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<dependency>
<groupId>com.sun.btrace</groupId>
<artifactId>btrace-boot</artifactId>
<version>1.3.11</version>
<type>jar</type>
<scope>system</scope>
<systemPath>D:\Program Files\btrace-bin-1.3.11.1\build\btrace-boot.jar</systemPath>
</dependency>
< END >
程序员NBA
一个有故事的程序员
或者加我微信1414200300一起讨论java技术，有什么问题群里人也可以帮你一起解决
华硕电脑Win10改Win7系统：BIOS设置详解
通过上述步骤，华硕电脑用户可以将系统从Windows 10更改为Windows 7。虽然这个过程可能涉及一些技术细节和潜在的风险（如数据丢失和驱动不兼容），但只要按照指南仔细操作并做好准备工作，大多数用户应该能够成功完成系统回滚。请记住，在进行任何系统更改之前都要备份重要数据，并确保已了解所有潜在的风险和限制。希望本文能够帮助到需要回滚到Windows 7的华硕电脑用户！
Maven引用jar包原则
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
国标GB28181视频平台EasyGBS国标平台设备播放断流现象的问题解决方案
于是排查代码发现，当设备网络较差时，设备会断流，超过指定的时间30s（EasyGBS平台默认值），就会主动清除流媒体服务，但是redis中的流数据还在，而当设备在录像时，自动保活会从redis中取保活流数据，所以就会出现设备状态显示正在播放，但是流已经消失的情况。有用户反馈，在安防视频监控EasyGBS运行时，接入的设备刚开始可以正常播放，开启云端录像后，也没有停止和重播的操作，但是出现了视频流断流的现象。在设备进行播放保活时，对流信息进行判断，添加一个最后的处理流时间，如果超过指定时间就自动重新拉流。
5、maven引用仓库外的jar
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
KoboldCpp vs Ollama vs llama.cpp 全面对比（2026工程视角）
本文对比分析了KoboldCpp、Ollama和llama.cpp三大本地AI推理工具的核心差异。llama.cpp作为基础引擎性能最强但上手困难；KoboldCpp在其基础上增加了UI界面，适合娱乐创作；Ollama则提供最简化的模型管理和API服务。性能实测显示：llama.cpp＞KoboldCpp＞Ollama。选型建议：新手用Ollama快速入门，玩家选KoboldCpp获得交互体验，工程师用llama.cpp追求极致性能。三者定位清晰：性能极限、使用体验和开发效率各有所长。
msf后渗透之获取登入password、远程控制、调用摄像头
在terminal输入load kili creds_all直接获取密码(不一定成功） 使用kiwi_cmd sekurlsa::logonpasswords获取密码
Maven引用自定义jar包
概述在项目中用了一个在Maven中央仓库没有的第三方jar包，Maven中该如何依赖呢？ 如果引入不好，启动项目时会报： java.lang.ClassNotFoundException异常 导入jar在项目src目录同级的目录下，新建lib目录，然后把jar包拖到这个目录里面在pom中引入依赖<dependency> <groupId>org.bouncycastle
28、基于图像快速序列视觉呈现（RSVP）的脑机接口特征提取与分类算法综述
本文综述了基于图像快速序列视觉呈现（RSVP）的脑机接口（BCI）中的特征提取与分类算法。RSVP技术通过快速连续呈现图像序列，结合脑电图（EEG）信号分析，实现对目标图像的识别和标记。文章详细介绍了RSVP实验的设计、EEG数据的采集与预处理，并探讨了低信噪比、维度灾难、重叠epoch和不平衡数据集等挑战。针对特征提取，讨论了有监督空间滤波方法（如CSP、xDAWN、LDA波束形成器）的原理和应用。在分类策略部分，涵盖了线性分类技术（如LDA、BLR、LR、SVM）和非线性分类方法（如MLP、CNN）。文
Maven项目引用本地jar包
正常情况下，是可以通过更改远程仓库地址是可以完成资源拉取和调用的有这么几种特殊情况需要特别处理： 1> 公司内网开发，搭建了私服云，但是又没有维护私服云 2> 其他合作公司开发的jar包，未发布maven仓库的 …… 这时候最简单的方法是，直接通过添加Add As Library，将其加入java项目 有时候pom.xml文件中已经存在，同时jar包也有，只是没有通过仓库获取，这时候直接install，会报获取不到该jar包， ...
使用Qt和MX Component插件实现与菱PLC的通信
在本文中，我们介绍了如何使用Qt和MX Component插件实现与菱PLC的通信。我们首先安装和配置了MX Component插件，并在Qt项目中初始化和使用MX Component来连接、读取和写入PLC的数据。安装完成后，您需要在Qt项目中配置MX Component的路径，以便Qt可以找到所需的库文件。在本文中，我们将探讨如何使用Qt和MX Component插件来实现与菱PLC的通信。在主函数中，我们将初始化MX Component，并创建一个与PLC通信的示例。在上面的代码中，我们使用了。
解锁Gemini+Google Sheets/Excel：数据分析自动化新姿势
本文介绍了如何将谷歌AI工具Gemini集成到Google Sheets和Excel中进行智能数据分析。主要内容包括：1) Gemini的功能特点，具备语言理解和生成能力；2) 在Google Sheets中的集成步骤，包括订阅Workspace、开启Gemini功能及使用方法；3) 通过第三方插件在Excel中使用Gemini的方法；4) 销售和财务数据分析的实际案例；5) 使用时的注意事项，包括数据安全、问题处理和常见错误解决。通过Gemini集成，用户可以实现高效的数据处理和智能分析，提升工作效率。
maven将本地jar包安装到maven仓库并在项目中引用
maven将本地jar包安装到maven仓库并在项目中引用 项目开发过程中，难免要用到本地jar包，当然，pom.xml中可以直接引用本地jar包，但是我还是喜欢将本地jar包安装到maven仓库，然后从pom.xml中引用。 本地jar安装到maven仓库的流程: 确认本地正确安装maven环境 打开cmd窗口，运行命令： mvn install:install-file -Dfile...
别再瞎改网络结构了！解决YOLO小目标检测痛点，我用这招把mAP提了15%
本文基于我7年工业PCB缺陷检测、无人机航拍、安防监控项目的一线落地经验，针对YOLO小目标检测最痛的「漏检率高、特征丢失、精度难提升」三大核心问题，拆解出。本文全程配套小目标特征丢失原理图、分块训练流程图、切图前后效果对比图、mAP提升柱状图、多方案性能对比表等可视化内容，从YOLO天生不擅长小目标的底层根源、方案核心原理、可直接复制的代码实现，到工业场景实测验证、新手必踩的10个坑位避坑指南，全链路讲透。
maven 将jar包安装到本地,pom中引用lib下的jar包
mvn install:install-file -Dfile=zinglabs-ata.jar的路径 -DgroupId=cim.zingbiz -DartifactId=zinglabs-ata -Dversion=1.0.0 -Dpackaging=jar # 依赖 <dependency> <groupId>********</groupId> ...
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版
Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf：最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版，包括SDIO 接口的外设，SDIO 接口官方协议等。
Maven引用本地jar包以及打包发布注意事项
2、maven编译时找不到本地引用的jar包 在maven编译完成后，运行jar包的时候报错找不到本地引用的jar包，需要在pom文件中build中增加配置： 同步下maven后重新编译发现问题解决。在pom中添加如下配置 maven编译后可以在target中看到生成的jar包，如下图：完整的build如下：............
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
maven项目如何引用本地的jar包
下载该jar包到本地（如下载目录结构为：D:\Users\lu.wang\Downloads\searchservice\searchservice\jar\ttd.search.searchservice.jar） 安装jar到本地maven仓库 cmd中敲入命令： mvninstall:install-file-Dfile=D:\Users\lu.wang\Downloa...
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
maven本地仓库有jar包却无法引用和导入
1现象: maven本地仓库有jar包却无法引用和导入 2 原因 _remote.repositories 的缓存问题 3 解决方案 3.1.打开本地仓库目录 3.2 在右上角输入 _remote.repositories 进行搜索 3.3 将搜素后的结果删除 3.4 刷新maven 即可解决问题 ...
Spring Boot引用外部JAR包和将自己的JAR包发布到本地Maven库
Spring Boot 项目可以通过在项目中引入外部 JAR 包来增强功能。以下是使用Spring Boot引用外部JAR包的步骤：将外部JAR包添加到项目中，可以通过直接将JAR包复制到项目目录下的“lib”目录中，或者使用Maven的方式添加依赖。在 Spring Boot 项目的 pom.xml 文件中添加依赖声明。如果使用Maven添加依赖，只需在 pom.xml 文件中添加相应的 元素即可。
maven项目如何引用本地jar包
2）system，system依赖不是由maven仓库，而是本地的jar包，因此必须配合systemPath标签来指定本地的jar包所在全路径。1）第一步，cmd命令行进入jar包所在的目录，执行命令后，本地仓库对应位置自动生成对应jar包和pom文件。1）这时候最简单的方法是，直接在project structure通过添加Add As Library，将其加入java项目。3）第三步，更新项目，并重新编译项目。1、将jar包打入maven仓库，再通过pom引入jar。2）第二步，项目里面直接配置依赖。
Maven项目安装和引用本地jar包
实际开发中，虽然大多数的jar包都可以使用maven管理，但是总会遇到一些特殊的jar包没有存储到maven库中。此时就需要我们学会如何用maven安装和引用本地jar包。本文以 java-sdk-core-2.0.1.jar 文件为例，讲一下maven如何安装本地jar包。一般分为两种方式：1、将jar包打入maven仓库，再通过pom引入jar2、本地pom中引入。
maven 安装本地jar包及怎么引用
安装jar包到本地maven仓库 mvn install:install-file -DgroupId=com.oracle -DartifactId=ojdbc14 -Dversion=10.2.0.5.0 -Dpackaging=jar -Dfile=ojdbc14.jar 安装好后直接在pom文件中应用即可。例如： com.oracle ojdbc14
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