140day(corejava10.1)

本文详细介绍了Java归档文件(JAR)的概念及其创建方法,包括如何使用清单文件(manifest)进行配置,如何创建可运行的JAR文件,以及如何在JAR文件中管理资源和实现密封等。

《2018年2月28日》【连续140天】

标题:corejava10.1;

内容:
java归档文件(JAR);

JAR是压缩的,采用ZIP格式,zip使用的是pack200;

1.

jar创建文件命令格式:

jar程序可选项:

2.清单文件:
每个jar文件都包含一个描述归档特征的清单文件(manifest);

名为MANIFEST.MF;

3.可运行JAR文件;

4.资源:

jar文件中的类相关联的数据文件;

5.密封:
将包的类全部放入一个jar文件中:
然后在主节中加:Sealed: true

对于单独的包:
可在清单中:

来表面是否封装;

 

明日计划:看书;
 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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