「java识别库」java 识别

今天给各位分享java识别库的知识，其中也会对java 识别进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、java内部模式识别的开源库有哪些
• 2、java运行库是什么？
• 3、java手写体英文数字识别系统 识别预处理如何实现 采用什么语言比较好
• 4、昆明java培训学校告诉你GitHub上那些值得一试的Java开源库？

java内部模式识别的开源库有哪些

1.机器学习开源软件网（收录了各种机器学习的各种编程语言学术与商业的开源软件）

2 偶尔找到的机器学习资源网：（也非常全，1和2基本收录了所有ML的经典开源软件了）

3 libsvm （支持向量机界最牛的，不用多说了，台湾大学的林教授的杰作）

4 WEKA （基于java的机器学习算法最全面最易用的开源软件）

5 scikit (本人最喜欢的一个基于python的机器学习软件，代码写得非常好，而且官方的文档非常全，所有都有例子，算法也齐全，开发也活跃

，强烈推荐给大家用）

6 OpenCv(最牛的开源计算机视觉库了，前途无可限量，做图像处理与模式识别的一定要用，总不能整天抱着matlab做实验和工业界脱节吧，但是有一定难度)

7 Orange (基于c++和python接口的机器学习软件，界面漂亮，调用方便,可以同时学习C＋＋和python，还有可视化的功能，）

8 Mallet (基于JAVA实现的机器学习库，主要用于自然语言处理方面，特色是马尔可夫模型和随机域做得好，可和WEKA互补）

9 NLTK(PYTHON的自然处理开源库，非常易用，也强大，还有几本orelly的经典教程）

10 lucene(基于java的包括nutch,solr,hadoop,mahout等全套，是做信息检索和搜索引擎的同志们必学的开源软件了，学JAVA的必学）

java运行库是什么？

对于java初学者来说，往往不懂区分jdk和jre的区别，实际上这两个东西差别很大的，有必要了解一下：

·SDK（Software Development Kit）一般指软件开发包，可以包括函数库、编译程序等。

·JDK（Java Development Kit）是面向JAVA开发人员使用的SDK，它提供了Java的开发环境和运行环境。

·JRE（Java Runtime Enviroment）是指Java的运行环境，是面向Java程序的使用者，而不是开发者。

如果安装了JDK，会发现你的电脑有两套JRE，一套位于j2sdk\jre， 另外一套位于 C:\Program Files\Java\j2re1.4.1_01目录下，后面这套比前面那套少了Server端的Java虚拟机，不过直接将前面那套的Server端Java虚拟机复制过来就行了。

而且在安装JDK时可以选择是否安装这个位于 C:\Program Files\Java 目录下的JRE。如果你只安装JRE，而不是JDK，那么只会在 C:\Program Files\Java 目录下安装唯一的一套JRE（供浏览器来使用）。

JRE的地位就象一台PC机一样，我们写好的Win32应用程序需要操作系统帮我们运行，同样的，我们编写的Java程序也必须要JRE才能运行。所以当你装完JDK后，如果分别在硬盘上的两个不同地方安装了两套JRE，那么你可以想象你的电脑有两台虚拟的Java PC机，都具有运行Java程序的功能。所以我们可以说，只要你的电脑安装了JRE，就可以正确运行Jav a应用程序。

1、为什么Sun要让JDK安装两套相同的JRE？这是因为JDK里面有很多用Java所编写的开发工具（如javac.exe、jar.exe等），而且都放置在 \lib\tools.jar 里。从下面例子可以看出，先将tools.jar改名为tools1.jar，然后运行javac.exe，显示如下结果： Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: com/sun/tools/javac /Main 这个意思是说，你输入javac.exe与输入 java -cp c:\jdk\lib\tools.jar com.sun.tools.javac.Main 是一样的，会得到相同的结果。从这里我们可以证明javac.exe只是一个包装器（Wrapper），而制作的目的是为了让开发者免于输入太长的指命。而且可以发现\lib目录下的程序都很小，不大于2 9K，从这里我们可以得出一个结论。就是JDK里的工具几乎是用Java所编写，所以也是Java应用程序，因此要使用JDK所附的工具来开发Java程序，也必须要自行附一套JRE才行，所以位于C:\Program Files\Java目录下的那套JRE就是用来运行一般Java程序用的。

2、如果一台电脑安装两套以上的JRE，谁来决定呢？这个重大任务就落在java.exe身上。Java.exe的工作就是找到合适的JRE来运行Java程序。 Java.exe依照底下的顺序来查找JRE：自己的目录下有没有JRE；父目录有没有JRE；查询注册表： [HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\JavaSoft\Java Runtime Environment] 所以java.exe的运行结果与你的电脑里面哪个JRE被执行有很大的关系。

3、介绍JVM JRE目录下的Bin目录有两个目录：server与client。这就是真正的jvm.dll所在。 jvm.dll无法单独工作，当jvm.dll启动后，会使用explicit的方法（就是使用Win32 API之中的LoadLibrary()与GetProcAddress()来载入辅助用的动态链接库），而这些辅助用的动态链接库（.dll）都必须位于jvm.dll所在目录的父目录之中。因此想使用哪个JVM，只需要设置PATH，指向JRE所在目录底下的jvm.dll。

也可以参考下面的介绍：

转自：

Java语言的发展经历

（1）Sun的Java语言开发小组成立于1991年，其目的是开拓消费类电子产品市场，例如，交互式电视、烤面包箱等。

（2）开始写Java时，并不局限于扩充语言机制本身，更注重于语言所运行的软硬件环境。他要建立一个系统，这个系统运行于一个巨大的、分布的、异构的网格环境中，完成各电子设备之间的通信与协同工作。设计中采用了虚机器码（Virtual Machine Code）方式

（3）中性浏览器HotJava的诞生。不依赖于任何硬件平台和软件平台，它应是一种实时性较高、可靠安全、有交互功能的浏览器。

（4）在以网络为中心的计算时代，不支持HTML和Java，就意味着应用程序的应用范围只能限于同质的环境。

（5）未来的计算方式，每个HomePage的实质是一个多媒体应用程序，这些程序用Java来开发。Java应用程序运行在异质的机器、异质的操作系统之上，甚至于电冰箱、烤面包箱、防盗电子设备之中， 用Internet把所有的电子设备连接起来，通过TCP/IP进行信息的交流。未来可能进行代理（Agent）交换，代理有一定的智能性，那便是信息交换的更高级阶段。

Java工业

（1）Java Card

（2）Embedded System

（3）Java Applet

（4）Java Application

（5）Java OS

Java平台技术

Java不仅仅是一种语言，更重要是一种区别于传统系统，遵循"网络就是计算机"信条的平台技术。Java平台将面向对象系统扩展成包括程序和数据的网络计算机(NC)，而这个平台的核心就是Java虚拟机，许多使Java成为万能开发平台的属性都源于Java虚拟机的概念和实现。以下是如干重要概念：

（1）Java虚拟机：从底层看，Java虚拟机就是以Java字节码为指令组的软CPU。

（2）字节码：字节码是Java虚拟机的指令组（很象CPU上的微码）。

（3）即用即装入：一个.class文件可以引用许多其它.class文件（在Java语言中，通过import, implement或extends语句实现），当运行的类需要其他类时，Java虚拟机即从网络或本地文件系统装入.class文件。

（4）Java认证器：认证器包括四个阶段的操作：类文件认证、类型系统认证、字节码认证和运行时类型与访问检查。此外，认证器在检查期间还能识别算法操作的上溢和下溢等其他可能发生在运行期间的程序错误。

（5）Java效率和（Just-In-Time）JIT及时编译技术：JIT编译器在程序开始执行前把所有字节码翻译成本地机器码，然后再将翻译后的机器码放在CPU上运行。

Java可移植特性

（1）JAVA作为一种编程语言：源代码可移植性

（2）JAVA作为一个虚拟机：硬件平台可移植性

（3）JAVA作为一种虚拟的操作系统(OS)和图形用户界面(GUI)：操作系统移植性

Java语言特性

（1）面向对象：无全局变量或函数

（2）分布式：Java包括一个支持HTTP和FTP等基于TCP/IP协议的子库。因此，Java应用程序可凭借URL打开并访问网络上的对象，象本地一样。

（3）取消了C语言的：结构，指针，#define语句，多重继承，全局变量和函数，GOTO语句 ，操作符重载，自动类型转换等等

（4）安全健壮：例如，边界检查，类型检查，字节码认证，自动的指针和内存管理 （5）结构中立：为了建立Java作为网络的一个整体

（6）垃圾收集器：虚拟机自动启动的一个线程来完成不用内存的回收，免去delete.

Java开发工具 （1）JDK：Java开发工具包 （2）Symantec café：第一个推出具有完全特性的集成开发环境的公司是Symantec。

（3）Java Workshop：Sun公司1996年中推出的全部用Java实现的集成开发环境。

（4）Visual J++：微软推出的Visual Stutio组建之一

（5）Jbuilder：Borland公司推出的Windows和Linux平台的开发环境。

java手写体英文数字识别系统 识别预处理如何实现 采用什么语言比较好

　转载　1 引言

手写体数字识别是文字识别中的一个研究课题，是多年来的研究热点，也是模式识别领域中最成功的应用之一。由于识别类型较少，在实际生活中有深远的应用需求，一直得到广泛的重视。近年来随着计算机技术和数字图像处理技术的飞速发展，数字识别在电子商务、机器自动输入等场合已经获得成功的实际应用。尽管人们对手写数字的研究己从事了很长时间的研究，并己取得了很多成果，但到目前为止，机器的识别本领还无法与人的认知能力相比，这仍是一个有难度的开放问题，所以对手写数字识别的进一步研究，寻求如何更高效更准确更节能地实现手写数字的自动录入和识别的解决方案对提高经济效益、推动社会发展都有深远的意义。

近年来, 人工神经网技术发展十分迅速, 它具有模拟人类部分形象思维的能力, 为模式识别开辟了新的途径, 成了模拟人工智能的一种重要方法，特别是它的信息并行分布式处理能力和自学习功能等显著优点, 更是激起了人们对它的极大的兴趣。BP（Back Propagation）网络是神经网络中一种，是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，可以很好地解决非线性问题，在函数逼近、模式识别和数据压缩等方面都有很广泛的应用。我们在认真地研究了神经网络的基本原理和机制的基础上, 结合手写体数字识别这一具体课题, 提出了用BP神经网络方法来实现手写体数字识别的方案。

2 手写体数字识别概述

2.1 手写数字识别简述

模式识别是六十年代初迅速发展起来的一门学科。由于它研究的是如何用机器来实现人及某些动物对事物的学习、识别和判断能力，因而受到了很多科技领域研究人员的注意，成为人工智能研究的一个重要方面。

字符识别是模式识别的一个传统研究领域。从50年代开始，许多的研究者就在这一研究领域开展了广泛的探索，并为模式识别的发展产生了积极的影响。

手写体数字识别是多年来的研究热点也是字符识别中的一个特别问题。手写体数字识别在特定的环境下，如邮政编码自动识别系统，税表和银行支票自动处理系统等一般情况。当涉及到数字识别时，人们往往要求识别器有很高的识别可靠性，特别是有关金额的数字识别时，如支票中填写的金额部分，更是如此。因此针对这类问题的处理系统设计的关键环节之一就是设计出高可靠性和高识别率的手写体数字识别方法。这个领域取得了飞速的发展，部分是由于更好的学习算法，部分是由于更优良的训练集。美国国家科学学会（NIST）建立了

一个包含60000个经过标注的数字的数据库，它已经成为对新的学习算法进行比较的性能测试标准。然而可以说还没有哪个手写体数字识别器达到完美的识别效果。

在过去的数十年中，研究者们提出了许许多多的识别方法，按使用的特征不同，这些方法可以分为两类:基于结构特征的方法和基于统计特征的方法。统计特征通常包括点密度的测量、矩、特征区域等。结构特征通常包括园、端点、交叉点、笔划、轮廓等，一般来说，两类特征各有优势。例如，使用统计特征的分类器易于训练，而且对于使用统计特征的分类器，在给定的训练集上能够得到相对较高的识别率;而结构特征的主要优点之一是能描述字符的结构，在识别过程中能有效地结合几何和结构的知识，因此能够得到可靠性较高的识别结果。本文针对手写数字识别选用BP神经网络这种基于传统统计学基础上的分类方法，用于分割和识别，并取得了较好的识别效果。

2.2 手写数字识别的一般过程

手写体数字识别的过程如图2-1所示，一般分为预处理、特征提取、数字串的分割、分类器、等模块。原始图像是通过光电扫描仪，CCD器件或电子传真机等获得的二维图像信号。预处理包括对原始图像的去噪、倾斜校正或各种滤波处理。手写体数字具有随意性，其字符大小、字间距、字内距变化很大，分割难度较大。手写数字串的分割是其中最重要的环节，是制约识别率的瓶颈所在。去噪是预处理中极重要的环节。系统面对的是从实际环境中切分出的字符图像，可能有粘连的边框、随机的墨点、切分不正确引入的其他字符笔划等使前景点增加的噪声，还可能有断线等使背景增加的噪声，目前适应各种环境的通用去噪算法还不成熟。预处理中的规格化也不仅仅是同比例的放缩，它不仅要保持拓扑不变，更要最大限度地突出所取特征。在众多应用环境中，特征提取、分类器、多分类器集成是整个识别系统的核心。大体上来说特征可以分为结构特征和统计特征两类。由于分类器的选择取决于所提取的特征，因此相应的识别方法便有结构方法和统计方法。

总之，从手写体数字识别原理可见，手写体数字识别技术主要包括以下几点:

1）图像预处理，包括彩色图像转成灰度图像、二值化，归一化，滤除干扰噪声等;

2）基于数字图像的特征选择和提取;

3）数字串的分割;

4）模式分类识别。

其中，第二和第四部分是手写数字识别的重点，直接关系到识别的准确率和效率，也是本论文研究的重点所在。

结果图2-1 识别流程

2.3 手写数字识别的一般方法及比较

手写数字识别在学科上属于模式识别和人工智能的范畴。在过去的四十年中，人们提出了很多办法获取手写字符的关键特征，提出了许多识别方法和识别技术。这些手段分两大类:

全局分析和结构分析。

多年的研究实践表明，对于完全没有限制的手写数字，几乎可以肯定:没有一种简单的方案能达到很高的识别率和识别精度，因此，最近这方面的努力向着更为成熟、复杂、综合的方向发展。研究工作者努力把新的知识运用到预处理，特征提取，分类当中。近年来，人工智能中专家系统方法、人工神经网络方法已应用于手写数字识别。在手写数字识别的研究中，神经网络技术和多种方法的综合是值得重视的方向。

针对模式特征的不同选择及其判别决策方法的不同，可将模式识别方法大致分为5大类这5种识别方法均可实现手写数字识别，但它们特点不同，必须根据条件进行选择。

（1）统计模式法

这是以同类模式具有相同属性为基础的识别方法。用来描述事物属性的参量叫做待征，它可以通过模式的多个样本的测量值统计分析后按一定准则来提取。例如:在手写数字识别系统中，我们可以把每个数字的图形分为若干个小方块(图)，然后统计每一小方块中的黑像素构成一个多维特征矢量，作为该数字的特征。必须注意的是:在选择特征时，用于各类模式的特征应该把同类模式的各个样本聚集在一起，而使不同类模式的样本尽量分开，以保证识别系统能具有足够高的识别率。

（2）句法结构方法

在形式语言和自动机的基础上产生了句法结构这一方法。其基本原理是:对每一个模式都用一个句法来表示，而对一个待识别的未知样本，通过抽取该样本的基元来构造该样本的句子，然后分析此句子满足什么样的句法，从而推断出他该属于哪个模式类。这种方法的优点是它能反映模式的结构特征，而且对模式的结构特征变换不敏感，因此比较适合联机识别。但是由于抽取字符的基元比较困难，因而不是特别适合用于脱机识别，同时这一方法的理论基础还不可靠，抗干扰能力比较弱。

（3）逻辑特征法

就是其特征的选择对一类模式识别问题来说是独一无二的，即在一类问题中只有1个模式具有某1种(或某1组合的)逻辑特征，此方法律立了关于知识表示及组织，目标搜索及匹配的完整体系;对需通过众多规则的推理达到识别目标的问题，有很好的效果，但当样品有缺损，背景不清晰，规则不明确甚至有歧义时，效果不好。

（4）模糊模式方法

就是在模式识别过程中引入了模糊集的概念，由于隶属度函数作为样品与模板相似程度的量度，故能反映整体的、主要的特性，模糊模式有相当不匀称的抗干扰与畸变，从而允许样品有相当程度的干扰与畸变，但准确合理的隶属度函数往往难以建立。目前有学者在研究，并将其引入神经网络方法形成模糊神经网络识别系统。

（5）神经网络方法

就是使用人工神经网络方法实现模式识别。可处理某些环境信息十分复杂，背景知识不清楚，推理规则不明确的问题，允许样品有较大的缺损、畸变。神经网络方法的缺点是其模型在不断丰富完善中，目前能识别的模式类不够多，神经网络方法允许样品有较大的缺损和畸变，其运行速度快，自适应性能好，具有较高的分辨率。

上述几种识别方法各有特点。结构法比较直观，能较好反映事物的结构特性：问题是基元的提取很不容易，各基元的关系也比较复杂，抗干扰性能也较差。统计法用计算机来抽取特征，比较方便，抗干扰性能强；缺点是没有充分利用模式的结构特性。神经网络方法由于处理的并行性，可以快速同时处理大容量的数据，工作时具有高速度和潜在超高速，并且，网络的最终输出是由所有神经元共同作用的结果，一个神经元的错误对整体的影响很小，所以其容错性也非常的好。基于以上的考虑，本文的手写数字识别采用了神经网络的方法。

3 图像预处理与特征提取

手写体图像数据在没有进行一定的图像预处理和特征提取之前，不能立即应用到程序中进行神经网络训练和字符识别工作。从图像处理角度来说，手写体的字符识别对字符是不是有颜色是不关心的，而对此图像的清晰度是很关心的。所以在图像进行一系列的图像处理工作是很有必要的。图像的预处理是正确、有效提取图像特征的基础，有效的图像特征作为网络的输入值才能进行正确的神经网络训练和最终得到正确、有效的网络权重。

3.1 数字图像预处理

3.1.1 灰度化处理

彩色图像包含了大量的颜色信息，不但在存储上开销很大，在处理上也会降低系统的执行速度，因此在对图像进行识别等处理中经常将彩色图像转变为灰度图像，以加快处理速度。由彩色转换为灰度的过程称为灰度化处理。灰度图像就是只有强度信息而没有颜色信息的图像，存储灰度图像只需要一个数据矩阵，矩阵每个元素表示对应位置像素的灰度值。彩色图像的像素色为RGB(R，G，B)，灰度图像的像素色为RGB(r，r，r) ，R，G，B可由彩色图像的颜色分解获得。而R，G，B的取值范围是0-255，所以灰度的级别只有256级。灰度化的处理方法主要有如下三种:最大值法、平均值法和加权平均值法。本文用到的加权平均值法来处理，即更换每个像素的颜色索引(即按照灰度映射表换成灰度值)。 权重选择参数为：

红：0.299

绿：0.587

蓝：0.114

例如某像素点颜色对应的灰度值计算公式为:

NewPixColor?(BYTE)(0299*Red?0.587*Green?0.114*Blue) 系统输入的源图像支持3通道或者4通道图像，支持Format24bppRgb, format32bppRgb, Format32bppArgb和Format8bppIndex这4种像素格式。

3.1.2 二值化处理

二值图像是指整幅图像画面内仅黑、白二值的图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位。在实际的识别系统中，进行图像二值变换的关键是要确定合适的阈值，使得字符与背景能够分割开来，二值变换的结果图像必须要具备良好的保形性，不丢掉有用的形状信息，不会产生额外的空缺等等。采用二值图像进行处理，能大大地提高处理效率。 二值化的关键在于阈值的选取，阈值的选取方法主要有三类：全局阈值法、局部阈值法、动态阈值法。全局阀值二值化方法是根据图像的直方图或灰度的空间分布确定一个阀值，并根据该阀值实现灰度图像到二值化图像的转化。全局阀值方法的优点在于算法简单，对于目标和背景明显分离、直方图分布呈双峰的图像效果良好，但对输入图像量化噪声或不均匀光照等情况抵抗能力差，应用受到极大限制。局部阀值法则是由像素灰度值和像素周围点局部

灰度特性来确定像素的阀值的。Bernsen算法是典型的局部阀值方法，非均匀光照条件等情况虽然影响整体图像的灰度分布却不影响局部的图像性质，局部阀值法也存在缺点和问题，如实现速度慢、不能保证字符笔划连通性、以及容易出现伪影现象等。动态阀值法的阀值选择不仅取决于该像素灰度值以及它周围像素的灰度值，而且还和该像素的坐标位置有关，由于充分考虑了每个像素邻域的特征，能更好的突出背景和目标的边界，使相距很近的两条线不会产生粘连现象。在图像分割二值化中，自动闽值选取问题是图像分割的关键所在。事实证明，闽值的选择的恰当与否对分割的效果起着决定性的作用。

本文采用全局阈值的方法，实现将图像二值化的功能。如果某个像素的值大于等于阈值，该像素置为白色；否则置为黑色。系统程序目前仅支持8bpp灰度图像的转换，阈值介于0~255之间，程序中取220。

3.1.3 去离散噪声

原始图像可能夹带了噪声，去噪声是图像处理中常用的手法。通常去噪用滤波的方法，比如中值滤波、均值滤波，本文中去除离散噪声点采用中值滤波的方法。中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。

3.1.4 字符分割

在识别时系统只能根据每个字符的特征来进行判断，为了最终能准确识别手写体数字，必须将单个字符从处理后的图像中逐个提取分离出来。具体做法是将图像中待识别的字符逐个分离出来并返回存放各个字符的位置信息的链表。当把图像分割完成后，从一定意义上来说便是形成了不同的小图，每一张小图就是一个数字，才能对这些小图进行尺寸大小一致的调整。

3.1.5 细化

3.2 图像特征提取

特征提取是字符识别中的一个重要组成部分，是模式识别的核心之一。经过预处理后，根据识别方法的要求抽取图像特征，作为识别的依据。一般而言，选择的特征一方面要求能够足够代表这个图像模式，另一方面要求它们的数量尽可能少，这样能有效地进行分类和较小的计算量。特征提取的好坏会直接影响其识别的分类效果，进而影响识别率，因此特征选择是模式识别的关键。但是，目前还没有一个有效的、一般的抽取、选择特征的方法。抽取、选择特征的方法都是面对问题的，因此针对不同的识别问题往往有不止一种的抽取、选择特征的方法。

昆明java培训学校告诉你GitHub上那些值得一试的Java开源库？

作为一名程序员，你几乎每天都会使用到GitHub上的那些著名Java第三方库，比如ApacheCommons,Spring，Hibernate等等。除了这些，你可能还会fork或Star一些其他的开源库，但GitHub上的库实在太多了，以至于对于个人来说，你很难有时间去发现并了解那些不断加入的新库，而它们却往往能在一些新兴领域中给你提供帮助。

我一直使用JAVA来写后端应用，平时也会关注一些国外技术大牛的博客(来自Tapki、DZone、GoogleDeveloper等技术博客)，从而注意到了一些新的而且很有意思Java开源库，它们有些能给你的项目带来帮助，有些是以游戏的形式帮你提高Java的编程水平，而另一些则能够帮助你识别JAVA程序中的常见问题。在这多达330,000个JAVA开源库中，我收集了下面这些或许也值得你一试的Java开源库。

Strman-java_字符串处理

Strmen-java是一个字符串处理工具，你可以通过maven将它引入到项目中。除了Java本身的字符串处理方式外，我们还可以使用ApacheCommonLangs里的StringUtils来简化String的操作。但以上两种方式对于我们日常编程中最容易碰到的字符串处理来说，仍然显得有些不足。Strmen-java为我们提供了一个非常完整且强大的解决方案，使用它可以解决几乎所有字符串处理场景。

Bootique_微服务框架

以前开发Web应用程序时，我们总需要先构建一个应用，然后将它打包(war)，再部署到如Tomcat这样的Web容器中。但随着微服务架构的流行，我们需要更轻量化，非容器的开发框架。SpringBoot是我一直在使用的，而Bootique无疑是另一种优秀的选择。它允许你通过具有不同功能的模块插入，来支持如RESTService，Webapp，定时调度，数据迁移等功能。而使用它写的程序都则会被打包为一个Jar文件，你可以通过命令行更灵活地去启动它。

从很多角度看，它都很像SpringBoot，将你从Java应用从它所依赖的Web容器中解放出来，程序员们可以有更强的自主性，去写主程序的main()函数。甚至在你不添加任何额外的模块的情况下，你也能直接使用Bootqiue去实现一个Java应用。

Gumshoe_Java程序检测

Gumshoe是一个JAVA程序检测工具，它能帮助你跟踪程序的负载和性能。它能通过度量TCP,UDP,CPU使用等信息，帮助你分析出资源的使用情况，同时电脑培训发现它也提供了Java程序中调用栈的分析功能，比如提供某个方法调用的次数，频度等信息。

java识别库的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于java 识别、java识别库的信息别忘了在本站进行查找喔。