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行云流水AI笔记
embedding
embedding模型是一种将数据映射到低维空间的模型,常用于自然语言处理、推荐系统、图像识别等领域。以下是一些常见的embedding模型:Word2Vec:CBOW(ContinuousBag-of-Words):通过上下文预测中心词。Skip-Gram:通过中心词预测上下文。GloVe(GlobalVectorsforWordRepresentation):结合了词频统计和Word2Vec的
- 生成式人工智能实战 | 深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Network, DCGAN)
盼小辉丶
生成式人工智能实战150讲人工智能生成对抗网络神经网络
生成式人工智能实战|深度卷积生成对抗网络0.前言1.模型与数据集分析1.1模型分析1.2数据集介绍2.构建DCGAN生成人脸图像2.1数据处理2.2模型构建2.3模型训练0.前言深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks,DCGAN)是基于生成对抗网络(ConvolutionalGenerativeAdversarialNet
- 深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发
AIGC应用创新大全
AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络人工智能深度学习ai
深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发关键词:嵌入模型(EmbeddingModel)、深度学习、向量空间、语义表示、AI应用开发、相似性搜索、迁移学习摘要:本文将带你从0到1掌握基于嵌入模型的AI应用开发全流程。我们会用“翻译机”“数字身份证”等生活比喻拆解嵌入模型的核心原理,结合Python代码实战(BERT/CLIP模型)演示如何将文本、图像转化为可计算的语义向量,并通过“智能客服问答”“
- 【stm32】标准库学习——USART串口
许白掰
【stm32】标准库学习单片机stm32嵌入式硬件学习
目录一、USART串口1.串口参数及时序2.USART简介3.配置USART基本结构4.初始化模板(1)接收一个数据(2)发送一个数据一、USART串口1.串口参数及时序波特率:串口通信的速率起始位:标志一个数据帧的开始,固定为低电平数据位:数据帧的有效载荷,1为高电平,0为低电平,低位先行校验位:用于数据验证,根据数据位计算得来停止位:用于数据帧间隔,固定为高电平本节展示串口收发的功能,通常使用
- 基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现
AI大模型应用之禅
人工智能数学基础计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现1.背景介绍1.1图像处理的重要性在当今数字时代,图像处理技术在各个领域都扮演着重要角色。无论是在计算机视觉、模式识别、医学影像、遥感探测还是多媒体处理等领域,图像处理都是不可或缺的核心技术。通过对图像进行预处理、增强、分割、特征提取等操作,可以从图像中获取有价值的信息,为后续的分析和决策提供支持。1.2图像倾斜问题及其影响在实际应用中,由于
- 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络
高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)是一种概率模型,用于表示数据点由多个高斯分布(GaussianDistribution)混合生成的过程。它广泛应用于聚类分析、密度估计、图像分割、语音识别等领域,尤其适合处理非球形簇或多模态数据。以下是GMM的详细介绍:一、核心思想GMM假设数据是由多个高斯分布混合生成的,每个高斯分布代表一个簇(Cluster),并引入隐变量(Lat
- 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络卷积神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征,并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度,成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍:一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征,并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括:卷积层(
- ResNet(Residual Network)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
- 《现代通信原理与技术》模拟调制与解调—FM 调制实验报告
不想秃头的程序
人工智能matlab信息与通信信号处理
摘要本实验旨在通过MATLAB软件进行模拟调制与解调的实践,加深对频率调制(FrequencyModulation,FM)原理的理解,并掌握FM调制与解调的实现方法。关键词:MATLAB引言在现代通信系统中,调制技术是实现信息传输的核心方法之一。频率调制(FrequencyModulation,FM)作为一种重要的模拟调制方式,通过改变载波信号的频率来传递信息,广泛应用于广播、电视、无线通信等领域
- PyWavelets
shangjg3
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PyWavelets(pywt)是Python中用于小波变换的核心库,提供了丰富的信号处理和图像处理功能。以下是其核心功能的详细介绍:1.小波变换基础(1)离散小波变换(DWT)将信号分解为近似系数(Approximation)和细节系数(Detail)。importpywtimportnumpyasnp#示例信号signal=np.array([1
- Python编程:使用Opencv进行图像处理
【参考】https://github.com/opencv/opencv/tree/4.x/samples/pythonPython使用OpenCV进行图像处理OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。下面将从基础到高阶介绍如何使用Python中的OpenCV进行图像处理。一、安装首先需要安装OpenCV库:pipinst
- 【Python深度学习】零基础掌握Pytorch Pooling layers nn.MaxPool方法
Mr数据杨
Python深度学习python深度学习pytorch
在深度学习的世界中,MaxPooling是一种关键的操作,用于降低数据的维度并保留重要特征。这就像是从一堆照片中挑选出最能代表某个场景的那张。PyTorch提供了多种MaxPooling层,包括nn.MaxPool1d、nn.MaxPool2d和nn.MaxPool3d,它们分别适用于不同维度的数据处理。如果处理的是声音信号(一维数据),就会用到nn.MaxPool1d。而处理图像(二维数据)时,
- STM32学习笔记
实现按键控制LED灯前置知识:基本的GPIO输入模式:读取外部信号(如按键、传感器状态)。——主要用到上拉输入输出模式:向外部输出信号(如控制LED、继电器)。——主要用到推挽输出其他模式:模拟输入、复用功能(如USART、I2C)等。按键的知识与常识按键未按下:GPIO引脚通过上拉电阻连接到VCC,读取为高电平(1)。按键按下:按键将GPIO引脚直接接地,读取为低电平(0)。有关LED的代码部分
- XSL-FO 块:深入解析与最佳实践
沐知全栈开发
开发语言
XSL-FO块:深入解析与最佳实践概述XSL-FO(XSLFormattingObjects)是一种用于生成格式化文档的语言,它允许开发者将XML数据转换成PDF、HTML、PostScript等格式。在XSL-FO中,块(Block)是一个重要的概念,它定义了文档中的矩形区域,包括文本、图像、表格等。本文将深入解析XSL-FO块的相关知识,并分享一些最佳实践。XSL-FO块的定义与属性定义XSL
- 2024年BCSP-X小高组基础知识题目(模拟题)
天秀信奥编程培训
#BCXP-X模拟题北京BCSP-X试题讲解专栏BCSP-Xc++算法数据结构
一、单项选择计算机的核心部件是什么()?A.显示器B.键盘C.中央处理器(CPU)D.鼠标将十进制小数9.375转换为二进制小数,其正确的二进制表示是()。A.1001.11B.1011.11C.1001.011D.1011.011假设有一个内存显示为96MB的文件夹,里面存储的都是分辨率为1024×2048的24位图像,请问理论上存储了()张图像?(不考虑图像技术压缩对内存的优化)A.16张B.
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源代码:/*开启时钟*/RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_USART1,ENABLE);//开启USART1的时钟RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOA,ENABLE);//开启GPIOA的时钟/*GPIO初始化*/GPIO_InitTypeDefGPIO_InitStructure;GPIO_InitStr
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Python视觉实战项目31讲源码地址来源:公众号小白学视觉2月1日使用OpenCV实现猜词游戏https://github.com/spmallick/learnopencv/tree/master/Hangman使用OpenCV实现图像修复https://github.com/spmallick/learnopencv/tree/master/Image-Inpainting自适应显着性的图像
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10个基于Python的计算机视觉实战项目,涵盖多个领域和应用场景,每个项目均附有GitHub地址、概述、解决的问题及应用场景:1.PCV图像处理与计算机视觉库GitHub地址:jesolem/PCV概述:提供计算机视觉基础算法的Python实现,包括图像分割、直方图均衡化、图像增强等。解决的问题:简化图像处理流程,支持快速实现算法原型。应用场景:学术研究、教学实验、图像预处理任务。2.基于朴素贝
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上文《图像解码之一——使用libjpeg解码jpeg图片》介绍了使用libjpeg解码jpeg图片。png图片应用也非常广泛,本文将会简单介绍怎样使用开源libpng库解码png图片。libpng的数据结构png_structp变量是在libpng初始化的时候创建,由libpng库内部使用,代表libpng的是调用上下文,库的使用者不应该对这个变量进行访问。调用libpng的API的时候,需要把这
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文章目录前言一、libpng是什么?二、使用步骤1.引入库及头文件2.解码过程总结前言如何使用libpng库进行图片解码应用开发。一、libpng是什么?libpng是一个开源的、跨平台的图像处理库,用于处理和支持PNG(PortableNetworkGraphics)图像格式。PNG是一种无损压缩的图像格式,广泛用于互联网上的图像传输和存储。libpng提供了一系列的API和函数,使开发者可以在
- libpng 库的编译与初步使用
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libpng(PortableNetworkGraphics)是一个用于处理和显示PNG图像文件的开源库。它提供了一组函数和工具,用于读取、写入和操作PNG图像。在本文中,我们将详细介绍如何编译libpng库并进行初步使用。步骤1:下载libpng源代码首先,我们需要从官方网站(https://libpng.sourceforge.io/)上下载libpng的源代码。选择最新版本的源代码包,并将其
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目录MATLAB实现WOA-BP鲸鱼优化算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测(多指标,多图)1项目背景介绍...1项目目标与意义...2项目挑战...3项目特点与创新...5<
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知识点回顾图像数据的格式:灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系@浙大疏锦行
- 基于OpenCV的银行卡识别
Yang了个羊
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一、设计思路1、预处理银行卡号序列模版,对其进行一系列形态学操作,继而进行轮廓识别,构建与各个轮廓所对应的数字元组。2、对将要识别的银行卡进行灰度处理、二值化、阈值处理,sobel算子边缘检测等预处理,再通过模版匹配方法找出与已知轮廓高度符合的数字。二、代码复现预操作:自定义一个cv_show函数,便于后来的图像展示。#绘图展示defcv_show(name,img):cv2.imshow(nam
- 深度学习详解:通过案例了解机器学习基础
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深度学习机器学习人工智能
引言机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是现代人工智能领域中的两个重要概念。通过让机器具备学习的能力,机器可以从数据中自动找到函数,并应用于各种任务,如语音识别、图像识别和游戏对战等。在这篇笔记中,我们将通过一个简单的案例,逐步了解机器学习的基础知识。1.1机器学习案例学习1.1.1回归问题与分类问题在机器学习中,根据所要解决的问题类型,任务
- Gen AI:重塑未来的创造力工具箱
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目录页一、GenAI工具箱助力大学生涯1.通用GenAI工具2.GenAI科研辅助1.文献阅读与论文写作2.数据分析与可视化3.AI翻译工具二、GenAI办公、学习助手1.PPT制作2.表格制作3.AI思维导图4.AI办公5.AI图像处理6.AI视频处理7.AI音频处理8.AI编程工具9.AI搜索引擎说明:网盘资源密码获取:关注微信公众号【土木岛】,后台回复文件框中提示的对应关键词自动发送。点击查
- OpenCV实现相机标定的棋盘格制作与应用
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在计算机视觉领域,棋盘格标定板用于获取相机参数,实现图像校正和三维重建。OpenCV库提供了绘制棋盘格和相机标定的功能。本文将详细介绍如何使用OpenCV制作棋盘格标定板,包括设计、绘制、保存、相机标定过程和应用。通过实际案例,如畸变矫正、三维重建、AR应用和机器人导航,展示棋盘格标定板在视觉技术中的关键作用。1.棋盘格设计与绘制1.1棋盘格的基本概念与应用棋
- 用python解决关于opencv对图片色点选取并与原图形成对照,代码与常见问题
枕书眠月
opencvopencv人工智能计算机视觉python嵌入式硬件开发语言
下面我们将学习opencv和HSV,因为RGB相同的颜色在各种照明条件下可能看起来不同,HSV模型将颜色信息(色调)与亮度和强度分开,这使得检测黄色、红色或绿色等颜色变得更加容易,尤其是在不同的光照条件下HSV更胜一筹,RGB不太适合颜色检测。所以使用HSV(色相、饱和度、值)颜色模型来检测图像中的红色。接下来逐步完成每个步骤,包括导入库、加载图像、将图像转换为HSV色彩空间、创建红色蒙版、查找轮
- [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
hcx2013
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
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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
yum -y install expect
2.脚本内容:
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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linux
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
shoothao
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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学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“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