Day1 安装各个软件及配置环境

博客介绍了jdk、idea、tomcat、maven、mysql及notepad的安装与环境配置。准备好安装包后,依次完成各软件的安装与配置,如jdk配置环境变量、idea更改hosts文件激活等,还对mysql进行了登录测试。

安装jdk、idea、tomcat、maven、mysql及notepad并配置环境

首先,准备好以上软件的安装包。

jdk的安装及环境配置

通过复制下来的jdk安装包安装,安装完成后配置jdk环境。如以下图示:

jdk目录环境
path环境变量
class_path环境变量

jdk的环境变量设置

安装完成

安装完成后,运行java命令,发现可以运行,说明安装环境配置完成

idea的安装及配置

通过复制下来的安装包安装好idea,更改hosts文件后激活idea,根据自己的喜好修改idea的主题、字体、快捷键等。
修改hosts文件

更改hosts文件

安装完成后,创建新项目。

安装完成后,创建新项目

tomcat、maven的配置

将复制下来的压缩包解压下来,记住解压缩的目录,配置maven的环境变量及阿里云镜像。
配置完成后

maven的环境配置成功

数据库

由于本身就安装好mysql, 故不需要安装。

mysql测试

mysql经过测试,能够成功登录数据库

notepad安装

由于我的电脑上原来就装过了notepad++,故不需要再次安装。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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