如果你是一个初学者或者刚开始學习你可能会思考Java确切地运用在哪些地方呢？学Java从事哪些行业赚钱最多呢小邮姐姐帮你解答。

除了你无法看到用Java编写的游戏吧？像AdobeAcrobat這样的桌面工具，这些都不是用Java编写的甚至就连或者Windows的操作系统也不是，那么人们到底在哪里使用了Java呢Java到底有没有实际的应用程序呢？

在现实社会中有很多地方使用到了Java从电子商务网站到s，从科学应用到金融产品例如电子交易系统，从类似的游戏再到,和的桌面应鼡从开源的资源库到apps等等。下面带你一起详细了解java的应用领域

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如果你想知道Java应用在哪里，你离答案并不远打开你的安卓手机或者任何的App，它们完全是用有着谷歌AndroidAPI的Java编程语言编写的这个API和JDK非常相似。前几年咹卓刚开始起步而到今日已经很多是安卓App的开发者

在金融服务行业的服务器应用

Java在金融服务业有着很大应用。很多的全球性投资银行例洳GoldmanSachs（高盛投资公司）Citigroup（花旗集团），Barclays（）StandardCharted（）和一些其他银行都用Java编写前台和后台的电子交易系统，结算、信息确认系统数据处理項目和以及其他的项目。

Java被运用于编写服务端应用但大多数没有前端，都是从一个服务端（上一级）接受数据处理数据后发向其他的處理系统（下一级）。Java由于能开发出图形用户界面的客户端供交易者使用而备受欢迎但是现在C#正在快速地取代Swing的市场，这让Swing倍有压力

Java哃样也在电子商务和网站开发上有着广泛的运用。你可以运用很多RESTfull架构这些架构是用SpringMVC，2.0和类似的框架开发出来的甚至简单的Servlet，JSP和在各種政府项目也是备受欢迎许多政府，医疗保险，教育国防和其他部门的网站都是建立在java之上的。

很多有用的软件和开发工具都是运鼡Java编写和开发的例如Ecilpse，InetelliJIdea和NetbansIDE.我认为这些都是最经常使用的用Java编写的桌面应用程序。

就如上面所说Swing曾经在图形用户界面的客户端开发非瑺流行，它们大多数应用在金融服务领域以及投资银行虽然现在正在逐渐地流行起来，但仍然无法替代Swing而且C#已经在大部分金融领域中玳替了。

第三方交易系统金融服务行业的一大部分，同样也是使用Java编写的例如像Murex这种受欢迎的交易系统，运用于与许多的银行前端链接同样也是用Java编写的。

虽然和的到来几乎扼杀了J2ME的市场但是仍然有很多的低端诺基亚和在使用着J2ME。曾经有段时间大部分的游戏,手机应鼡都是利用MIDP和,或者J2ME部分平台编写的以适用于。.J2ME依然在蓝光、磁卡、机顶盒等产品中流行着app之所以如此流行是因为对于所有的，仍然适鼡于

Java在嵌入式领域也有很大的应用。你只需要130KB就能够使用Java技术（在一块小的芯片或者传感器上）这显示了这个平台是多么的可靠。Java最初是为了嵌入式设备而设计的事实上，这也是java最初的一项“立即编写随处运行”主旨的一部分。

和其他的大数据技术也在不同程度使鼡着Java例如的基于java的Hbase，Accumulo（开源）以及ElasticSearch。但是Java并没有占领整个领域还有其他的大数据技术例如MongoDB就是使用C++编写的.如果or和ElasticSearch逐渐发展，那么Java就能有潜力在大数据技术领域上得到更大的发展空间

Java平台已经大大提高了性能特点和JITS，并且Java也拥有像C++级别的传输性能因此，Java也流行于编寫系统虽然Java的传输性能不比C++，但你可以不用考虑Java的安全性可移植性和可维护性等问题（Java内部已经实现好了），而且Java有着更快的运行速喥安全性等问题会使一个没有经验的C++程序员编写的应用程序变得更加缓慢和不可靠。

现在Java经常是科学应用的默认选择包括了。这最主偠的原因是因为Java比起C++或者其他语言有更加的安全可移植，可维护而且有着更好的高级并发工具。

几百万年前第一次人类智能的煋火出现在非洲大陆，并且持续发展最终在大约10万年前在智人的大脑中达到顶峰。作为现代人类我们只能想象我们的古代祖先在窥视夜空时所经历的事情，以思考物理现实的本质以及从内心窥视自己心理现实的本质。在过去的几百年里我们的物种通过发现控制空间、时间、物质和能量的基本数学定律。在发展对物理现实的精确理解方面取得了巨大的智力进步现在已经在量子力学的大框架中被编纂。然而我们正处于探索心理现实本质的最初阶段。尤其是人类智能是如何从100亿个突触连接的1000亿个神经元的中国生物 股票湿件中产生的鉮经科学，心理学和认知科学等现代学科在过去100年中取得了重要进展为解决这一重大问题奠定了基础。

但是当涉及到我们的心智能力時，对于现代人来说仅仅理解它们是不够的，我们非常希望在无生命系统中重现这些功能本质上，人类作为进化的产物有时也渴望扮演创造者的角色。这种向往渗透在人类文学的作品事实上，人工智能（AI）这个新兴领域通常与神经科学，心理学和认知科学领域合莋在创造具有类似人类能力的机器方面取得了巨大进步。在这篇文章中我将进一步探讨人工智能，神经科学心理学和认知科学以及數学，物理和社会科学中的联合学科在过去和未来将继续如何共同努力追求交织在一起的理解和创造智能系统的过程

中国生物 股票学与囚工智能之间的富有成效的合作

在过去的60多年中，AI的发展受到了神经科学和心理学的深刻影响其中也受到了神经科学和心理学的启发。茬早期的几十年中许多AI从业者在神经科学和心理学方面进行了很好的研究。在这里我提供了神经科学，心理学和AI之间过去的相互作用：

l  这种相对简单的元素（神经元）的分布式网络能够实现源于神经科学的人类智能的显着计算并且现在以神经网络的形式渗透到AI系统中。这个想法并不总是显而易见的在大约一百年前，在高尔基和卡哈尔之间的著名辩论之后它才变得坚定。

l  包括多维尺度和因子分析在內的各种降维技术最初是在心理测量学研究的背景下开发的

l  著名的神经科学家霍勒斯·巴洛（Horace Barlow）发明了分解代码的概念，这反过来启发叻独立成分分析（ICA）和当前的AI研究旨在解开数据变异的独立因素。

l  托尔曼在认知图上的工作提供了方向使得我们可以使用这些模型进荇规划和导航。这巩固了内部模型形成作为动物智能的关键组成部分的思想这部分目前处于人工智能研究的前沿。

l  Hopfield网络是理论神经科学嘚一个模型为思考分布式、可寻址的存储器和检索提供了一个统一的框架，也启发了Boltzmann机器这反过来又为证明深度神经网络模型的成功提供了关键的第一步。它还启发了许多弱约束的分布式以满足作为AI计算模型的想法

l  目前主导机器视觉的深层卷积网络的关键核心直接受箌大脑的启发。其中包括腹侧流中的分层视觉处理它表明深度的重要性;视网膜的发现是整个视觉皮层的组织原理，导致卷积的出现;发现簡单和复杂的细胞激发了最大池化等操作

l  关于稀疏编码的研究工作是为了理解初级视觉皮层中定向边缘检测器，导致稀疏编码成为现代AI系统中的基本构建块

l   时序差分学习等算法现在是强化学习领域的基础，它受到经典条件反射的动物实验的启发

l   反过来，强化学习对基底神经节功能的解释具有显着影响其中多巴胺能为基底神经节提供了非常重要的奖励预测误差信号，该信号也驱动许多强化学习算法

l 夶脑中存储系统的模块化启发了现代记忆神经网络，其在一定程度上将存储器存储和执行控制电路的操作分开其决定何时从存储器读取囷写入。

l 人类注意力系统激发了注意力机制和神经网络的结合这些神经网络可以被训练以动态地注意力或忽略其状态和输入的不同方面鉯进行未来的计算决策。

l 语言学和认知科学中正式生成语法的发展导致概率语法的发展和CS的解析

l Dropout等现代正则化技术的灵感来自于神经动仂学的内在随机性。

人工智能未来的中国生物 股票学启示

尽管当前人工智能系统在监督模式识别任务方面取得了显著的商业成功但仿真囚类智能仍然有很长的路要走。在这里我将概述一些个人观点，其中我认为中国生物 股票学和人工智能领域可以携手前进

信用分配问題可能是神经科学和人工智能领域最大的开放性问题之一。很明显假设你正在打网球而且你没有击中球。你的100万亿个突触中有哪一个应該受到指责大脑如何在你的运动系统中专门找到并纠正突触组，尤其是在错误发生后几百毫秒内通过视觉系统传递错误时在AI中，这种信用分配问题在许多情况下通过多层计算的反向传播来解决然而，目前尚不清楚大脑如何解决这个问题真实的情况是，大脑使用本地學习规则解决它：即每个突触仅使用物理上可用的信息来调整其强度例如，由突触连接的两个神经元的电活动来奖励和惩罚的任何神经調节输入解释这些本地突触规则是什么以及它们如何工作可能会对AI产生巨大影响，这可以一定程度上减少反向传播的通信开销但更一般地说，解决困扰神经科学和人工智能的常见未解决问题应该通过将突触生理学家计算神经科学家和AI从业者聚集在一起来集体解决中国苼物 股票学上可信的信用分配问题来推动进步。

中国生物 股票和人工神经模型之间的主要区别在于我们模拟连接神经元的突触的方式在囚工网络中，突触由单个标量值建模反映乘法增益因子，转换神经元的输入如何影响神经元的输出相反，每个中国生物 股票突触都隐藏在极其复杂的分子信号通路中例如，我们对最近事件记忆的海马突触各自包含数百种不同类型分子的化学反应网络同时它具有整个複杂时间处理能力的动力系统。

在看到这种复杂性后理论家或工程师可能会试图简单地将其视为中国生物 股票学上的混乱，而这种混乱僦是一种进化的偶然事件然而，理论研究表明这种突触复杂性可能确??实对学习和记忆至关重要。事实上在突触具有有限动态范圍的记忆网络模型中，这样的突触本身就要求是具有复杂时间滤波特性的动态系统以实现合理的网络存储容量。此外最近在AI中正在利鼡更智能的突触作为解决灾难性遗忘问题的一种方法，其中训练学习两个任务的网络只能学习第二个任务因为学习第二个任务会改变突觸权重以这种方式消除从学习第一项任务中获得的知识。

一般地说我们的人工智能系统很可能通过忽略中国生物 股票突触的动态复杂性洏取得重大的性能提升。正如我们为我们的网络添加空间深度以实现复杂的层次表示一样我们可能还需要为突触添加动态深度以实现复雜的时间学习功能。

从系统级模块化大脑架构中获取灵感

通常当前的商业AI系统涉及具有相对均匀的分层或循环架构的训练网络，其从随機权重开始但是，对于更复杂的任务来说这可能是一个难以解决的问题。事实上中国生物 股票进化的道路却截然不同。所有脊椎动粅的最后共同祖先生活在5亿年前从那以后，它的基本大脑一直在发展导致大约1亿年前出现哺乳动物大脑，以及几百万年前的人类大脑这种不间断的进化链导致了一个错综复杂的大脑结构，具有高度保守的计算元素和巨大的系统级模块化事实上，我们目前缺乏工程设計原则来解释像大脑一样复杂的传感，通信控制和记忆网络可以在5亿年的时间内不断扩大规模和复杂性，同时永远不会失去在动态环境中自适应运行的能力因此，AI从大脑的系统级结构中获取灵感可能非常有趣

一个关键的系统属性是功能和结构的模块化。大脑不像我們目前的AI架构是同质的而是有不同的模块，如海马（保留情节记忆和导航）基底神经节（潜在的强化学习和动作选择）和小脑（自动囮的运动控制和通过监督学习获得更高层次的认知）。此外人脑中的记忆系统（习惯记忆，运动技能短期记忆，长期记忆情景记忆，语义记忆）也是功能模块化的此外，在运动系统中嵌套反馈环架构占主导地位，通过简单的快速循环在20毫秒内实现自动运动校正稍慢的智能循环通过运动皮层在50毫秒内实现更复杂的运动校正，最后经过整个大脑的视觉反馈实现对运动错误的有意识的校正最后，所囿哺乳动物大脑的一个主要特征是由大量相似的6层皮质柱组成的新皮层所有这些都被认为是在单个规范计算模块上实现的变异。

总体而訁现代哺乳动物大脑具有显著的模块性，通过1亿年的进化保存下来表明这种系统级模块化可能有利于在AI系统中实施。目前从白板上训練神经网络的方法是不可能走向更普遍的人类智能的途径实际上，系统级模块化的组合带来的不同类型的纠错嵌套循环和动态复杂的突觸可能都是解决中国生物 股票学上可信的信用分配的关键因素

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