Sun正式启动Orbit:openlaszlo的JavaME运行时目标

Orbit项目作为Laszlo系统的最新runtime,旨在通过模拟浏览器DOM在JavaME平台上运行。该项目使用Rhino引擎支持LZX语言,使得JavaME可以运行web2.0应用。此合作将简化移动应用开发并提高其效率。
openlaszlo的官方报道,在这里

该项目在SUN的官方网站地址:
https://orbit.dev.java.net/

Orbit项目是laszlo继Dhtml运行时后的另一个runtime,该runtime通过模拟浏览器DOM来运行在JavaME平台上。据SUN的官方介绍:orbit项目是SUN javaME对于Laszlo内容的查看器(player/viewer)。它是一个JavaME CDC/Personal 基本应用,使用Rhino引擎来运行LZX语言编写的web2.0应用。

点评:
Orbit项目早在06年10月就正式声明,而且打算当年年底推出demo,可直到今天才正式启动,看来两家公司都是心有余力不足啊。laszlosystem在忙于4.0dhtml版本的推出,sun似乎还没有意识到脚本语言在手机上的重要性,似乎对RIA还不够重视,直到最近推出了javaFX,宣布进军RIA,这回才宣布开始Orbit项目,可谓姗姗来迟啊。
不管怎么说,强强联合,尤其是laszlo可以弥补sun在脚本编程方面的不足,可以预见,不久的将来会有一些精彩的东西来供大家使用,将来javaME编程也许就不象现在这么复杂,openlaslzo开发者也可以写移动应用,移动开发平台有添了一位新成员,javaME的openlaslzo运行时也许会享受flashlite那样的高效率、丰富性。
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频序数据,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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