探索深度学习框架18Java：详解从入门到实践应用全过程，股票行情快报：深南电路（002916）6月4日主力资金净卖出4512.38万元传新版本visionOS将支持PS、Xbox等手柄此外，屏幕尺寸升级至14英寸（前代为11.2英寸），分辨率或达到3.1K-3.2K级别（3200×2000），并支持LTPO动态刷新率技术（1-144Hz）。平板还将预装PC级WPS Office，支持四分屏窗口、AI生成PPT、跨设备文件拖拽等功能，并适配Adobe Photoshop、AutoCAD等专业软件。
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
证券之星消息，截至2025年6月4日收盘，深南电路(002916)报收于88.17元，上涨2.3%，换手率1.55%，成交量10.29万手，成交额9.07亿元。
6月4日的资金流向数据方面，主力资金净流出4512.38万元，占总成交额4.97%，游资资金净流出7169.75万元，占总成交额7.9%，散户资金净流入1.17亿元，占总成交额12.88%。
近5日资金流向一览见下表：
近5日融资融券数据一览见下表：
该股主要指标及行业内排名如下：
深南电路2025年一季报显示，公司主营收入47.83亿元，同比上升20.75%；归母净利润4.91亿元，同比上升29.47%；扣非净利润4.85亿元，同比上升44.64%；负债率42.14%，投资收益301.59万元，财务费用1047.71万元，毛利率24.74%。深南电路（002916）主营业务：专注于电子互联领域,致力于“打造世界级电子电路技术与解决方案的集成商”,拥有印制电路板、电子装联、封装基板三项主营业务。
该股最近90天内共有21家机构给出评级，买入评级17家，增持评级4家；过去90天内机构目标均价为108.41。
资金流向名词解释：指通过价格变化反推资金流向。股价处于上升状态时主动性买单形成的成交额是推动股价上涨的力量，这部分成交额被定义为资金流入，股价处于下跌状态时主动性卖单产生的的成交额是推动股价下跌的力量，这部分成交额被定义为资金流出。当天两者的差额即是当天两种力量相抵之后剩下的推动股价上升的净力。通过逐笔交易单成交金额计算主力资金流向、游资资金流向和散户资金流向。
注：主力资金为特大单成交，游资为大单成交，散户为中小单成交
编译/VR陀螺
据外媒9to5Mac爆料，苹果正在积极为Vision Pro设备引入手柄支持，其中包括但不限于PS、Xbox等第三方手柄，此外，苹果可能还在构建一个名为“spatial controllers”（空间手柄）的外设产品。
此前Vision Pro支持连接蓝牙手柄使用，但苹果想要进一步打磨相关体验。未来如果用户下载运行2D游戏，可能会提醒需要配备PS、Xbox、MFi等手柄，如果是3D游戏，则会提醒需要连接空间手柄。
早些时候，彭博社也曾爆料称，苹果正在与索尼洽谈并试图为Vision Pro引入PS VR2手柄。不仅如此，苹果也在跟一些第三方开发者讨论了游戏移植问题（visionOS采用眼手交互，这跟以往很多VR/MR游戏交互截然不同）。
如果乐观估计，可能我们将会在即将到来的WWDC 2025上看到新版本visionOS在游戏手柄适配上面的更多动作。