要不要就一起升级JDK6.0?

本文介绍了JDK6带来的重大改进,包括性能提升、新的垃圾回收算法G1、VisualJVM与VM底层接口开放、JSR223动态语言编程支持、JMX的发展以及内置的JavaEE和XML相关包等内容。

背景音乐:《要不要就一起加入G C D》,唱:陈珊妮,词:夏宇。

JDK5是一个巨大的转折点(泛型,Annotation,并发...),而JDK6就是一个可安全升级的加强版,对新项目是不升白不升,白升谁不升,而对旧项目就是升了也白升,不升也没啥损失吧。

稍微整理了一下官方JDK6官方Features and Enhancement说明

比较有用的升级

  • 性能提升 :从VM、并发、Collection等方面出发,每次JDK版本升级总会快上10%-20%,是最固定的红利了。
  • 新的垃圾收集算法 :颇受关注的Update14开始的G1垃圾收集方式,终于不再担心垃圾收集搞得系统暂停两三秒的噩梦。
  • VisualJVM与VM底层接口开放 :Update7开始自带的VisualVM足以让JProfiler关门,另外JPDA/JVM TI等接口给了IDE们更好的访问VM底层的方法。
  • JSR223动态语言编程未来的趋势,JDK6开始正式支持,不需要Spring们帮忙了。
  • JMX : JDK自带的JMX实现发展飞快
  • 自带N多JavaEE、XML包 :Common annotations、JSR181 WebService Metadata、JAXP 1.4 、STAX、JAXB2.0,不用自己到处找了。

比较鸡肋的升级

  • JavaFX:Sun的RIA方案和升级版,因为JSF在前对JavaFX也连带着失去信心。
  • 集合增加了dequeue、NavigableMap等类型,暂时用不上。
  • JDBC 4.0:类似ADO.net但出来的太晚了,现在已是ORM方案的天下。
  • Java DB 与 lightweight HttpServer:到底是JavaSE还是JavaEE?无语。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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