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我也要
ant是什么？
java build tool；java构建工具！
比如，如果你有一个java文件，但是你又没有eclipse，或者myeclipse，除了用Javac去编译，用java去执行以外，你还有什么方法去执行文件呢？
ant就可以帮我们做到，也许在我们开发过程中，我们有netbeans，eclipse等等之类的强大工具，但是如果你的文件在一个服务器上呢?在你测试某个文件的时候，总不能在你的服务器上装个eclipse吧！
ant的配置：
1：首先在apache上下载ant包！
2：找到一个位置解压开；
3：在我的电脑上配置环境变量！
|---添加ANT_HOME=""(ant所下载，解压到路径，比如我放在F盘里。ANT_HOME="F:\apache-ant-1.8.1");
|---在path中添加%ANT_HOME%\bin;如果你前面是jdk的路径就加一个英文的分号！为了提示计算机可以方便的找到ant！
4：DOS下 输入命令：ant -version，如果你是linux用户：在终端上输入ant -version来查看ant版本！
PythonWeb开发框架—Django之工程创建和models的定义和增删改查
文章介绍了Django工程的创建、models的定义和增删改查
Ant初识
1,什么是ant ant是构建工具 2,什么是构建 概念到处可查到，形象来说，你要把代码从某个地方拿来，编译，再拷贝到某个地方去等等操作，当然不仅与此，但是主要用来干这个 3,ant的好处 跨平台 --因为ant是使用java实现的，所以它跨平台 使用简单--与ant的兄弟make比起来 语法清晰--同样是和make相比 功能强大--ant能做的事情很多，可能你用了很久，你仍然
MuJoCo新手必看：5分钟搞定你的第一个机器人仿真（附Python代码）
本文为零基础新手提供了一份详尽的MuJoCo物理仿真引擎入门指南。从环境搭建、MJCF模型文件解析，到编写Python控制代码，手把手教你5分钟内创建并运行第一个机器人仿真。内容涵盖双摆模型控制与自定义四轮小车构建，帮助你快速掌握这一高性能开源工具，迈出机器人学与强化学习仿真的第一步。
ant 初识
第一次使用ant就帮了我一个大忙！最近在公司做ERP项目，由于要在以前的基础上扩展一些其它业务，用上了WebService，当然这个WebService是其它人写的，然后再部署到测试服务器上去，而在本地只需要做客户端来调用就可以了，很爽，WebService确实是很好调，之后，程序写完了，所有的东西要移植到运行（正式）环境，问题出来了，所有调用WebService的地方用的都是IP地址，而
高德地图JS API私有化部署实战：从数据爬取到内网集成
本文详细介绍了高德地图JS API私有化部署的完整流程，涵盖从地图瓦片数据爬取、JS API离线化改造到内网项目集成的实战步骤。重点解决了在封闭内网环境中实现地图功能的核心难题，并提供了Vue.js项目中的具体集成代码与调试技巧，帮助开发者在离线环境下构建稳定可靠的地图应用。
可乐学习NVMe之一：为什么SSD需要NVMe
1. NVMe SSD 结构简图 整体来看，NVMe SSD可以分为三部分，host端的驱动NVMe Driver、PCIe+NVMe实现的控制器以及NAND Flash+DDR4/DDR5存储介质。 芯片回片后Host侧软件或者驱动开发主要在应用层，通过一些测试工具进行benchmark跑分测试，performance性能分析，latency分析、stress-testing等等： 那么，接下来阐述为什么SSD需要NVMe，并再后续的文章介绍NVMe协议分析，个人针对协议的理解，如果有不当之处，还请各
初识Ant1
Ant是Java的生成工具，是Apache的核心项目；Ant类似于Unix中的Make工具，都是用来编译、生成；Ant是跨平台的，而Make不能；Ant的主要目的就是把你想做的事情自动化，不用你手动一步一步做，因为里面内置了javac、java、创建目录、复制文件等功能，所以可以直接点击Ant文件，即可编译生成你的项目。
1小时读完100篇文献的正确打开方式
各位同仁好，我是七哥。一个在高校里从事人工智能 相关领域研究，钻研用大模型AI实操的学术人。可以和七哥交流学术写作或Gemini、GPT、Claude 等大模型 学术实操相关问题，多多交流，相互成就，共同进步。文献阅读与整理一般都是最先开始、却也最容易被低估的一步。很多学术同仁一开始就陷入越读越多、越读越乱的状态：论文下载了一大堆，但真正能用来支撑自己观点的内容却始终难以提炼出来。一方面，我们需要通过文献了解该研究领域的整体发展脉络，把握当前学界已经讨论到什么程度；
ant初识（二）
create file : a.txt
S7-200SMART 的运动控制（一）向导配置具体步骤（图文）
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设备接入与APP（应用程序）接入华为云iotDA平台的详细操作步骤及获取方式
设备及APP（应用程序） 登录 IoTDA 平台所需的 入场与操作清单内容，提供逐项详细操作步骤和获取方式，并穿插贴士便于理解与实际操作落地。内容基于 华为云 IoTDA 控制台 和 IAM 控制台 的实际使用路径整理。
Ant构建项目（一）初识
1.ant是什么 ant的介绍： Ant是一个类似make的工具，用来编译、运行、测试java程序 构建、包装和发布过程中几乎每一件事都可以由Ant的任务来处理.那么我们为什么要使用ant? 关于这一点，一般是开发者的时间如果比较长的话，应该会有深刻的体会，因为我们需要一个个来编译需要的java文件是一件很麻烦的事。2.安装ant 主要有下面几步： 1）官网上下载ant 2）配置环境
FT2004(D2000)开发实战之AMD R5 230显卡驱动适配
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MyEclipse中的ant初识
MyEclipse中封装了ant，用build.xml编写 可完成任何程序员觉得琐碎的任务，大大缩短coding时间 以下示范一个小例，主要完成生成sql脚本和建立一个pojo的基本任务 </project><?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><project name="whatisjava.h...
大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
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")
初识Ant（一）
最近在学习JDK库自带的Java Logging，写了点代码，当时没有选择Maven，心血来潮的用了Ant，记录下来，以便日后完善。 [size=large][b]第一步：建立了如下的工程路径[/b][/size] [img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0118/4676/1933c3e6-adcb-3ddc-933c-48bf21a7...
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
初识Ant-Design
设计价值观 Ant-Design在设计方面，存在两个大的价值观，自然和确定。自然即顺其自然，在顺应用户的自我感知和行为方式来开发更自然的产品。确定即探索设计规律，并将其抽象成对象，减少设计者的主观干扰，降低系统的不确定性。还有模块化设计，将复杂的或者相同的部分抽象成模块，最终减少系统的复杂度，增进可靠性和可维护性。 Ant-Design的React实现 https://ant.design/doc...
ant初识（一）
初步学习ant，因难度较低，资料较多，初级学习较容易，直接贴代码 antname's name ${basedir} ${ant.java.version} ${antname} ${ant.file} this is testif <!-- -->
初识打包工具——Ant
最近比较闲，可以研究一些常用工具的使用。在项目中，之前打包工作都是由项目质量人员来完成的，所以没怎么接触。经过半天研究，基本掌握了原理。现将学习所得摘录如下，以供日后之需。
ant design pro 二级菜单_初识Ant-design-pro-vue
目录结构├── public │ └── logo.png # LOGO | └── index.html # Vue 入口模板 ├── src │ ├── api # Api ajax 等 │ ├── assets # 本地静态资源 │ ├── config ...
主页样式完成、初识ant，jpetstore
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
ant design pro 初识
发送请求 上次讲到在api.js中发送请求，模拟了假数据，这次讲一下调用真实接口进行请求并渲染页面。 先完整的过一遍请求吧 首先view层发送请求例如下面的代码： componentDidMount() { this.fetchListCallback(); } fetchListCallback = () => { const { limi...
初识Ant构建 (2.0)
本章目标：规划Ant项目的目录结构以及Ant构建常用命令行选项 1.规划Ant项目结构： 构建文件已经开始编译Java文件了，但是构建的过程十分混乱。源代码，输出文件以及构建文件自身都被堆放在同一个目录中。如果项目稍微变得大一些，局面将会失控。在这件事发生之前，我们需要规划一下构建文件的结构。我们要规划出来的结构在Ant中非常普遍。做这种规划的动力是希望可以对项目进行下面的三种改变。 a...
ant-design proTable 之 request 和 actionRef初识
但是到了分页的时候就没办法了，因为不比pagination组件可以设置total, proTable没有设置从页数或者总数据数的入口。这时候就要用到request, request 能自动获取表格数据，还有一个很重要的功能就是支持自动分页。一开始我以为actionRef.current里面有request方法可以重新调用，但其实不是的，直接调用reload方法会自动触发request请求。2、自动分页功能，注意这里与后端有一个交互共识就是，后端每次只返回某个页面的数据。这次只是简单用下reload。...
初识ant-design-pro2.0
Ant Design 官方称： “在中台产品的研发过程中，会出现不同的设计规范和实现方式，但其中往往存在很多类似的页面和组件，给设计师和工程师带来很多困扰和重复建设，大大降低了产品的研发效率。” 因为数据交互非常频繁，大量的表单、时间选择器、表格、单选多选框，以及各种标识状态的组件，如果光靠手写或者使用 jQuery 插件，其开发的工作量仍然是相当大的，因此，An...
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