本博客已搬家至www.stalvan.com csdn不再更新

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博客已迁移至www.stalvan.com，优快云平台将不再进行更新。
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本人博客在3月将搬家至www.stalvan.com
The Legend of Stalvan
02-12 690
本人博客4月前将搬家到个人站 www.stalvan.com csdn博客不再更新。 欢迎大家届时访问。 新博客将不再由我一个人去写，将由我和我妻子共同编写，敬请期待。 PS:我们夫妻均是积年的程序员~
liferay回显头像，并直接更改
a1508415087的博客
06-29 318
参考文章:http://www.stalvan.com/99.html自定义<%-- 回显头像 --%> <% User selUser = PortalUtil.getSelectedUser(request); selUser = PortalUtil.getUser(request); String currentURL = PortalUtil.getCurrentUR...
此链接为cpdetector所需要的3个jar的下载链接，里面包含：antlr-1.0.jar、cpdetector-1.08.jar、jchadet-1.0.jar
幽香飞狐的博客
01-04 902
http://www.stalvan.com/wp-content/uploads/2019/08/cpdetector.zip
pages.scp15-29,汉化好了！不过有两千五百多条呢！
小诺的一路向北
08-10 1975
wow的东西，里面的情节很有意思。就当学习英文啦！[page 15]text=Hello Morgan,text=text=Business in Goldshire is brisk, so brisk that I havent had time to send you any shipments!text=text=I commissioned the person bearing thi
使用LIFERAY的NOTIFICATIONS PORTLET做通知
燃烧JAVA
09-05 1317
有时候我们想实现在页面端对用户进行弹窗提示的效果。如果您是在liferay官网上下载的运行时环境 那么会自带”通知 portlet” 也就是 notifications portlet. 这个portlet显示在右上角的dockbar中。 我们可以通过这个按钮来实现我们的通知的推送。 如果您没有notifications portlet 可以去liferay 的marketpla
java runtime 开进程_JAVA使用RUNTIME调用EXE可执行程序
weixin_39918248的博客
02-16 461
本示例为一个webservice项目，需要在其中调用C++写的可执行程序。可执行程序及其配置文件放在了src文件夹下的cplus包内。示例中的C++程序名为Data_Trans.exe 本可执行程序可以通过命令行调用。在后面通过空格间隔 带两个日期型字符串作为参数。代码如下:package com.stalvan;import java.io.BufferedReader;import java....
MYSQL实现Oracle的Start with…Connect By递归树查询
u014655438的博客
12-08 1641
最近接触一个老项目，最初适配的数据库是oracle 后来迁移到mysql 。这个迁移是由一个已经离职的新手做的。这个新手对于很多oracle特有的函数及存储过程都没有进行迁移。导致系统很多功能都BUG了。失效了。 既然我遇到了，就尽量进行解决。刚刚遇到了一个存储过程中有使用oracle的Start with…Connect By递归树查询的。这个函数在mysql里面是没有的。但是我们可以通过自定义函数的方式来解决这个问题。 如我们有个表，表名为main_line ddl如下 1 .
学习网站收集
lazy的专栏
02-25 1834
收集一些比较好的android学习网站 1.http://edu.eoe.cn/   eoe移动开发者社区
【AutoHotKey】基于 Bark 推送服务的 Windows Handoff 剪贴板支持工具，解决跨设备同步痛点！.zip
12-31
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从营收增长承压到区域创新生态能级跃升，政府部门借助需求牵引型技术经纪服务能实现多大跨越？.docx
12-31
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【C 语言】基于 AT89C51 单片机的电梯程序控制系统（高效响应楼层请求，源码可复用）.zip
12-31
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如何利用闭环的新一代成果转化SaaS解决市场化技术转移机构面临的市场竞争加剧难题？.docx
12-31
如何利用闭环的新一代成果转化SaaS解决市场化技术转移机构面临的市场竞争加剧难题？
nvm安装包 目前已压缩 解压收直接双击安装即可 我从github上下载的，nvm的版本是1.2.2，windows 64位的
最新发布
12-31
nvm安装包 目前已压缩 解压收直接双击安装即可 我从github上下载的，nvm的版本是1.2.2，windows 64位的
（17页PPT）微课课件沪教版9AUnit6Healthydietx.pptx
12-31
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基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究（Matlab代码实现）
12-31
基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于NSGA-III算法的微电网多目标优化调度展开研究，重点介绍了如何利用该先进多目标进化算法解决微电网系统中多个相互冲突的目标（如运行成本最小化、碳排放最低、供电可靠性最高等）的协同优化问题。文中结合Matlab代码实现，详细阐述了NSGA-III算法的基本原理、在微电网调度模型中的建模过程、约束条件处理、目标函数设计以及仿真结果分析，展示了其相较于传统优化方法在求解高维、非线性、多目标问题上的优越性。同时，文档还提供了丰富的相关研究案例和技术支持背景，涵盖电力系统优化、智能算法应用及Matlab仿真等多个方面。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源优化领域的工程技术人员；尤其适合正在进行微电网调度、多目标优化算法研究或撰写相关论文的研究者。; 使用场景及目标：①掌握NSGA-III算法的核心思想及其在复杂能源系统优化中的应用方式；②学习如何构建微电网多目标调度模型并利用Matlab进行仿真求解；③为科研项目、毕业论文或实际工程提供算法实现参考和技术支撑。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码实例，逐步调试运行并深入理解算法流程与模型构建细节，同时可参考文档中列出的其他优化案例进行横向对比学习，以提升综合应用能力。
薛家和+151+《操作系统课程设计》课程实训报告.doc
12-31
薛家和+151+《操作系统课程设计》课程实训报告.doc
【计算机视觉】基于YOLOv11的目标检测模型优化：竞赛场景下实时高精度物体识别系统设计
12-31
内容概要：本文深入探讨了YOLOv11目标检测模型在计算机竞赛中的应用价值，介绍了其作为实时目标检测前沿技术的核心原理，即通过单次前向传播实现目标分类与定位，具备高精度与高速度的优势。文章阐述了YOLOv11基于深度学习和卷积神经网络的特征提取机制，并重点分析了在竞赛中提升性能的关键技巧，包括数据集精细化管理、针对性数据增强策略（如光照调整）、模型结构选择与学习率调度优化。结合自动驾驶、医疗影像分析和环境监测等实际应用场景，展示了其广泛适用性。并通过一段完整的代码实例，详细解析了模型加载、图像预处理、推理、后处理及结果可视化的全流程。最后展望了YOLOv11未来在硬件加速、多模态融合及模型可解释性方面的演进趋势。; 适合人群：具备一定深度学习基础，参与计算机视觉相关竞赛的高校学生、研究人员及算法工程师；熟悉Python和PyTorch框架的技术人员。; 使用场景及目标：①掌握YOLOv11在各类计算机竞赛中的实际部署方法；②学习如何针对特定任务优化模型性能；③理解从数据处理到结果可视化的完整目标检测流程；④为参赛项目提供高效、可靠的解决方案。; 阅读建议：建议结合代码实例动手实践，复现检测流程，并根据具体竞赛需求调整数据增强策略与模型参数，同时关注模型轻量化与推理效率的平衡。
reid数据清洗工具，plus
12-31
reid数据清洗工具，plus
chromedriver-linux64-145.0.7609.0(Canary).zip
12-31
chromedriver-linux64-145.0.7609.0(Canary).zip
机器学习基于MLP神经网络的计算机竞赛建模方法：表征学习与调参优化在泰坦尼克生存预测中的应用研究
12-31
内容概要：本文系统介绍了MLP（多层感知机）神经网络的基本原理及其在计算机竞赛中的应用，涵盖核心概念、关键调参技巧、典型应用场景，并通过Kaggle泰坦尼克号生存预测的完整代码案例，展示了从数据预处理、模型构建到训练优化的全流程。重点强调了网络结构设计、激活函数选择、正则化方法、优化器配置及批量归一化等关键技术点，并结合实战分析其对模型性能的影响。文章还展望了MLP在轻量化设计、混合模型融合、自动化调参和可解释性提升等方面的发展趋势。; 适合人群：具备一定机器学习基础、熟悉Python编程与PyTorch框架，参与或准备参加数据科学类竞赛（如Kaggle、天池等）的研发人员或学生；; 使用场景及目标：①掌握MLP在表格数据建模中的实现与调参核心技巧；②学习如何在实际竞赛中构建高效、防过拟合的神经网络模型；③理解数据预处理、模型训练与验证的完整 pipeline 设计逻辑； 阅读建议：建议结合文中代码实例动手复现，并尝试调整网络结构、超参数或应用于其他类似竞赛任务，在实践中深化对MLP模型调优策略的理解。
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