【JavaOne流水账】Day 2 —— 2台itouch 32g

参加了JavaOne会议,早上讨论了基于Java技术的Web服务中的异步处理,感到有些失望。下午的开幕主题演讲稍好些,介绍了Java的发展路线图。整体感觉第二天比第一天有所提升。
今天会议开始稍微有点样子了

早上的第一个session是在基于Java技术的Web服务中处理异步,听了很失望,原来只是讲Web Service,服务端的异步,是一个日本人在讲,展示了J2EE 6中,如何方便的使用netbeans,通过Annotation,方便的生成服务端异步的web service调用代码,听了一半实在受不了,于是就出来了。

这边的会议机制很死板,即便是会议室没满,只要你网上没报名该课程,还是不能听。应该是需要自己再网上再预定一下才行吧。

第二个session是介绍一个Java虚拟机的监控工具,其实就是类似于JRockit的Mission Control,叫…………,结果最后很失望,这个东西只是内部试验,没release,估计是将JRcokit移植到Hotspot的半成品。

第三个session其实就是Intel在做自己的产品宣传,台下的观众都听得昏昏欲睡,于是Intel的经理开始了抽奖……刚才进门口的时候,有个笑得很甜的plmm在让大家投名片抽奖,俺没带名片。于是喜剧就发生了,组织者拿着2个白色的小盒子上台,说是apple的产品作为奖品。在抽到2个稀里糊涂的中奖者上台后,领奖的时候,才告知是2台itouch 32g,让台下的我们羡慕了一把,一边后悔自己没带名片, :cry: 吃午饭去了。

中午有个小Session,就是JRockit的分析工具试验。我去的时候,老外已经结束了简短的演示,由参会者自己上机练习。根据pdf,将工具试了试,果然功能很强大,比起JProfiler强。不愧是JRockit借此,藐视Hotspot的原因之一。

下午2点开始的JavaOne开幕式主题演讲,算是稍微比较好一些,虽然内容都是美国讲过的了。不过女高级总监Nandini Ramani的演讲,还算比较专业,清晰的交代了被Oracle收购后的java的路线图,抛开背后的商业利益和博弈,我觉得她还是很专业的一个talker,整场show都很专业。

但是会场问来问去,也没有可以下载pdf或者ppt的地方,于是我只好用相机把大部分的内容拍下来了,具体等回去再慢慢整理贴图。不过总的就是一句,就是美国javaone的子集,汉化了,没什么惊喜。

接下来的Session类似,分别有3个engineer,上台讲了JavaSE,JavaEE,JavaME,不过除了SE有点听头,另外两个都很闷。在Spring的面前,EE做得再好也是步人后尘了,意义不大。而JavaME,一想到Android,就觉得悲从中来,于是就昏昏欲睡,结束了今天最后的一场会议。

今天总体的感觉比昨天好多了,期望明天有更好的分享。
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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