Java 基础学习总结（207）—— 具有革命性、未来性、开创新纪元的 JDK 21， 它来了

2023-09-21 13:23:33

具有革命性、未来性、开创新纪元的 JDK 21 按照官方的时间计划表，今天终于是要正式 GA 了：https://openjdk.org/projects/jdk/21/

图片

 GA，就是我上面框起来的“General Availability”的缩写，直译成中文，虽然是“普通可用”的意思，但是在软件行业，它就代表正式版。如果对外发布一个 GA 版本，就意味着这个版本已经经过全面的测试，不存在任何重大的 bug，可供普通用户进行使用。既然说到 GA 了，歪师傅也顺便给大家普及一下一般我们看到的版本号的含义。比如我们经常会看到一些软件发布的时候都会带上 Alpha、Beta、Gamma、RC 等等这些莫名其妙的单词，它们代表什么意思呢？

  • Alpha：软件或系统的内部测试版本，仅内部人员使用。一般不向外部发布，通常会有很多 Bug，除非你也是测试人员，否则不建议使用，alpha 就是 α，是希腊字母的第一位，表示最初级的版本，beta 就是 β，alpha 版就是比 beta 还早的测试版，一般都是内部测试的版本。

  • Beta：公开测试版。β 是希腊字母的第二个，顾名思义，这一版本通常是在 Alpha 版本后，该版本相对于 Alpha 版已有了很大的改进，消除了严重的错误，但还是存在着一缺陷，需要经过多次测试来进一步

更多推荐

Python进阶学习----一闭三器

目录​编辑前言一.三器1.迭代器（Iterator）1.1什么是可迭代对象1.2什么是迭代器1.3案例演示：以下是一个简单的迭代器示例，遍历一个列表并打印每个元素：1.4迭代器总结2.生成器（Generator）3.装饰器（Decorator）二.一闭4.闭包（Closure）总结：前言Python是一种功能强大而灵活

C2基础设施威胁情报对抗策略

威胁情报是指在信息安全和安全防御领域，收集、分析和解释与潜在威胁相关的信息，以便预先发现并评估可能对组织资产造成损害的潜在威胁，是一种多维度、综合性的方法，其通过信息的收集、分析和研判，帮助组织了解可能对其安全构成威胁的因素。这种方法不仅仅着重于技术层面，还包括了社会、心理、政治等多个维度，以此更好地应对不断变化和复杂

软件项目管理【UML-类图】

前言UML图有很多种，但是并非必须掌握所有的UML图，才能完整系统分析和设计工作。一般说来，在UML图中，只要掌握类图、用例图、时序图的使用，就能完成大部分的工作。也就是说，掌握UML的20%，就能做80%的事情。对于程序员来说，最频繁使用的莫过于类图。目录前言一、什么是类图二、类图中类表示法三、类图中具体类、抽象、接

UML基础与应用之面向对象

UML（UnifiedModelingLanguage）是一种用于软件系统建模的标准化语言，它使用图形符号和文本来描述软件系统的结构、行为和交互。在面向对象编程中，UML被广泛应用于软件系统的设计和分析阶段。本文将总结UML基础与应用之面向对象的重要概念和常用图形符号。一、面向对象编程基础：类与对象：类是对具有相同属性

软件设计师-UML基础教程

场景针对UML1.5各种模型图的构成和功能进行说明。UML概述UML简介UML(UnifiedModelingLanguage)为面向对象软件设计提供统一的、标准的、可视化的建模语言。适用于描述以用例为驱动，以体系结构为中心的软件设计的全过程。UML的定义包括UML语义和UML表示法两个部分。(1)UML语义：UML对

机器学习入门教学——损失函数（极大似然估计法）

1、前言我们在训练神经网络时，最常用到的方法就是梯度下降法。在了解梯度下降法前，我们需要了解什么是损失(代价)函数。所谓求的梯度，就是损失函数的梯度。如果不知道什么是梯度下降的，可以看一下这篇文章：机器学习入门教学——梯度下降、梯度上升_恣睢s的博客-CSDN博客损失函数其实就是神经网络里的标准和期望的标准相差多少的定

ESP32主板-MoonESP32

==产品简介==Moon-ESP32主板，一款以双核芯片ESP32-E为主芯片的主控板，支持WiFi和蓝牙双模通信，低功耗，板载LED指示灯，引出所有IO端口，并提供多个I2C端口、SPI端口、串行端口，方便连接，拓展性强。Moon-ESP32主板深度支持ArduinoIDE编程，并且支持Mind+图形化编程，Mixl

近世代数之集合与映射

近世代数之集合与映射近世代数为密码学基础，因此想要补充一下这方面的相关概念与性质，因此进行记录与分享。主要参考书籍为《近世代数基础》-张禾瑞集合：（有限或者无限个）固定事物的全体叫做一个集合。元素：组成一个集合的事物叫做这个集合的元素空集合：一个没有元素的集合叫做空集合子集：若集合B的每一个元素都属于集合A，则说，B为

计算机视觉实战项目（图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别）

图像分类教程博客_传送门链接:链接在本教程中，您将学习如何使用迁移学习训练卷积神经网络以进行图像分类。您可以在cs231n上阅读有关迁移学习的更多信息。本文主要目的是教会你如何自己搭建分类模型，耐心看完，相信会有很大收获。废话不多说，直切主题…首先们要知道深度学习大都包含了下面几个方面：1.加载（处理）数据2.网络搭建

物联网：用python调入机器学习分析物联网数据入侵检测模块

要使用Python调用机器学习分析物联网数据入侵检测模块，您需要以下步骤：安装Python和相关的机器学习库，如scikit-learn、pandas、numpy等。您可以使用pip命令来安装这些库。准备输入数据。这些数据可以是来自物联网设备的原始数据，例如传感器读数、错误代码等。对输入数据进行特征工程。这涉及将原始数

“探索前后端分离架构下的Vue.js应用开发“

目录引言1.前后端分离2.Vue的简介1.Vue.js是什么？2.库和框架的区别3.MVVM的介绍3.Vue的入门数据的双向绑定数据的单项绑定4.Vue的生命周期总结引言在当今互联网时代，前后端分离架构已经成为了Web应用开发的主流趋势。前后端分离架构的核心思想是将前端和后端的开发过程解耦，使得前端和后端可以独立开发、

热文推荐
  1. 慢SQL治理经验总结

    在过去两年的工作中，我们团队曾负责大淘宝技术的慢SQL治理工作，作为横向的数据安全治理平台，如何快速准确地发现部门内所有应用的慢SQL，并进行高效的推动治理，同时覆盖多个开发、生产环境，是一个很大的挑战。以下是一些经验分享，我们通过持续的慢SQL推动治理，有效降低了DB相关的线上问题，极大提高了系统稳定性。关于慢SQL

  2. MVVM 模式、Vue 双向绑定原理

    MVVM模式是什么传统的MVC指的是,用户操作会请求服务端路由，路由会调用对应的控制器来处理，控制器会获取数据。将结果返回给前端,页面重新渲染MVVM（Model-View-ViewModel）是一种软件架构模式，用于实现界面（UI）和业务逻辑的分离。他的设计目标是将界面的开发与后端的业务逻辑分离，使得代码易于理解、维

  3. 为什么要选择Spring cloud Sentinel

    为什么要选择SpringcloudSentinel🍎对比Hystrix🍂雪崩问题及解决方案🍂雪崩问题🍂.超时处理🍂仓壁模式🍂断路器🍂限流🍂总结🍎对比Hystrix在SpringCloud当中支持多种服务保护技术：NetfixHystrixSentinelResilience4J早期比较流行的是Hyst

  4. 线性回归网络

    李沐大神的《动手学深度学习》，是我入门机器学习的首课，因此在这里记录一下学习的过程。线性回归的从零开始实现线性回归是理解机器学习的基础，它经常用来表示输入和输出之间的关系。线性回归基于几个简单的假设：首先，假设自变量X和因变量y之间的关系是线性的，即y可以表示为X中元素的加权和，这里通常允许包含观测值的一些噪声。下面基

  5. 行业报告：视频直播美颜sdk对互联网直播产业的影响与前景

    随着互联网直播产业的不断崛起，直播内容的质量和用户体验已成为成功的关键因素之一。本篇报告将深入研究视频直播美颜sdk对互联网直播产业的影响，并探讨其未来的前景。第一章：视频直播美颜sdk的基本概念1.1什么是视频直播美颜SDK？视频直播美颜sdk是一种软件工具包，旨在为互联网直播平台和应用程序提供实时的美颜和图像增强功

  6. 笔试面试相关记录（4）

    （1）实现防火墙的主流技术有哪些？实施防火墙主要采用哪些技术-服务器-亿速云(yisu.com)（2）chararr[][2]={'a','b','c','d'};printf("%d",*(arr+1));输出的是谁的地址？字符c测试代码如下chararr[][2]={'a','b','c','d'};printf(

  7. java 工程管理系统源码+项目说明+功能描述+前后端分离 + 二次开发

    Java版工程项目管理系统SpringCloud+SpringBoot+Mybatis+Vue+ElementUI+前后端分离功能清单如下：首页工作台：待办工作、消息通知、预警信息，点击可进入相应的列表项目进度图表：选择（总体或单个）项目显示1、项目进度图表2、项目信息施工地图：1、展示当前角色权限下能看到的施工地图（

  8. pom的配置策略

    dependencyManagement和dependencies区别和联系参考：https://blog.csdn.net/Sunshineoe/article/details/121083505<?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?><projectxmlns="http://mav

  9. 剔除数据中的异常值（python实现）

    目录一、3σ原则二、箱线图发现异常值三、boxcox数据变换一、3σ原则该准则仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理，此外，当测量次数少的情形用准则剔除粗大误差是不够可靠的。异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值。异常值也称离群点，异常值的分析也称为离群点的分析。在进行机器学习过程中，需要对数据集进行