上周末在杭州网侠大会做演讲的时候，我说：Java开源框架的革命浪潮已经结束了，未来几年，将是Java语言级别的革命。说实话，自从03年Hibernate火爆，04年spring流行之后，Java开源领域实在太缺乏亮点了。但是，Java的主流开源框架真的一点改进的余地都没有了吗？
先来说说Hibernate吧。Hibernate确实功能强悍，但是Hibernate不够易用，而且有一些明显的缺陷：one-to-one必须通过bytecode enhancement才能lazy loading；不支持多态关联；怪异的inverse配置和维护；DetachedCriteria有明显的bug；many-to-one的eager fetch设置不够灵活，让Hibernate的使用者真是又爱又恨，使用起来战战兢兢，如履薄冰阿。Gavin King同学是个很刚愎的人，他似乎从来不觉得这些问题是问题，而且他已经把自己的主要精力放到JBoss Seam产品上面去了，也许我们只好继续忍受了。那么JPA呢？JPA标准就像是Hibernate模子里面刻出来的一样。但是为什么人们总是在忍受Hibernate缺陷的同时，却没有去努力改进这些问题呢？
我想，问题的关键在于一些缺陷的改进需要对Hibernate整个源代码架构进行伤筋动骨的改动，但是对于Hiberante今天所取得的垄断地位来说，显然Hibernate的开发者们已经缺乏足够改进的勇气和魄力了。
Springframework，简直如日中天，定义了轻量级Java企业应用开发的事实标准。但是spring真的很完美吗？我们已经听到太多对于spring的xml bean配置文件的抱怨。也许配置文件不是太大的问题，spring已经开始尝试引入annotation。但是spring的致命问题是无法方便的对动态创建的bean进行依赖注入。Google Guice的出现让我们看到了其实prototype的bean和动态创建的bean其实也可以很容易的管理。spring自身的缺陷事实上造成了很难进行rich domain model架构的实现。
Rod Johnson创办的interface21公司专职从事spring的咨询，最近已经得到了1000万美元的风险投资，是没有足够的资源去改进spring吗？当然不是。是因为spring今天所取得的垄断地位使得spring的开发者们没用足够的勇气去推翻spring现在的架构，进行重大的改进。
Java的Web框架领域这两年非常令人失望：Tapestry在升级的过程中不断的迷失自己，丧失用户；webwork和struts合并了两年了，结果只搞出来一个完全webwork版本的struts2.0.6，毫无改进；JSF叫嚣的厉害，却没有前途；wicket叫好却不叫座；当年令人眼前一亮的stripes两年来一直小修小补。
web框架没有改进余地了吗？其实我们稍微想一下，就发现web框架大有改进余地。例如以struts2.0为例，完全可以仿照RoR，大量使用annotation和CoC，完全消除action的配置文件，完全消除validations配置文件，但是struts2.0叫嚣了两年的Zero Configuration，却干打雷不下雨。
是的，struts2.0有一个叫做restful的actionmapping，但只是徒有其表。我们想一下，只需要稍微修改一下struts2.0的URL Mapping机制，扩展一下FilterDispatcher，再扩展几个URL的JSP Tag，让Struts2.0完全支持REST架构风格，完全不是什么难事。为什么struts2.0两年以来毫无动静？实在让人无法理解。
所以Java社区其实有很多事情可以做，而且难度也未必很大，但很奇怪的是，为什么社区显得如此沉寂呢？没有创新性的产品出来呢？我也想不明白。
分享到：
相关推荐
Hadoop是一种开源的框架，它允许使用简单的编程模型在集群上分布式存储和处理大量数据。Hadoop安装和部署是大数据处理的第一步，下面将详细解释标题和描述中提及的相关知识点。 首先，Hadoop安装需要准备的前提条件...
- **定义**: OSGI（Open Service Gateway Initiative）是一种动态模块化系统标准，主要用于构建Java平台上的复杂应用程序和服务网关。它通过提供一个模块化框架，使得开发者可以在运行时安装、卸载、启动和停止模块...
在智慧园区建设的浪潮中，一个集高效、安全、便捷于一体的综合解决方案正逐步成为现代园区管理的标配。这一方案旨在解决传统园区面临的智能化水平低、信息孤岛、管理手段落后等痛点，通过信息化平台与智能硬件的深度融合，为园区带来前所未有的变革。 首先，智慧园区综合解决方案以提升园区整体智能化水平为核心，打破了信息孤岛现象。通过构建统一的智能运营中心（IOC），采用1+N模式，即一个智能运营中心集成多个应用系统，实现了园区内各系统的互联互通与数据共享。IOC运营中心如同园区的“智慧大脑”，利用大数据可视化技术，将园区安防、机电设备运行、车辆通行、人员流动、能源能耗等关键信息实时呈现在拼接巨屏上，管理者可直观掌握园区运行状态，实现科学决策。这种“万物互联”的能力不仅消除了系统间的壁垒，还大幅提升了管理效率，让园区管理更加精细化、智能化。 更令人兴奋的是，该方案融入了诸多前沿科技，让智慧园区充满了未来感。例如，利用AI视频分析技术，智慧园区实现了对人脸、车辆、行为的智能识别与追踪，不仅极大提升了安防水平，还能为园区提供精准的人流分析、车辆管理等增值服务。同时，无人机巡查、巡逻机器人等智能设备的加入，让园区安全无死角，管理更轻松。特别是巡逻机器人，不仅能进行360度地面全天候巡检，还能自主绕障、充电，甚至具备火灾预警、空气质量检测等环境感知能力，成为了园区管理的得力助手。此外，通过构建高精度数字孪生系统，将园区现实场景与数字世界完美融合，管理者可借助VR/AR技术进行远程巡检、设备维护等操作，仿佛置身于一个虚拟与现实交织的智慧世界。 最值得关注的是，智慧园区综合解决方案还带来了显著的经济与社会效益。通过优化园区管理流程，实现降本增效。例如，智能库存管理、及时响应采购需求等举措，大幅减少了库存积压与浪费；而设备自动化与远程监控则降低了维修与人力成本。同时，借助大数据分析技术，园区可精准把握产业趋势，优化招商策略，提高入驻企业满意度与营收水平。此外，智慧园区的低碳节能设计，通过能源分析与精细化管理，实现了能耗的显著降低，为园区可持续发展奠定了坚实基础。总之，这一综合解决方案不仅让园区管理变得更加智慧、高效，更为入驻企业与员工带来了更加舒适、便捷的工作与生活环境，是未来园区建设的必然趋势。
labelme标注的json转mask掩码图，用于分割数据集 批量转化，生成cityscapes格式的数据集
（参考GUI）MATLAB GUI漂浮物垃圾分类检测.zip
人脸识别项目源码实战
人脸识别项目实战
本仿真模型基于MATLAB/Simulink（版本MATLAB 2016Rb）软件。建议采用matlab2016 Rb及以上版本打开。（若需要其他版本可联系代为转换） CSDN详情地址：https://blog.csdn.net/qq_50594161/article/details/146242453sharetype=blogdetail&sharerId=146242453&sharerefer=PC&sharesource=qq_50594161&spm=1011.2480.3001.8118
实战练习分词、创建词表、文本处理
在智慧园区建设的浪潮中，一个集高效、安全、便捷于一体的综合解决方案正逐步成为现代园区管理的标配。这一方案旨在解决传统园区面临的智能化水平低、信息孤岛、管理手段落后等痛点，通过信息化平台与智能硬件的深度融合，为园区带来前所未有的变革。 首先，智慧园区综合解决方案以提升园区整体智能化水平为核心，打破了信息孤岛现象。通过构建统一的智能运营中心（IOC），采用1+N模式，即一个智能运营中心集成多个应用系统，实现了园区内各系统的互联互通与数据共享。IOC运营中心如同园区的“智慧大脑”，利用大数据可视化技术，将园区安防、机电设备运行、车辆通行、人员流动、能源能耗等关键信息实时呈现在拼接巨屏上，管理者可直观掌握园区运行状态，实现科学决策。这种“万物互联”的能力不仅消除了系统间的壁垒，还大幅提升了管理效率，让园区管理更加精细化、智能化。 更令人兴奋的是，该方案融入了诸多前沿科技，让智慧园区充满了未来感。例如，利用AI视频分析技术，智慧园区实现了对人脸、车辆、行为的智能识别与追踪，不仅极大提升了安防水平，还能为园区提供精准的人流分析、车辆管理等增值服务。同时，无人机巡查、巡逻机器人等智能设备的加入，让园区安全无死角，管理更轻松。特别是巡逻机器人，不仅能进行360度地面全天候巡检，还能自主绕障、充电，甚至具备火灾预警、空气质量检测等环境感知能力，成为了园区管理的得力助手。此外，通过构建高精度数字孪生系统，将园区现实场景与数字世界完美融合，管理者可借助VR/AR技术进行远程巡检、设备维护等操作，仿佛置身于一个虚拟与现实交织的智慧世界。 最值得关注的是，智慧园区综合解决方案还带来了显著的经济与社会效益。通过优化园区管理流程，实现降本增效。例如，智能库存管理、及时响应采购需求等举措，大幅减少了库存积压与浪费；而设备自动化与远程监控则降低了维修与人力成本。同时，借助大数据分析技术，园区可精准把握产业趋势，优化招商策略，提高入驻企业满意度与营收水平。此外，智慧园区的低碳节能设计，通过能源分析与精细化管理，实现了能耗的显著降低，为园区可持续发展奠定了坚实基础。总之，这一综合解决方案不仅让园区管理变得更加智慧、高效，更为入驻企业与员工带来了更加舒适、便捷的工作与生活环境，是未来园区建设的必然趋势。
人脸识别项目源码实战
学生信息管理系统是一个基于Java Web技术的综合性管理平台。通过此系统，可以实现对学生、教师、选课信息等的动态管理， 提升学校管理效率。系统采用分层架构设计，前端使用HTML、CSS，JavaScript和jQuery，后端基于Servlet，JSP和Spring框架，数据库采用MySQL。主要有四个大功能，学生管理（ 增加学生信息、删除学生信息、修改学生信息、查询学生信息）、教师管理（增加教师信息、删除教师信息、修改教师信息、查询教师信息）、选课信息管理（添加选课、查询选课情况、删除选课记录）、系统管理（ 登录与注册功能、 用户角色管理（老师，学生，管理员）、系统日志查看）。 技术架构 1.前端技术 HTML,CSS：静态页面布局与样式 JavaScript，jQuery：动态交互、DOM操作和AJAX请求 2.后端技术 Servlet：控制层，处理用户请求 JSP：页面动态生成 Spring：依赖注入，业务逻辑分离 3.数据库 MySQL：存储学生、教师，课程等数据 JDBC：数据库连接与操作
本课程是 PHP 进阶系列之 Swoole 入门精讲，系统讲解 Swoole 在 PHP 高性能开发中的应用，涵盖 协程、异步编程、WebSocket、TCP/UDP 通信、任务投递、定时器等核心功能。通过理论解析和实战案例相结合，帮助开发者掌握 Swoole 的基本使用方法及其在高并发场景下的应用。 适用人群： 适合 有一定 PHP 基础的开发者、希望提升后端性能优化能力的工程师，以及 对高并发、异步编程感兴趣的学习者。 能学到什么： 掌握 Swoole 基础——理解 Swoole 的核心概念，如协程、异步编程、事件驱动等。 高并发处理——学习如何使用 Swoole 构建高并发的 Web 服务器、TCP/UDP 服务器。 实战项目经验——通过案例实践，掌握 Swoole 在 WebSocket、消息队列、微服务等场景的应用。 阅读建议： 建议先掌握 PHP 基础，了解 HTTP 服务器和并发处理相关概念。学习过程中，结合 官方文档和实际项目 进行实践，加深理解，逐步提升 Swoole 开发能力。
人脸识别项目实战
人脸识别项目实战
功能简介：本工具可实现批量对照片文件的人脸识别，并按指定分辨率进行转换保存。 可为人脸识别采集系统提供很好的辅助工具。 软件基本于OPENVC开发，识别精确，转换高效。 人脸识别工具 +人脸采集处理
内容概要：本文探讨了利用肌长变化反馈控制（FCM-ML）和演员-评论家强化学习（ACRL-NGN）来有效实现人体上肢和下肢无意识姿态稳定的算法方法。通过构建一个包含949条肌肉和22个关节的全身计算模型，在不同初始姿势的情况下进行模拟试验，验证了这些方法的有效性和鲁棒性，结果显示FCM-ML方法比其他传统方法更适用于此类任务。研究指出人类及其他脊椎动物在无意识状态下，通过抗拮抗性的肌肉长度变化反馈机制来维持舒适状态下的自然身体姿势（NBP）。此外，研究还表明这种控制策略有助于机器人设计、运动员训练以及康复患者的治疗。 适用人群：生物力学、机器人学以及神经科学领域的研究人员、工程师，以及关注人体姿态控制及其应用的学者和技术人员。 使用场景及目标：①解释人和非人的脊椎动物如何在无意识情况下维持最佳姿势，特别是处于重力环境中的自然身体姿势（NBP）。②为机器人肌肉控制提供理论支持和发展方向，特别是在模拟多肌肉协调控制方面。③指导运动训练及病患恢复计划的设计与优化。 其他说明：研究发现ACRL-NGN结合FCM-ML不仅能够迅速有效地实现期望的姿态稳定性，而且不需要对肌肉分类，这使其在复
反编译apk重要的工具之一