Java9新特性

Java 9 新特性 Java 9 发布于 2017 年 9 月 22 日,带来了很多新特性,其中最主要的变化是已经实现的模块化系统。接下来我们会详细介绍 Java 9 的新特性。 阅读详情

JShell

bin/jshell进入命令行

直接验证代码,不需要写main方法





集合工厂方法

        Set<Integer> set = Set.of(1,2,3);
        //set.add(4);//UnsupportedOperationException
        List<String> list = List.of("a","b","c");
        //list.add("d");//UnsupportedOperationException


升级版stream api

        //set.stream().forEach(item->System.out.println(item));
        //set.forEach(item->System.out.println(item));
        //set.forEach(System.out::println);
        IntStream.iterate(1, i->i<100,i->i+1).forEach(System.out::println);


多版本兼容jar

java9下可以获取第一个Helper,在老版本下只会看到顶层的Helper,所以这个jar兼容多个版本

multirelease.jar
├── META-INF
│   └── versions
│       └── 9
│           └── multirelease
│               └── Helper.class
├── multirelease
    ├── Helper.class
    └── Main.class


Java 9 新特性详解 Java 9作为Java发展历程中的一个重要里程碑,引入了模块化系统、新的API、命令行工具和改进。这些新特性和改进将为Java开发者带来更多便利,提高开发效率。因此,学习和掌握Java 9的新特性对于Java开发者来说具有重要意义。 阅读详情

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通俗易懂的Java9新特性教程(含配套资料)

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JAVA9 新特性

原文地址:https://www.oschina.net/translate/java-9-new-features?print 由于原文中有不少的图片,复制过来比较麻烦,就在这里留个连接备查吧。JAVA9的几个新特性,感觉还是相当不错的,十分有用。比如那个jshell 以后一些简单代码的测试,再也不用专门写一个类了,明显方便了很多啊。 而模块系统无疑能够很大程度的提高代码的效率以及安全性。

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sentinel滑动时间窗口算法学习

滑动时间窗口 先不说sentinel的算法实现,先说什么是滑动时间窗口, 我们在进行限流的时候,比如通过QPS进行限流,那假如我们以秒为单位,举个例子: 我设置了限流规则,qps是10 如果不使用滑动窗口算法,在统计qps的时候,就有可能会有问题,比如: 在0 - 500ms中的请求数是0,但是在500ms - 1000 ms的请求数是10;在1000ms - 1500ms 之间又进来了5个请求,此时只判断了1000ms - 2000 ms之间的请求数 因为没有把1S进行拆分多个窗口,所以在1000ms之后

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最全卷积总结篇(分组、深度可分离、空洞、转置等)

分组卷积(Group Convolution)是一种卷积操作方式,它最早在AlexNet中引入,并在深度学习中被广泛使用,尤其是在高效模型设计(如MobileNet和ResNeXt)中。分组卷积通过将输入特征通道分为若干组,并在每组内单独进行卷积操作,可以减少计算复杂度和参数量,同时有效利用模型的结构特性。分组卷积的工作原理通道分组:输入特征图的通道图为C_in,输出特征图的通道数为C_out,将每组的C_in和C_out分为G组,每组的通道数为C_in/G和C_out/G。组内卷积。

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Java9-17新特性

历经曲折的Java 9在4次跳票后,终于在2017年9月21日发布。从Java 9这个版本开始,Java 的计划发布周期是6个月,这意味着Java的更新从传统的以特性驱动的发布周期,转变为以时间驱动的发布周期,并逐步地将Oracle JDK原商业特性进行开源。针对企业客户的需求,Oracle将以3年为周期发布长期支持版本(Long Term Support,LTS),最近的LTS版本就是Java 11和Java17了,其他都是过渡版本。

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如何判断一个程序员的技术比你强?

技术大佬与普通程序员之间存在明显的认知差异:前者善于将复杂问题抽象为经典计算机科学问题,用声明式代码替代过程式逻辑;对异常和边界条件极度敏感,具备系统化的排查方法论;代码追求高可读性而非炫技,且执着于底层原理研究。这种技术压制体现在解决问题的确定性上——通过扎实的理论功底和工程直觉,快速定位问题本质,而非依赖试错或搜索。真正的技术实力源于对底层逻辑的深刻理解和对系统稳定性的敬畏。

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Java 9新特性概述

Java 9发布于2017年9月22日,其中最大的特性毫无疑问就是模块化,除此之外,还对String、集合、Stream、Optional、CompletableFuture等类的API做了增强,还有一些不太重要或开发者不太需要关注的特性本节就一笔带过了。

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深度解析Java 9核心新特性

除此之外,它还引入了更多的API改进和新工具,为Java程序员提供了更多的武器。Java 9 引入了一些新的核心特性,包括模块系统、接口的私有方法、try-with-resources 的改进、改进的Javadoc、多版本化JAR、和更多。在此版本之前,在Windows和Linux上,Java应用程序的大小和渲染都是基于像素的,甚至在HiDPI显示器上,其像素密度可能是传统显示器的2到3倍。从模块化系统到各种API的增强,Java 9的每一个改进都在努力使Java成为一个更强大、更灵活、更现代的编程语言。

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【java9】java9新特性之增强流Stream的API

Java9为Stream API带来了一系列新特性,这些特性使得流的处理更加灵活和强大。这些新特性为Java的流处理提供了更强大的工具,使得在处理大量数据或进行复杂的数据转换时能够编写更加简洁和高效的代码。它们为开发者提供了更多的控制流生成的灵活性,以及处理流中数据的能力。此外,Java 9还在其他方面对Stream API进行了优化和改进,这些改进可能涉及到性能的提升、API设计的改进以及与其他Java 9特性的更好集成等。

morris 1万+

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&#39;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(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));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(&#39;state&#39;,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&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,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 = &#39;sigm&#39;;%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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;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)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;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, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% 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&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% 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(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Java9 新特性详解

参考资料:Java9新特性

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【Java新特性】Java 9 新特性全解析

模块系统从根本上改变了 Java 应用的组织方式,提升了大型应用的可维护性和安全性;语法增强(接口私有方法、钻石操作符升级)和API 优化(集合工厂方法、Stream/Optional 增强)进一步简化了代码编写;工具改进(JShell、Javadoc 升级)让开发和学习过程更高效。对于开发者而言,迁移到 Java 9 不仅能享受这些新特性带来的便利,也是向后续版本(如 Java 11 LTS)过渡的基础。建议从非核心项目开始尝试模块化改造,逐步积累经验,充分发挥 Java 9 的优势。

m0_61057201的博客 1329

JDK9新特性:Java9的编程革新之旅

喵喔!在这篇技术博客中,我,你们的猫头虎博主,将带大家深入探索Java 9的神秘森林。我们将探讨Java 9带来的划时代特性,从模块系统到REPL工具(JShell),再到流API的增强等。这篇博客是为所有Java猎人准备的,不论是初探Java森林的小猫还是在编程世界里游走多年的老虎。我将提供详尽的知识点讲解、丰富的代码示例和详细的操作指南,确保每位猎人都能轻松理解Java 9的精髓。关键词:Java 9, 模块系统, JShell, 流API, 编程新特性, Java开发。

猫头虎技术团队:授渔优于赠鱼,兴趣引领智慧,探索之乐尤显珍贵。商务合作+:Libin9iOak ,万粉变现+:优快云WF,猫头虎承诺每年免费为100名C站创作者做账号流量诊断服务!全网搜:猫头虎技术团队,点击文章底部名片或直接私信我一切皆可谈,快找虎哥! 3203

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Jayron
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