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    Java中的类是对象的蓝图,定义了对象的属性和行为,方法是类中定义的函数,用来执行特定操作。它们的关系是:1.方法是类的一部分,实现类的功能;2.类通过方法操作内部状态和与外部交互;3.类和方法支持继承和多态,提升代码重用和灵活性。
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  • 快速排序原理图解与实现步骤
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    快速排序的核心在于分治思想,通过选取基准值将数组分为两个子数组并递归排序。1.选择基准值(如首元素、随机或三数取中),2.分区使小于基准值的在左、大于的在右,3.递归对左右子数组排序。其平均时间复杂度为O(nlogn),但最坏情况下可能退化到O(n^2)。相比其他算法,快速排序效率高且空间占用少,但不稳定且最坏性能较差,适用于大数据集且可接受不稳定的场景。
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    Java线程池配置与使用详解
    线程池在Java多线程编程中至关重要。1.它通过复用线程减少创建销毁开销,避免资源耗尽,提升性能;2.不同场景应选择不同类型的线程池,如FixedThreadPool适合任务稳定的场景,CachedThreadPool适合大量短期任务,SingleThreadExecutor保证顺序执行,ScheduledThreadPool支持定时任务;3.参数配置需根据任务类型调整,CPU密集型任务线程数接近CPU核心数,IO密集型任务可适当增加线程数,队列大小要合理控制;4.使用时需注意拒绝策略、及时关闭线程池、防
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    是的,Java可以通过nom.tam.fits库处理FITS格式的天文图像数据。1.核心工具是nom.tam.fits库,可通过Maven添加依赖;2.处理流程包括打开文件、读取HDU、解析头部和图像数据;3.FITS文件由多个HDU组成,包括主HDU、图像HDU、二进制表HDU和ASCII表HDU;4.数据类型取决于BITPIX值,如byte、short、int、float、double等二维数组;5.图像显示需将像素数据归一化到0-255范围,并转换为BufferedImage对象;6.可采用线性、对
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    如何用org.json库解析和生成JSON数据?1.添加Maven依赖或手动导入jar包;2.使用JSONObject的put方法构建对象,或通过Map构造;3.通过构造函数解析JSON字符串,并使用getString、getDouble等方法提取值,先用has判断字段是否存在;4.使用JSONArray处理数组,嵌套结构通过getJSONObject和getJSONArray实现;5.注意类型转换、null值处理、格式合法性及不支持复杂映射的问题。
    文章 · java教程   |  2个月前  |   394浏览 收藏
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    Java网络编程中的Socket通信是两台机器或同一机器上进程间通过网络交换数据的方式,其核心在于ServerSocket和Socket两个类。1.服务器端创建ServerSocket对象监听端口,调用accept()等待客户端连接,获取Socket后通过输入输出流传输数据,完成后关闭资源;2.客户端创建Socket连接服务器IP和端口,同样获取流进行数据交换并关闭资源。Socket通信是所有网络协议和框架的基础,提供了直接的网络控制能力,有助于理解上层框架原理,并提升对并发和阻塞的理解。实际项目中可通过
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  • MyBatis嵌套查询优化方法分享
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    MyBatis嵌套查询的核心优化点在于避免“N+1”查询问题,即通过一次联表查询(JOIN)替代多次独立子查询。具体方法包括:①优先使用JOIN代替嵌套select,在主SQL中连接所有关联表;②精细化配置<resultMap>,利用<association>和<collection>映射复杂对象结构;③通过别名和id标签确保正确映射结果集;④合理使用懒加载、缓存或批量处理减轻嵌套查询性能影响。这样可显著减少数据库往返次数,提高数据获取效率。
    文章 · java教程   |  1个月前  |   394浏览 收藏
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    Java在工业检测中实现缺陷识别,主要通过图像处理库和机器学习框架完成。1.图像采集与预处理:调用外部库获取图像,进行灰度化、去噪、对比度增强和校准。2.特征提取与算法应用:使用传统图像处理(边缘检测、形态学操作)或深度学习方法(CNN、YOLO、U-Net),结合SVM、随机森林等分类器识别缺陷。3.系统集成部署:利用JavaFX/Swing构建界面,结合数据库与PLC/MES系统,实现自动化决策。常用库包括JavaCV、Deeplearning4j、ONNXRuntime、ImageJ和BoofCV。
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    Java中的Map集合是处理键值对数据的强大工具。1)使用HashMap进行基本操作,如存储和检索数据,平均时间复杂度为O(1)。2)利用getOrDefault方法统计单词频率,避免null值检查。3)使用TreeMap自动排序键值对。4)注意键值对重复问题,可用putIfAbsent避免覆盖旧值。5)优化HashMap性能时,指定初始容量和负载因子。
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    要实现Java中的OCR,Tesseract是核心工具,通过Tess4J调用其引擎,并可训练自定义模型提升识别准确率。具体步骤为:1.引入Tess4J依赖并配置Tesseract环境;2.进行图像预处理、设置参数并执行OCR识别;3.通过数据准备、生成.lstmf文件、使用lstmtraining训练模型;4.合并模型并测试使用。常见挑战包括准确率、性能、部署复杂性和结果校验,可通过图片优化、异步处理、统一资源管理和置信度分析等策略应对。
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