2011 -09-01-实现递归列目录的操作

Anomalib实战:从零开始构建自定义数据集的异常检测模型 本文详细介绍了如何使用Anomalib 2.1.0从零开始构建自定义数据集的异常检测模型。通过实战演示,指导读者准备符合规范的数据集结构,快速上手训练Patchcore等先进算法,并完成模型推理与调优,为工业质检、医疗影像等场景提供高效的视觉异常检测解决方案。 阅读详情
/*
 * 2011 -09-01
 * 实现递归列目录的操作
 * 用了不一样的方法
 * 格式输出感觉还是比较好看的,不是用的 thinking in java里的方法,比那个要简单,但是没人家的功能强大
 * 
 * 申延刚 Younger.Shen
 * 
 *  blog.youkuaiyun.com/hack2me
 * younger.x.shen@gmail.com
 */
package com.youngershen.io.test;

import java.io.*;
import java.util.*;

public class ShowDirectory {

	private LinkedList<String> dirBuffer = new LinkedList<String>();
	private String path = null;
	private File indexFile = null;
	private StringBuffer sb = new StringBuffer();
	public ShowDirectory(String f){
		
	indexFile = new File(f);
	}
	
	private void showDir(File f){
		
		File[] buff = f.listFiles();
		
			for(File t:buff){
				
				dirBuffer.add(t.getPath());
				
				if(t.isDirectory()){
					
					showDir(t);
				}
			}
		
	}
	
	public void init(){
		
		showDir(indexFile);
		
		for(int i=0;i<dirBuffer.size();i++){
			
			System.out.println(dirBuffer.get(i));
		}
		
	}
	
	public static void main(String[] args){
	
		new ShowDirectory("./").init();
	}
}

CM-GAI:基于连续介质力学与最优传输的数据生成新范式 在数据驱动的工程与科学研究中,如何利用有限的物理数据实现可靠预测是核心挑战。传统方法如深度神经网络,在数据稀缺时往往泛化能力不足且缺乏物理一致性。为解决此问题,一种融合物理原理与数据驱动的新范式应运而生。其核心思想是将数据分布的变化类比为连续介质在广义力驱动下的力学变形过程,通过最优传输理论为分布变换提供最优路径的度量。这种方法将物理规律(如质量守恒、运动方程)作为硬约束嵌入模型,确保了生成过程的物理可解释性。物理信息神经网络(PINNs)则被用作高效求解器,处理高维特征空间中的复杂控制方程。在工程实践中, 阅读详情

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程序员迈克
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