【JAVA】8.13

最新推荐文章于 2025-08-13 20:57:13 发布

原创最新推荐文章于 2025-08-13 20:57:13 发布 · 383 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

注意对对象的使用，尽量应用对象，使用对象之间的交互，减少主函数。

注意封装，注意换行（声明要和动作之间分开），迭代的使用。

自动生成函数，java真是吊爆了，最近要好好想想了。

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

inMay

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

Java黑皮书课后题第8章：*8.13（定位最大的元素）编写下面的方法，返回二维数组中最大元素的位置。返回值是包含两个元素的一维数组，这两个元素表示二维数组中最大元素的行下标和列下标

weixin_46356698的博客

09-10

1979

*8.13（定位最大的元素）编写下面的方法，返回二维数组中最大元素的位置。返回值是包含两个元素的一维数组，这两个元素表示二维数组中最大元素的行下标和列下标题目题目描述与运行示例破题代码题目题目描述与运行示例 *8.13（定位最大的元素）编写下面的方法，返回二维数组中最大元素的位置： public static int[] locateLargest(double[][] a) 返回值是包含两个元素的一维数组，这两个元素表示二维数组中最大元素的行下标和列下标编写一个程序，提示用户输入一个二维数组，然后显

制作ChatPDF之Elasticsearch8.13.4搭建（一）

05-27

1613

如果 Elasticsearch 未启动或者 Kibana 配置中的 Elasticsearch 地址不正确，Kibana 将无法启动。将Java版本从1.8（Java 8）迁移到11（Java 11）涉及到多个步骤，包括下载和安装新的JDK，更新环境变量，调整应用程序代码和配置，进行测试等。按照上述步骤，你应该能够成功安装和启动 Kibana，并开始使用它来分析和可视化 Elasticsearch 数据。Java 11移除了和弃用了Java 8中的一些API和工具，因此需要检查和更新你的代码。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

8.13 Java练习

qq_35909625的博客

08-13

384

实例练习部分代码会用注释进行说明一.反转键盘录入的字符串： import java.util.Scanner; public class Zifuchuan { public static void main(String[] args) { Scanner input=new Scanner(System.in); System.out.pri...

Java基础 8.13

anlogic的博客

08-13

205

该文章介绍了Java中类变量（静态变量）的概念和使用。传统方法使用独立变量count统计对象数量存在访问不便的问题。通过将count声明为static变量，使其成为所有Child类对象共享的属性，解决了这个问题。类变量在类加载时生成，可以通过类名直接访问（推荐Child.count）或对象访问。静态变量的定义语法为"访问修饰符 static 数据类型变量名"，其访问权限与普通属性相同。这种设计体现了OOP思想，实现了数据的共享和统一管理。

【翻译】Elasticsearch Java API Client 8.13.2 （第二章-设置）

qq_49444793的博客

04-26

1299

Requirements: 要求：Java 8 或更高版本。一个 JSON 对象映射库，允许您的应用程序类与 Elasticsearch API 无缝集成。Java 客户端支持 Jackson 或 Eclipse Yasson 等 JSON-B 库。版本托管在 Maven Central 上。如果您正在寻找 SNAPSHOT 版本，可以在 https://snapshots.elastic.co/maven/ 上找到 Elastic Maven Snapshot 存储库。

【翻译】Elasticsearch Java API Client 8.13.2 （第三章-API约定）

qq_49444793的博客

04-27

1512

Java API 客户端使用非常一致的代码结构，使用现代代码模式，使复杂的请求更容易编写，复杂的响应更容易处理。以下部分详细解释了这些内容。包结构和命名空间客户端Elasticsearch API 很大，并且被组织成功能组，如 Elasticsearch API 文档中所示。Java API 客户端遵循以下结构：功能组称为“命名空间”，每个命名空间位于的子包中。每个命名空间客户端都可以从顶级 Elasticsearch 客户端访问。唯一的例外是“搜索”和“文档”API，它们位于core。

Java整合ElasticSearch8.13

galaxyou的博客

04-05

1588

整合ES

JAVA 集成 ElasticSearch

weixin_73118927的博客

02-19

661

JAVA 集成 ElasticSearch：Java REST Client

java 操作 elasticsearch 8 单机版

咬一口空气榨汁机的博客

05-26

2632

本篇使用的elasticsearch版本为8.13.4，jdk版本为17，单机版的elasticsearch最近做了个需求是文章查重的，使用了向量数据库搭配elasticsearch做了这个需求，由于甲方比较追求新的东西，所以不得已使用了8.13.4的版本，做个记录方便以后参考。

apache-skywalking-java-agent-8.13.0 apache-skywalking-apm-9.0.0

12-29

apache-skywalking-java-agent-8.13.0 apache-skywalking-apm-9.0.0 目前市面上开源的APM系统主要有CAT、Zipkin、Pinpoint、SkyWalking，大都是参考Google的Dapper实现的. Skywalking是本土开源的基于字节码注入的...

精选资源

java-agent8.13.0.zip

03-26

java-agent8.13.0.zip

gradle-8.13-all

04-28

例如，Gradle 8.13版本就引入了对Java 18的支持，以及对Kotlin DSL的改进，使得构建脚本编写更加优雅简洁。对于大型多模块项目，Gradle提供了强大的模块化构建能力，能够有效地管理项目的依赖关系，并且可以并行执行...

sharding-jdbc示例代码

12-19

sharding-jdbc示例代码

ENVI+Deep+Learning+V1.0深度学习操作教程

12-19

内容概要：本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程，重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用，以实现遥感图像中特定目标（如集装箱）的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练，到执行分类及结果优化的完整流程，并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架，采用ENVINet5（U-Net变体）架构，支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据，适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群：具备遥感图像处理基础，熟悉ENVI软件操作，从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员，尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标：①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标（如车辆、建筑、道路、集装箱等）；②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置（如Patch Size、Epochs、Class Weight等）；③通过模型调优与结果反馈提升分类精度，实现高效自动化信息提取。; 阅读建议：建议结合实际遥感项目边学边练，重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节，充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化，同时注意软硬件环境（特别是NVIDIA GPU）的配置要求以保障训练效率。

QPdfiumDemo

12-19

QPdfiumDemo

【网络安全竞赛】基于DVWA的代码级攻防技术：SQL注入至RCE利用链的实战设计与自动化防御方案研究

最新发布

12-19

内容概要：本文通过改造DVWA漏洞靶场，构建了一条从SQL注入到文件上传再到远程命令执行（RCE）的完整攻击链，重点展示代码级攻防技术。文中详细解析了二次注入、图片马精制、竞争上传和LD_PRELOAD沙箱逃逸等高阶技巧，并提供了完整的Python利用脚本与官方修复补丁，强调在真实竞赛场景下的实战应用与防御策略。同时展望了自动化Patch评估、微服务漏洞链和合规审计等未来发展方向。; 适合人群：具备一定Web安全基础，参加CTF竞赛或从事渗透测试工作的安全从业者，以及蓝队防守人员和安全培训讲师。; 使用场景及目标：①在高校CTF比赛中作为高难度Web题型，检验选手综合攻防能力；②用于企业招聘中考察候选人实战编码与应急响应能力；③辅助安全培训中进行攻击复现与防御规则编写。; 阅读建议：学习者应结合DVWA环境动手实践每个攻击环节，深入理解Payload构造原理与系统底层机制，同时对比官方Patch掌握安全编码规范，提升攻防双向能力。

量子信息科学入门

12-19

本书全面介绍量子信息科学的核心概念，涵盖量子计算、量子通信与退相干机制。从基本的量子比特出发，深入探讨纠缠、量子门、测量及错误校正等关键技术。结合理论与实验视角，解析量子隐形传态、量子密码学与量子算法的实现原理。书中融合多位领域专家的讲义，兼顾初学者与研究前沿，是进入量子信息技术领域的理想指南。

企业传播全渠道新闻发稿策略与GEO优化效果评估：基于AI驱动的媒体投放及多维度ROI分析系统设计

12-19

内容概要：本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化（GEO）时代下的全渠道策略与效果评估体系，涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战，并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势，包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略，提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法，并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外，结合“传声港”工具实操指南，提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案，并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群：企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者，具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标：①制定科学的新闻发稿策略，实现从“流量思维”向“价值思维”转型；②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵；③利用AI工具实现精准投放与GEO优化，提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性；④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议：建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习，重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标，在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略，并定期复盘优化，以实现品牌传播的长期复利效应。

手机端AIDE编译器安卓版推箱子游戏软件代码.txt

12-19

手机端AIDE编译器安卓版推箱子游戏软件代码.txt

Java Agent 8.13.0 压缩包发布说明

标题中的“java-agent8.13.0.zip”指的很可能是一个名为“java-agent”的软件版本8.13.0的压缩包，格式为ZIP。Java Agent是一种可以在Java虚拟机（JVM）启动的时候或者在运行时动态修改Java类字节码的技术。它通常...