JDK5与JDK6区别

  JDK5与JDK6区别

1. 泛型
2 自动装箱/拆箱
3 for-each
4 static import
5 变长参数

1. 泛型

1.4之前 java util包中容器类,装的是Object对象,你要装特定的类型可以,但要强制转换,这可能导致运行时错误.


例:原来ArrayList list=new ArrayList();
list.add(new Integer(3));
list.add(new Integer(4));
int i=((Integer)(list.get(0))).parseInt();
很麻烦
现在ArrayList <Integer> list=new ArrayList <Integer> ();
list.add(new Integer(3));
list.add(new Integer(4));
int i=list.get(0).parseInt();
不用Cast,运行时错误变为编译时错误,这是进步.
类似与C++中的摸板templete.但机理不同.


2 .自动装箱/拆箱


还是刚才例子
最后一句可改为
int i=list.get(0);
原始类型与对应的包装类不用显式转换,方便


3 for-each


循环的增强
int a[]={……..};//初始化,略
for(int i:a)
{
……
}
不用以前的i=0;i <a.length;i++
4 static import
以前调Java.math
Math.sqrt();
现在 static import java.lang.Math.sqrt;
再 sqrt();
相当于你自己类里有这个方法
5 变长参数
int sum(int …intlist)
{
int i,sum;
sum=0;
for(int i=0;i <intlist.length;i++)
{
sum+=list[i];
}
return sum;

}
有任意个参数,把他看作数组

jdk6和jdk5相比的新特性有:
1、instrumentation
在 Java SE 6 里面,instrumentation 包被赋予了更强大的功能:启动后的 instrument、本地代码 instrument,以及动态改变 classpath 等等。
2、Http有所增强
3、 Java 管理扩展(JMX) 架构及其框架,以及在 Java SE 5 中新引入的 JMX API — java.lang.management 包
4、JDK 6 中新增加编译器 API(JSR 199)。利用此 API,您可以在运行时调用 Java 编译器,可以编译不同形式的源代码文件,还可以采集编译器的诊断信息。
5、Java DB 和 JDBC 4.0
6、对脚本语言的支持
Java SE 6 新引入的对 JSR 223 的支持,它旨在定义一个统一的规范,使得 Java 应用程序可以通过一套固定的接口与各种脚本引擎交互,从而达到在 Java 平台上调用各种脚本语言的目的。
7、XML API 与 Web 服务
Java SE 6 中提供的 XML 处理框架,以及在此框架之上结合注释(Annotation) 技术,所提供的强大的针对 Web 服务的支持

 

详细介绍见:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-jse6/

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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