Loading [MathJax]/jax/output/CommonHTML/config.js

开发者社区

文档建议反馈控制台

文章/答案/技术大牛

发布

社区首页 >问答首页 >Java标准API中的类如何与操作系统交互？

问Java标准API中的类如何与操作系统交互？
EN

Stack Overflow用户

提问于 2020-12-04 01:32:07

回答 1查看 51关注 0票数 0

一段时间以来，我一直在努力寻找这个问题的答案，但我认为我的部分问题是我真的不知道如何表达我的问题。我知道JVM最终会在运行时执行Java程序需要执行的所有系统调用，我的困惑在于Java类告诉JVM执行此操作的底层方式。

以标准Java库中的File类为例。据我所知，这被认为是在Java中打开/创建文件的最基本的API。但是，File只是另一个类，对吧？所以从理论上讲，我应该能够从头开始编写自己的File类，而不是使用预先存在的File类，对吧？我该怎么做呢？在告知VM实际创建文件的file类中发生了什么？我查看了File类的源代码，它看起来调用了另一个名为VMFile的类，但我找不到VMFile是什么的解释。当我查看VMFile源代码时，它只有函数声明，没有定义。

谢谢你的帮助。

virtual-machine

EN

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-12-04 01:46:01

Java Native Interface (JNI)是Java类和操作系统之间的粘合剂。本机方法有一个' Native‘属性(look it up in the JLS)。

票数 2

EN

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/65136669

复制

相关文章

一文看懂目标检测边界框概率分布

图像识别机器学习神经网络深度学习人工智能

众所周知，CNN的有监督学习通常是建立在给定训练数据集之上的，数据集的标签(也称为GT)，决定了人类期望模型学习的样子。它通过损失函数、优化器等与CNN模型相连。因而机器所表现的出的一切有关识别、定位的能力，均是合理优化的结果。同样地，如何能够玩转目标检测？其实只需能够玩转最优化即可。

狼啸风云

2020/07/23

1.8K0

IENet: Interacting Embranchment One Stage Anchor Free Detector

图像识别机器学习神经网络深度学习人工智能

航空图像中的目标检测是一项具有挑战性的任务，因为它缺乏可见的特征和目标的不同方向。目前，大量基于R-CNN框架的检测器在通过水平边界盒(HBB)和定向边界盒(OBB)预测目标方面取得了显著进展。然而，单级无锚解仍然存在开放空间。提出了一种基于逐像素预测检测器的航空图像定向目标单级无锚检测器。我们通过开发一个具有自我注意机制的分支交互模块来融合来自分类和框回归分支的特征，从而使它成为可能。在角度预测中采用几何变换，使预测网络更易于管理。我们还引入了一种比正多边形借条更有效的借条损耗来检测OBB。在DOTA和HRSC2016数据集上对所提出的方法进行了评估，结果表明，与最先进的检测器相比，我们所提出的IENet具有更高的OBB检测性能。

狼啸风云

2021/03/05

1.7K0

IENet: Interacting Embranchment One Stage Anchor Free Detector

用于精确目标检测的多网格冗余边界框标注

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.01857.pdf

计算机视觉研究院

2022/01/28

6540

用于精确目标检测的多网格冗余边界框标注

CVPR 2019：精确目标检测的不确定边界框回归

图像识别机器学习神经网络深度学习人工智能

大规模的目标检测数据集(例如MS-COCO)在进行Ground Truth框标注时仍然存在歧义。这篇论文提出了新的边界框回归损失针对目标框的移动以及位置方差进行学习，这种方法在几乎不增加计算量的基础上提高不同结构定位的准确性。另一个关键点是，由于学习了bounding box的分布，可以将其应用在NMS阶段合并相邻目标框，进一步提升定位的准确性。代码已开源。

AI科技评论

2019/09/17

1.6K0

CVPR 2019：精确目标检测的不确定边界框回归

目标检测集 | ECCV 2020 论文大盘点(附论文&代码下载)

图像识别 https 网络安全 github git

不知不觉2020年已经进入11月，ECCV2020也告一段落，今天“计算机视觉研究院”给大家分享目标检测领域优秀的算法及框架！主要包括：弱监督目标检测、目标检测定位提精、带方向目标的检测、Anchor-free 目标检测、点云目标检测和少样本目标检测等。ECCV2020所有论文下载地址：https://www.ecva.net/index.php。

计算机视觉研究院

2020/11/17

6900

目标检测集 | ECCV 2020 论文大盘点(附论文&代码下载)

北大、清华、微软联合提出RepPoints，比边界框更好用的目标检测方法

目标检测是计算机视觉中最基本的任务之一，也是许多视觉应用的关键组成部分，包括实例分割、人体姿态分析、视觉推理等。

新智元

2019/05/13

1K0

BBAVectors：一种Anchor Free的旋转物体检测方法

WACV2021的一篇文章，将CenterNet的方案用到了旋转物体的检测中，设计了一种精巧的旋转框表达方式，免去了设计anchor麻烦，效果也非常好，而且代码也开源了。

OpenCV学堂

2020/10/09

2.2K1

BBAVectors：一种Anchor Free的旋转物体检测方法

标签分配 | GGHL，面向旋转目标检测的标签分配策略

函数模型性能优化标签

论文标题：《A General Gaussian Heatmap Label Assignment for Arbitrary-Oriented Object Detection》

Justlovesmile

2023/10/18

1.2K0

标签分配 | GGHL，面向旋转目标检测的标签分配策略

【计算机视觉——RCNN目标检测系列】二、边界框回归（Bounding-Box Regression）

机器学习神经网络深度学习人工智能图像识别

在上一篇博文：【计算机视觉——RCNN目标检测系列】一、选择性搜索详解中我们重点介绍了RCNN和Fast RCNN中一个重要的模块——选择性搜索算法，该算法主要用于获取图像中大量的候选目标框。为了之后更加顺利理解RCNN模型，在这篇博文中我们将主要介绍RCNN及其改进版本——Fast RCNN和Faster RCNN中一个重要模块——边界框回归（Bounding-Box Regression）。

AI那点小事

2020/04/15

1.8K0

【计算机视觉——RCNN目标检测系列】二、边界框回归（Bounding-Box Regression）

PIoU Loss: 实现复杂场景下的精确定向目标检测

使用定向包围框（oriented bounding box）进行目标检测可以通过减少与背景区域的重叠来更好地定位有旋转倾斜的目标。现有的OBB方法大多是在水平包围框检测器（horizontal bounding box）上通过引入额外的角度尺度（通过距离损失进行优化）构建的。但是，由于距离损失只将OBB的角度误差优化至最小，而且与IoU的相关性较松散，因此它对具有高长宽比的目标不敏感。因此，本文提出了一种新的损失，即Pixels-IoU（PIoU）损失，以利用角度和IoU实现更精确的OBB回归。 PIoU损失是从IoU指标以像素的形式导出的，形式简单但适用于水平和定向包围框。为了证明其有效性，本文评估了ancho-based和anchor-free框架下使用PIoU损失的效果。实验结果表明，PIoU损失可以显著提高OBB检测器的性能，特别是在具有高长宽比和复杂背景的目标检测上。此外，现有的评估数据集不含有大量高长宽比目标，因此引入了新的数据集Retail50K，以鼓励大家应用OBB检测器来处理更加复杂的环境。

狼啸风云

2021/02/22

1.5K0

PIoU Loss: 实现复杂场景下的精确定向目标检测

2D刚体动力学开源模拟器Dyna-Kinematics

2D刚体动力学模拟器Dyna-Kinematics，具有很多可以生成炫酷动画的开源库。话不多说，先给出1个仿真案例

ZC_Robot机器人技术

2020/10/23

2.4K0

2D刚体动力学开源模拟器Dyna-Kinematics

资源 | 1460万个目标检测边界框：谷歌开源Open Images V4数据集

开源 go 大数据 http api

这些边界框大部分由专业的标注人员手工绘制，以确保准确性和一致性。数据集中的图像非常多样化，通常包含存在多个目标的复杂场景（平均每张图像 8.4 个）。此外，数据集用逾数千个类别的图像级标签进行标注。

机器之心

2018/12/13

1.6K0

【PMP】项目管理中冲突考点的说明

团队管理项目经理

PMBOK中默认的项目组织是矩阵型组织，团队成员需要对项目经理负责，又要对职能经理负责，所以冲突是不可避免的。成功的冲突管理可提高生产力，改进工作关系。同时，如果管理得当，意见分歧有利于提高创造力和改进决策。所以，管理者不仅要解决组织中的冲突，更要刺激建设性的冲突，以促进组织目标的达成。

心跳包

2020/08/31

6480

【PMP】项目管理中冲突考点的说明

目标检测框回归问题

神经网络深度学习人工智能机器学习图像识别

目标检测模型训练的时候有两个任务，框分类（框里是什么）和框回归（框在哪），本文主要讲第二点。

CV君

2021/01/05

7980

android简单弹框

勇于求知的人，决不至于空闲于事。——孟德斯鸠非常简单先看效果 // 构件一个AlertDialog new AlertDialog.Builder(MainActivity.this) // 设置标题 .setTitle("提示") // 设置主要消息 .setMessage("确认？") // 设置确认按钮 .setPositiveButton("确定", (dialog, which) -> {

阿超

2022/08/16

1.3K0

多主复制下处理写冲突(1)-同步与异步冲突检测及避免冲突

wiki 同步异步

如两个用户同时编辑wiki，如图-7。用户1将页面标题从A-》B，且用户2同时将标题从A-》C。每个用户的更改都成功提交到本地主节点。但当异步复制到对方时，发现存在冲突。正常的主从复制则不会出现此问题。

JavaEdge

2022/08/01

1K0

多主复制下处理写冲突(1)-同步与异步冲突检测及避免冲突

自动驾驶中单目摄像头检测输出3-D边界框的方法概述

图像处理编程算法机器学习神经网络深度学习

本文是来自黄浴博士的知乎专栏，主要讲述了在自动驾驶中单目摄像头检测输出3D边界框的相关论文分享。其中涉及的论文都是值得相关研究者一睹为快。本文已获得黄浴博士授权，未经原作者许可不得转载。该文章知乎地址为https://zhuanlan.zhihu.com/p/57029694。在此群主总结整理分享给大家。同时希望大家能够积极参与分享。

点云PCL博主

2019/07/30

2.7K0

自动驾驶中单目摄像头检测输出3-D边界框的方法概述

Metal入门教程（六）边界检测

opengl r 语言

Metal入门教程（一）图片绘制 Metal入门教程（二）三维变换 Metal入门教程（三）摄像头采集渲染 Metal入门教程（四）灰度计算 Metal入门教程（五）视频渲染

落影

2018/07/29

1.5K0

GPUImage详细解析（十二）Sobel边界检测

前言卷积运算是一个看似复杂的概念，今天来揭开这个神秘的面纱。卷积矩阵：卷积矩阵是一个由权重数据组成的矩阵，中心像素周围像素的亮度乘以这些权重然后再相加就能得到中心像素的转化后数值。本文对GP

落影

2018/04/27

1.2K0

GPUImage详细解析（十二）Sobel边界检测

Metal入门教程（六）边界检测

前面的教程既介绍了Metal的图片绘制、三维变换、视频渲染，也引入MetalPerformanceShaders处理摄像头数据以及用计算管道实现灰度计算，这次尝试实现sobel边界检测。

落影

2018/08/02

9200

Metal入门教程（六）边界检测

相似问题

边界框冲突处理-不检测

54

在OBB (定向边界框)上查找特定点

324

用Python和NumPy创建面向对象的边界盒(OBB)

12

OBB (有向边界框)算法中的点？

20

面向THREE.js的边界框

182

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

AI混元助手 在线答疑

关注 腾讯云开发者公众号

洞察 腾讯核心技术

剖析业界实践案例