操作无法完成,因为文件已在 OpenJDK Platform binary 中打开。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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openjdk11.0.16安装包
可以直接下载使用,也可以去官网自行下载:https://mail.openjdk.org/ openjdk和jdk的区别如下: openjdk是jdk的开源版本,源代码完全相同,但是部分功能无法使用。 openjdk只包含最精简的JDK,而jdk包含很多其他软件包。 openjdk采用GPL V2协议,而jdk采用JRL协议。 openjdk没有部署功能,不包含浏览器插件、Java Web Start、Java控制面板等。 openjdk不包含JMX中的可选元件SNMP部分的代码,而Icedtea则为这些不完整的部分开发了相同功能的源代码。 openjdk可以在商业上使用,而jdk只允许个人研究使用。 总的来说,openjdk是jdk的开源版本,两者在功能上略有差异。 Red Hat版本的OpenJDK是OpenJDK的发行版,由Red Hat提供和维护。它主要用于Red Hat企业版Linux(RHEL)和其他Red Hat分发版。 要使用Red Hat版本的OpenJDK,您可以从Red Hat官网下载并安装相应的软件包。在安装过程中,您可以选择安装哪个版本的OpenJDK。
Java SE - Downloads | Oracle Technology Network | Oracle 中国.pdf
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javacv-platform-1.3.3-src
视频人脸识别,取代jmf。。。 Introduction JavaCV uses wrappers from the JavaCPP Presets of commonly used libraries by researchers in the field of computer vision (OpenCV, FFmpeg, libdc1394, PGR FlyCapture, OpenKinect, librealsense, CL PS3 Eye Driver, videoInput, ARToolKitPlus, and flandmark), and provides utility classes to make their functionality easier to use on the Java platform, including Android. JavaCV also comes with hardware accelerated full-screen image display (CanvasFrame and GLCanvasFrame), easy-to-use methods to execute code in parallel on multiple cores (Parallel), user-friendly geometric and color calibration of cameras and projectors (GeometricCalibrator, ProCamGeometricCalibrator, ProCamColorCalibrator), detection and matching of feature points (ObjectFinder), a set of classes that implement direct image alignment of projector-camera systems (mainly GNImageAligner, ProjectiveTransformer, ProjectiveColorTransformer, ProCamTransformer, and ReflectanceInitializer), a blob analysis package (Blobs), as well as miscellaneous functionality in the JavaCV class. Some of these classes also have an OpenCL and OpenGL counterpart, their names ending with CL or starting with GL, i.e.: JavaCVCL, GLCanvasFrame, etc. To learn how to use the API, since documentation currently lacks, please refer to the Sample Usage section below as well as the sample programs, including two for Android (FacePreview.java and RecordActivity.java), also found in the samples directory. You may also find it useful to refer to the source code of ProCamCalib and ProCamTracker as well as examples ported from OpenCV2 Cookbook and the associated wiki pages. Please keep me informed of any updates or fixes you make to the code so that I may integrate them into the next release. Thank you! And feel free to ask questions on the mailing list if you encounter any problems with the software! I am sure it is far from perfect... Downloads To install manually the JAR files, obtain the following archives and follow the instructions in the Manual Installation section below. JavaCV 1.3.3 binary archive javacv-platform-1.3.3-bin.zip (212 MB) JavaCV 1.3.3 source archive javacv-platform-1.3.3-src.zip (456 KB) The binary archive contains builds for Android, Linux, Mac OS X, and Windows. The JAR files for specific child modules or platforms can also be obtained individually from the Maven Central Repository. We can also have everything downloaded and installed automatically with: Maven (inside the pom.xml file) <dependency> <groupId>org.bytedeco</groupId> <artifactId>javacv-platform</artifactId> <version>1.3.3</version> </dependency> Gradle (inside the build.gradle file) dependencies { compile group: 'org.bytedeco', name: 'javacv-platform', version: '1.3.3' } sbt (inside the build.sbt file) libraryDependencies += "org.bytedeco" % "javacv-platform" % "1.3.3" This downloads binaries for all platforms, but to get binaries for only one platform we can set the javacpp.platform system property (via the -D command line option) to something like android-arm, linux-x86_64, macosx-x86_64, windows-x86_64, etc. Please refer to the README.md file of the JavaCPP Presets for details. Another option available for Scala users is sbt-javacv. Required Software To use JavaCV, you will first need to download and install the following software: An implementation of Java SE 7 or newer: OpenJDK http://openjdk.java.net/install/ or Sun JDK http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/ or IBM JDK http://www.ibm.com/developerworks/java/jdk/ Further, although not always required, some functionality of JavaCV also relies on: CL Eye Platform SDK (Windows only) http://codelaboratories.com/downloads/ Android SDK API 14 or newer http://developer.android.com/sdk/ JOCL and JOGL from JogAmp http://jogamp.org/ Finally, please make sure everything has the same bitness: 32-bit and 64-bit modules do not mix under any circumstances. Manual Installation Simply put all the desired JAR files (opencv*.jar, ffmpeg*.jar, etc.), in addition to javacpp.jar and javacv.jar, somewhere in your class path. Here are some more specific instructions for common cases: NetBeans (Java SE 7 or newer): In the Projects window, right-click the Libraries node of your project, and select "Add JAR/Folder...". Locate the JAR files, select them, and click OK. Eclipse (Java SE 7 or newer): Navigate to Project > Properties > Java Build Path > Libraries and click "Add External JARs...". Locate the JAR files, select them, and click OK. IntelliJ IDEA (Android 4.0 or newer): Follow the instructions on this page: http://developer.android.com/training/basics/firstapp/ Copy all the JAR files into the app/libs subdirectory. Navigate to File > Project Structure > app > Dependencies, click +, and select "2 File dependency". Select all the JAR files from the libs subdirectory. After that, the wrapper classes for OpenCV and FFmpeg, for example, can automatically access all of their C/C++ APIs: OpenCV documentation FFmpeg documentation Sample Usage The class definitions are basically ports to Java of the original header files in C/C++, and I deliberately decided to keep as much of the original syntax as possible. For example, here is a method that tries to load an image file, smooth it, and save it back to disk: import static org.bytedeco.javacpp.opencv_core.*; import static org.bytedeco.javacpp.opencv_imgproc.*; import static org.bytedeco.javacpp.opencv_imgcodecs.*; public class Smoother { public static void smooth(String filename) { IplImage image = cvLoadImage(filename); if (image != null) { cvSmooth(image, image); cvSaveImage(filename, image); cvReleaseImage(image); } } } JavaCV also comes with helper classes and methods on top of OpenCV and FFmpeg to facilitate their integration to the Java platform. Here is a small demo program demonstrating the most frequently useful parts: import java.io.File; import java.net.URL; import org.bytedeco.javacv.*; import org.bytedeco.javacpp.*; import org.bytedeco.javacpp.indexer.*; import static org.bytedeco.javacpp.opencv_core.*; import static org.bytedeco.javacpp.opencv_imgproc.*; import static org.bytedeco.javacpp.opencv_calib3d.*; import static org.bytedeco.javacpp.opencv_objdetect.*; public class Demo { public static void main(String[] args) throws Exception { String classifierName = null; if (args.length > 0) { classifierName = args[0]; } else { URL url = new URL("https://raw.github.com/Itseez/opencv/2.4.0/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml"); File file = Loader.extractResource(url, null, "classifier", ".xml"); file.deleteOnExit(); classifierName = file.getAbsolutePath(); } // Preload the opencv_objdetect module to work around a known bug. Loader.load(opencv_objdetect.class); // We can "cast" Pointer objects by instantiating a new object of the desired class. CvHaarClassifierCascade classifier = new CvHaarClassifierCascade(cvLoad(classifierName)); if (classifier.isNull()) { System.err.println("Error loading classifier file \"" + classifierName + "\"."); System.exit(1); } // The available FrameGrabber classes include OpenCVFrameGrabber (opencv_videoio), // DC1394FrameGrabber, FlyCaptureFrameGrabber, OpenKinectFrameGrabber, OpenKinect2FrameGrabber, // RealSenseFrameGrabber, PS3EyeFrameGrabber, VideoInputFrameGrabber, and FFmpegFrameGrabber. FrameGrabber grabber = FrameGrabber.createDefault(0); grabber.start(); // CanvasFrame, FrameGrabber, and FrameRecorder use Frame objects to communicate image data. // We need a FrameConverter to interface with other APIs (Android, Java 2D, or OpenCV). OpenCVFrameConverter.ToIplImage converter = new OpenCVFrameConverter.ToIplImage(); // FAQ about IplImage and Mat objects from OpenCV: // - For custom raw processing of data, createBuffer() returns an NIO direct // buffer wrapped around the memory pointed by imageData, and under Android we can // also use that Buffer with Bitmap.copyPixelsFromBuffer() and copyPixelsToBuffer(). // - To get a BufferedImage from an IplImage, or vice versa, we can chain calls to // Java2DFrameConverter and OpenCVFrameConverter, one after the other. // - Java2DFrameConverter also has static copy() methods that we can use to transfer // data more directly between BufferedImage and IplImage or Mat via Frame objects. IplImage grabbedImage = converter.convert(grabber.grab()); int width = grabbedImage.width(); int height = grabbedImage.height(); IplImage grayImage = IplImage.create(width, height, IPL_DEPTH_8U, 1); IplImage rotatedImage = grabbedImage.clone(); // Objects allocated with a create*() or clone() factory method are automatically released // by the garbage collector, but may still be explicitly released by calling release(). // You shall NOT call cvReleaseImage(), cvReleaseMemStorage(), etc. on objects allocated this way. CvMemStorage storage = CvMemStorage.create(); // The OpenCVFrameRecorder class simply uses the CvVideoWriter of opencv_videoio, // but FFmpegFrameRecorder also exists as a more versatile alternative. FrameRecorder recorder = FrameRecorder.createDefault("output.avi", width, height); recorder.start(); // CanvasFrame is a JFrame containing a Canvas component, which is hardware accelerated. // It can also switch into full-screen mode when called with a screenNumber. // We should also specify the relative monitor/camera response for proper gamma correction. CanvasFrame frame = new CanvasFrame("Some Title", CanvasFrame.getDefaultGamma()/grabber.getGamma()); // Let's create some random 3D rotation... CvMat randomR = CvMat.create(3, 3), randomAxis = CvMat.create(3, 1); // We can easily and efficiently access the elements of matrices and images // through an Indexer object with the set of get() and put() methods. DoubleIndexer Ridx = randomR.createIndexer(), axisIdx = randomAxis.createIndexer(); axisIdx.put(0, (Math.random()-0.5)/4, (Math.random()-0.5)/4, (Math.random()-0.5)/4); cvRodrigues2(randomAxis, randomR, null); double f = (width + height)/2.0; Ridx.put(0, 2, Ridx.get(0, 2)*f); Ridx.put(1, 2, Ridx.get(1, 2)*f); Ridx.put(2, 0, Ridx.get(2, 0)/f); Ridx.put(2, 1, Ridx.get(2, 1)/f); System.out.println(Ridx); // We can allocate native arrays using constructors taking an integer as argument. CvPoint hatPoints = new CvPoint(3); while (frame.isVisible() && (grabbedImage = converter.convert(grabber.grab())) != null) { cvClearMemStorage(storage); // Let's try to detect some faces! but we need a grayscale image... cvCvtColor(grabbedImage, grayImage, CV_BGR2GRAY); CvSeq faces = cvHaarDetectObjects(grayImage, classifier, storage, 1.1, 3, CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT | CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH); int total = faces.total(); for (int i = 0; i < total; i++) { CvRect r = new CvRect(cvGetSeqElem(faces, i)); int x = r.x(), y = r.y(), w = r.width(), h = r.height(); cvRectangle(grabbedImage, cvPoint(x, y), cvPoint(x+w, y+h), CvScalar.RED, 1, CV_AA, 0); // To access or pass as argument the elements of a native array, call position() before. hatPoints.position(0).x(x-w/10) .y(y-h/10); hatPoints.position(1).x(x+w*11/10).y(y-h/10); hatPoints.position(2).x(x+w/2) .y(y-h/2); cvFillConvexPoly(grabbedImage, hatPoints.position(0), 3, CvScalar.GREEN, CV_AA, 0); } // Let's find some contours! but first some thresholding... cvThreshold(grayImage, grayImage, 64, 255, CV_THRESH_BINARY); // To check if an output argument is null we may call either isNull() or equals(null). CvSeq contour = new CvSeq(null); cvFindContours(grayImage, storage, contour, Loader.sizeof(CvContour.class), CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); while (contour != null && !contour.isNull()) { if (contour.elem_size() > 0) { CvSeq points = cvApproxPoly(contour, Loader.sizeof(CvContour.class), storage, CV_POLY_APPROX_DP, cvContourPerimeter(contour)*0.02, 0); cvDrawContours(grabbedImage, points, CvScalar.BLUE, CvScalar.BLUE, -1, 1, CV_AA); } contour = contour.h_next(); } cvWarpPerspective(grabbedImage, rotatedImage, randomR); Frame rotatedFrame = converter.convert(rotatedImage); frame.showImage(rotatedFrame); recorder.record(rotatedFrame); } frame.dispose(); recorder.stop(); grabber.stop(); } } Furthermore, after creating a pom.xml file with the following content: <project> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>org.bytedeco.javacv</groupId> <artifactId>demo</artifactId> <version>1.3.3</version> <dependencies> <dependency> <groupId>org.bytedeco</groupId> <artifactId>javacv-platform</artifactId> <version>1.3.3</version> </dependency> </dependencies> </project> And by placing the source code above in src/main/java/Demo.java, we can use the following command to have everything first installed automatically and then executed by Maven: $ mvn compile exec:java -Dexec.mainClass=Demo Build Instructions If the binary files available above are not enough for your needs, you might need to rebuild them from the source code. To this end, the project files were created for: Maven 3.x http://maven.apache.org/download.html JavaCPP 1.3 https://github.com/bytedeco/javacpp JavaCPP Presets 1.3 https://github.com/bytedeco/javacpp-presets Once installed, simply call the usual mvn install command for JavaCPP, its Presets, and JavaCV. By default, no other dependencies than a C++ compiler for JavaCPP are required. Please refer to the comments inside the pom.xml files for further details. Project lead: Samuel Audet [samuel.audet at gmail.com](mailto:samuel.audet at gmail.com) Developer site: https://github.com/bytedeco/javacv Discussion group: http://groups.google.com/group/javacv
Linux 的64位JDK6 文件
编译android必备,网上不是很好找的资源。
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TVP-SV-FAVAR模型的应用与实现(Matlab代码实现)
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基于多VSG独立微网的多目标二次控制MATLAB模型研究(Simulink仿真实现)
基于多VSG独立微网的多目标二次控制MATLAB模型研究(Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕基于多VSG(虚拟同步发电机)的独立微网系统,研究了一种多目标二次控制的MATLAB/Simulink仿真模型。该模型旨在解决独立微网中频率和电压的精确恢复问题,同时实现功率的合理分配。通过引入二次控制策略,有效补偿了一次控制产生的静态偏差,并结合多目标优化方法协调多个VSG之间的动态响应,提升了系统的稳定性与电能质量。文中详细阐述了控制策略的设计、系统建模过程及仿真验证结果,展示了所提方法在负载突变、分布式电源波动等工况下的良好动态性能和鲁棒性。; 适合人群:具备一定电力系统、自动控制理论基础,熟悉MATLAB/Simulink仿真环境,从事新能源发电、微电网控制、电力电子与电力传动等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于独立微网中多台VSG并联系统的二次控制算法研究与仿真验证;②支撑高校或科研机构开展微电网能量管理、分布式电源协调控制等课题的教学与实验;③为实际微网工程中频率电压调控、功率均分等控制功能的实现提供技术参考与方案设计依据。; 阅读建议:建议读者结合Simulink模型文件同步运行与调试,深入理解控制器参数设计对系统性能的影
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