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1.使用CountVectorizer将文本转化为向量fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizervect=CountVectorizer()dialog=['Ihaveaddictedintocybersecurityforyears']vect.fit(dialog)print(vect.vocabulary_)输出结果是一个
- Perl的基本知识
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Perl语言,全称为“PracticalExtractionandReportingLanguage”,是一种高级、通用、解释型、动态编程语言,尤其适合文本处理、系统管理和网络编程等任务。Perl的设计理念是让常见任务简单化,复杂任务可能(但仍然可行)。它结合了C、sed、awk、shell脚本等多种语言的特点,并引入了正则表达式的强大功能,因此被誉为“程序员的瑞士军刀”。Perl语言入门学习基础
- 机器学习-特征提取-字典特征提取-文本特征提取-TF-IDF
涓涓自然卷
一、特征提取概要:1、定义:将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征。注:特征值化是为了计算机更好的去理解数据。2、特征提取分类:字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取(深度学习介绍)3、特征提取API:sklearn.feature_extraction二、字典特征提取:作用:对字典数据进行特征值化。1、API:fromsklearn.feature_extracti
- 【ChatIE】论文解读:Zero-Shot Information Extraction via Chatting with ChatGPT
Bigcrab__
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文章目录介绍ChatIEEntity-RelationTripleExtration(RE)NamedEntityRecognition(NER)EventExtraction(EE)实验结果结论论文:Zero-ShotInformationExtractionviaChattingwithChatGPT作者:XiangWei,XingyuCui,NingCheng,XiaobinWang,Xin
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三年三年又三年
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ConferenceURL:https://www2020.thewebconf.org/全部论文下载链接:https://dl.acm.org/doi/proceedings/10.1145/3366423BestPaperPaperTitle:OpenIntentExtractionfromNaturalLanguageInteractionsAuthors:NikhitaVedula(The
- 【COMP337 LEC1】
WINNER505
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整理了RecSys2020ProgressiveLayeredExtraction:ANovelMulti-TaskLearningModelforPersonalizedRecommendations)论文的阅读笔记背景模型实验论文地址:SAFE背景 在此之前,对利用新闻文章中文本信息和视觉信息之间的关系(相似性)的关注较少。这种相似性有助于识别虚假新闻,例如,虚假新闻也许会试图使用不相关的图
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Queen_sy
深度学习人工智能
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午餐时间到了
matlablina全图
QuestionFuzzyColorFeatureExtractionCouldanyonegivemeasamplehowtoimplementfuzzymethodinMatlabtoextractthecolorfromanimage(letsayIwanttoextr...5yearsago|0answers|00answersQuestionHowtocalculatethepropor
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xiaobai_IT_learn
人工智能python特征工程特征提取特征预处理特征选择
一、特征提取1.字典特征提取sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse=True,…)dict=DictVectorizer(sparse=False)data=dict.fit_transform([{'city':'北京','temperature':100},{'city':'上海','temperature':60},{'city':'
- 2、卷积和ReLU激活函数
AI算法蒋同学
计算机视觉计算机视觉人工智能
python了解集合网络如何创建具有卷积层的特性。文章目录简介特征提取(FeatureExtraction)卷积过滤(FilterwithConvolution)Weights(权重)激活(Activations)用ReLU检测示例-应用卷积和ReLU结论In[1]:importnumpyasnpfromitertoolsimportproductdefshow_kernel(kernel,lab
- UniCOQE: Unified Comparative Opinion Quintuple Extraction as A Set
iKang_dlut
自然语言处理
作者:ZinongYang,FengXu,JianfeiYu,andRuiXia单位:SchoolofcomputerscienceandengineeringNanjingUniversityofScienceandTechnolog,Nanjing,ChinaSchoolofAccountancyNanjingUniversityofFinanceandEconomics,China1{zny
- Emotion Cause Extraction on Social Media without Human Annotation
iKang_dlut
机器学习算法人工智能
1摘要现在情绪原因抽取领域有两个值得做的点:相比于新闻文章,社交媒体上有大量有关人类情绪和相应原因的表述,但是现在社交媒体数据上的情绪原因抽取做的还不多,因为缺少社交媒体数据的细粒度标注。早期研究要么采用基于规则的方法,要么采用需要大量特定领域标注数据的有监督机器学习方法。前者抽取性能受限,后者受制于有标注的数据量不足,且很难迁移到其他领域。为了解决以上这两个问题,本篇文章提出了两种改进策略。为了
- CVPR 2023: GeoLayoutLM Geometric Pre-Training for Visual Information Extraction
结构化文摘
人工智能3d深度学习sketch
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析:1.预训练与微调:预训练:模型在未适应特定任务之前如何从大量的未标记数据中学习通用表示。GeoLayoutLM侧重于“几何预训练”,其涉及设计明确教给模型词语和图像元素之间空间关系的任务。例如,预测相对位置、距离甚至几何变换。这些任务的有效性和它们捕获的几何信息类型是评估的关键方面。微调:这是调整预训练模型以适应特定的VIE任务,例如SER或RE。
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周润发的弟弟
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本节介绍了用于处理特征的算法,大致可以分为以下几组:提取(Extraction):从“原始”数据中提取特征。转换(Transformation):缩放、转换或修改特征。选择(Selection):从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希(LocalitySensitiveHashing,LSH):这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。FeatureSelectorsVectorSlicerVe
- 对于CNN的文献阅读和识别手写数字的复现
白小李
深度学习cnn神经网络
摘要一、文献阅读1、题目2、摘要3、引言4、CNN模型结构5、实验过程6、同GS算法的对比二、CNN识别手写数字1、两个性质2、图像卷积总结摘要在论文方面阅读了基于CNN网络对于大气湍流相位的提取,对CNN的结构网络和运行原理进行了学习,对CNN识别手写数字方面展开了编码,采用MINST数据集进行训练模型,并计划通过窗口就行可视化展现。Ireadthepaperonphaseextractiono
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大数据图形渲染游戏引擎c++javascript
iMyGIS平台iMyGIS平台由iMyGISGroup维护。保留所有权利。ThisprojectisactivelydevelopedbytheiMyGISGroup.AllRightsReserved.风险提示若君欲用,风险自担。iMyGIS平台之工具集ObliquePhotographyFileExtraction.exe工具区域挖洞使用场景当项目的规划或设计方案数据与现状三维场景模型融合后
- MBP 2015安装Ubuntu 22.04.3系统后摄像头驱动问题解决
大鱼天
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#表示root用户,如果更喜欢sudo也可以使用sudo$表示普通用户安装缺失的Ubuntu依赖以解压固件(#aptinstallxz-utilscurlcpiomake)解压和安装固件请参考Firmwareextraction.安装依赖:(#apt-getinstalllinux-headers-genericgitkmodlibssl-devcheckinstall)克隆驱动代码:$gitcl
- 论文阅读:Learning to Compose Dynamic Tree Structure for Visual Context(CVPR2019)
糖豆豆今天也要努力鸭
机器学习场景图scenegraph场景理解计算机视觉cv
因为我的方向是场景图,所以仅介绍这篇论文中有关场景图的内容,不涉及VQA。(a)FeatureExtraction先对输入图像进行目标检测,每个proposal的视觉特征x包括以下特征:ROIAlignfeature(2048维),空间feature(8维),论文这里说视觉特征不局限于bbox,实例分割特征和全景特征也可以。(b)构建可学习的对称矩阵S(1)S的计算方法如下:f(xi,xj)称为对
- CountVectorizer与TfidfVectorizer
卷心菜呀
导入fromskleran.feature_extraction.textimportCountVectorizer,TfidfTransformerfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerCountVectorizer+TfidfTransformerCountVectorizer会将文本中的词语转换为词频矩阵,它通过fit
- 【AAAI 2021】Document-Level RE with Adaptive Thresholding and Localized Context Pooling
Trouble..
信息抽取事件抽取信息抽取
【AAAI2021】Document-LevelRelationExtractionwithAdaptiveThresholdingandLocalizedContextPooling论文:https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/17717代码:https://github.com/wzhouad/ATLOPAbstract与句子级关系提取
- 【ACL 2023】A Novel Table-to-Graph Generation Approach for Document-Level Joint Entity and RE
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信息抽取自然语言处理信息抽取关系抽取
【ACL2023】ANovelTable-to-GraphGenerationApproachforDocument-LevelJointEntityandRelationExtraction论文:https://aclanthology.org/2023.acl-long.607/代码:https://github.com/ridiculouz/TaG/https://github.com/to
- ACL2023:Enhancing Document-level Event Argument Extraction with Contextual Clues and Role Relevance
qq_42470633
自然语言处理深度学习神经网络transformer语言模型
1.简介论文题目:EnhancingDocument-levelEventArgumentExtractionwithContextualCluesandRoleRelevance论文来源:ACL2023Findings论文链接:https://aclanthology.org/2023.findings-acl.817代码链接:https://github.com/LWL-cpu/SCPRG-m
- 【ACL 2023】Enhancing Document-level EAE with Contextual Clues and Role Relevance
Trouble..
信息抽取事件抽取自然语言处理事件论元抽取
【ACL2023】EnhancingDocument-levelEventArgumentExtractionwithContextualCluesandRoleRelevance论文:https://aclanthology.org/2023.findings-acl.817/代码:https://github.com/LWL-cpu/SCPRG-masterAbstract与句子级推理相比,文
- 【Spark实践6】特征转换FeatureTransformers实践Scala版--补充算子
周润发的弟弟
Spark机器学习sparkscala大数据
本节介绍了用于处理特征的算法,大致可以分为以下几组:提取(Extraction):从“原始”数据中提取特征。转换(Transformation):缩放、转换或修改特征。选择(Selection):从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希(LocalitySensitiveHashing,LSH):这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。FeatureTransformersIndexToStri
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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- Linux实用命令整理
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0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
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独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
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- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f