探索深度学习框架18Java：详解从入门到实践应用全过程，办好暖“新”事 激发“新”动力成都银行风控做得好，也要小心房贷风险而腾讯、京东曾在2018年接盘过万达港股退市时的股权，至今没有收到万达的股权回购款，与它们同一批的融创、苏宁甚至已经和万达打官司了，这次腾讯、京东参与收购万达广场，是否也有收回之前投资回报的考虑呢？
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
徽暖新锋，江淮荣光。5月8日，省委社会工作部、省交通运输厅、省市场监管局、省总工会、省邮政管理局联合举办2025年暖“新”江淮“十佳”新就业群体发布仪式，发布了“十佳”快递员、“十佳”网约配送员、“十佳”货车司机、“十佳”网约车司机名单，并颁发荣誉证书。
“送好每个包裹是我的职责，感谢社会各界对我们的关心支持。”获评“十佳”快递员的安徽顺丰速运有限公司快递员汪东表示，将心怀感恩、珍惜善意、传递温暖，为社会出力、为城市添彩。
快递员、网约配送员、货车司机、网约车司机是全省新就业群体的代表，他们是经济社会发展不可或缺的重要力量，在促进经济发展、繁荣社会事业、创新社会治理、提供公共服务等方面发挥着日益重要的作用。
省委高度重视新就业群体工作，省委社会工作部成立以来，坚持以党建为引领，以政策为支撑，以服务为纽带，聚焦新就业群体最关心最直接最现实的问题，做实关爱凝聚，把“友好场景”建设作为新就业群体党建集中攻坚的突破口以“小切口”破题创新，从办实事、解难题做起，以一枝一叶总关情的热忱，凝聚服务新就业群体。
建设“友好社区”“友好街区”“友好商圈”“友好市场”……据统计，目前，全省已建成各类“友好场景”3000多个，开放党群服务中心、社区食堂1万多个，大力推进“暖心驿站”“司机之家”等阵地建设，用可感可及的关心关爱，让新就业群体工作更安心、生活更舒心、发展更顺心，引导新就业群体听党话、跟党走，不断增强党在新兴领域的号召力凝聚力影响力，实现新就业群体与城市治理“双向奔赴”。
“实打实”解决急难愁盼
针对快递员平时遇到的困难，去年以来，黄山市打造“徽小哥”线上服务平台，将全市驿站、充电桩、换电站、停车场、小区楼栋等点位植入地图系统，实现场景线上可循、通行线上解决、服务线上直通，成为快递员、外卖配送员的“指路神器”。
精准回应诉求，真情关心关爱。全省动起来、做起来，拿出了实打实的办法、心贴心的举措。省委社会工作部成立以来，在深入调研、摸清需求基础上，先后制定《关爱凝聚新就业群体5项行动24个项目实施方案》《关于推进新就业群体“友好场景”建设的通知》等，在全省统筹推进“友好场景”建设。
“管行业就要管党建。”各级社会工作部门加强新就业群体党建和服务管理工作，持续关心关爱新就业群体，持续完善权益保障机制，规范劳动用工管理，优化职业发展环境，推动解决急难愁盼问题。
新就业群体需要什么，“友好场景”就建什么。全省各地因地制宜、分类推进“友好场景”建设，推动建立平台企业、部门属地、物业企业等多方常态化沟通协商机制，采取“赋码进门”、完善标识信息、绘制“友好路线图”、设立“临时停车位”、链接社会资源等措施，解决新就业群体“进门难、找路难、停车难、就餐难”等现实问题。
同时，各地积极探索运用信息化手段提供个性化服务，满足不同新就业群体需求，在“细枝末节”中体现“服务温度”。全省累计开展健康关爱、爱心托管、联谊交流等各类活动4500多场次、服务近10万人次。针对就医问题，阜阳市设立新就业群体医疗服务站，开辟“小哥就诊绿色通道”，制定免费挂号、24小时药物配送等6类24项服务措施。
“手拉手”汇聚服务合力
芜湖市湾沚区六郎镇的王小逗先前打过工、创过业，但都不太如意。“现在开网约车不仅收入增加了，而且时间很灵活。政府提供网约车办理一站式服务，非常方便。”如今，王小逗成了一名网约车司机。
这一转型的背后，是当地部门的协同助力。湾沚区委社会工作部、区总工会、区交通运输局等部门积极协调，为新就业形态劳动者开辟一条绿色通道，提供从考证到平台入驻等一条龙服务。
“‘友好场景’建设，目的在于为新就业群体提供更多集成服务、暖心服务，而这离不开多部门协调推进。”省委社会工作部负责人介绍，安徽建立健全多方联动合作机制，构建社会工作部门、行业管理部门、平台企业“三位一体”组合联动抓的工作格局，广泛凝聚整合各类资源要素和服务力量，突出实用化、精准化建设“友好场景”。
据统计，依托党群服务中心、户外劳动者驿站、“司机之家”等服务阵地，安徽全省共建设各类党群驿站11000多个，其中专门服务新就业群体的“小哥驿站”1600多个。
得益于多部门协同联动、汇聚合力，新就业群体的权益保障体系日趋完善，职业发展渠道也更宽了。各地在“友好场景”线上线下搭建“实训课堂”“成长学院”“职工夜校”等服务载体，加强新就业群体实操技能训练和职业素质培养，累计服务1万余人次。
为加大保障力度，安徽各地采取网上入会、“扫码”入会等方式，推动7万多名新就业群体集中建会入会，赠送专项意外伤害互助保障计划6万多份。开通法律援助绿色通道，累计帮助解决劳务纠纷2400多起。
“心连心”共创美好生活
“敬业正直真英雄，危难时刻显身手。”去年11月1日，合肥瑶海区三十埠顺丰营业部，一对年轻夫妻来到这里，为快递小哥汪东送来一面感谢锦旗。原来，在配送快递的路上，汪东偶然看到一个2岁女童在机动车道上边哭边跑着找妈妈，汪东赶忙放下手中工作守护女童，直到警察和家长到来。
快递小哥、外卖配送员等规模大、流动性强，熟悉街头巷尾，联系一城百业，服务千家万户，是城市的“移动探头”“流动哨兵”。如何推动这一“管理变量”转化为“治理增量”？全省各地发挥党建引领优势，积极探索方式方法，把新就业群体有效组织起来、作用发挥出来，为社会治理注入新的力量，着力提升“友好场景”建设的长效性。
马鞍山市积极鼓励外卖骑手、快递员等新就业群体兼做“城市的眼睛”，为城市和谐发展注入“新”动能。今年以来，马鞍山全市600余名快递、外卖小哥主动担任“社情民情收集员”“移动网格员”，累计反馈治安隐患、环境问题等线索超800条，成为基层治理的“神经末梢”。
合肥市选聘1200多名新就业群体，担任“兼职管家”“小巷顾问”“治理合伙人”等。近年来，合肥市紧紧围绕就业有尊严、权益有保障、社会有关怀、融入有渠道，持续寻求以“小切口”深化改革创新的有效途径，切实让新就业群体更好地融入城市，不断凝聚起基层治理的“新”力量。
据统计，全省共组建680多支新就业群体志愿服务队，带动10700多名新就业形态劳动者参与送医上门、代购跑腿、爱心送考、应急救援等各类志愿服务，成为基层治理“合伙人”“好帮手”。各地还通过党员带头、积分激励等方式，引导新就业群体融入基层治理，引导47600多名新就业群体到街道社区(园区)报到备案，将8200多名党员纳入街道社区、平台企业、园区商圈(园区)党组织管理，引导4100多名新就业群体担任兼职“网格员”“楼栋长”“食品安全监督员”，通过“随手拍”等方式，发现上报平安建设、环境卫生、消防隐患等问题，推动“治理对象”转变为“治理力量”。
文源：源媒汇
作者：童画
编辑：苏淮
还有两周左右，6月25日，成都银行2024年度股东大会将在该行5楼会议室召开，投资者关注的问题也将在此次会议上得到审议。
在过去的2024年，成都银行交出了一份不错的成绩单：全年实现营业收入229.82亿元，同比增长5.89%；归母净利润128.58亿元，同比增长10.17%；总资产突破1.25万亿元，同比增长14.56%。
值得关注的是成都银行的贷款业务结构性风险，尤其是个人贷款业务。
作为四川省内资产规模最大的城商行，成都银行的个人贷款，从2018年的488亿元飙升至2024年的1387亿元，六年增幅近184%。其中，“个人消费贷款及其他”从19.36亿元增至220.95亿元，增幅超10倍；“个人经营贷款”从12.52亿元增至167.01亿元，增幅超12倍。
这一高速扩张背后，存在诸多值得深思之处。
01
业绩增速已连降三年
天眼查显示，成都银行成立于1997年5月8日，注册资本为373573.5833万元，法定代表人是王晖。