探索深度学习框架18Java：详解从入门到实践应用全过程，安兔兔跑分300万！小米15S Pro发布，自研玄戒O1处理器古董“退休”：美国空中交通管制系统将淘汰软盘和Windows 95系统2023 年 10 月，蔡依林现身苏格兰高地 Portree 小镇度假，这个常住人口不到 2000 人的冷门景点，两个月后竟成了彭于晏主演电影《狗阵》的加映地。而当时彭于晏正在欧洲拍广告，行程时间高度重合。不仅如此，网友通过 AI 图像分析技术，发现两人 2024 年 10 月发布的旅行照存在场景重叠，疑似暗藏 “双人同框” 彩蛋。还有，蔡依林曾飞往该地发文称 “疗愈之旅，爱死了”，种种巧合，为复合传闻添了一把柴。
关于“探索深度学习框架18Java：详解从入门到实践应用全过程”，本文将从基础概念、语法结构、实例实战三个层次，全方位探讨深度学习在Java开发环境下的使用，并逐步深入解析深度学习的各个组成部分及其在实际应用中的实际表现。
一、基础知识
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，它通过多层非线性变换对数据进行抽象和建模，从而实现对复杂问题的高效解决。在Java中，我们通常使用Java SE 8或更高版本的Java语言来实现深度学习，其中Java API提供了丰富的类库，如NeuralNet、TensorFlow等，可以满足深度学习的基本需求。
1. Java基础：理解面向对象编程（OOP）的概念是实现深度学习的关键。Java是一种基于类的语言，具有封装、继承和多态等特性。类是对象的基本组成单位，包含了属性（data）和方法（methods）。在Java中，我们将数据存储在类中，通过创建和操作类的对象来执行深度学习任务。
2. 内存管理：在深度学习中，数据的处理往往涉及到大量的计算密集型运算，如矩阵乘法和卷积操作。在Java中，我们需要使用内存管理工具，如Apache Commons Math、Numpy等，来确保程序运行时的数据能够正确地分配和释放内存。通过设置合理的数组大小和优化内存分配策略，可以显著提高深度学习程序的运行效率。
二、语法结构
Java深度学习框架主要包括以下几部分：
1. 数据流图（Data Flow Diagram,DFD）：它是深度学习模型构建的重要工具，用于描述模型输入、输出和训练过程。在Java中，我们可以使用 Deeplearning4j 或 TensorFlow Java SDK 等库构建数据流图，以便于理解和可视化深度学习模型。
2. 图像和语音处理模型：这些模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），它们通常用于图像分类、目标检测、语音识别等场景。在Java中，我们可以利用这些模型的接口与深度学习框架交互，如 Deeplearning4j 的 `ModelBuilder` 和 `TransformerBuilder`，以及 TensorFlow 的 `tf.keras.Model` 和 `tf.keras.layers.Layer`。
3. 计算资源管理：为了充分利用GPU加速训练过程，许多深度学习框架支持GPU资源的预加载和共享。例如，PyTorch 和 TensorFlow 在Java中提供了 GPU 块级编程接口 (GpuBlock) 和 GPU 资源管理模块 (GPUTensorManager)，使得开发者可以在运行时动态分配和释放 GPU 实例。
三、实例实战
下面以 TensorFlow Java SDK 为例，展示如何在Java中构建一个简单的神经网络模型并训练它。
1. 导入所需库： ```java import org.tensorflow.*;
// 加载预训练的Keras模型（假设使用的模型为VGG16） model = tf.keras.models.load_model("path/to/vgg16.h5"); ```
2. 创建数据流图： ```java import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration; import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
public class VGG16Model { private static final int NUM_CLASSES = 10; // 学习率1e-5 private static final String BATCH_SIZE = "32"; // 输入张量大小
public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建神经网络配置 MultiLayerConfiguration modelConfig = new NeuralNetConfiguration.Builder() .optimizationType(Adam(lr=1e-5)) .hiddenSize(256) .activation("relu") .inputShape
在小米15周年战略新品发布会上，正式推出小米15S Pro手机，其相较标准版外围规格几乎一致，主要升级在于搭载自研玄戒O1处理器。作为小米首款自研旗舰SOC，安兔兔跑分300万，性能不输骁龙8至尊版，这款手机值得推荐吗？
首先是大家最关心处理器，小米15S Pro首发玄戒O1，基于台积电3nm工艺制程，拥有190亿晶体管，面积只有109mm²，安兔兔跑分突破300万分。在发布前，有人怀疑玄戒O1是高通或者联发科“换皮”处理器，毕竟很难相信小米自研能有如此实力，但雷军公布参数后打消外界疑虑。
玄戒O1业界首次采用十核四丛集架构，在产品设计上与骁龙8至尊版、天玑9400有本质区别，因为这二者都采用八核三丛集架构。这也从根本上证明，玄戒O1绝对不可能是高通和联发科处理器换壳，因为人类科技只能将多核心数量减低为低核心数量，不可能将低核心数量增加成多核心，如果小米真有这项技术，那也是“外星科技”。
IT之家 6 月 9 日消息，到了 2025 年，美国联邦航空管理局终于决定淘汰软盘和 Windows 95，不再依赖这些“古董级”系统来管理空中交通。
据外媒 TechSpot 今日报道，该局局长克里斯・罗谢洛表示，FAA 计划全面更换系统，让空管技术真正迈入 21 世纪。“我们要做的就是彻底替换旧系统，不再使用软盘，也不再依赖纸条。”
IT之家注：此处的“纸条”是指飞行纸条，即用来手写或打印航班呼号、机型、高度等重要信息的硬卡片。
早在 2023 年，FAA 的内部评估就发现，美国超过三分之一的空管系统已经难以维系，一些设备开始出现故障。
虽然许多空管设施仍沿用上世纪 90 年代的老系统，但这背后有现实限制：相关子系统通过了极为严格的安全认证，绝不能轻易停用。这也使得系统升级不仅技术难度高，成本更是惊人，同时还必须确保新系统在安全与防护层面达到极高标准。
美国交通部长肖恩・达菲表示，“这是美国几十年来最重要的基础设施项目之一。没有人反对，不分党派，每个人都明白我们必须这么做。”
为推动升级，FAA 已向业界发出征集建议书，邀请各家公司下周向交通部提交自己的系统改造方案。
达菲估计，该项目将耗时四年，预算可能达到数百亿美元，但不少人对这个时间表持怀疑态度，认为这太乐观了。