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adt4j-代数数据类型的JSR-269代码生成器
adt4j - 代数数据类型的JSR-269代码生成器
Java JSR-269 插入式注解处理器
在Javac源码中，插入式注解处理器的初始化过程是在方法中完成的，而它的执行过程则是在方法中完成的，这个方法判断是否还有新的注解处理器需要执行，如果有的话，通过类的 **doProcessing()**方法生成一个新的JavaCompiler对象对编译的后续步骤进行处理。在JDK1.5之后，Java语言提供了对注解（Annotation）的支持，这些注解与普通的Java代码一样，是在运行期间发挥作用的。.........
URDF模型转换实战：解决SolidWorks到Gazebo的五大常见问题
本文详细解析了从SolidWorks导出URDF模型到Gazebo仿真过程中常见的五大问题及解决方案，包括插件安装、坐标系建立、Link与Joint配置等关键步骤。通过实战经验分享，帮助机器人仿真工程师高效完成模型转换，确保Gazebo仿真准确性。
字节码进阶之JSR269详解
在Java的世界中，我们经常会听到JSR(Java Specification Requests)的名字。JSR是Java社区的一种提案，它定义了Java平台的各种标准和规范。其中，JSR269(Pluggable Annotation Processing API)是Java 6引入的一项关于注解处理的规范。注解在Java中是一种常见的元数据形式，它可以提供编译时或运行时的额外信息。通过JSR269，开发者可以创建处理器来处理这些注解，并可在编译时生成额外的源代码或做其他处理。
68页|大型车企集团数字化转型汽车数字化信息系统平台规划方案
这份PPT文档提供了一个全面的汽车集团数字化转型规划方案，涵盖了项目目标、规划思路、实施关注点、解决方案建议以及合作优势等多个方面。
基于C#的ASP.NET开发的党史学习网站课设
开展党史学习教育，就是要以史为镜、以史明志，把苦难辉煌的过去、日新月异的现在、光明宏大的未来贯通起来，在鉴往知来中砥砺前行，在乱云飞渡中把准航向，在凝心聚力中团结奋斗，共同创造新的历史伟业。登陆按钮与数据库进行连接，逻辑实现是如图3.1.3所示，自己定义一个SQL查询语句，将账号、密码放入SQL查询语句中，用sqlDataReader.HasRows语句进行逐一比较，找出结果，将用户名存入session并调用cookies，如果结果存在就关闭数据库，进行数据跳转，并弹出登陆成功的提示框，并关闭数据库。
jsr269(lombok实现原理)
JSR 269是Java规范请求的缩写，它是用于处理注释的API，即注解处理器API。它提供了一种机制来解析Java源代码中的注释，并根据注释生成代码，或者执行其他手动处理的操作。注解处理器可以通过解析注释来生成代码，例如生成XML文件或数据库表，或执行其他处理任务。它提供了一种自定义Java编译器行为的方式，可以为Java编译器提供额外的功能和逻辑。
SGM5860x高精度ADC驱动开发与SPI接口实战指南
本文详细介绍了SGM5860x高精度ADC芯片的驱动开发与SPI接口配置实战。内容涵盖芯片特性、SPI通信设置、寄存器映射、驱动初始化、数据采集处理、校准优化及调试技巧，帮助开发者快速掌握国产24位ADC的应用，提升工业测量项目的精度与稳定性。
【实用工具】JSR-269 插入式注解处理器AbstractProcessor
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从‘平行’到‘鱼骨’：手把手拆解AlGaN/GaN HEMT多栅指结构的布局优化实战
本文深入探讨了AlGaN/GaN HEMT多栅指结构的布局优化，从传统的平行栅结构到创新的鱼骨栅结构，详细解析了如何通过优化信号路径和热管理提升功率器件的性能。文章结合实测数据和EDA工具，展示了鱼骨栅结构在相位一致性、热阻和版图利用率方面的显著改进，为射频功率放大器设计提供了实用指导。
Python爬虫：抓取外卖平台餐厅菜单、价格与评价数据
美团外卖：国内领先的外卖平台之一，提供餐饮外卖、超市配送等服务。饿了么：另一大主流外卖平台，覆盖广泛的餐饮品类。等：国际性的外卖平台。在本文中，我们将以美团外卖为例，展示如何抓取餐厅的菜单、价格和评价等数据。我们会使用Python的爬虫库，如Scrapy和Selenium，来解决抓取任务。本文详细介绍了如何使用Python爬虫抓取外卖平台上的餐厅菜单、价格、评价等信息。我们展示了如何使用Scrapy和Selenium抓取静态与动态网页数据，如何清洗和存储数据，并讨论了如何应对外卖平台的反爬虫机制。
JSR 269实践
实现一个自定义的注解toBeTested，标记在方法中，注解的作用在被标注方法的方法体前增加一行固定的打印，打印内容有toBeTested中内容指定。} }//修改AST后，会自动增加的一行打印 System . out . println("Method test invoke by sunquan.");} }即源代码自动增加了一行System.out.println(“Method test invoke by sunquan.”);
软件可靠性测试与评价
本文系统介绍了软件可靠性工程的核心内容，包括可靠性概念、模型分类、测试方法和评价体系。重点解析了可靠性测试的三大步骤：定义运行剖面、设计测试用例和实施测试收集数据，并以智能安防系统为例说明具体应用。可靠性评价需结合业务场景，通过量化指标（MTBF、失效率等）和模型预测持续优化系统。文章强调可靠性需贯穿软件全生命周期，通过闭环反馈实现持续改进，为关键系统提供质量保障。
【Idea】Java JSR269 注解处理器快速上手
这篇文章旨在提供 快速实现 注解处理器（JSR 269） 在Idea项目正确运行方法，不会过多讲解所涉及的理论知识。
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
由lombok说起，浅析JSR-269原理及应用
lombok简介 在Java语言的项目开发中，存在着大量的样板代码。如实体类中大量的setter，getter，equals，HashCode，toString方法，即使idea可以自动快捷帮我们生成这些方法，但在增减字段时仍然需要重新去维护这些方法；又比如各种IO流等资源的关闭，try…catch…finally模式如此经典以至于成为了effective java中的编程法则，但也导致代码变得冗...
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
插件化注解处理API(Pluggable Annotation Processing API)——JSR269规范
简介 插件化注解处理(Pluggable Annotation Processing)APIJSR 269提供一套标准API来处理AnnotationsJSR 175,实际上JSR 269不仅仅用来处理Annotation，我觉得更强大的功能是它建立了Java 语言本身的一个模型,它把method、package、constructor、type、variable、enum、annotation等...
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
JSR 269 插入式注解处理
JSR 269 的全称为 “Pluggable Annotation Processing API”，定义了一套用于处理注解的 API，允许开发者根据自己的需求自定义注解处理器，并将其嵌入到 Java 编译器中进行使用。JDK1.6引入了JSR 269规范， 是 Java 标准 API 中定义的插入式注解处理的规范。插入式注解处理是指在编译期间，通过自定义注解处理器对源代码中的注解进行处理，达到读取、修改、添加抽象语法树中的内容。实现自定义注解处理器的第一步就是继承 类，并实现它的 方法，用于定义实际的
Java-JSR-269-插入式注解处理器
Java插入式注解处理器
Java Review - MapStruct_使用 Intellij 和 Maven Debug 分析MapStruct实现原理
通过定义映射接口和相应的映射方法，MapStruct 在编译时生成这些接口的实现类，从而实现了类型安全的对象映射，避免了手动编写繁琐且容易出错的映射代码。例如，当你使用MapStruct注解来标注两个Java Bean类，并希望通过注解处理器生成它们之间的映射代码时，MapStruct的注解处理器就会被javac调用。MapStruct 使用注解处理器技术，结合了JSR 269的功能，实现了在编译时生成高效的映射代码，从而提供了更快的执行速度和更好的类型安全性。命令来切换到POM文件所在的目录。
Java注解（五）：JCTree相关知识学习
从图片讲起java编译过程中AST变化过程 安卓AOP之AST:抽象语法树 什么是JSR269 Javac黑客指南 JCTree的两个分类和重要子类的介绍 转载：抽象语法树AST的全面解析（二） 获取JCTree的工具类JavacTrees JCTree和TreeMaker的关系 ......
手把手实现一个lombok
是Java Specification Requests的缩写，意思是Java 规范提案。是指向JCP(Java Community Process)提出新增一个标准化技术规范的正式请求。任何人都可以提交JSR，以向Java平台增添新的API和服务。Error:java: 服务配置文件不正确, 或构造处理程序对象javax.annotation.processing.Processor: Provider com.wfg.HelloProcessor not found时抛出异常错误。
插入式注解API(Pluggable Annotation Processing API)
;在JDK 1.5之后，Java语言提供了对注解（Annotation）的支持，这些注解与普通的Java代码一样，是在运行期间发挥作用的。在JDK 1.6中实现了JSR-269规范JSR-269：Pluggable Annotations Processing API（插入式注解处理API）。提供了一组插入式注解处理器的标准API在编译期间对注解进行处理。Annotation Processor在编译期间而不是运行期间处理Annotation, Annotation Processor相当于编译器的一个插件
Caused by: org.springframework.beans.factory.NoSuchBeanDefinitionException: No qualifying bean of ty
####springboot项目中@Autowired自动注入失败原因 启动类上加了：@SpringBootApplication(scanBasePackages = “com.uniondrug.mapper”)注解导致的。 ####解决办法： 1、接口上使用@Mapper注解 2、入口类使用@MapperScan注解 ...
Java奇技淫巧-插件化注解处理API(Pluggable Annotation Processing API
Java奇技淫巧-插件化注解处理API(Pluggable Annotation Processing API
自定义jsr-269注解处理器 Error:服务配置文件不正确,或构造处理程序对象javax.annotation.processing.Processor: Provider not found
出现的原因 自定义处理器还没有被编译就被调用，所以报 not found 在根据配置寻找自定义的注解处理器时，自定义处理器还未被编 解决方式 maven项目可以配置编译插件，在编译项目之前先编译处理器，或者编译项目时跳过执行处理器 参考：https://stackoverflow.com/questions/38926255/maven-annotation-processing-process...
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