javaSE-chapter2基础知识

最新推荐文章于 2025-07-23 09:05:54 发布
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分类专栏： JavaSE
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tca0819/article/details/80330178
本文介绍了Java从SUN到ORACLE的发展历程，涵盖了Java的三大平台：Java SE、Java EE和Java ME，并详细解释了Java的跨平台原理，即通过JDK实现。此外，文章还概述了JDK、JRE和JVM的概念及其相互关系，并提供了搭建Java开发和运行环境的具体步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. java发展: 从SUN到ORACLE

2. java的三大平台: javaSE, javaEE, javaME

3. java的跨平台原理：(本质是jdk的跨平台性)



4. jdk-jre-jvm概述

  jdk: java开发工具，包括开发java程序的所有工具，如javac和java等，包括了jre（java运行环境）

  jre: java运行环境，即若要运行java程序，就需要jre支持，包含了jvm（java虚拟机）

  jvm: java虚拟机，读取和处理字节码文件


5. 搭建java的开发和运行环境

  安装jdk， 配置PATH环境变量，jdk1.5之后就不需要配置CLASSPATH了。

  配置jdk ：参考 https://www.cnblogs.com/wkrbky/p/6351235.html

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[项目源码]2024年11月YOLO相关项目精选项目源码
futureflsl的博客
11-23 2143
序号项目名称文件大小 1基于YOLO模型实现足球运动实时分析项目源码252.47M 2基于YOLO的食物卡路里检测系统(源码＆部署教程＆数据集).zip21.13M 3基于Ascend310 AI处理器+深度学习算法的变电站电力巡检系统源码+说明（基于YOLO v4对电力巡检目标检测）....10.28M 4基于YOLO与Deepsort的实时多目标跟踪，旨在利用C++实现多目标跟踪系统138.48M 5基于YOLO的抽烟玩手机检测系统(python源码＆部署教程).zip7.09M 6基于YOLO v
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十多年程序猿资深互联网人，目前专注于Python/Java/大数据项目解决方案制定，提供各行业各编程语言的全套开发服务，喜爱code，喜爱分享，生命不止，编码不息！
10-06 2041
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基于YOLOv8深度学习的人脸面部口罩检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测
10-27 346
本文基于YOLOv8深度学习框架，通过853张图片，训练了一个进行人脸面部口罩的目标检测模型，能够准确的检测人脸“戴口罩”、“未戴口罩”及“未正确佩戴口罩”。并基于此模型开发了一款带UI界面的人脸面部口罩检测系统，可用于实时检测场景中的人员是否佩戴口罩，更方便进行功能的展示。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。💗博主介绍：全网粉丝10W+,、专注于深度学习，机器学习等，Python，Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌💗。
基于Python的口罩佩戴识别的设计与实现（UI界面+MySQL数据库+YOLOv5+训练数据集+开题报告+中期检查+论文）
weixin_51534858的博客
02-18 1825
本文旨在基于Python开发一种口罩佩戴识别系统，通过深度学习技术实现对口罩佩戴情况的准确检测。采用了系列目标检测算法作为基础模型，并结合迁移学习进行训练和优化。同时，为了提供更好的用户体验，本系统还设计了用户登录注册界面，实现了用户信息的管理和保存。最后，在开发过程中，使用了图形界面设计工具，使系统界面更加友好和易用。
基于Python的口罩佩戴识别的设计与实现（UI界面+MySQL数据库+YOLOv5+训练数据集+开题报告+中期检查+项目说明书）
weixin_46385645的博客
04-25 722
本文旨在基于Python开发一种口罩佩戴识别系统，通过深度学习技术实现对口罩佩戴情况的准确检测。采用了YOLOv5系列目标检测算法作为基础模型，并结合迁移学习进行训练和优化。同时，为了提供更好的用户体验，本系统还设计了用户登录注册界面，实现了用户信息的管理和保存。最后，在开发过程中，使用了PyQt5图形界面设计工具，使系统界面更加友好和易用。目录摘要​编辑研究背景大纲1. 效果演示（一）用户注册登录界面2. 口罩数据集及训练（一）获取图像数据（二）数据标注（三）数据集划分（四）训练结果分析3.识别结果展示。
图像识别类毕业设计题目大全
m0_73268882的博客
09-06 2849
基于EEMD-MPE-KPCA-BILSTM集合经验模态分解-多尺度排列嫡-核主元分析-双向长短期记忆网络故障识别与诊断。EEMD-MPE-KPCA-BiLSTM、EEMD-MPE-BiLSTM、EEMD-PE-BiLSTM故障识别、诊断。实现视网膜断层图中Vitreous、NFL、GCL、INL、OPL、ONL、OS、RPE八层的图像分割识别。AI健身教练-引体向上-俯卧撑计数代码-仰卧起坐姿态估计-康复训练姿态识别-姿态矫正。
图像识别深度学习题目大全
weixin_45769113的博客
09-06 2689
基于EEMD-MPE-KPCA-BILSTM集合经验模态分解-多尺度排列嫡-核主元分析-双向长短期记忆网络故障识别与诊断。EEMD-MPE-KPCA-BiLSTM、EEMD-MPE-BiLSTM、EEMD-PE-BiLSTM故障识别、诊断。实现视网膜断层图中Vitreous、NFL、GCL、INL、OPL、ONL、OS、RPE八层的图像分割识别。AI健身教练-引体向上-俯卧撑计数代码-仰卧起坐姿态估计-康复训练姿态识别-姿态矫正。
[毕业设计]2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总
十多年程序猿资深互联网人，目前专注于Python/Java/大数据项目解决方案制定，提供各行业各编程语言的全套开发服务，喜爱code，喜爱分享，生命不止，编码不息！
09-21 7948
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记yolov5使用时的环境配置问题
abc9kj的博客
08-01 498
虚拟环境 下载pytorch 用中科大源。创建虚拟python环境 用清华源。
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​基于Python的口罩佩戴识别的设计与实现（UI界面+MySQL数据库+YOLOv5+训练数据集+开题报告+中期检查+论文）
weixin_51534858的博客
04-18 812
本文旨在基于Python开发一种口罩佩戴识别系统，通过深度学习技术实现对口罩佩戴情况的准确检测。采用了YOLOv5系列目标检测算法作为基础模型，并结合迁移学习进行训练和优化。同时，为了提供更好的用户体验，本系统还设计了用户登录注册界面，实现了用户信息的管理和保存。最后，在开发过程中，使用了PyQt5图形界面设计工具，使系统界面更加友好和易用。
Mask-Detection-ContactlessTemperature-Measurement-RaspberryPi
04-01
可以使用预训练的深度学习模型，如Yolo（You Only Look Once）或SSD（Single Shot MultiBox Detector），对口罩进行实时检测。这些模型能在单个推理步骤中检测多个物体，非常适合实时应用。 **4. 非接触式温度测量*...
微信小程序课程设计点餐订餐系统
商城app+新闻app+备忘录记事本app视频教程在某站【浩宇软件开发】
06-20 1322
本文介绍了一个基于微信小程序的美食点餐系统设计与实现。系统采用纯前端架构，通过微信API实现数据本地存储与持久化，包含用户登录注册、首页展示、分类浏览和购物车管理等核心功能。关键技术点包括：使用wx.setStorageSync/wx.getStorageSync进行本地存储，实现用户认证与数据隔离；采用模块化设计处理商品分类与详情展示；通过购物车数据绑定实现实时价格计算。系统不依赖服务器，适合中小餐饮商家快速搭建数字化点餐服务，具有轻量级、低成本、易维护等特点。
高通 QCS6490 平台上 YOLOv7 系列模型的性能测试
最新发布
AI暴风龙
07-23 794
高通QCS6490处理器与YOLOv7模型性能测试分析 摘要：本文探讨了高通QCS6490处理器与YOLOv7目标检测模型的结合应用。QCS6490采用8核Kryo670 CPU架构，支持12TOPS AI算力，搭配企业级Wi-Fi6/6E，适用于边缘计算场景。测试显示，YOLOv7在QCS6490平台上表现出色：CPU模式下处理640x640图像耗时1970.48ms（0.51FPS），NPU加速后提升至22.92ms（43.63FPS）。
主流检测模型太重？ EdgeYOLO 让边缘部署又快又准还轻量
Coovally_AI的博客
07-22 818
无论是在无人机航拍中的实时监控，还是在工业园区的安防巡逻，越来越多的目标检测任务不再依赖云端计算，而是直接在设备本地完成。访问官网，开启你的零代码AI开发之旅！同时，YOLO 系列中的检测头通常是“耦合式”的，也就是说，分类、定位、置信度共享一套卷积核。以 YOLOv5 为例，虽然速度不错，但即使在 Jetson Xavier 上运行，FPS 仍然不理想，且小目标识别能力欠佳。然而，边缘设备的算力有限，如何在“低功耗、低延迟”的前提下实现高精度目标检测，成为了模型设计中的一大挑战。
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现动物分类（C#源码，UI界面版）
xianzuzhicai的博客
07-19 672
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现动物分类（C#源码，UI界面版）
DL00478-涡轮叶片缺陷检测数据集yolo格式1300张左右
crasher123的博客
07-21 812
涡轮叶片缺陷检测数据集yolo格式1300张左右在研究涡轮叶片缺陷检测的过程中，数据集的选择和格式处理是一个至关重要的环节。特别是当你打算通过卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行缺陷检测时，数据集的标注和格式化直接影响到模型的训练效果和论文的质量。本文将重点探讨的YOLO格式，并分析如何利用这一格式为研究论文提供坚实的基础。
【CV工程落地】如何用YOLO三模融合实现道路地下缺陷98.6%召回率？
Coovally_AI的博客
07-21 1083
【导读】在城市化快速发展的今天，道路“看起来没问题”，但地下却可能暗藏危机。路面下层病害（RSD）已成为影响道路安全的“隐形杀手”，而传统依赖人工判读的检测手段，不仅耗时长、效率低，还对专业经验高度依赖。本文介绍了一项突破性研究——结合3D地面穿透雷达（GPR）与YOLOX深度学习模型，首次构建大规模高质量实地数据集，并创新性提出三模态交叉验证策略。该方案在真实道路测试中实现98.6%召回率、90%工作量节省，为道路健康监测提供了高效、可靠的智能解决方案。想了解这套系统是如何将深度学习“落地”到城市道路巡检
YOLO 目标检测的改进方法
zhang1379的博客
07-18 656
YOLO目标检测的改进方法可以从模型架构、训练策略、损失函数等多个方面入手，以下是一些常见的改进方法方向及参考文献：
YOLO+pyqt
03-09
### 如何将YOLO与PyQt结合使用 为了实现YOLO与PyQt的集成，可以按照以下方法构建应用程序： #### 1. 安装依赖库 确保安装了必要的Python包。这通常包括`opencv-python`用于图像处理以及`torch`和`tqdm`等其他可能需要的机器学习框架。 ```bash pip install opencv-python torch tqdm pyqt5 ``` #### 2. 加载并配置YOLO模型 加载预训练好的YOLO权重文件，并设置好检测参数。这部分代码可以从官方GitHub仓库获取或者基于已有的YOLO版本调整[^1]。 ```python import cv2 from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # Load model ``` #### 3. 创建PyQt界面 设计图形用户界面(GUI)，允许用户选择视频源或图片路径作为输入给YOLO进行目标识别。这里展示了一个简单的窗口布局例子[^2]。 ```python from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton, QVBoxLayout, QWidget, QLabel, QLineEdit class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("YOLO Object Detection") layout = QVBoxLayout() label = QLabel("Enter image path:") line_edit = QLineEdit() button = QPushButton("Detect Objects!") layout.addWidget(label) layout.addWidget(line_edit) layout.addWidget(button) container = QWidget() container.setLayout(layout) self.setCentralWidget(container) ``` #### 4. 实现对象检测逻辑 当点击按钮时触发事件处理器，在其中调用YOLO来进行预测并将结果显示出来。注意要处理不同类型的媒体数据(如摄像头流、本地文件)[^3]。 ```python def on_button_clicked(self): img_path = self.line_edit.text() # Get input from user results = model(img_path) # Perform inference using loaded model res_plotted = results[0].plot() # Plot bounding boxes over detected objects cv2.imshow("Detected Image", res_plotted) # Show result in a window cv2.waitKey(0) button.clicked.connect(on_button_clicked) ``` 以上就是基本的工作流程；当然实际项目可能会更复杂一些，比如还需要考虑多线程运行以提高性能等问题。对于具体细节上的差异，则取决于所选用的具体YOLO变体及其对应的API接口文档说明[^4]。
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