56d5e82019b955b46acd0e6df55eaea2.pdf
资源内容介绍
Java是一种广泛使用的编程语言，以其面向对象、跨平台和安全性等特点而闻名。Java语言的特点包括平台独立性、面向对象、多线程、垃圾自动收集和分布式计算等。Java与C++在语法上有相似之处，但Java没有指针的概念，内存管理上更为安全。在Java虚拟机（JVM）、Java运行时环境（JRE）和Java开发工具包（JDK）的关系中，JVM负责运行Java字节码，JRE包括JVM和运行Java程序所需的核心类库，而JDK则包含了JRE以及编译器和其他开发工具。Java的数据类型分为基本数据类型和引用数据类型。基本数据类型包括整型、浮点型、字符型和布尔型，而引用数据类型则包括类、接口、数组等。Java中的switch语句可以作用于多种数据类型，但也有其特定的限制。访问修饰符如public、private和protected决定了类成员的访问范围，而final关键字用于声明变量不可变、方法不可被覆盖以及类不可被继承。static关键字用于声明类的静态成员，这些成员属于类而不属于类的任何对象。在Java中，面向对象的三大特性是封装、继承和多态。封装是通过类和对象来实现的，继承通过扩展已存在的类来建立新类，多态允许不同类的对象对同一消息做出响应。Java实现多态的方式包括方法重载和方法重写。字符串在Java中是不可变的，这是出于安全和性能的考虑。Java的字符串常量池是一种存储机制，用来存储字符串常量，减少内存的使用。Java反射机制允许程序在运行时访问和修改类的行为。反射API分为获取类的Class对象、访问类的字段和方法等几类。泛型是Java中用于处理集合和方法参数类型安全的机制。泛型提供了一种在编译时进行类型检查并消除类型转换的方法。Java的序列化机制允许将对象的状态信息保存为字节流，并在需要时重新构造对象。序列化主要用于网络传输和持久化存储。在异常处理方面，Java将异常分为Error和Exception两类，其中Error表示严重错误，而Exception表示可以恢复的错误。非受检查异常（也称为运行时异常）和受检查异常的主要区别在于是否强制要求调用者进行异常处理。Java中的hashCode()方法用于获取对象的哈希码，而equals()方法用于比较两个对象的相等性。hashCode()方法的存在是为了提高哈希表等数据结构的性能。当重写equals()方法时，通常也需要重写hashCode()方法以确保对象的一致性。Java中的集合框架如List、Set和Map提供了丰富的数据结构来存储和操作对象集合。集合框架的设计允许其存储不同类型的元素，如ArrayList和LinkedList都是List接口的实现，但它们的内部实现和性能特点不同。在实际编程中，Java开发者需要熟悉Java的各种概念和API，以便编写高效和安全的代码。通过不断的学习和实践，开发者可以掌握Java编程的核心知识，并将其应用到实际的项目开发中去。无论是在面试中的准备，还是在解决实际问题的过程中，对Java基础和高级特性的深刻理解都是至关重要的。预览图1
预览图2
预览图3
用户评论 (0)
发表评论
相关资源
东北大学机器学习项目应用
内容概要：本文介绍了一套基于深度学习的肺部结节辅助诊断系统，采用多阶段方法实现结节检测、分割与良恶性分类。系统基于LUNA16数据集，融合改进U-Net、优化3D CNN及迁移学习网络，结合多模态特征融合、医学图像专用数据增强和渐进式训练策略，在检测任务中达到F1分数0.937、AUC 0.887的性能，显著提升诊断效率与准确性。项目涵盖从数据处理、模型构建到误差分析与技术创新的全流程，实现了高效的3D坐标变换、自适应感受野设计与知识蒸馏等优化手段，具备良好的临床应用前景。; 适合人群：具备一定机器学习与深度学习基础，熟悉医学图像处理的高校学生、科研人员及AI医疗领域从业者；尤其适合从事计算机辅助诊断系统开发的研究者。; 使用场景及目标：①用于肺部CT影像中结节的自动检测与良恶性预测，提升早期肺癌筛查效率；②为医疗AI系统研发提供完整的技术路线参考，涵盖数据预处理、模型设计、性能评估与工程优化全过程；③支持基层医疗机构缺乏专业放射科医生场景下的辅助诊断。; 阅读建议：建议结合GitHub开源代码（https://github.com/keyikeluo/CTproject.git）进行实践，重点关注3D医学图像处理、多任务学习设计与模型轻量化部署等关键技术环节，并通过复现实验深入理解医疗AI系统的构建逻辑与评估标准。
东北大学机器学习之研读论文作用：【自然语言处理】基于内生奖励模型的语言对齐新范式：理论验证与跨领域应用系统设计
内容概要：本文系统性分析了周志华团队提出的“内生奖励模型”理论，首次证明语言模型的下一词预测目标与离线逆强化学习在数学上等价，揭示预训练过程中已隐式学习人类偏好评估能力。通过理论推导、方法设计与实验验证，确认了内生奖励在零训练成本、跨领域动态调整和计算效率方面的优势，并探讨了其在指令驱动个性化对齐中的应用潜力。同时，文章批判性分析了该方法存在的自我强化偏见、基础模型依赖等局限，提出了混合验证与可解释性增强的改进方向。; 适合人群：具备一定机器学习和强化学习基础，从事AI对齐、大模型研究或自然语言处理相关工作的研究人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标：①理解语言模型对齐的新范式——从外部奖励建模转向内部奖励挖掘；②掌握内生奖励的理论基础（如与逆强化学习的等价性）、提取方法及其在强化学习微调中的应用；③探索如何实现无需人工标注的高效模型对齐，并评估其在多领域、多任务下的泛化能力与局限性； 阅读建议：此资源以理论分析为核心，辅以实验验证与代码实现，建议读者结合附录代码深入理解内生奖励的计算流程，重点关注其数学推导逻辑与实际性能表现之间的关联，并思考如何在实际项目中应用或改进该方法。
东北大学机器学习之项目应用：自动驾驶基于多模态深度学习的环境感知系统设计：融合图像与点云特征的智能标签生成及实时部署方案
东北大学的研究团队成功设计并实现了一种基于多模态深度学习的环境感知系统，该系统旨在应用于自动驾驶领域。该系统特别融合了图像识别技术中的ResNet18模型特征与点云数据处理技术中的PointNet模型特征，以进行环境感知分类。系统的核心创新在于智能标签生成系统的开发。通过智能分析图像的亮度、边缘密度和点云的分布特征，该系统能够自动生成具有明显视觉差异的8类场景标签，从而有效解决了原系统中随机标签造成分类准确率低下的问题。据预期，分类准确率能够被提升至60-93%。该系统支持主流的自动驾驶领域数据集，例如KITTI和nuScenes，其采用的模块化设计允许完整的训练监控和评估体系，保证了系统的鲁棒性与应用性。为了实现系统在自动驾驶车辆上的实时部署，研究团队特别针对边缘计算设备，如Jetson系列进行了优化处理。通过采用混合精度训练和模型量化技术，该系统实现了每秒30帧以上的实时处理能力。该环境感知系统的一个显著特点是它的实时性与高效性，这得益于TensorRT加速部署技术的利用，这项技术能显著提升推理速度，并降低对计算资源的需求。此外，系统还采用了模块化设计，这不仅方便了开发者进行快速迭代和优化，还为其他研究人员和工程师提供了进一步研究和开发的平台。在自动驾驶领域，环境感知是确保车辆安全运行的核心技术之一。该系统能够准确识别并分类车辆周围的环境，对于风险评估和决策制定具有重要意义。系统的智能标签生成机制为自动驾驶系统提供了一个更为丰富和可靠的环境数据来源。它不仅能够识别常见的交通参与者，如行人、车辆、自行车等，还能够区分不同的道路场景和环境特征，极大提高了自动驾驶系统对复杂交通环境的适应能力。研究团队由高杭州指导老师曹鹏副教授带领的本科生完成，项目成果已经公开发布在GitHub上，为学术界和工业界提供了宝贵的实践经验。这一系统的开发不仅是对多模态深度学习技术应用的一次成功尝试，同时也为自动驾驶环境感知技术的发展打开了新的局面。
Computing Machinery And Intelligence计算机与智能-思维导图.pdf
本文探讨了计算机与智能相关的诸多问题，首先围绕“机器是否能够思考”的哲学疑问展开讨论。为了避免陷入语义争论，作者提出使用“模仿游戏”来衡量机器是否具有智能，即机器能否在模仿游戏中成功冒充人类而不被识破。在这一框架下，文章界定了评判机器智能的边界，强调了只考虑机器的外在表现，而不关心其内部机制或意识等无法直接观测的属性。接着，文中重点讨论了“模仿游戏”中对“机器”的定义。图灵提出机器应具备的三个条件，并进一步将研究对象缩小至“数字计算机”，强调了在理想状态下数字计算机在模仿游戏中的角色。若未来不存在能够在游戏中表现良好的数字计算机，则意味着这一替换不合理。作者还提出，利用各种工程技术通过实验性方法构建的、透明的机器，也应被纳入“机器”的范畴。文章详细介绍了数字计算机的三个组成部分，包括存储单元、指令单元和执行单元。存储单元负责存储需要处理的数据，指令单元负责存储操作步骤和规则，而执行单元则是在控制单元的指挥下，对存储单元提供的数据进行计算或逻辑操作。文中还使用了人类计算器的类比来帮助理解数字计算机的运作方式，并指出数字计算机具有按照明确指令准确完成操作的能力。进一步地，数字计算机的通用性被阐述，强调了数字计算机能够模拟任何其他离散状态机的行为，这为图灵测试提供了理论基础。作者还详细解释了离散状态机的工作机制，包括如何通过状态转换表来预测未来状态，以及数字计算机的巨大状态空间。此外，数字计算机与物理实现技术（如电力）的关系也被澄清，即数字计算机的操作不受物理实现技术的限制。文章还探讨了对于机器智能发展的神学异议和鸵鸟异议。神学异议认为只有人类能够拥有灵魂，而机器无法达到这一层次。鸵鸟异议则担忧机器若能思考，可能对人类构成威胁。图灵对这两种异议都持批评态度，认为不应无端限制机器发展的可能性，而应鼓励大胆的推测与创造。总结来看，本文深入分析了机器智能的可能性与挑战，提出了通过外在行为来评判机器智能的方法，并详细介绍了数字计算机的组成、功能和其理论基础。同时，作者也对关于机器智能发展的各种异议进行了反驳，鼓励人们以开放的心态面对智能机器的发展前景。