本书内容丰富，全面总结了 Flutter 企业级应用的解决方案，从基本概念、框架、动画、构建、性能和高可用等方面，为读者打开了视角，拓宽了开发者视野，是集大成 之作。
多年来，一直致力于分布式系统架构、微服务、分布式数据库、分布式事务与大数据技术的研 究，在高并发、高可用、高可扩展性、高可维护性和大数据等领域拥有丰富的架构经验。
很多支付、电商、金融等业务中，BigDecimal 的使用非常频繁。而且不得不 说这是一个非常好用的类，其内部自带了很多方法，如加，减，乘，除等运算方法都是可 以直接调用的。
《Java 开发手册》是阿里巴巴集团技术团队的集体智慧结晶和经验总结，经历了多次大规模一 线实战的检验及不断完善，公开到业界后，众多社区开发者踊跃参与，共同打磨完善，系统化地整理 成册，当前的版本是泰山版。
本文将从 JavaSE 开源现状、OpenJDK 版本生态到 OpenJDK 技术趋势三 个方面讲述当前基础 Java 技术的现状，进一步讨论在云原生、AI、多语言生态领域支 撑 Java 应用的基石——Java Virtual Machine （JVM） 技术，面向未来的演进趋势。
JNI 全称是 Java Native Interface，顾名思义是 Java 和 Native 间的通信桥梁，如 下图所示，图的上方是 Java 世界，下面是 Native 世界，中间是 JNI 通信，左边箭头从 上往下是 Java 调用 Native 的方法，右边是 Native 调用 Java，彼此可以互通。
任何一个标准都要分几部分进行审批,除视频之外,AVS需要审批的还有系统、音频、一致性测试、数字版权和AVS-M（移动视频）等九个部分。
MySQL 具有小巧、灵活和免费等特性，这使得它越来越多地被用于企业的实际开发中。 特别是 MySQL 数据库的开源特性，更使它得到了广泛应用。程序员要想进入 MySQL 开发 领域，除了需要有扎实的编程基础外，还需要掌握 SQL 语句的编写，熟悉 MySQL 数据库的 优化和运维，了解 MySQL 数据库的常见故障和解决方案，这样才能在竞争日益激烈的数据 库领域提高竞争力，进而实现自身的价值。
没有账户，需要注册
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
