【免费下载】 IKVM 项目使用教程
1. 项目介绍
IKVM(IKVM.NET)是一个用于.NET平台的Java虚拟机和字节码到IL(中间语言)转换器。它允许在.NET环境中运行Java代码,并且可以将Java字节码转换为.NET程序集,从而实现Java和.NET之间的互操作性。IKVM的主要组件包括:
- Java虚拟机(JVM):在.NET平台上实现的Java虚拟机。
- Java类库的.NET实现:提供Java标准库的.NET实现。
- 字节码转换工具:将Java字节码(JAR文件)转换为.NET IL(DLL或EXE文件)。
- 互操作工具:支持Java和.NET之间的互操作。
IKVM支持.NET Framework 4.7.2及以上版本,以及.NET 6及以上版本。它可以在Windows、Linux和Mac OS X等多个平台上运行。
2. 项目快速启动
2.1 安装IKVM
首先,通过NuGet包管理器安装IKVM:
PM> Install-Package IKVM
2.2 创建Java项目并编译为JAR文件
假设你有一个简单的Java项目,包含一个HelloWorld.java文件:
public class HelloWorld {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Hello, IKVM!");
}
}
使用javac编译该文件:
javac HelloWorld.java
然后将编译后的类文件打包成JAR文件:
jar cf HelloWorld.jar HelloWorld.class
2.3 使用IKVM将JAR文件转换为.NET程序集
使用IKVM的ikvmc工具将JAR文件转换为.NET程序集:
ikvmc -target:exe HelloWorld.jar
这将生成一个名为HelloWorld.exe的可执行文件。
2.4 运行生成的.NET程序集
在命令行中运行生成的.NET程序集:
HelloWorld.exe
你应该会看到输出:
Hello, IKVM!
3. 应用案例和最佳实践
3.1 在.NET项目中引用Java库
假设你有一个.NET项目,并且希望在其中使用一个Java库。你可以使用IKVM将该Java库转换为.NET程序集,然后在.NET项目中引用它。
- 将Java库打包为JAR文件。
- 使用
ikvmc将JAR文件转换为.NET程序集。 - 在.NET项目中添加对生成的.NET程序集的引用。
3.2 动态加载和执行Java代码
IKVM还支持动态加载和执行Java代码。你可以使用IKVM的运行时环境来加载和执行Java字节码,而无需预先将其转换为.NET程序集。
using IKVM.Runtime;
using IKVM.Runtime.Vfs;
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
using (var runtime = new Runtime())
{
runtime.LoadJvm();
runtime.LoadClass("HelloWorld").GetMethod("main", new[] { typeof(string[]) }).Invoke(null, new object[] { null });
}
}
}
4. 典型生态项目
4.1 Apache Lucene
Apache Lucene是一个高性能的全文搜索引擎库。通过IKVM,你可以在.NET项目中使用Lucene,从而实现强大的全文搜索功能。
4.2 Apache Kafka
Apache Kafka是一个分布式流处理平台。IKVM可以帮助你在.NET项目中集成Kafka客户端,从而实现高效的消息传递和流处理。
4.3 Spring Framework
Spring Framework是一个广泛使用的Java框架,提供了依赖注入、面向切面编程等功能。通过IKVM,你可以在.NET项目中使用Spring框架,从而简化开发过程。
通过IKVM,你可以在.NET平台上充分利用Java生态系统的丰富资源,实现跨平台的开发和部署。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00