探索深度学习框架18Java：详解从入门到实践应用全过程，*ST鹏博股票进入退市整理期，公司已被罚受损股民可索赔“葡萄酒+”多元跨界，第五届宁夏葡萄酒博览会解锁新体验这个事情对于当年还没发表过什么作品的我，留下了天动地摇般的伤害，也受到了天塌下来似的打击。我便与一些友人讲了这件事，其中一个建议我直接在文后注明来源于哪里。于是我按此友的方法四处投稿，投稿其间有几个编辑留言称好，但最终没有发表。直到发表出来，被一些资料网站收存。
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
雷达财经雷助吧出品 文|林宜采 编|深海
6月9日，ST鹏博发布关于公司股票进入退市整理期交易的第一次风险提示公告。
*ST鹏博于2025年5月30日收到上海证券交易所出具的自律监管决定书《关于鹏博士电信传媒集团股份有限公司股票终止上市的决定》（[2025]120号），上海证券交易所决定终止公司股票上市。根据《上海证券交易所股票上市规则》的相关规定，公司股票于2025年6月10日进入退市整理期交易。
公司股票进入退市整理期交易的起始日为2025年6月10日，退市整理期为15个交易日。如不考虑全天停牌因素，预计最后交易日为2025年6月30日，如证券交易日期出现调整，公司退市整理期最后交易日期随之顺延。如公司股票在退市整理期内全天停牌的，停牌期间不计入退市整理期，预计的最后交易日期将顺延。全天停牌天数累计不超过5个交易日。
退市整理期间，公司股票将在上海证券交易所风险警示板交易，首个交易日无价格涨跌幅限制，此后每日涨跌幅限制为10%。退市整理期届满后5个交易日内，上海证券交易所将对公司股票予以摘牌，公司股票终止上市。
根据《上海证券交易所交易规则》规定，个人投资者买入退市整理股票的，应当具备24个月以上的股票交易经历，且以本人名义开立的证券账户和资金账户内资产在申请权限开通前20个交易日日均（不含通过融资融券交易融入的证券和资金）在人民币50万元以上。不符合以上规定的个人投资者，仅可卖出已持有的退市整理股票。
值得关注的是，2024年8月16日，公司收到中国证券监督管理委员会出具的《行政处罚决定书》（〔2024〕77号）。
经查明，当事人涉嫌违法的事实如下：一、*ST鹏博未按规定披露关联交易。二、*ST鹏博未按规定披露重大合同。三、*ST鹏博相关年度报告存在虚假记载。
根据当事人违法行为的事实、性质、情节与社会危害程度，依据《证券法》第一百九十七条第二款的规定，证监会决定：一、对*ST鹏博责令改正，给予警告，并处以1000万元罚款；二、对杨学平给予警告，并处以1500万元罚款，其中对其作为直接负责的主管人员处以500万元罚款，对其作为实际控制人处以1000万元罚款。此外，公司多位高管也被罚。
对此，已代理众多股票索赔、获赔的江苏胜衡律师事务所主任宋联民向雷达财经表示，上市公司信披不及时、不准确给投资者造成损失的，受损投资者可依法索赔。凡是在2013年4月12日至2023年7月17日期间买入，且在2023年7月17日收盘时依旧持有；或在2024年1月31日至2024年4月26日期间买入，且在2024年4月26日收盘时持有*ST鹏博股票的受损投资者，可以报名参加索赔。免费报名关注公号“雷助吧”(雷助码：99)进行索赔登记。获赔前无任何费用。
第五届中国（宁夏）国际葡萄酒文化旅游博览会于2025年6月9日在银川国际会展中心隆重启幕。
中国（宁夏）国际葡萄酒文化旅游博览会是中国首个以葡萄酒为主题的国家级、国际化综合性展会，也是宁夏规格最高、规模最大、影响最广的葡萄酒文旅展会品牌。本次博览会首次与被誉为“酒界奥运会”的布鲁塞尔国际葡萄酒大奖赛深度联袂，实现了“国家级展会+国际顶级赛事”的珠联璧合。
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展赛联合，构建全球对话新契机
展赛联合，布鲁塞尔国际葡萄酒大奖赛与本届展会在银川国际会展中心同步举办，来自49个国家和地区的7156款参赛葡萄酒汇聚银川，近400位国际评委与500名全球嘉宾共襄盛举。
布鲁塞尔国际酒类大奖赛组委会主席卜度安·哈弗介绍这次大奖赛创造了中国参赛酒款史上最多、评委分布范围历届最广、场地最大的纪录。对银川而言，这场赛事不仅是产区实力的集中展示，更是构建全球对话平台的绝佳契机。
展会现场，展品琳琅满目、新品荟萃，一系列独具匠心的新品惊艳亮相。其中，贺兰红酒庄领衔推出「贺兰红·又见茉莉茶白葡萄酒」——福建高山茉莉与贺兰山东麓葡萄酒的融合，初闻是晨露茉莉的婉转芬芳，浅尝是贵人香葡萄的灵动酸甜，尾韵里茶香与酒体缱绻缠绵，像咬了口沾着花蜜的云雾。