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2019年Java生态状况

0 背景 在过去的几周中,我一直在进行2019年年度“ Java状态”调查。 在调查的第6个年投,我们有6707名开发人员参与了调查的回答。 现在是公布结果的时间????...1 不同Java 版本使用情况 毫不意外,直到现在 Java8 依然生产环境中使用做多版本。 Java8 从去年的占比 84.7% 下降到了今年的 79.8%。 2....Java框架使用量 和 Java 版本的情况不同, Spring 4 从去年的50% 降到了今年的 30%, Spring 5 从去年的 24%涨到今年的 58.4%。 3....7 其他JVM语言 首先,令人惊讶和有趣的是,有62.6%的开发人员仅使用Java,和去年差不多(去年是62.8%)。...总结 本文介绍了 2019年Java生态的状况。 有一些数据让人意外,也有些数据意料之中。 总之,感谢每一个投票的人。

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    Android:检测网络状态&监听网络变化

    Android开发中,许多功能需要网络连接,所以在开发过程中需要进行手机网络检测 今天,我将教大家如何进行网络状态的检测和监听网络状态的变化 ---- 目录 ? ---- 1....检测网络状态 1.1 实现思路 获得ConnectivityManager对象 ConnectivityManager主要用于查看网络状态和管理网络连接相关的操作 获取ConnectivityManager...所以检测网络状态时需要分版本进行检测 1.3 具体检测代码 //检测当前的网络状态 //API版本23以下时调用此方法进行检测 //因为API23后getNetworkInfo(int networkType...Demo实例 接下来我将用一个实例进行网络状态的监听和检测。...总结 相信大家已经非常了解改如何检测网络状态&监听网络变化 接下来,我会继续介绍具体如何在Android中的其他知识,有兴趣可以继续关注Carson_Ho的安卓开发笔记 ---- 请帮顶 / 评论点赞!

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    PNAS:青少年大脑网络的结构-功能耦合关系的发育状况

    青少年脑部白质纤维网络怎样直接支持神经活动同步性(功能网络)的,目前尚不清楚。近期,发表于PNAS杂志上的一篇研究论文对这个问题进行了研究。...这些发现刻画了青少年大脑结构-功能耦合关系的发育状况,以及其与功能认知的关系。 二、背景     人脑的皮层呈现出单一功能(感觉区域)到复杂功能(联合皮层)的层级关系。...但是,只有很少的研究关注青少年阶段白质网络和功能网络是怎么共同发育的。更重要的是,异常的结构-功能耦合关系在青少年的执行功能异常和精神精神病起着重要的作用。    ...用概率追踪的方法来得到全脑的结构网络,构建了n-back任务下的全脑功能网络。这里每个人得到了400X400的功能连接矩阵和结构连接矩阵。...四、结论     该研究利用多模态的磁共振数据研究了结构功能耦合性在青少年中的发育状况。该研究的结果揭示了从网络级别解释了认知发育的神经重塑机制。

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    怎样快速检测网络环路?

    那么除了看日志,有没有什么检测手段呢?答案是肯定的,今天就来讲一下,如何通过 Loop Detection 功能检测网络环路。...Loop Detection通过从接口周期性发送检测报文,检查该报文是否返回本设备,从而判断该接口、设备所在网络或设备下挂网络是否存在环路。...注意,Loop Detection仅为单节点环路检测技术,并不支持STP/RSTP/MSTP等环网技术。 如果发现检测报文从发出去的接口接收到,则认为该接口发生自环或该接口下挂的网络中存在环路。...如果发现检测报文被本设备上的其他接口接收到,则认为该接口或设备所在的网络中存在环路。 在发现环路后,将发送告警和记录日志,并能根据用户事先的配置对接口进行处理,默认是直接关闭接口。...为防止网络环路大面积地影响办公网络,所以配置 Loop Detection实现对VLAN 10~20的环路检测

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    无人机用于检测农作物健康状况,将帮助农民增产增收

    据悉,印度很多咖啡企业表示将利用无人机对当地农作物进行检测,主要用于检测农作物的健康状况。 无人机目前在农业上应用广泛,很多无人机被用于农业的数据收集以及设施精确分析。...而无人机的使用在印度受到了限制,印度上百万的农民希望能允许无人机应用于作物检测,希望通过无人机检测来提升农作效率,提高农业产值。...无人机帮助收集农作物的图像,它会根据农作物的健康状况生成带有颜色与代码的地图,然后将这些信息交给无人机企业进行分析处理。无人机可以将检测的图像上传至云端,再将数据生成地图,将分析结果传达给农民。...这样将帮助农民及时了解农作物的健康状况。这正是无人机真正的价值所在。 镁客网

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    DCAMNet钢铁缺陷检测网络复现

    YOLOX网络结构 YOLOX 检测算法基于 YOLO 系列,但对锚框生成模式进行了改进,引入无锚定(anchor-free)技术。...而在带钢的表面缺陷图像数据中,由于缺陷之间的显著差异,聚类得到的锚框的大小更容易不稳定,会进一步影响检测网络模型的检测效果。...为什么选择YOLOX: 对比于YOLO系列网络,YOLOX检测头部分用无锚定(anchor-free)技术取代了基于锚定的技术。...YOLOX对YOLOv3上的一系列改进有效地提高了检测效果和速度,特别对不同图像上的泛化性,所以作者选择了YOLOX作为基线网络。...现阶段YOLOX仍有的不足之处: 由于残余结构的设计问题,YOLOX的骨干网络难以更好地改进带钢表面缺陷特征的提取,再就是由于动态样本匹配的问题,YOLOX在检测带钢这种不规则缺陷对象方面的性能较差。

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    深度解析文本检测网络CTPN

    ,OCR分成文本检测和文本识别两个步骤,其中文本准确检测的困难性又是OCR中最难的一环,而本文介绍的CTPN则是文本检测中的一个里程碑的模型。...文本检测有别于一般的目标检测,区别有以下几种:(1)一般的目标检测的每个目标一般是孤立的,所以每个目标的边界框都很明确,而对于文本检测中边界其实没有那么容易界定,因为文本(单词)其实是一个序列,在图像中每个单词中间是有空格的...我们来看一下用一般目标检测算法(Faster-RCNN)跟用CTPN效果对比,很明显通用的目标检测算法的检测框会大很多(更不精确) ?...(1)CTPN第一步和通用的目标检测网络一样,先用一个backbone,这里用的是VGG16来提取空间特征,取VGG的conv5层的输出,输出维度为B × W × H × C(批次batchsize×宽...,然后重新reshape回N × 256 × H × W (4)将输出经过一个卷积层(图中的FC),变成N × H × W × 512 (5)N × H × W × 512 最后会经过一个类似RPN的网络

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    基于RNN网络的Deepfake检测

    今天给大家介绍的是一篇基于CNN+RNN结构的检测Deepfakes框架 1. 前言 大部分检测假脸工作是在图片上进行的,而针对deepfake视频往往有很少检测方法。...最突出的是帧与帧之间光源的不一致性,导致假脸有闪烁现象,这种特征是很适合使用CNN来进行像素级别的检测。 3....整体架构 至此我们确定了基础架构,由CNN提取帧特征,由LSTM进行时间序列上的分析,我们的网络还包含2个全连接层加Dropout以防模型过拟合 ?...我们使用预训练后的InceptionV3网络作为CNN结构,对输入的图片抽取出2048个特征。...总结 网络上流传的Deepfakes往往是以视频格式,很少是单单以图片的格式 该工作观察到帧与帧之间的融合不自然的问题,很巧妙的将CNN与LSTM结合起来,用于视频序列检测 而最后结果也是十分不错的

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