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我也要
所有的Java程序都运行在JVM上
JDK包含JRE，JDK或JRE具备后，程序会调用生成JVM
Java的标识符由字母、数字、下划线和美元符号组成
注意：
dir：列出当前目录下的文件和文件夹，换盘时直接输入盘符，例如：D:（切换到D盘）
cd：切换目录，tab键可以自动补齐
md：新建文件目录
del：删除文件目录
cls：清屏
exit：退出
遥感大模型核心技术之自监督预训练技术研究（2025年9月版）
本文系统探讨了自监督预训练技术在遥感大模型构建中的核心作用。随着遥感数据进入"大数据"时代，传统监督学习面临"数据丰富、标签贫乏"的瓶颈，而自监督预训练通过设计代理任务从无标签数据中学习特征表示，成为驱动大模型发展的关键引擎。文章分析了遥感领域对自监督预训练的三大独特挑战：多源异构性、地理空间约束和时空动态性，并提出了针对性解决方案：掩码自编码(MAE)技术及其演进、地理对比学习与多模态融合、位置感知预训练与多任务学习。
JAVA语言都有哪些特点
1. 简单性：Java语言是一种面向对象的语言,它通过提供最基本的方法来完成指定的任务,只需理解一些基本的概念,就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。7. 高性能：和其它解释执行的语言如basic、tcL不同,Java字节码的设计使之能很容易地直接转换成对应于特定cPu的机器码,从而得到较高的性能。10. 体系结构中立：Java解释器生成与体系结构无关的字节码指令,只要安装了Java运行时系统,Java程序就可在任意的处理器上运行。8. 动态性：Java的设计使它适合于一个不断发展的环境。
MATLAB机械臂建模实战：标准D-H法与改进D-H法到底选哪个？（附代码对比）
本文深入解析MATLAB中机械臂建模的标准D-H法与改进D-H法的本质区别，提供详细的代码对比和可视化结果。通过实际案例，帮助读者根据应用场景选择合适方法，并避免常见建模陷阱。特别关注Link函数和SerialLink工具的使用技巧，提升机械臂建模效率。
java语言的特点_Java语言有什么特点？
Java语言共有十大特点，分别为：简单性、面向对象、分布性、编译和解释性、稳健性、安全性、可移植性、高性能、多线索性、动态性。1、简单性：Java语言继承了C++语言的优点，去掉了C++中学习起来比较难的多继承、指针等概念，所以Java语言学习起来更简单，使用起来也更方便。2、面向对象：Java是一种面向对象的编程语言。3、分布性：Java设计成支持在网络上应用，它是分布式语言。所以只要用Java...
Cursor集成Claude 4.6免费版：本地IDE合规调用指南
大语言模型编程助手（LLM Copilot）已成为现代开发标配，其核心能力依赖于上下文理解、代码推理与结构化输出等关键技术原理。Anthropic官方提供的Claude系列模型，尤其Claude 4.6，凭借200K超长上下文、tool use函数调用和严格可控的API设计，在工程实践中展现出显著技术价值。该能力可无缝嵌入本地IDE环境，支撑代码解释、跨文件分析、单元测试生成等高频开发场景。本文聚焦Cursor这一开源可审计IDE，详解如何合规复用Anthropic免费tier接口（/v1/messages
别再为跨页读写发愁了！STM32F407模拟I2C驱动24C256/512的避坑指南
本文详细解析了STM32F407模拟I2C驱动24C256/512的跨页写入问题，揭示了24C系列存储器'写满一页不会自动翻页'的关键机制，并提供了经过验证的分页写入算法和优化方案。通过GPIO时序优化、地址计算和错误处理等技巧，帮助开发者解决数据错乱、覆盖等常见问题，实现稳定可靠的EEPROM读写操作。
1. Java 特点
Java十个基本特点
Aurix TC3xx系列MCU ADC模块简介(一)
简单介绍英飞凌Aurix TC3xx系列单片机ADC模块的特点及内部结构。
java基础知识
java语言的特点、语法基础、数据类型 运算符
NX二次开发常用函数——从一个坐标系到另一个坐标系的转换（UF_MTX4_csys_to_csys ）相同体坐标转化
本文介绍了在项目开发中实现坐标转换的方法，重点解析了两个关键函数UF_MTX4_csys_to_csys和UF_MTX4_vec3_multiply的使用。通过4个变换矩阵（transform1-4）实现工作坐标系与绝对坐标系之间的相互转换，并以圆柱体为例详细说明了坐标转换的具体实现过程，包括原点、X/Y轴方向的转换处理。相比之前采用的if-else判断方法，这种矩阵转换方式在代码复杂度和运行效率上都更具优势。
【基于 CasADi 的欠驱动无人船实时非线性模型预测控制（NMPC）实现与避碰仿真】MATLAB开源复现
本文提出了一种基于CasADi的欠驱动无人船实时非线性模型预测控制（NMPC）方法，实现了轨迹跟踪与避碰功能。研究采用三自由度USV动力学模型，集成静态与动态障碍物避碰约束，并满足国际海上避碰规则（COLREGS）。通过CasADi+IPOPT数值优化求解，实现了毫秒级实时控制。文章详细介绍了USV建模、NMPC控制器设计、避碰约束建模以及CasADi实现流程，包括核心求解流程和轨迹生成方法。实验结果表明，该方法能有效实现复杂环境下的轨迹跟踪与避碰功能。
Java中的三大特性 - 超详细篇
前言 大家好啊，我是汤圆，今天给大家带来的是《Java中的三大特性 - 超详细篇》，希望对大家有帮助，谢谢 这一节的内容可能有点多，大家可以选择性的来看 简介 Java的三大特性：封装、继承、多态 乍一听，好像很高大上，其实当你真正用的时候，会发现高大上的还在后面呢。。。 热身 在正式讲解三大特性之前，先普及几个知识 1. 访问权限修饰符 Java中关于访问权限的四个修饰符，表格如下 private friendly（默认） protected public 当前类访问权限 √ √ √ √
蓝牙模块HM-10手册
蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
JavaSE — Java特点
JavaSE — 面向对象 1、理解面向对象 Java是纯粹的面向对象的程序设计语言，主要有三种基本特征：继承、封装和多态 Java程序最小单位是类，程序就是一个个类构成的 2、封装、继承和多态 封装：是指将对象的实现细节隐藏起来，然后通过一些公共的方法暴露该对象的功能 继承：是面向对象实现软件复用的重要手段，当子类继承父类后，子类直接获得父类非私有的属性和方法 多态：是指子类对象可以直接赋值给父类型变量，但运行时依旧保持子类的行为特征，也就是同一个对象执行方法时，可以根据子类表现出不同的行为特征（重
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
JavaSE——Java特点
Devexpress16.2.6破解工具
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【JavaSE专栏1】Java的介绍、特点和历史
在本文中学习了 Java 的简介、面向对象和面向过程的区别、编译型语言和解释型语言的区别、Java 和 C++ 的区别、编程语言的发展历史、Oracle JDK 和 OpenJDK 的区别和 Java 的历史。
JavaSE-习题-Java语言的特点等
题目名称：java 的字符类型采用的是 Unicode编码方案，每个 Unicode码占用（ ）个比特位。题目内容：A .8B .16C .32D .64。
java map接口特点,JavaSE-Map接口
1.What is Map？首先说明几个概念：ColllectionColllection接口为基本的接口，存储对象有List、Set、Quene。List为有序的允许重复的Collection，Set为无序不允许重复的Collection。哈希表哈希表也称散列表，根据关键码值key 进行访问的数据结构，也就是说，能够将关键码映射到表中一个位置我们就可以去访问其记录value，加快查找的速度，...
【JavaSE | Java语言的特点】练习题
1.2.3.
JAVASE--java集合中的Collection接口详解（概念，方法，特点）
java集合中的Collection接口详解（概念，方法，特点）还有一些注意点
（java学习笔记）JavaSE基础
Java技术体系平台 JavaSE ：标准版 面向桌面型应用（Windows下的应用程序）的Java平台。提供完整的Java核心API，也叫J2SE. JavaEE：企业版 开发企业环境下的应用程序。该技术体系中包含的技术 Servlet Jsp。主要针对Web应用程序开发。也叫J2EE. JavaME：小型版 支持Java程序运行在移动终端（手机、PDA：掌上电脑 条码扫描器、RFID读写器、P...
javase入门
javase入门第一讲 刚入门，学的是张龙老师的javase知识。javase是java标准版，java是Sun公司在1995年5月推出的（2009年被甲骨文公司（Oracle）以74亿美金收购）。
java语言--------javaSE之Set集合概述及特点
Set集合概述及特点 Set 集合：元素唯一，不允许重复。 HashSet LinkedHashSet TreeSet HashSet:底层数据结构是哈希表（JDK1.7 数组+链表 JDK1.8 优化 数组+链表+红黑树） 元素无序(存取元素的顺序不一致)且唯一（元素不允许重复） HashSet集合保证元素的唯一性，是靠元素重新hashCode和equals()方法来保证的，如果元素不重写，则无法保证元素的 唯一性。 HashSet存储字符串并遍历 HashSet<String>
JavaSE概述
JavaSE
（一）JAVA基础学习第一篇章——java的历史、特点、平台
今天开始学习java基础知识，虽然已经大致学习过一遍，但感觉效果不好，基础知识还很薄弱，于是决定再花时间系统的学习一遍。不是有句老话叫“基础不牢，地动山摇”吗？所以，我觉得这是必要的。 1.1 java语言的历史 java语言刚开始叫Oak（橡树），名字源于负责开发java语言的Green项目组办公室窗外的一颗橡树。由于在进行商标注册时Oak已经被人注册，所以放弃，改名java。java这个名字来...
java se 与j2se_javaSE和 j2SE的区别?
javaSE和 j2SE的区别?关注:71答案:4mip版解决时间 2021-01-28 18:29提问者耍硪ミ倪配么2021-01-27 20:19javaSE和 j2SE的区别?最佳答案二级知识专家自然卷的气质2021-01-27 21:53JavaEE 比 se多了许多包，用于开发大规模的，分布式的Java应用/服务器。比如JSP，Servlet相关的包都是在JavaEE范畴，SE里...
JAVA (JavaEE、JavaSE)
JAVA (JavaEE、JavaSE) 目录JAVA (JavaEE、JavaSE)Java介绍- 简介- 特性JavaEE和JavaSE的区别JavaEE：JavaSE：SDK 和 JDK的区别SDKJDKJDK 和 JRE 的区别JDKJRE Java介绍 Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等。 - 简介 Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大
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