BEA dev2dev 在线

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BEA dev2dev WebLogic管理全方位指南
- **学习资源推荐**：提供了一些辅助学习平台，如dev2dev学堂、代码库和CodeShare、在线论坛以及学习路径指南，便于读者进一步深入学习和交流。 这份文档是WebLogic管理员和开发者不可或缺的参考资料，包含了从...
BEA内部资料：Weblogic平台与Dev2Dev开发者资源
"BEA内部资料，主要涉及其Weblogic平台和开发者社区Dev2Dev的相关内容，包括资源中心、社区建设、技术分享和评估指南等。" BEA是一家知名的IT公司，其WebLogic平台是企业级Java应用服务器的代表，用于部署和管理...
dev2dev.bea.com.cn上的一些文章。
::古埃及象形文字::
09-06 1995
bea被oracle收购了。而oracle也够狠，把原来做得很好的dev2dev中文网站整没了。 <br /><br />够狠，够不得人心的。 <br /><br />不过它是老大，这么做大家虽是怨气冲天，但也没什么办法。 <br /><br />真tm世事无常，不知道JE是不是也会有那么一天…… <br /><br />碰到一篇2007年整理过的文章列表，上面的链接已经没用了，不过，文章的名字都保存了下来。谨此保存，需要的时候再google吧。 <br /><br />—————————— <br /><
HANA ODBC驱动64位windows安装包
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windows1121H2 家庭版中文，里面的 bthserv.dll文件
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中小技术转移机构如何借助知识产权智能运营平台突破市场竞争加剧，由此打造精准的成果转化成功率？.docx
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聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
阻止浏览器 refresh 按钮执行（js 版本）
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代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/6591fa032fae twrpgkikernelforpad 这是一个禁用了动态刷新率，固定刷新率为102的通用5.10内核 (This is an 5.10 gki kernel for pad.It disable dynamic fps and set refresh rate 104） 补丁（Patch）:https://.com/nanfaiz/androidgkikernel5.10common/blob/android12-5.10/OWNERS
基于CNN的手写数字识别系统设计与实现
12-24
训练数据保存为deep_convnet_params.pkl，UI使用wxPython编写。卷积神经网络（CNN）是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟，主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块，使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动，以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和，生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量，增强了泛化能力，并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后，用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化，它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度，同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加，每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征，从底层识别边缘、角点，到高层识别整个对象或场景，使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合，常采用正则化技术，如L2正则化和Dropout，以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值，包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代，其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别，而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今，CNN已成为深度学习图像处理领域的基石，并持续创新。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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