"QCon上海2016:准备迎接JDK 9"

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QCon上海2016会议举办了一场关于JDK 9的主题演讲,由Oracle的Rory O'Donnell(rory.odonnell@oracle.com)担任讲者。这场演讲探讨了JDK 9的准备工作和相关内容,展示了Oracle公司在Java平台领域的最新成果和计划。 JDK,即Java Development Kit,是Java开发人员进行应用程序开发和调试所必需的一种软件开发工具。JDK 9是Java平台的最新版本,引入了一系列新功能和改进,旨在提高Java开发的效率和性能。本次演讲旨在向开发者介绍JDK 9的准备工作和相关信息,帮助他们更好地进行迁移和适应新版本。 在演讲中,Rory O'Donnell首先强调了Oracle对JDK 9的承诺和努力,他指出这次演讲仅仅是为了信息传达和交流,并不构成任何合同。他还提到了Oracle对JDK 9的产品方向和发展计划,表明了公司在Java平台领域的长期承诺和影响力。 接着,Rory O'Donnell介绍了JDK 9的一些关键功能和改进。首先,他提到了模块化(Modularity)是JDK 9的重要特性之一。模块化可以将代码分割成更小的模块,从而提高开发的灵活性和可维护性。他还介绍了一些JDK 9中已有的模块,如JDK核心模块、Java EE模块等。 此外,Rory O'Donnell还介绍了JDK 9在性能和安全方面的改进。他提到了JIT编译器的优化、垃圾回收的改进以及对新的安全标准的支持。这些改进将进一步提高Java应用程序的性能和安全性,使得开发者能够更好地构建强大的应用程序。 除了介绍JDK 9的新功能外,Rory O'Donnell还提供了一些有关迁移和升级到JDK 9的建议和经验分享。他强调了测试的重要性,建议开发者在迁移之前进行充足的测试,以确保应用程序在新版本下的兼容性和稳定性。他还提供了一些工具和资源,帮助开发者更好地进行迁移和适应新版本。 最后,Rory O'Donnell分享了Oracle对未来Java发展的愿景和计划。他强调了Oracle对Java平台长期的承诺,并表示公司将继续投入资源和努力,推动Java生态系统的发展和创新。他还鼓励开发者积极参与Java社区,分享经验和交流想法,共同推动Java技术的发展。 总之,QCon上海2016的这场演讲向开发者们全面介绍了JDK 9的准备工作和相关内容。通过此次演讲,开发者们对JDK 9的新功能和改进有了更深入的了解,同时也获得了一些迁移和升级的指导和建议。此外,Oracle也通过演讲展示了对Java平台的长远承诺和持续创新的决心。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行