K:利用System.getProperties()方法获得的虚拟机进程的信息

JAVA获取电脑唯一标识,CPU+MAC 【代码】JAVA获取电脑唯一标识,CPU+MAC。 阅读详情

@装载自:http://blog.youkuaiyun.com/coolhty/article/details/3260659

public class JavaGetProperties
{
	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"));
	}
}


MacOS下Java后端开发环境配置全指南 Java作为跨平台的编程语言,其开发环境配置在不同操作系统上各有特点。Unix-like系统因其原生支持多线程和网络编程,成为Java开发的理想选择。MacOS基于Unix的特性,提供了开箱即用的终端环境和高效的文件系统,特别适合运行Java应用。通过Homebrew等包管理工具,开发者可以快速搭建包含JDK、构建工具和数据库的完整Java开发环境。针对M1芯片的ARM架构优化,以及使用jenv管理多版本JDK等技巧,能进一步提升开发效率。这些配置方法不仅适用于常规Java项目,也能满足Spring Boo 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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