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最新推荐文章于 2023-08-12 07:32:17 发布
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本文介绍了前端开发中常用的辅助工具，包括手把手教你如何撸码前端，推荐了黑马视频和传智教育的教程资源。重点推荐了两个实用插件：runmybatisgeneratorforcurrentdatabase用于代码自动生成，MyBatisCodeHelperPro实现自动调用接口，极大地提升了开发效率。此外，还分享了GitToolBox作为增强型git提示工具，帮助开发者更好地管理代码版本。

1、手把手撸码前端
2、黑马视频
3、传智教育

插件
代码自动生成：run mybatis generator for current database
自动调用接口：MyBatisCodeHelperPro
git提示工具：GitToolBox

鼠标：
5 xixi:/，FJBBX9kM0st嘻 联想适用无线鼠标蓝牙机械游戏办公电竞男女生无声静音可充电式惠普华硕小米戴尔电脑笔记本手机无限平板滑鼠

深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 37万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
机器学习知识点全面总结
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04-12 17万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
IDEA Mybatis-generator插件配合database实现逆向工程
云中、漫步的博客
12-13 2664
1、安装database工具并可以正常连接数据库 连接数据库参考我的这篇文章：IDEA 数据库连接工具database 2、安装Mybatis generator插件 3、Mybatis generator全局配置 4、database中选中对应的表（可多选或全选）右键，进行逆向工程配置： 和全局配置的参数一致，修改合适后点击OK确定： 5、项目目录中生成了对于的文件： ...
Mybatis Generator使用教程
这里记录着我一点一滴的进步
02-14 476
一.MyBatis Generator简介 MyBatis Generator（MBG）是MyBatisMyBatis和iBATIS的代码生成器。它将为所有版本的MyBatis以及版本2.2.0之后的iBATIS版本生成代码。它将内省数据库表（或许多表），并将生成可用于访问表的工件。这减少了设置对象和配置文件以与数据库表交互的初始麻烦。MBG寻求对简单CRUD（创建，检索，更新，删除）的大部分...
MyBatis Generator踩坑与自救
斯旺森swanson
09-09 404
前言 我最近在使用MyBatis Generator的过程中遇到了点问题，网上虽然已有相关的解决方案，但结果不尽人意，都只是在规避问题，并没有真正的解决问题。所以我亲自操刀，深入源码，窥探其背后的秘密。 在进行了一番调试分析后，俺最终将问题解决了。这里就跟大伙剖析下鄙人是如何折腾的。 环境 JAVA8 数据库mysql 5.7 mysql驱动mysql-connector-java-6.0.6.jar Mybatis Generator 1.3.5 问题 我本机的mysql数据库里面有个名为piwik的“s
Intellij IDEA 14中使用MyBatis-generator 自动生成MyBatis代码
我的程序人生(亦山札记)
01-27 3万+
Intellij IDEA 14 作为Java IDE 神器，接触后发现，非常好用，对它爱不释手，打算离开eclipse和myeclipse，投入Intellij IDEA的怀抱。      然而在使用的过程中会发现Intellij IDEA也有一些不尽如意的地方，难免会有些不爽：Intellij IDEA 的插件库远不及eclipse的丰富。 mybatis-generator在eclipse
mybatis-generator 的坑我都走了一遍
qq_40307945的博客
08-03 12万+
一、简介 mybatis-geneator是一款mybatis自动代码生成工具，可以通过配置，快速生成mapper和xml文件。 二、配置方法 在项目的pom文件中添加插件配置 <plugin> <groupId>org.mybatis.generator</groupId> <artifactId>mybatis-gene...
深度学习时代的视频理解综述
weixin_44966641的博客
08-08 8656
本文为[b站@bryanyzhu](https://space.bilibili.com/511378644)老师四期视频理解相关论文解读的汇总图文笔记。
如何学习大数据
从事移动开发八年，csdn博客专家，阿里云特邀专家，华为云云享专家，高级网络信息安全工程师，大数据工程师（高级），python技术开发（高级），现在某大学任教。
08-12 6万+
大数据依然是当下热门的技术之一，就犹如之前的移动开发刚开始火的时候一样，之前写了一系列的大数据开发所需的组件安装，但还从来没想过要怎么学习大数据，正好趁这次机会写一写。大数据技术是当前互联网和信息化领域的热门技术之一，随着数据量急剧增长和结构复杂化，对大数据技术的需求也越来越大。如果想要从事相关领域的工作，学习大数据技术就是必不可少的一步。本文将为大家介绍学习大数据技术的基本途径和方法，希望能够帮助大家更好地入门和掌握大数据技术。
音视频开发学习路线
SmallBottle-CGWLMX的博客
03-11 3610
音视频开发学习——转知乎答案 著作权归作者所有。 商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 作者：姚冬 链接：http://www.zhihu.com/question/31156766/answer/54645514 来源：知乎 我们先假设某人在音视频方面是零基础，也没学过任何数字信号处理相关知识，数学基础基本是高中水准，但是熟悉 C/C++ 开发，至少熟悉某一个平台下的编译调...
基于深度学习的视频字幕提取框架
08-13
视频硬字幕提取，生成srt文件。本地实现文本识别，无需申请第三方API。基于深度学习的视频字幕提取框架，包含字幕区域检测和字幕内容...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！
【遥感与计算机视觉】基于深度学习的遥感影像解译与视频智能分析
08-05
内容概要：本文详细介绍了深度学习在遥感影像解译与视频智能分析中的应用。首先阐述了人工智能、机器学习与深度学习的关系及其发展历史，重点讲解了深度学习网络结构和应用场景。接着，文章详细描述了遥感影像解译的...
教育技术基于Coze平台的英语单词学习短视频自动化生成系统：30秒产出一个视频的设计与实现
06-13
内容概要：本文详细介绍了如何使用Coze工作流批量生产英语单词学习视频，整个流程可在30秒内生成一个视频。具体实现思路包括五个主要步骤：1. 设置输入节点接收用户输入的英文、中文等信息；2. 根据输入内容生成相关...
视频处理基于事件相机的深度学习模型EveRestNet：去除视频流中的块状伪影并提升图像质量
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mamba-ssm-2.2.2-cp310-cp310-win-amd64.whl+安装环境+测试脚本.7z
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12-15
编译环境： vs2022 win10 x64 anaconda3+python3.10 torch==2.3.1+cu118 cuda11.8.0+cudnn8.9.7 triton==2.1.0 causal_conv1d==1.4.0 mamba==2.2.2 RTX2070显卡 注意编译的whl是不能用于RTX50显卡的，可以用于RTX20-RTX40系列显卡，安装时候尽量和模块一致
toplus1s_calculator_32040_1765656584703.zip
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【创新无忧】基于多元宇宙优化算法MVO优化相关向量机RVM实现数据多输入单输出回归预测附matlab代码.zip
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）
12-15
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”，介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计，通过模拟系统元件的故障与修复过程，评估配电网的关键可靠性指标，如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性，提升评估精度，适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析，便于复现和扩展应用。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员，尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员； 使用场景及目标：①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程；②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟；③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行，理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式，同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
基于控制李雅普诺夫-屏障函数(CLBF)与分布式模型预测控制（DMPC）研究（Matlab代码实现）
12-15
基于控制李雅普诺夫-屏障函数(CLBF)与分布式模型预测控制（DMPC）研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于控制李雅普诺夫-屏障函数（CLBF）与分布式模型预测控制（DMPC）的电力系统优化控制研究，并提供了相应的Matlab代码实现。该研究聚焦于提升含光热电站电力系统的安全性与稳定性，特别计及N-k安全约束，通过结合CLBF的稳定性保证能力和DMPC的分布式协同优化优势，实现对复杂电力系统的高效、可靠控制。文中还展示了多个相关
JAVA学习精品视频合集
"这是一份精心挑选的JAVA学习视频资源集合，涵盖了从基础到进阶的多个方面，包括但不限于JAVA语法、数据库操作、并发编程、网络编程、操作系统、开发工具、JAVA新版本特性以及JAVA Web和JAVA EE框架的学习。这些视频...
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