j2SE 总览

最新推荐文章于 2022-05-28 21:27:47 发布
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#J2SE

博客展示了JavaTM 2 Platform Standard Edition的总览图，为了解该平台提供了直观的参考，有助于信息技术领域人员对Java 2平台标准版有更清晰的认识。
JavaTM 2 Platform Standard Edition 总览图
JavaSE总览.gif
09-23
JavaSE总览.gif
软考路之J2SE全览
Reka's blog ^_^
09-13 1008
背景：“软考之战”开始了，这是一场和自己的较量，两个月，我们按照总体计划，和时间赛跑，和队友协作。11月7日，将上演一幕华丽转身。按照计划，我们首先学习的是J2SE视频，这部分讲述了java的基础部分，掌握java的基本语法，下午题设计模式就是java语言的。在学习马士兵的J2SE 视频的时候，结合以前学习过得VB,VB.NET，C#，语言是相同的，找出这些语言的相同之处与不同之处，编织成为知
技术溯源系列-J2SE体系大图
tterminator的专栏
03-05 376
技术溯源系列：规范、标准、协议、基金会、开放组织、联盟追踪溯源。 一、大图速览 二、官网地址 https://docs.oracle.com/javase/8/docs/index.html
总览JAVA基础知识点（上）
qq_45048713的博客
04-29 652
前言： 为什么要写一下java基础的内容呢，主要是为了让初学JAVA的朋友们通过这些知识点，可以对JAVA基础知识做一个回顾，做一个总结，忘记哪些知识点可以回头看一下，记一下。还有就是对我自己基础知识的一个巩固。虽然我早就学完了这一些，而且掌握的也不错，但我想通过现在累计下来的知识，再来回过头看看一些内容，看着现在我对这些东西的接收程度，理解程度，同时也非常希望能帮助初学JAVA的朋友们！！！ J...
Java管理扩展指南之JMX技术总览
weixin_34343000的博客
02-27 138
　　JMX(Java管理扩展)系列　　JMX(Java管理扩展)系列旨在介绍包含于Java基础版本(Java SE)中的JMX技术。本系列提供了如何使用JMX重要技术特性的诸多示例。　　一、JMX技术总览简要介绍JMX技术，包括它的使用目的和主要功能。　　二、MBean简介介绍JMX技术的基本概念-被管理的beans，也称作MBeans。同时会介绍MXBeans。　　三、通知介绍JMX技术中的通知...
Spring初览
牢骚太盛防肠断，风物长宜放眼量
05-28 392
Spring初览 种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在 本文记录的是笔者第一天学习Spring 环境： jdk 8.0 Tomcat：8.5 maven: 3.6.0 工具： idea 1.框架的概念 1.1 什么是框架 首先我们需要去理解：框架是什么？ 框架的工具类，半成品 对于初学者来说，千万不要去学这个房子如何去盖，只学如何装修 1.2 市场上比较主流的框架 ssh 重量级框架 spring+struct2 +hibernate ssm 轻量级框架 spring+springmvc
2004 Java 官方开发工具总览
dqswuyundong的专栏
01-10 585
<br />前言<br />过去几年，Sun Microsystems 最让同业『津津乐道』的事情，莫过于Sun<br />运用其优越的技术能力研发了Java 技术，可是却从来没有能从Java 身上获取<br />庞大的利益。最具市场价值的企业级应用程序服务器(Application Server)，分<br />别由Bea System 的WebLogic 与IBM 的WebSphere 独大；而开发工具的市<br />场，则以Borland 的JBuilder 为大宗。曾经有朋友这样问笔者:『Sun 在
Java语言介绍(04)开源项目(01)总览
何飞的专栏
01-23 610
Spring Framework  【Java开源 J2EE框架】Spring 是一个解决了许多在J2EE开发中常见的问题的强大框架。 WebWork  【Java开源 Web框架】WebWork 是由OpenSymphony组织开发的，致力于组件化和代码重用的拉出式MVC模式J2EE Web框架。Struts  【Java开源 Web框架】Struts 是一个基于Sun J2EE平台的M
JProfiler一个专业的Java性能监控工具
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行
06-23 6942
JProfiler是一个全功能的Java剖析工具（profiler），专用於分析J2SE和J2EE应用程式。它把CPU、线程和记忆体的剖析组合在一个强大的应用中。JProfiler可提供许多IDE整合和应用服务器整合功能。JProfiler直觉式的GUI让你可以找到性能瓶颈、抓住内存泄漏(memory leaks)、并解决多线程的问题。它让你得以对heap walker作资源回收器的root an
Java语言速览：StackOverflow
weixin_33674976的博客
02-20 133
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
J2SE中文帮助文档：适合初学者的API参考
根目录下会有overview-summary.html作为总览页，列出所有可用的包及其简要说明。每个包对应一个子目录，内含该包下所有公共类和接口的详细说明页面。每一页都会展示类的继承关系树、实现的接口、构造器列表、字段...
Hibernate框架自学系列（上部）：核心技术导览
在Java 2平台企业版（J2SE）中使用Hibernate时，通常需要以下步骤： - 配置Hibernate：包括修改hibernate.cfg.xml配置文件，设置数据库连接信息、映射文件和一些其他属性。 - 映射对象到数据库：定义Java对象与...
JAVA程序设计基础与应用方向导览
课程内容围绕J2SE核心概念展开，并进一步涉及到Java在企业级应用、网络编程和移动设备开发等方面的应用。 知识点详细说明: 1. Java历史与语言结构 - Java是由Sun Microsystems公司在1995年推出的面向对象的编程...
Java学习要点全览：从基础到规范详解
- J2SE (Java Standard Edition) 是标准版，适用于桌面应用和服务器端开发，是其他版本的基础。 - J2ME (Java Micro Edition) 是针对移动设备如手机和PDA的简化版本，支持嵌入式应用。 3. **Java源代码和编译规则...
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1).pdf
11-26
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1)
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-26
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了图像处理中的多阈值分割问题。通过引入电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO），利用其全局搜索能力优化多阈值分割的阈值选取过程，以提升图像分割的精度与效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤，并通过实验验证其在图像分割中的有效性，展示了与其他智能优化算法的对比结果，突出了该方法在处理复杂图像时的优越性。; 适合人群：具备一定图像处理和优化算法基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②为智能优化算法在图像处理领域的应用提供实现案例与技术参考；③支持科研复现与算法改进。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注目标函数设计与电磁力机制的映射关系，可通过更换测试图像和对比其他优化算法加深理解。
基于51单片机的电子琴设计
最新发布
11-26
本资源文件“基于51单片机的电子琴设计.zip”对应于博客文章“基于51单片机设计的简易电子琴”。该资源包含了实现一个简易电子琴所需的全部文件和代码，适用于学习和实践51单片机的开发。 内容 源代码：包含电子琴的C语言源代码，可在Keil uVision等51单片机开发环境中编译运行。 原理图：提供了电子琴的电路设计原理图，方便用户理解硬件连接和布局。 PCB设计文件：如果需要自行制作PCB，资源中包含了PCB设计文件，可用于PCB打样。 说明文档：详细的使用说明和操作指南，帮助用户快速上手。 使用方法 下载资源：点击下载“基于51单片机的电子琴设计.zip”文件。 解压文件：将下载的ZIP文件解压到本地目录。 阅读说明文档：仔细阅读说明文档，了解项目的基本结构和使用方法。 搭建硬件：根据原理图搭建硬件电路。 编译代码：使用Keil uVision等开发工具打开源代码，进行编译。 烧录程序：将编译好的程序烧录到51单片机中。 测试运行：连接电源，测试电子琴的功能是否正常。
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
11-26
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了一项基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障诊断研究，采用PyTorch框架实现，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，构建深度学习分类模型，实现对轴承不同故障类型和严重程度的精准识别与分类，旨在提升工业设备故障诊断的自动化与智能化水平。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉PyTorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于工业设备预测性维护系统中的轴承故障早期识别；②作为深度学习在时间序列分类任务中的典型案例，用于学习CNN-LSTM融合模型的设计与实现；③复现并改进现有故障诊断算法，推动相关科研工作进展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码与西储大学数据集进行实践操作，重点关注数据预处理、模型结构搭建、训练流程及结果分析环节，可进一步尝试调整网络参数或引入其他优化算法以提升分类性能。
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
11-26
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
J2SE 李兴华代码收藏集萃
标题和描述提到了“J2SE（李兴华）代码收藏”，这意味着这个压缩包里存放着李兴华这位开发者收集的Java 2 Platform, Standard Edition (J2SE) 相关的代码示例或者项目。J2SE是Java平台的标准版，主要应用于桌面应用...
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