查看工程完整任务列表命令：ant -projecthelp
appfuse complete list of tasks:
F:\workspace\javaee\myapp>ant -projecthelp
Buildfile: F:\workspace\javaee\myapp\build.xml
Trying to override old definition of datatype resources
Main targets:
bin creates zip file with war, jdbc drivers, and XML file
checkstyle Check code style for compliance with coding standards
clean Removes build artifacts
compile alias for compile-web
compile-dao Compile dao module
compile-service Compile service module
compile-web Compile web module
copy-resources Copy .properties and .xml files from source directory
copy-web-files Copy static files
db-create create database for ${database.type}
db-drop drops database tables
db-export Exports the current data in the database
db-load Loads the database with sample data
db-prepare creates database tables
deploy unwar into the servlet container's deployment directory
deploy-test-reports Deploys Generated JUnit test reports to server
deploy-war Deploy '${webapp.name}.war' to local Tomcat
deploy-web deploy only web classes to servlet container's deploy dire
ctory
dist create zip and tar.gz of entire directory for distribution
docs runs javadoc, todo, checkstyle and pmd tasks
emma turns on EMMA instrumentation/reporting
hibernatedoclet Generate Hibernate mapping files
init defines custom tasks
install Install application in Tomcat
java2html creates HTML pages of code for online viewing
javadoc Generate JavaDoc API docs
jsp-2 Convert JSP 1.2 tags (i.e. JSTL) to JSP 2.0
list List Tomcat applications
new creates a new project with the specified name
package-dao Package DAO JAR
package-web Package WAR
ping-tomcat pings tomcat to make sure it's running
pmd Locates unused imports, unused variables, etc.
prepare create target directories
refresh Undeploys, cleans, then re-deploys
reload Reload application in Tomcat
remove Remove application in Tomcat
setup Sets up database, tomcat and deploys expanded war
setup-db creates database and populates by calling other tasks
setup-tomcat copies jdbc driver and context.xml to tomcat
stage-web Calls other targets to gather static resources
start Start Tomcat application
start.tomcat starts tomcat in the current console window
stop Stop Tomcat application
test-all runs all tests for dao, service, web and jsp
test-all-running runs all tests for DAOs, Services, Controllers and JSPs
test-canoo Runs Canoo WebTests in Tomcat to test JSPs
test-dao Test dao module
test-jsp Runs Canoo WebTests using Cargo
test-reports Generate test reports
test-service Test service module
test-web Test web module
todo creates report of todos in code
undeploy undeploy war file to servlet container's deployment dir
war alias for package-web
webdoclet Generate JSP TLD and other web artifacts
wiki downloads files from wiki for doco
Default target: package-web
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在这里定义了default属性的值为sayBaseDir，即当运行ant命令时，若未指明执行的target时，默认执行的target的sayBaseDir，同时还定义了basedir属性的值为E:"apache-ant-1.7.0，进入E盘后运行ant命令，可看到运行的...
这里将使用Java应用程序Ant来说明如何创建所需的选项。 以下是使用选项注释对选项的定义： import com.qwazr.cli.Option ; import java.util.Map ; import java.util.Set ; public class AntExample { @Option ...
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Node.js，简称Node，是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境，它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立，旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。
基于强化学习的五子棋强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一。它主要用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习的特点在于没有监督数据，只有奖励信号。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数（value function）算法两类。 强化学习理论受到行为主义心理学启发，侧重在线学习并试图在探索-利用（exploration-exploitation）间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习，强化学习不要求预先给定任何数据，而是通过接收环境对动作的奖励（反馈）获得学习信息并更新模型参数。强化学习问题在信息论、博弈论、自动控制等领域有得到讨论，被用于解释有限理性条件下的平衡态、设计推荐系统和机器人交互系统。一些复杂的强化学习算法在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能，可以在围棋和电子游戏中达到人类水平。 强化学习在工程领域的应用也相当广泛。例如，Facebook提出了开源强化学习平台Horizon，该平台利用强化学习来优化大规模生产系统。在医疗保健领域，RL系统能够为患者提供治疗策略，该系统能够利用以往的经验找到最优的策略，而无需生物系统的数学模型等先验信息，这使得基于RL的系统具有更广泛的适用性。 总的来说，强化学习是一种通过智能体与环境交互，以最大化累积奖励为目标的学习过程。它在许多领域都展现出了强大的应用潜力。
[00015014]大学英语D-1.doc
com.tencent.ig.zip
GPT, 通常指的是“Generative Pre-trained Transformer”（生成式预训练转换器），是一个在自然语言处理（NLP）领域非常流行的深度学习模型架构。GPT模型由OpenAI公司开发，并在多个NLP任务上取得了显著的性能提升。 GPT模型的核心是一个多层Transformer解码器结构，它通过在海量的文本数据上进行预训练来学习语言的规律。这种预训练方式使得GPT模型能够捕捉到丰富的上下文信息，并生成流畅、自然的文本。 GPT模型的训练过程可以分为两个阶段： 预训练阶段：在这个阶段，模型会接触到大量的文本数据，并通过无监督学习的方式学习语言的结构和规律。具体来说，模型会尝试预测文本序列中的下一个词或短语，从而学习到语言的语法、语义和上下文信息。 微调阶段（也称为下游任务训练）：在预训练完成后，模型会被应用到具体的NLP任务中，如文本分类、机器翻译、问答系统等。在这个阶段，模型会使用有标签的数据进行微调，以适应特定任务的需求。通过微调，模型能够学习到与任务相关的特定知识，并进一步提高在该任务上的性能。 GPT模型的优势在于其强大的生成能力和对上下文信息的捕捉能力。这使得GPT模型在自然语言生成、文本摘要、对话系统等领域具有广泛的应用前景。同时，GPT模型也面临一些挑战，如计算资源消耗大、训练时间长等问题。为了解决这些问题，研究人员不断提出新的优化方法和扩展模型架构，如GPT-2、GPT-3等，以进一步提高模型的性能和效率。
Node.js，简称Node，是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境，它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立，旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。
GPT, 通常指的是“Generative Pre-trained Transformer”（生成式预训练转换器），是一个在自然语言处理（NLP）领域非常流行的深度学习模型架构。GPT模型由OpenAI公司开发，并在多个NLP任务上取得了显著的性能提升。 GPT模型的核心是一个多层Transformer解码器结构，它通过在海量的文本数据上进行预训练来学习语言的规律。这种预训练方式使得GPT模型能够捕捉到丰富的上下文信息，并生成流畅、自然的文本。 GPT模型的训练过程可以分为两个阶段： 预训练阶段：在这个阶段，模型会接触到大量的文本数据，并通过无监督学习的方式学习语言的结构和规律。具体来说，模型会尝试预测文本序列中的下一个词或短语，从而学习到语言的语法、语义和上下文信息。 微调阶段（也称为下游任务训练）：在预训练完成后，模型会被应用到具体的NLP任务中，如文本分类、机器翻译、问答系统等。在这个阶段，模型会使用有标签的数据进行微调，以适应特定任务的需求。通过微调，模型能够学习到与任务相关的特定知识，并进一步提高在该任务上的性能。 GPT模型的优势在于其强大的生成能力和对上下文信息的捕捉能力。这使得GPT模型在自然语言生成、文本摘要、对话系统等领域具有广泛的应用前景。同时，GPT模型也面临一些挑战，如计算资源消耗大、训练时间长等问题。为了解决这些问题，研究人员不断提出新的优化方法和扩展模型架构，如GPT-2、GPT-3等，以进一步提高模型的性能和效率。
Node.js，简称Node，是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境，它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立，旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。
Node.js，简称Node，是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境，它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立，旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：1134 标注数量(xml文件个数)：1134 标注数量(txt文件个数)：1134 标注类别数：2 标注类别名称:["bad","good"] 每个类别标注的框数： bad 框数 = 565 good 框数 = 431 总框数：996 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注 更多信息参考：blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/138728848
Node.js，简称Node，是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境，它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立，旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。
基于SpringBoot+MySQL+SSM+Vue.js的毕业生就业信息统计系统(附论文)，用户，管理员角色等(具体看下演示视频提供)。随着移动应用技术的发展，越来越多的学生借助于移动手机、电脑完成生活中的事务，许多的行业也更加重视与互联网的结合，以提高快捷、高效、安全，可以帮助更多有需求的人。针对传统毕业生就业信息统计系统问题，结合学生的实际需求，本课程设计了毕业生就业信息统计系统 ,学生可以此系统实现毕业生就业信息，管理员通过后台会对此毕业生就业信息进行审核，管理员在还可以进行首页、个人中心、学生管理、学院信息管理、专业信息管理、行业信息管理、学院统计管理、专业统计管理、城市统计管理、行业统计管理、薪资统计管理、系统公告管理，学生；首页、个人中心、学院统计管理、专业统计管理、城市统计管理、行业统计管理、薪资统计管理、系统公告管理等操作。此系统的开发对比旧传统的手工记录方式，不仅方便了需求学生，也提高了管理人员的工作效率。 技术说明： 开发工具： Idea/Eclipse 数据库： MySQL Jar包仓库： Maven 前端框架： Vue/ElementUI 后端框架： Sp
Node.js，简称Node，是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境，它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立，旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。
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GPT, 通常指的是“Generative Pre-trained Transformer”（生成式预训练转换器），是一个在自然语言处理（NLP）领域非常流行的深度学习模型架构。GPT模型由OpenAI公司开发，并在多个NLP任务上取得了显著的性能提升。 GPT模型的核心是一个多层Transformer解码器结构，它通过在海量的文本数据上进行预训练来学习语言的规律。这种预训练方式使得GPT模型能够捕捉到丰富的上下文信息，并生成流畅、自然的文本。 GPT模型的训练过程可以分为两个阶段： 预训练阶段：在这个阶段，模型会接触到大量的文本数据，并通过无监督学习的方式学习语言的结构和规律。具体来说，模型会尝试预测文本序列中的下一个词或短语，从而学习到语言的语法、语义和上下文信息。 微调阶段（也称为下游任务训练）：在预训练完成后，模型会被应用到具体的NLP任务中，如文本分类、机器翻译、问答系统等。在这个阶段，模型会使用有标签的数据进行微调，以适应特定任务的需求。通过微调，模型能够学习到与任务相关的特定知识，并进一步提高在该任务上的性能。 GPT模型的优势在于其强大的生成能力和对上下文信息的捕捉能力。这使得GPT模型在自然语言生成、文本摘要、对话系统等领域具有广泛的应用前景。同时，GPT模型也面临一些挑战，如计算资源消耗大、训练时间长等问题。为了解决这些问题，研究人员不断提出新的优化方法和扩展模型架构，如GPT-2、GPT-3等，以进一步提高模型的性能和效率。