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山上春
Odoo17学习java前端odoo
XML代码结构概览这段XML代码定义了my_hostel模块中hostel.hostel模型的两个视图:列表视图(treeview)和表单视图(formview),以及一个动作(action)和两个菜单项(menuitem)。整体框架:XML文件的根元素,表示这是一个Odoo的XML配置文件。:包含所有Odoo记录(records)的容器。这些记录通常是视图,动作,菜单项等。记录(record)的
- C++ Qt login an https server, no use connect
m0_68739984
c++qthttps
IfyouwanttoperformanHTTPSlogininC++withQt,withoutusingtheconnectmechanism(whichisusuallyusedforevent-drivensignal-slotcommunication),youcanhandlethenetworkrequestsynchronouslyorwithaseparatethreadtoav
- 若依导出没有显示时间或者显示时间格式不对
蹦跑的蜗牛
java若依
若依导出没有显示时间或者显示时间格式不对在导出输出时,没有显示时间或者显示时间格式不对,会出现以下的数据样式好的,直接修改对应的domain就行,没有这个参数的直接加上这个参数,因为它是继承的,你看不见/**创建时间*/@JsonFormat(pattern="yyyy-MM-ddHH:mm:ss")@Excel(name="创建时间",width=30,dateFormat="yyyy-MM-d
- transformers.deepspeed
icesord
人工智能python
报错:nomodulenamedtransformers.deepspeed原因:版本更新后,已取消transformers.deepspeed新版本中更改为transformers.integrations.deepspeed解决方案:根据trace信息,将原先的importtransformers.deepspeedfromtransformers.deepspeedimport......全
- 【AI大模型】Transformers大模型库(九):大模型微调之计算微调参数占比
LDG_AGI
人工智能
目录一、引言二、计算微调参数占比2.1概述2.2模型参数结构一览2.3微调参数占比计算三、总结一、引言这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库,为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。Transformers提供了数以千计的预训练模型,支持100多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨是让最先进的NLP技术人人
- 大模型国产化迁移大模型到昇腾教程(Pytorch版)
科技互联人生
科技数码人工智能AIGC语言模型
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- 【新手入门】SQL注入之数据库数据读取
见青..
sql数据库web安全前端
数据库数据读取获取当前数据库名、用户名、版本等信息'unionselectuser(),version()--+获取mysql所有库名'unionselect1,group_concat(schema_name)frominformation_schema.schemata+--+获取所有字段数据比如获取users表的所有数据指令:'unionselect1,group_concat(id,0x7
- 大模型微调入门(Transformers + Pytorch)
昵称不能为null
pythonllm机器学习人工智能
目标输入:你是谁?输出:我们预训练的名字。训练为了性能好下载小参数模型,普通机器都能运行。下载模型#方式1:使用魔搭社区SDK下载#down_deepseek.pyfrommodelscopeimportsnapshot_downloadmodel_dir=snapshot_download('deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B')#方式2:gitl
- C# winform 使用进度条(两种形式)
交大之心
在用c#做WinFrom开发的过程中。我们经常需要用到进度条(ProgressBar)用于显示进度信息。这时候我们可能就需要用到多线程,如果不采用多线程控制进度条,窗口很容易假死(无法适时看到进度信息)。下面我就简单结合一个我写的例子给大家做一个介绍。第一步:设计界面不说了...注意需要引用usingSystem.Threading;第二步:定义一个代理,用于更新ProgressBar的值(Val
- Winform编程详解十五:ProgressBar 进度条控件
&海哥
Winform编程详解c#
一、属性介绍1.(Name)控件的对象标识符ID2.BackColor控件的背景颜色3.Cursor鼠标移过该控件显示的光标样式4.ForeColor控件的文本颜色5.UseWaitCursor使用鼠标的等待光标6.Enabled控件激活状态7.Maximum进度条的最大值8.Minimum进度条的最小值9.Step进度条的前进值10.Value进度条的数值11.Visible控件显示状态二、方法
- 大语言模型技术专栏(三):Attention机制——从RNN到Transformer的惊世一跃!
北海yy
大语言模型技术专栏语言模型rnntransformer
文章目录概要一、Attention机制:让AI学会「划重点」二、Attention机制的核心原理三、Self-Attention:Transformer的核心四、代码实战:用PyTorch实现Attention五、Attention的进化:从Transformer到GPT概要大家好,我是北海yy,继续带来大语言模型技术专栏的深度解析!在上一期《RNN语言模型——让AI真正「记住」上下文的秘密武器》
- C#如何对button按钮实现进度条功能
凌晓峰
C#c#windows按钮进度条button实现进度条button进度条
C#如何对button按钮实现进度条功能一.单线程进度条二.多线程进度条三.使用委托和invoke方法跨线程UIl控制来实现进度条四.使用异步委托执行线程来完成进度条五.使用Async,await完成进度条在编写WinForm程序时,我们有很多时候需要用到进度条,下面我来分享一下我在处理进度条时所采用的各种方法。创建一个Winform窗体应用项目。添加一个新的窗体(progressForm.cs)
- Transformer 代码剖析7 - 词元嵌入(TokenEmbedding) (pytorch实现)
lczdyx
Transformer代码剖析transformerpytorch深度学习人工智能python
一、类定义与继承关系剖析1.1代码结构图示神经网络基础模块词嵌入基类自定义词元嵌入构造函数定义基类初始化词汇量参数维度参数填充标识参数1.2代码实现精讲"""@author:Hyunwoong@when:2019-10-22@homepage:https://github.com/gusdnd852"""fromtorchimportnnclassTokenEmbedding(nn.Embeddi
- Transformer模型详解
Yuki-^_^
Transformer模型详解人工智能transformer深度学习人工智能
导读Transformer在许多的人工智能领域,如自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)、计算机视觉(ComputerVision,CV)和语音处理(SpeechProcessing,SP)取得了巨大的成功。因此,自然而然的也吸引了许多工业界和学术界的研究人员的兴趣。到目前为止,已经提出了大量基于Transformer的相关工作和综述。本文基于邱锡鹏[1]老师近
- Transformer架构深度研究报告(二、分层原理)
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一、Transformer不同层作用剖析1.1低层作用在Transformer架构中,低层(1-3层)主要承担着局部语法建模的关键任务,其对语言基础结构的理解和处理为后续高层语义分析奠定了坚实基础。在词性标注(POStagging)任务中,低层通过对相邻词之间关系的细致捕捉,能够精准判断每个词的词性。例如在句子“Thedogrunsfast”中,对于“runs”这个词,低层模型会关注其与相邻词“d
- SFP+(Enhanced Small Form-factor Pluggable)详解
美好的事情总会发生
光模块器件嵌入式硬件硬件工程linux
1.SFP+的定义SFP+(SmallForm-factorPluggablePlus)是SFP的增强版本,专为10Gbps及以上高速网络设计。它继承了SFP的小型化、热插拔特性,但通过优化电气接口和协议支持,实现了更高的传输速率(典型为10Gbps,部分可达25Gbps)。SFP+模块同样遵循多源协议(MSA)标准,但物理接口和协议栈针对高速场景进行了升级。2.SFP+与SFP的核心区别特性SF
- 1.7 Kaggle大白话:Eedi竞赛Transformer框架解决方案07-调用AI模型输出结果
AI量金术师
Kaggle竞赛人工智能transformer深度学习python算法
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展开扇子题目,#box:hover#item1{transform:rotate(-60deg);}当悬浮在父盒子,子元素旋转webkitdisplay:-webkit-box:将元素设置为弹性伸缩盒子模型。-webkit-box-orient:vertical:设置伸缩盒子的子元素排列方式为垂直排列。overflow:hidden:隐藏超出元素容器的内容。text-overflow:ellips
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今天探讨它们各自适用的场景,让您知道在何种情况下选择何种模型;同时分析它们的优势与局限,助您全面评估这些模型的性能。一、卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分
- 【PlatformIO】基于Arduino的ESP8266 网页控制oled显示
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文章目录概要网站代码展示网页index代码网页control代码网页setting代码嵌入式代码展示相关视频概要使用U8G2库在oled显示屏上显示图像,esp8266上传网站控制页面,通过网页上的操作,更改屏幕显示网站代码展示网页index代码EDA-Robotbody{margin:0;padding:0;font-family:Arial,sans-serif;}.container{max
- BMC基础知识
Boston_Chen
笔记
介绍BMC之前需要了解一个概念,平台管理(platformmanagement)。平台管理表示的是一系列的监视和控制功能,操作的对象是系统硬件。比如通过监视系统的温度,电压,风扇、电源等等,并做相应的调节工作,以保证系统处于健康的状态。如果系统真的不正常了,可以通过复位的方式来重新启动系统。同时平台管理还负责记录各种硬件的信息和日志记录,用于提示用户和后续问题的定位。上述功能可以集成到一个控制器上
- Llama 2架构深度解析:Meta开源的70B参数大模型设计哲学
AI时代已来!
llama架构
一、架构设计理念Llama2作为Meta开源的商用级大语言模型,其架构设计体现了三大核心原则:效率优先:在7B/13B/70B参数规模下保持线性计算复杂度扩展性强化:通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌:在预训练阶段融入5%安全语料,降低有害输出概率(较前代下降34%)二、核心模块创新1.改进型Transformer架构标准化方案:采用RMSNorm替代LayerNorm,计算效率提升1
- 一个py文件搞定mysql查询+Json转换+表数据提取+根据数据条件生成excel文件+打包运行一条龙
小木可菜鸟测试一枚
mysqljsonexcel
importosimportargparseimportpymssqlimportjsonimportpandasaspdfromdatetimeimportdatetimefrompandas.io.formats.excelimportExcelFormatterimportopenpyxl#投注类型映射字典BET_MAPPING={1:'WIN',2:'PLA',3:'QIN',4:'QPL
- 频域分析:利用傅里叶变换(Fourier Transform)对图像进行深度解析
那雨倾城
OpenCV应用计算机视觉图像处理pythonopencv视觉检测
在图像处理和计算机视觉领域,傅里叶变换(FourierTransform)是一项基础而强大的工具。它将时域信号(如图像)转化为频域信号,为我们提供了图像的频率特性,这对于图像的分析、压缩、去噪和特征提取等任务非常重要。本文将深入探讨傅里叶变换在图像中的应用,并通过实例展示如何利用傅里叶变换对输入图像进行频域分析。1.什么是傅里叶变换?傅里叶变换是一种数学变换,它将信号从时域(或空间域)转换到频域。
- 【Pytorch】基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN(各种KAN修改一行代码搞定)的共享单车租赁预测研究(数据可换)Python
冒泡芳
pythonpytorchlstm
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、TCN与KAN简介三、基于TCN-KAN的共享单车租赁预测模型四、研究挑战与展望基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN的共享单车租赁预测研究1.引言2.模型介绍
- Transformer 代码剖析9 - 解码器模块Decoder (pytorch实现)
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Transformer代码剖析transformerpytorch深度学习人工智能python
一、模块架构全景图1.1核心功能定位Transformer解码器是序列生成任务的核心组件,负责根据编码器输出和已生成序列预测下一个目标符号。其独特的三级注意力机制架构使其在机器翻译、文本生成等任务中表现出色。下面是解码器在Transformer架构中的定位示意图:解码器层组件解码器内部结构Transformer自注意力交叉注意力前馈网络残差连接+层归一化嵌入层位置编码解码器层1解码器层2...解码
- Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测(Pytorch)
机器学习之心
#Transformer模型transformerpytorch深度学习TCN-Transformer股票价格预测
文章目录预测效果文章概述程序设计参考资料预测效果文章概述Transformer预测|基于TCN-Transformer的股票价格预测(Python)Transformer模型本质上都是预训练语言模型,大都采用自监督学习(Self-supervisedlearning)的方式在大量生语料上进行训练,也就是说,训练这些Transformer模型完全不需要人工标注数据。Transformer模型的标志就
- Remote: Support for password authentication was removed on August 13, 2021.
杏花春雨江南
gitgithub
remote:SupportforpasswordauthenticationwasremovedonAugust13,2021.remote:Pleaseseehttps://docs.github.com/get-started/getting-started-with-git/about-remote-repositories#cloning-with-https-urlsforinform
- 如何用AI写程序
Honmaple
人工智能
一、AI写程序之工具选择(一)主流AI编程工具介绍如今市面上有诸多AI编程工具可供选择,以下为大家介绍几种常见且实用的工具:ChatGPT:由OpenAI开发的一款基于Transformer架构的预训练模型,它的自然语言处理能力十分强大,能够理解和生成人类语言,并进行文本分类、情感分析、机器翻译等自然语言处理任务。它经过大量的训练和优化,可以准确地理解用户的意图和需求,从大量文本数据中提取有用信息
- GetVolumeInformation来得到磁盘序列号等信息
wyhang0
操作系统原理VC++
硬盘序列号:英文名HardDiskSerialNumber,该号是出厂时生产厂家为区别产品而设置的,是唯一的,是只读的,利用硬盘序列号的加密往往是利用其唯一和只读的特性,大多是针对有序列号的IDEHDD而言,对于没有序列号或SCSIHDD硬盘则无能为力,这也是利用它进行加密的局限性.卷的序列号:英文名VolumeSerialNumber,该号既可指软磁盘要得,如:A:盘和B:盘的,又可以指硬盘的逻
- [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
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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——综述
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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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“独立
- 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