径列表:"+props.getProperty("java.library.path"));
    System.out.println("默认的临时文件路径:"+props.getProperty("java.io.tmpdir"));
    System.out.println("一个或多个扩展目录的路径:"+props.getProperty("java.ext.dirs"));
    System.out.println("操作系统的名称:"+props.getProperty("os.name"));
    System.out.println("操作系统的构架:"+props.getProperty("os.arch"));
    System.out.println("操作系统的版本:"+props.getProperty("os.version"));
    System.out.println("文件分隔符:"+props.getProperty("file.separator"));   //在 unix 系统中是”/”
    System.out.println("路径分隔符:"+props.getProperty("path.separator"));   //在 unix 系统中是”:”
    System.out.println("行分隔符:"+props.getProperty("line.separator"));   //在 unix 系统中是”/n”
    System.out.println("用户的账户名称:"+props.getProperty("user.name"));
    System.out.println("用户的主目录:"+props.getProperty("user.home"));
    System.out.println("用户的当前工作目录:"+props.getProperty("user.dir"));
}

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时间: 2024-10-27 19:52:41

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了解java虚拟机—JVM相关参数设置(2)

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JAVA启动参数整理

http://blog.csdn.net/turkeyzhou/article/details/7619472 java启动参数共分为三类: 其一是标准参数(-),所有的JVM实现都必须实现这些参数的功能,而且向后兼容: 其二是非标准参数(-X),默认jvm实现这些参数的功能,但是并不保证所有jvm实现都满足,且不保证向后兼容: 其三是非Stable参数(-XX),此类参数各个jvm实现会有所不同,将来可能会随时取消,需要慎重使用: 一.标准参数 -client  设置jvm使用client模式

在 Java 8 中获取日期

前言 前面一篇文章写了<SimpleDateFormat 如何安全的使用?>, 里面介绍了 SimpleDateFormat 如何处理日期/时间,以及如何保证线程安全,及其介绍了在 Java 8 中的处理时间/日期默认就线程安全的 DateTimeFormatter 类.那么 Java 8 中该怎么样处理生活中常见的一些日期/时间呢?比如:计算一周后的日期:计算一年前或一年后的日期:检查闰年等. 接下来创建了 20 个基于任务的实例来学习 Java 8 的新特性.从最简单创建当天的日期开始,然

JTI + JNI,为Java程序提供获取JVM内部信息的通道

首先,JTI是啥? HotSpot JVM是使用C++写的,在操作系统层面来看,java.exe进程与其他进程并无特别之处.任何一个进程都可以加载第三方的DLL,JTI就是java.exe开放出来的向Java.exe进程注入dll的接口.也就是说,开发者根据JTI定义好的规范,用C++写一个dll,这个dll就可以被java.exe进程加载了[启动jvm的时候要加上-agentlib参数]. JTI的详细资料参见以下网址:http://docs.oracle.com/javase/7/docs/

2、java 启动参数

1.java启动参数共分为三类: 其一是标准参数 (-),所有的JVM实现都必须实现这些参数的功能,而且向后兼容:其二是非标准参数 (-X),默认jvm实现这些参数的功能,但是并不保证所有jvm实现都满足,且不保证向后兼容:其三是非Stable参数 (-XX),此类参数各个jvm实现会有所不同,将来可能会随时取消,需要慎重使用: 2.在使用命令java和javaw时,命令行格式如下,其中"argument"部分就可以设置一些参数. java [ options ] class [ ar

android屏幕分类与屏幕相关参数定义

android设备运行在各种不同的屏幕中,这些屏幕有着不同的screen sizes(屏幕大小)和screen densities(屏幕密度).screen sizes表示屏幕的实际物理大小,比如5寸手机,7寸平板,8寸平板.而screen densities表示屏幕的像素密度,比如同样5寸的手机,有720p的,有1080p的.screen sizes和screen densities从两个维度表示了屏幕的属性,他们互不影响. Screen Sizes 屏幕的真实物理尺寸,以屏幕的对角线测量,一

action中请求参数获取的两种方式

action中请求参数获取的两种方式 1.属性驱动? a.直接在 action 类中提供与请求参数匹配属性,提供 get/set 方法? b.在 action 类中创始一个 javaBean,对其提供 get/set ,在请求时页面上要进行修改,? 例如 user.username user.password ,要使用 ognl 表达式? 以上两种方式的优缺点:? 第一种比较简单,在实际操作我们需要将 action 的属性在赋值给模型(javaBean)去操作? 第二种:不需要在直接将值给 ja

梯度优化算法总结(转载)以及solver中相关参数解释

原文地址:http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/ 如果熟悉英文的话,强烈推荐阅读原文,毕竟翻译过程中因为个人理解有限,可能会有谬误,还望读者能不吝指出.另外,由于原文太长,分了两部分翻译,本篇主要是梯度下降优化算法的总结,下篇将会是随机梯度的并行和分布式,以及优化策略的总结. 梯度下降是优化中最流行的算法之一,也是目前用于优化神经网络最常用到的方法.同时,每个优秀的深度学习库都包含了优化梯度下降的多种算法的实现(比如, las