java中System.getProperties默认都存有哪些信息

【BACnet/IP协议-基于Bacnet4j读采集器点位数据 (实测)】 下载Yabe模拟器 链接:https://pan.baidu.com/s/1lvHhQYLPEYvPn8cjZIfLUg 提取码:xccl默认下一步安装安装后打开设备模拟器 Bacnet.Room.Simulator 方法一:打包好的6.0版本的jar 链接:https://pan.baidu.com/s/1bt4d_upl9GdKadmV1u1SDA 提取码:bec1方法二:下载源码,进行打包链接:https://github.com/infiniteautomation/BACnet4J 四、代 阅读详情

     java中的System.getProperties看类名看方法名,见名知意,这是说系统的属性,那么通过System.getProperties我们能获取到什么系统信息呢,写个小例子测试下

private static void printSystemProperty(){
		Properties property = System.getProperties();
		Set<String> names = property.stringPropertyNames();
		Set<String> sort = new TreeSet<String>();//排下序
		for(String name : names){
			sort.add(name);
		}
		for(String name : sort){
			System.out.println(name+"="+property.getProperty(name));
		}
	}

执行结果

awt.toolkit=sun.awt.windows.WToolkit
file.encoding=UTF-8
file.encoding.pkg=sun.io
file.separator=\
java.awt.graphicsenv=sun.awt.Win32GraphicsEnvironment
java.awt.printerjob=sun.awt.windows.WPrinterJob
java.class.path=E:\test2\test200\target\classes;E:\setup\maven\org\apache\zookeeper\zookeeper\3.4.6\zookeeper-3.4.6.jar;E:\setup\maven\org\slf4j\slf4j-api\1.6.1\slf4j-api-1.6.1.jar;E:\setup\maven\org\slf4j\slf4j-log4j12\1.6.1\slf4j-log4j12-1.6.1.jar;E:\setup\maven\log4j\log4j\1.2.16\log4j-1.2.16.jar;E:\setup\maven\jline\jline\0.9.94\jline-0.9.94.jar;E:\setup\maven\junit\junit\3.8.1\junit-3.8.1.jar;E:\setup\maven\io\netty\netty\3.7.0.Final\netty-3.7.0.Final.jar;E:\setup\maven\org\springframework\spring-webmvc\4.2.1.RELEASE\spring-webmvc-4.2.1.RELEASE.jar;E:\setup\maven\org\springframework\spring-beans\4.2.1.RELEASE\spring-beans-4.2.1.RELEASE.jar;E:\setup\maven\org\springframework\spring-context\4.2.1.RELEASE\spring-context-4.2.1.RELEASE.jar;E:\setup\maven\org\springframework\spring-aop\4.2.1.RELEASE\spring-aop-4.2.1.RELEASE.jar;E:\setup\maven\aopalliance\aopalliance\1.0\aopalliance-1.0.jar;E:\setup\maven\org\springframework\spring-core\4.2.1.RELEASE\spring-core-4.2.1.RELEASE.jar;E:\setup\maven\commons-logging\commons-logging\1.2\commons-logging-1.2.jar;E:\setup\maven\org\springframework\spring-expression\4.2.1.RELEASE\spring-expression-4.2.1.RELEASE.jar;E:\setup\maven\org\springframework\spring-web\4.2.1.RELEASE\spring-web-4.2.1.RELEASE.jar
java.class.version=51.0
java.endorsed.dirs=D:\jre1.7\lib\endorsed
java.ext.dirs=D:\jre1.7\lib\ext;C:\Windows\Sun\Java\lib\ext
java.home=D:\jre1.7
java.io.tmpdir=C:\Users\WEIJIA~1\AppData\Local\Temp\
java.library.path=D:\jre1.7\bin;C:\Windows\Sun\Java\bin;C:\Windows\system32;C:\Windows;C:\Windows\system32;C:\Windows;C:\Windows\System32\Wbem;C:\Windows\System32\WindowsPowerShell\v1.0\;C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_45\bin;C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_45\jre\bin;D:\soft\svn1.8\bin;D:\apache-maven-3.2.3\bin;D:\mysql5.7\MySQL Server 5.7\bin;D:\mysql5.7\MySQL Utilities 1.3.5\;D:\mongoDB;;.
java.runtime.name=Java(TM) SE Runtime Environment
java.runtime.version=1.7.0_80-b15
java.specification.name=Java Platform API Specification
java.specification.vendor=Oracle Corporation
java.specification.version=1.7
java.vendor=Oracle Corporation
java.vendor.url=http://java.oracle.com/
java.vendor.url.bug=http://bugreport.sun.com/bugreport/
java.version=1.7.0_80
java.vm.info=mixed mode
java.vm.name=Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM
java.vm.specification.name=Java Virtual Machine Specification
java.vm.specification.vendor=Oracle Corporation
java.vm.specification.version=1.7
java.vm.vendor=Oracle Corporation
java.vm.version=24.80-b11
line.separator=

os.arch=amd64
os.name=Windows 7
os.version=6.1
path.separator=;
sun.arch.data.model=64
sun.boot.class.path=D:\jre1.7\lib\resources.jar;D:\jre1.7\lib\rt.jar;D:\jre1.7\lib\sunrsasign.jar;D:\jre1.7\lib\jsse.jar;D:\jre1.7\lib\jce.jar;D:\jre1.7\lib\charsets.jar;D:\jre1.7\lib\jfr.jar;D:\jre1.7\classes
sun.boot.library.path=D:\jre1.7\bin
sun.cpu.endian=little
sun.cpu.isalist=amd64
sun.desktop=windows
sun.io.unicode.encoding=UnicodeLittle
sun.java.command=com.fei.SystemOperation
sun.java.launcher=SUN_STANDARD
sun.jnu.encoding=GBK
sun.management.compiler=HotSpot 64-Bit Tiered Compilers
sun.os.patch.level=Service Pack 1
user.country=CN
user.dir=E:\test2\test200
user.home=E:\USER\weijianfei
user.language=zh
user.name=weijianfei
user.script=
user.timezone=
user.variant=

     大部分看名称就知道什么意思了,有些可能不是很直观,百度了下,下面只是一部分

java.version   Java 运行时环境版本
java.vendor   Java 运行时环境供应商
java.vendor.url   Java 供应商的 URL
java.home   Java 安装目录
java.vm.specification.version   Java 虚拟机规范版本
java.vm.specification.vendor   Java 虚拟机规范供应
java.vm.specification.name   Java 虚拟机规范名称
java.vm.version   Java 虚拟机实现版本
java.vm.vendor   Java 虚拟机实现供应商
java.vm.name   Java 虚拟机实现名称
java.specification.version   Java 运行时环境规范版本
java.specification.vendor   Java 运行时环境规范供应商
java.specification.name   Java 运行时环境规范名称
java.class.version   Java 类格式版本号
java.class.path   Java 类路径
java.library.path   加载库时搜索的路径列表
java.io.tmpdir   默认的临时文件路径
java.compiler   要使用的 JIT 编译器的名称
java.ext.dirs   一个或多个扩展目录的路径
os.name   操作系统的名称
os.arch   操作系统的架构
os.version   操作系统的版本
file.separator   文件分隔符(在 UNIX 系统中是“/”)
path.separator   路径分隔符(在 UNIX 系统中是“:”)
line.separator   行分隔符(在 UNIX 系统中是“/n”)
user.name   用户的账户名称
user.home   用户的主目录
user.dir   用户的当前工作目录

      粗看之下,就知道我们可以获取到jvm相关的一些信息,操作系统的一些信息(如系统名称,版本之类的名称)....

我将这小例子放到linux(redhat下)下执行,也是OK的,可以获取到这些基本信息。

       有些人在一些开源项目或公司项目里面看到System.getProperty(key),会发现这个key怎么在上面的列表找不到呢,那是因为这个key时开发人员自己set进去的,看System的源码,发现

 public static String setProperty(String key, String value) {
	checkKey(key);
	SecurityManager sm = getSecurityManager();
        if (sm != null) {
	    sm.checkPermission(new PropertyPermission(key,
		SecurityConstants.PROPERTY_WRITE_ACTION));
	}

	return (String) props.setProperty(key, value);
    }
     System中提供了setProperty的方法,其中的props,

 /**
     * System properties. The following properties are guaranteed to be defined:
     * <dl>
     * <dt>java.version		<dd>Java version number
     * <dt>java.vendor		<dd>Java vendor specific string
     * <dt>java.vendor.url	<dd>Java vendor URL
     * <dt>java.home		<dd>Java installation directory
     * <dt>java.class.version	<dd>Java class version number
     * <dt>java.class.path	<dd>Java classpath
     * <dt>os.name		<dd>Operating System Name
     * <dt>os.arch		<dd>Operating System Architecture
     * <dt>os.version		<dd>Operating System Version
     * <dt>file.separator	<dd>File separator ("/" on Unix)
     * <dt>path.separator	<dd>Path separator (":" on Unix)
     * <dt>line.separator	<dd>Line separator ("\n" on Unix)
     * <dt>user.name		<dd>User account name
     * <dt>user.home		<dd>User home directory
     * <dt>user.dir		<dd>User's current working directory
     * </dl>
     */

    private static Properties props;

       它是个static类型的,所以有些人喜欢在项目启动的时候,放某些数据到System的props中来,方便其他地方获取






BACnet - 物联网智能建筑通信协议 - 补充中 文章目录前言一、概述二、入门使用三、概念深入1 对于BACnet的一些思考2 待定总结 前言 BacNet标准 文章目录 《BACnet标准与楼宇自控系统技术》 一、概述 提示:这里可以添加本文要记录的大概内容 BACnet - 用于智能建筑的通信协议,是国际标准化组织(ISO)、美国国家标准协会(ANSI)及美国采暖、制冷与空调工程师学会定义的通信协议。BACnet针对智能建筑及控制系统的应用所设计的通信,可用在暖通空调系统(HVAC,包括暖气、通风、空气调节),也可以用在照明控制、门 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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modbus4j异常TimeoutException: request=com.serotonin.modbus4j.ip.encap.EncapMessageRequest

报错com.serotonin.modbus4j.sero.messaging.TimeoutException:request=com.serotonin.modbus4j.ip.encap.EncapMessageRequest@19fbea1 解决方法: 去掉setEncapsulated(true)这个配置 //此配置如果为ture,会导致报错 params.setEncapsulated(true); ...

MStoMS的博客 4052
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夢_殤
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