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我也要
首先新建一个工程，选择Java Enterprise， 接着选择Web Application，点击next，这样web项目就创建完成了。 截图如下：
接下来需要配置tomcat（没有tomcat的话，先去官网下载一个) ， 配置步骤如下：
然后将项目部署到tomcat
点击fix之后：
点击右下角ok，接着切换到主界面，点击三角形就可以运行项目了。
首先新建一个工程，选择Gradle， 接着选择java 、web，点击next，这样web项目就创建完成了。 截图如下：
紧接着填写项目工程的名字：
最后按照下面勾选，并且选择你的本地gradle路径（没有gradle的先去下载。。）
这一步完成之后，就可以参照第一种构建方式的后面步骤，都是一样的，配置tomcat，部署项目到tomcat 并且运行项目，这里就不重复了～
MobaXterm详细使用教程
当然MobaXterm的功能远不止这些，但这些是最基本，最常用的，因此先拿出来讲。点击确定后，输入密码(输入密码时并不会显示，只管输入后按确定即可，第一次登陆成功后会提示保存密码，一般选择同意)，就可以连接上虚拟机了。(2) 我们可以直接apt-get安装vim等常用功能(或者官网下载插件)，实现在windows下模拟linux环境，这样就可以使用vi命令准备INCAR文件，也可以使用Gnuplot进行绘图。支持 Unix 命令(bash，ls，cat，sed，grep，awk，rsync，…
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无刷电机控制避坑指南：六步换向 vs FOC的5个关键差异
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如何在 IDEA 中创建并部署 JavaWeb 程序_idea 部署javaweb
项目创建完成之后，我们发现和之前的 Java SE 项目并没有什么不同，而要将项目变成一个 Java Web 项目，就需要添加 Web 支持。具体操作为：在项目上单击鼠标右键，然后选择选项卡。然后会出现如下的选项供我们选择，这里勾选即可，最后点击OK完成。完成上面的步骤之后，一个空白的 Java Web 项目就创建好了。创建好之后的项目目录如下，这里会在web目录下自动生成一个index.jsp文件，现在大家都基本上抛弃了 jsp，所以我们一般都是选择将其删除。
扫地机器人全场景测试实战：从实验室到真实家庭的可靠性验证
本文深入探讨了扫地机器人从实验室到真实家庭的全场景测试方法，揭示了软硬件测试中的关键挑战。通过分析场景化测试的重要性，文章详细介绍了硬件耐久性、软件稳定性和环境适应性三大测试维度，并提供了真实家庭测试的实用方法论。消费者可重点关注清洁率、覆盖率等核心指标，同时了解测试工程师的私房建议，帮助选择更可靠的扫地机器人产品。
SAP Business One自定义表与字段实战：从零构建企业专属数据模型
本文详细介绍了如何在SAP Business One中创建自定义表与字段，从零构建企业专属数据模型。通过实战案例和避坑指南，帮助用户掌握业务适配、流程优化和权限隔离等关键技巧，提升系统灵活性和数据管理效率。特别适合需要扩展标准功能的SAP Business One用户。
IDEA创建JavaWeb项目(保姆级别)
本篇文章详细的讲解了 两种创建 Java Web 项目的方式，原始创建web项目和使用项目管理工具maven创建web项目
MATLAB代码实现了一个柱塞泵配流盘过流面积的计算和可视化功能
该MATLAB代码实现了一个柱塞泵配流盘过流面积的计算和可视化功能。输出曲线可直接用于验证设计的合理性（如是否存在过流面积突变或不足）。的不同范围，选择对应的几何模型计算过流面积。通过分段逻辑计算柱塞腔在不同旋转角度（过流面积在特定条件下会被限制（如。），确保结果符合物理实际。条件分支，根据旋转角度。
idea创建一个javaweb项目
前提 java环境以及tomcat的安装 1、IDEA创建Web项目 此处以Idea 2020.3.4举例 1、新建普通Java项目 注意：Idea2020无法直接新建JavaWeb项目，只能通过新建普通Java项目的方式间接新建JavaWeb项目。 选择项目位置和普通Java项目相同，此处略过。 2、修改普通Java项目为JavaWeb项目 项目根目录->右键->Add Framework Support 选择JavaEE版本 勾选左侧的Web Application
企业级AI平台架构设计：AI应用架构师的未来趋势
企业级AI平台是AI从“实验室”走向“生产线”的关键，而AI应用架构师就是这条“生产线”的总设计师。未来，随着生成式AI、边缘计算、自治式AI的发展，架构师的角色将越来越重要——他们不仅要构建技术平台，还要连接技术与业务，让AI真正创造价值。“不要做‘只会调模型的工程师’，要做‘能解决业务问题的架构师’。因为，真正有价值的AI，从来不是“最先进的模型”，而是“能落地、能复用、能创造业务价值的平台”。愿你在企业AI转型的浪潮中，成为那个“搭建桥梁的人”——连接技术与业务，连接现在与未来。
linux系统宝塔服务器temp文件夹里总是被上传病毒php脚本
服务器时不时的会发送短信说你服务器有病毒，找到了这个tmp文件，删除了之后又有了。确实是有很多人就这么无聊，每天都攻击你的服务器。找了很久的原因，网上也提供了一大堆方法，但都是很简陋的答案，具体怎么操作并没有说。没办法只能自己去排查这个问题。从两个角度来考虑，第一是服务器系统问题，比如宝塔的漏洞。但一时半会看不出问题来。只能去排查自己的项目代码。最后了解到代码确实是存在漏洞的。但代码中也确实了很多的校验，为什么会存在漏洞了？这就不得不从上传的过程开始说起。
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Java：将 IntelliJ IDEA 项目迁移至 Eclipse
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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，
第一次使用maven骨架构建项目没有src目录
一、当我们第一次使用IDEA集成maven构建java项目时，有两种方式： 1.直接不勾选“Create from archetype”选择下一步直接创建项目 2.勾选“Create from archetype”，并且选择相应模板（不用点击展开直接单击选中即可） 3.第一次构建一般是没有src文件目录，是因为需要下载很多jar，耐心等待即可，下载完成以后相应的文件目录就会出现。 4.javaweb工程类似，选中相应模板 5.pom.xml文件的配置 5.1如果是web开发，需要用.
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")
Java Web的环境配置
打开 Oracle 官网 JDK 下载页面Java Downloads | Oracle 中国1.选择jdk版本2.选择操作系统。
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Maven作为Java项目的主流构建工具，通过pom.xml文件统一管理依赖和构建生命周期，其核心价值在于实现项目依赖的自动化管理和标准化构建流程。在Java Web开发中，Maven与Servlet/JSP技术栈结合，能够高效地构建、打包和部署Web应用程序。本文聚焦于使用IntelliJ IDEA这一高效集成开发环境，详细解析通过Maven Archetype骨架和手动搭建两种主流方式创建Web项目的完整步骤。内容涵盖JDK与Maven环境配置、pom.xml依赖管理、项目结构解析以及Tomcat服务器
(2021) IDEA 创建基于tomcat的web项目 并配置使用servlet
最近在学校学习web编程，使用IDEA配置web项目遇到不少问题，略加总结以帮助同样零基础的小白。 本文包括： 一、基础环境搭建 1、IDEA(2021)的web框架 2、tomcat配置 3、配置tomcat的依赖（支持servlet jsp） 二、serv...
IDEA2022版本创建maven web项目（两种方式）
这两种创建出来的都一样，如果第一种骨架方式加载快的情况，我还是喜欢用第一种方式，如果骨架加载慢，可以使用第二种逐步创建的方式。点击Maven Archetype（骨架），自定义项目名，选择这个web骨架，点击创建。3.或者去（本地磁盘中安装maven的位置--conf包--settings.xml中。创建maven web项目有两种方式，一种是使用骨架方式，一种是不使用骨架的方式。弹出来的窗口点击确定就好了，再点击整体页面的确定就好了。这样不用骨架逐步创建的maven项目就创建好了。
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IDEA(2021)创建Java Web项目 1.1. 创建Java项目 1. 创建新项目"New Projpect"； 选择"Java"项目，默认直接下一步 “Next”，下一步“Next”。 输入项目名称“Project Name” 和 选择项目路径"Project location"； 点击"Finish" 创建项目 1.2. 为Java项目添加Web支持 在项目名称上右键 ，选择”Add Framework Support“ 勾选“Web Application”，version 4.0.
Idea 创建 Maven 项目的两种方式
打开 Idea，新建一个空项目【仅仅是个人习惯于新建一个空项目，然后再在空项目中新型一个模块】在此时 Idea 会弹出项目结构，点击【+】新建模块。
JavaWeb之 创建 Web项目，使用Tomcat 部署项目，使用 Maven 构建Web项目（一万八千字详解）
Web服务器是一个应用程序，也就是我们常说的软件（`Tomcat`就是一款Web服务器软件），它的作用是对HTTP协议的操作进行封装，使得程序员不必直接对HTTP协议进行操作，让Web开发更加便捷。主要功能是"提供网上信息浏览服务"。Web服务器是安装在服务器端的一款软件，将来我们会把自己写的Web项目部署到Web 服务器软件中，当Web服务器软件启动后，我们部署在Web服务器软件中的项目资源就可以直接通过浏览器来访问了。`Tomcat`其实就是一款Web服务器软件，我们主要是以学习如何去使用为主。
使用idea创建web项目
前言： 很高兴能够用自己所学知识为你提供答疑！！！ 今天我就来操作下如何使用idea这款软件创建web项目。 步骤： 1.创建项目 首先新建一个项目 然后选择最后一个，创建一个空白的Java项目,点击Next。 这个时候给项目命名，我在这里命名为java_web，下面那个可以更改项目存放的路径，我这里放到自定的路径，点击Finish。 刚进来的时候，idea会提醒你是否新建一个模块，先点击×，一会我们再创建模块。 2.配置jdk 这个时候，我们先来配置jdk的路径，以及tomcat的路径，方便之后
Intellij IDEA创建web项目 [超详细]
接触Java 有些年头了，相信大家已经忘记了怎么创建一个不使用构建工具和任何Java Web框架的原始Java Web项目。最近接触一个老项目，就是使用很原始的方式搭建的，虽然使用了Spring的技术，但是没有使用构建工具，手工管理庞大的依赖Java 类库，而且还是Eclipse项目，习惯了IDEA，不想再用回Eclipse,而且对比把一个不使用构建工具创建的项目改成使用构建工具的项目工作量和带来的效益 ，决定还是先不要使用构建工具，只是改成IDEA项目。
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