国内Java论坛

本文汇总了多个Java技术相关的网站和论坛,这些平台提供了丰富的学习资源、技术文章及社区交流机会,对于Java开发者而言是非常宝贵的参考资料来源。
[url]http://www.chinajavaworld.com[/url] -论坛人很多,高手也多,不过好像都在潜水
[url]http://www.cn-java.com[/url] -也很不错,文章很好,但是就是商业性浓了点。
[url]http://www.chinaitlab.com[/url]- 非常有系统性,而且推出的java远程教育是中国最全面的scjp远程教育。
[url]http://www.huihoo.com[/url] -灰狐动力,有个jfox,而且很多关于企业级应用的东西
[url]http://www.matrix.org.cn[/url] -Matrix技术,不少java文章和资源,论坛牛人多,人气略差。
[url]http://www.javastudy.org[/url] -java学习可下载资料不少,论坛人气也一般。
[url]http://www.javaresearch.org[/url] -很多好文章,而且有出书。
[url]http://www.jdon.com[/url] -很多java设计模式的资料。
[url]http://www.java-cn.com[/url] -很多资料和书籍下载,文摘也有不少,就是下载要扣分。
[url]http://www.java.com.cn[/url] -论坛不错,人气够旺,不过有时候老上不去。
[url]http://www.javapub.com[/url] -还可以。我去的较少。
[url]http://www.javajia.com[/url] -同上。
[url]http://www-900.ibm.com/developerWorks/cn/index.shtml[/url] -ibm非常不错,里面的好文章层出不穷啊。
[url]http://tech.ccidnet.com[/url] -赛迪还算比较有特色,原创很多。
[url]http://www.zdnet.com.cn[/url] -zdnet也不错哦,精彩。
水木清华java版 -很多大牛,真的很多,呵呵。
[url]http://www.yesky.com[/url] -很多好文章,原创比较多。
给定的参考引用中未包含国内Java相关的AI内容的信息。不过,国内Java相关的AI领域有不少成果和应用。 在开源框架方面,有一些团队基于Java开发了适用于AI的工具包。例如,Deeplearning4j是一个基于Java和Scala的开源分布式深度学习库,在国内也有不少开发者使用它进行深度学习模型的开发和训练,它支持多种深度学习算法,可用于图像识别、自然语言处理等场景。 国内的一些科技企业也将Java应用于AI相关业务中。像阿里云提供了丰富的AI服务,其开发过程中Java可能会用于构建后端服务,处理AI模型的调用和数据交互等。百度的飞桨平台虽然主要以Python为主,但也有部分Java接口供开发者使用,方便Java开发者集成AI能力到自己的系统中。 ```java // 以下是一个简单示例,展示如何使用Deeplearning4j加载一个简单的神经网络模型 import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration; import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration; import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer; import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer; import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork; import org.nd4j.linalg.activations.Activation; import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions; public class SimpleNeuralNetwork { public static void main(String[] args) { // 构建神经网络配置 MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder() .seed(123) .list() .layer(new DenseLayer.Builder().nIn(2).nOut(3) .activation(Activation.RELU).build()) .layer(new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD) .activation(Activation.SOFTMAX).nIn(3).nOut(2).build()) .build(); // 创建神经网络模型 MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(conf); model.init(); } } ```
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