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我也要
背景故事：
世界同化之后，双城恢复了往日的关系，同为一体。杰斯、默丁格、维克托、卡蜜尔、迦娜、艾克重组议会。运用全部力量通过Java将双城打造成一个全新的电商城邦。皮城作为前端页面，身处符文之地，只要有符文网络便可浏览皮城网站购买商品。祖安作为后端不断更新数据，发掘新鲜实用的功能。
学习旅程：
EZ回到故乡，第一时间向杰斯请教了前端的知识技巧，杰斯微微一笑，口若悬河的和ez讲解起web前端的重要性：
对于系统结构来说，常见的有两种：第一种是CS结构，第二种是BS结构。 BS结构是目前的主流。所谓的BS其实就是：Browser / Server，浏览器访问服务器的形式。 浏览器B端的就是web前端，在浏览器上运行的语言包括：HTML、CSS、JavaScript【JS最重要】
见EZ一脸云山雾绕的模样，杰斯不耐烦了，一个苍穹之跃Q到了EZ脸上把变形锤摁在他头上，通过海克斯宝石把web前端的知识输入ez的前额叶：
【lol版】2022年最新Java学习路线图（来自动力节点）
动力节点2022年最新版的Java学习路线图，全文6700字，强烈建议收藏，是时候学习真正的Java技术了！ 楔子 这天，符文之地被Java编程全面同化，EZ为了适应新世界，开启了全新的冒险。从零基础一步步探索编程之路。 一、准备工作： EZ先去了一趟恕瑞玛，当初在那里他获得了能量拳套，如今世界焕然一新，拳套变成了掌上电脑，所以需要“学习路线图实战”来重铸能量。EZ不禁感叹，以后只能抱着电脑biubiubiu了。 Java学习方法路线指南主要讲述了零基础小白如何培养自己的编程思路，小白如何.
2022年Java学习路线图，精心整理
前言： 很多老铁经常问我：哪些是适合Java零基础学习的视频？应该先学哪个后学哪个？等等问题。 那么，怎么解决这些疑问？ 一个系统的Java学习路线正是你最需要的，这也是为什么很多前期自学的小白们到处找寻Java学习路线图的原因！ 什么是学习路线，说白了，就是告诉你要学习什么，以及应该先学什么后学什么！ 对于新手来说，有了一个系统的学习路线，心里好像有谱了，可以说是精神力量和学习动力！ 你找到满意的学习路线了吗？ 在网上找到的大部分Java学习路线，其实都是各个知识点的
动力节点『lol版』Java学习路线图（一）准备工作
动力节点2022最新LOL版Java学习路线图，按照每一个学习阶段分享给大家，强烈建议收藏起来，是时候学习真正的Java技术了！ 楔子 这天，符文之地被Java编程全面同化，EZ为了适应新世界，开启了全新的冒险。从零基础一步步探索编程之路。 一、准备工作： EZ先去了一趟恕瑞玛，当初在那里他获得了能量拳套，如今世界焕然一新，拳套变成了掌上电脑，所以需要“学习路线图实战”来重铸能量。EZ不禁感叹，以后只能抱着电脑biubiubiu了。 Java学习方法路线指南主要讲述了零基础小白如何培养自己的编
动力节点JavaWeb笔记(自己复习使用)
Day1 B/S架涉及的角色以及协议 Servlet的抽象类作用 因为只有接口中只有service方法有用，所以抽象类减少接口的方法数量，降低工作量，用继承两次的方法来实现。 1.创建一个java类继承与HttpServlet父类，使之成为一个Servlet接口。 2.重写httpservlet父类的两个方法,doGet和doPost。 Servlet的生命周期 1.在默认情况下，http服务器接受到对于当前servlet接口实现类第一次请求时自动创建servlet的实例对象。可以
动力节点Java Web知识笔记
本文来自动力节点老杜的JavaWeb视频教程，跟着老杜学javaweb零基础入门到精通_哔哩哔哩_bilibili本文是对原视频内容进行归纳总结，由于作者记笔记时图片用的是本机路径，所以导致本文无法显示图片，如果有图片需求可以看上方的pdfServlet对象的配置信息对象一个Servlet对应一个ServletConfig对象（一对一，不是多个servlet对象共享一个servletconfig对象）
JavaWeb动力节点
详细Javaweb笔记，源码解析 纯粹Servlet实现增删查改 请求转发和重定向 session和cookie JSP指令、EL表达式、JSTL标签库 过滤器、监听器
金智维KRPA实战：Excel自动化数据处理全流程解析
本文详细解析了金智维KRPA在Excel自动化数据处理中的全流程应用，涵盖COM接口和文件读写两种核心技术方案，以及销售报表生成、数据清洗和可视化仪表盘等实战案例。通过企业级应用的异常处理、性能优化和安全合规实践，显著提升数据处理效率和准确性，助力企业降本增效。
LTX-2.3 V1.6：8G显存本地AI视频生成工具与int8量化加速实践
这次我们来看一个本地部署的AI视频生成工具——LTX-2.3文字图片生成带音频视频工具V1.6版本。这个工具最大的特点是支持int8量化加速，相比原版提速2-4倍，效果更好，而且8G显存就能运行，不需要搭建复杂环境，解压即可使用。 对于想要在本地电脑上快速生成带音频视频内容的用户来说，这个工具解决了几个关键痛点：首先是硬件门槛低，8G显存意味着大多数主流游戏显卡都能胜任；其次是部署简单，避免了Python环境配置、依赖包冲突等常见问题；最后是性能优化明显，int8加速让生成速度大幅提升。 本文会重点演示如何
Angular 相关的知识点和项目汇总
Angular 知识点和项目汇总
【Pico手势开发实战】基于SteamVR串流与MRTK3的跨平台交互方案
本文详细介绍了在Pico设备上，结合SteamVR串流与微软MRTK3框架，实现高效跨平台手势交互开发的完整方案。该方案通过在PC端运行Unity项目并串流至头显，利用MRTK3封装的手势识别与交互组件，大幅提升了开发调试效率与性能上限，并确保了未来向其他OpenXR设备的良好兼容性。
【深度学习新浪潮】算力上太空：NVIDIA Space-1 Vera Rubin Module 深度技术解析
NVIDIA Space-1 Vera Rubin Module 不只是一款芯片模组，它是天地一体化 AI 的基础设施底座。它用成熟的 GPU 架构 + 航天级加固，把地面 AI 生态直接平移到太空。下一个 AI 创新战场，不在云端，而在轨道。在轨 LLM星上多模态实时处理卫星自主组网与分布式推理太空算力成为云计算的一级节点参考资料NVIDIA 官方博客：NVIDIA 推出太空计算，将 AI 送入太空轨道GTC 2026 黄仁勋主题演讲。
1.1什么是Zephyr？与FreeRTOSRT-Thread对比
我自己的项目里，三个系统都用过。这个芯片的原厂BSP哪个OS做得最靠谱？（实测，别看广告）项目核心需求是不是某个OS的“长板”？（别为了10%的功能牺牲90%的稳定性）团队三个月后能不能愉快地维护代码？（开发体验影响长期生产力）最后送一句干货：选型定不下来时，拿一块项目用的开发板，分别用三个OS跑同一个demo（比如按键控制LED+串口打印）。移植过程遇到的问题、代码看起来舒不舒服，你的直觉会告诉你答案。嵌入式没有完美解，只有适合当下的解。选好了，就踏实地写代码；
观测器选择与工程实践建议
摘要：永磁同步电机（PMSM）无传感器控制中，观测器选型需综合考虑应用场景、性能需求与成本。消费级（家电、工具）推荐滑模观测器（SMO），成本低、鲁棒性强；工业级（伺服、泵阀）适用扩展卡尔曼滤波器（EKF），精度高但计算复杂；车规级（EPS、主驱动）需混合观测器（SMO+EKF），兼顾全速域性能与可靠性。低速时需高频注入法，IPMSM更适用。SMO易实现但存在抖振，EKF调试复杂。未来趋势是混合架构与AI增强，提升适应性与性能。选型需权衡速度范围、电机类型、处理器能力及成本。
倍福--实现TCP/IP的配置
控制器为CX5120，需要和上位机做通信，选择TCP/IP的通讯方式，本文介绍TCP/IP通信的操作步骤。 目 录 软硬件版本 3 1.1. 倍福Beckhoff 3 1.1.1. 控制器硬件 3 1.1.2. 控制软件 3 1.2. 串口调试助手 3 1.2.1. TCP调试通信助手 3 授权文件 3 2.1 Lib文件 3 2.2. CAB文件 4 PLC程序编写 4 3.1. 引入TCP/IP库文件 4 3.2. Client端程序 5 3.2.1. 建立相关变量 5 3.3.2. 编写连接功能块
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
ET2012新版免狗免安装绿色软件
ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。，新界面，新视觉，
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")
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