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我也要
1. maven的安装：
2. Idea下载
3.idea下的maven编译
4. Spring initializr
5. Spring boot：给项目提供起步依赖，自动配置，端点监控
6. 修改tomcat的端口：
server.port=8080
server.servlet.context-path=/community
搭建Ext JS 4.2开发环境的C#指南
Ext JS 是一个用于开发具有丰富、交互式的Web应用程序的JavaScript框架。它提供了一系列用于构建用户界面的组件，包括窗口、面板、按钮和数据网格等。Ext JS 4.2版本引入了新的数据绑定机制和触摸支持，使得在桌面和移动设备上创建响应式界面变得更加容易。Ext JS 4.2是一个功能丰富的前端框架，支持复杂的界面设计，并且非常适用于企业级应用。它能够帮助开发者快速构建美观且功能强大的Web界面，并且在最新版本中增加了对最新Web标准的支持。
构建一个Web工程所需的环境搭建（详细图文）
搭建WEB工程需要很多配置操作，这里应有尽有！
Struts2开发环境搭建全攻略
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：Struts2是一个功能强大的Java Web框架，它基于MVC架构，旨在提供灵活和可扩展的Web应用解决方案。本文将指导你如何搭建Struts2开发环境，从基础软件安装到配置web.xml和Struts2的Action，以及编写Struts2配置文件和JSP页面的创建。对于希望深入学习Struts2框架的读者，了解构建工具如Mave...
Java开发环境的搭建
JRE（Java Runtime Environment）是 Java 运行时环境，它包含了运行 Java 程序所需的所有组件，包括 Java 类库（JAR 文件）、Java 虚拟机（JVM）和其他支持文件。因此，JDK 包含 JRE 和开发工具，JRE 包含 JVM 和 Java 类库，而 JVM 是 JRE 的一部分，专门用于在计算机中运行 Java 程序。bin目录：包含 Java 开发和运行所需的二进制文件，例如javac.exe、java.exe、javap.exe等。
ArcMap新手必看：Shape属性中的点ZM值到底是什么？如何快速处理
本文深入解析ArcMap中Shape属性中的点ZM值，揭示其在GIS数据中的隐藏维度作用，包括Z值（高程值）和M值（测量值）。针对ZM值可能引发的服务发布问题，提供三种高效处理方案，帮助新手快速掌握数据导入时的ZM值管控策略及精准去除方法。
如何在STM32上5分钟搞定nanopb协议传输？附完整代码示例
本文提供了在STM32微控制器上快速集成nanopb协议传输的实战指南。通过详细的步骤，从.proto文件定义、代码生成到STM32CubeIDE项目移植，帮助开发者利用nanopb这一轻量级Protocol Buffers C语言实现，在5分钟内构建高效、跨平台的嵌入式设备通信框架，并附有完整的代码示例。
4. 软件开发的环境搭建
检查 JDK的版本、检查数据库的版本、检查Maven、检查 GITEE+GIT；安装 SpringBoot Helper 和 lombok。
CGNS快速入门到实战（二）：VS配置调用CGNS静态链接库
CGNS快速入门到实战这一系列分成三篇文章展开叙述，具体有：（一）CGNS静态链接库编译；（二）VS配置调用CGNS静态链接库；（三）CGNS文件及案例展示。本篇文章重点讲述VS配置调用CGNS静态链接库。
搭建开发环境
Spring Boot， Maven
C++控制台实现简单的注册登录
C++控制台实现简单的注册登录 #include<iostream> #include<string> #include <vector> #include <conio.h> void Display();//调用display显示switch()界面 void Register();//注册 void Enter();//登录 using nam...
uniapp - 强力解决 swiper 轮播图内嵌套视频导致滑动不流畅卡顿问题，轮播滑块视图容器里既有图片也有视频video组件共同存在出现滑动切换特别卡，轮播组件包裹视频播放器加载慢及层级过高解决
uni-app，h5移动端网页，微信小程序，支付宝小程序，Android安卓，苹果ios，app，nvue，swiper，轮播图，轮播图嵌套视频，卡顿，加载慢，左右滑动不流畅，很卡，滑动过快就会卡住，uniapp使用swiper组件里嵌套视频与图片如何解决卡顿问题，详细解决教程，swiper里有视频video，播放器，视频+图片轮播，层级过高及卡顿问题，没等看完视频就自动切换了，报错，无法加载播放，uniapp的App安卓苹果端，video老是加载，APP端video组件播放视频卡顿，抖音，快手，上下滑动视
开发环境搭建
一.JDK的下载与安装 1.JDK的下载 2.JDK的安装 安装JDK到这一步时 , 更改安装路径后 , 可以直接下一步 , 也可以把公共JRE关掉 , 其实JDK中已经包含了JRE , 所以JRE可以不安装 , 看个人选择 . 如果此处没有把公共JRE关掉 , 点击下一步的时候会提示安装JRE . 3.JDK的环境配置 ...
别再只会复制Haar级联代码了！OpenCV人脸检测全方案深度解析，从原理到工业级落地
通用预训练模型在你的业务场景效果不好时，用自己的业务数据集训练专属的级联器，是提升精度的终极方案，OpenCV自带和工具，支持自定义Haar/LBP级联器训练。场景首选方案次选方案新手入门学习Haar级联分类器LBP级联分类器嵌入式轻量固定场景LBP级联分类器YuNet轻量版工业级落地项目（99%场景）DNN+YuNetMTCNN多人脸+小目标复杂场景DNN+YuNet自定义微调模型同时做人脸+其他目标检测。
Vue开发环境搭建及在docs新建vue项目
参考： https://www.cnblogs.com/winter92/p/7117057.html （写在开头的废话：相信很多人在学习vue这个框架时，最开始搭建开发环境，容易遇到一些大大小小的坑，我作为菜鸟本鸟身受其扰，一度觉得这篇博客可能写不到结尾了，还好顺利完结，就是多花了些时间。为了避免看到这篇博客的朋友和我之前一样伤脑筋，我就尽可能写详细了。现在竟然觉得写博客有点上头，今天连晚饭都不...
Open3D (C++) 使用点云创建数字高程模型DEM
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MFC实现简单UDP通信（附完整源码）
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Spring Boot 开发环境配置与博客项目搭建
通过以上步骤，你可以成功配置 Spring Boot 的开发环境，并快速搭建一个功能丰富的博客项目。一、配置JDK开发环境。
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
《Eclipse搭建Springboot开发环境及创建Springboot项目》
《Eclipse + Springboot 开发入门教程》1、环境搭建1.1安装开发环境JDK1.2安装Eclipse IDE1.3安装Springboot插件2、新建一个简单的Springboot 项目 1、环境搭建 1.1安装开发环境JDK JDK 是Java Development Kit的缩写，从字面意思翻译过来就是java开发的工具。它是整个java开发的核心，它包含了JAVA的运行环境（JVM+Java系统类库）和JAVA工具。 JDK1.8版本下载地址： win+R 输入cmd 打开cmd
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
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")
vue2开发环境搭建指南
vue2开发环境搭建，包括nvm node vue-cli 以及windows powershell安全策略禁止的修改
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
Vue2 Vite开发环境的搭建
Vue.js 是一套用于构建用户界面的渐进式框架。与其他框架相比，Vue更加灵活，允许开发者逐步采用它的功能。Vue的核心库专注于视图层，并易于拾取其他库或已有的项目集成。Vite 是一个由Vue作者尤雨溪开发的新型前端构建工具。它通过原生ES模块支持和内联服务端渲染来提供更快的启动速度。相比于Webpack等传统构建工具，Vite在开发阶段提供了几乎瞬时的启动时间和高效的热模块替换（HMR）体验。
瑞萨RZ/N2L开发环境搭建
最近在使用瑞萨RZ/N2L系列芯片进行开发，对于从未接触过瑞萨RZ/N2L芯片的小白来说，从零开始搭建开发环境并成功下载程序可能会遇到一系列挑战。以下汇总了我在开发环境搭建及程序下载过程中遇到的问题及解决方案，希望能对大家有些帮助。以上就是小编从小白一点点摸索从搭建到仿真的全过程，如果有什么疏漏之处欢迎大家批评指正，欢迎大家交流学习，最后推荐下韦东山老师的教程，写的非常详细，小编也在学习中。瑞萨MCU零基础入门系列教程汇总全新的界面设计，将会带来全新的写作体验；
在Windows上搭建iceoryx2开发环境与构建指南
iceoryx2是一个高性能的进程间通信(IPC)中间件，专为实时系统设计。本文将详细介绍如何在Windows平台上搭建iceoryx2的开发环境并进行项目构建。 ## 系统准备 ### Windows系统安装 对于没有Windows系统的开发者，微软提供了免费的开发者虚拟机镜像。需要注意的是，截至2024年10月23日，由于技术问题，官方下载可能暂时不可用。 另一种选择是使用Quicke...
JSP 开发环境搭建
JSP（JavaServer Pages）是一种用于创建动态 Web 内容的服务器端技术，适合需要与数据库交互或动态更新的 Web 应用。以下是搭建 JSP 开发环境的简单步骤，帮助您快速开始。安装并配置 JDK。安装并启动 Apache Tomcat。（可选）安装并配置 IDE（如 Eclipse、IntelliJ IDEA 或 NetBeans）。创建并运行一个简单的 JSP 文件以验证环境。（可选）集成数据库以支持数据交互。
vue2.0开发环境框架搭建
vue2.0开发环境框架搭建 一、概述 vue.js是一套构建用户界面的渐进式框架。vue采用自底向上增量开发的设计。vue的核心库只关心视图层，非常容易学习，非常容易与其它库和已有项目整合。vue完全有能力驱动采用单文件组件和vue生态系统支持的库开发的复杂单页应用。 vue.js的目标是通过尽可能简单的API实现响应的数据绑定和组合的视图组件。 二、vue开发环境框架搭建 1.安装node.js (http://www.runoob.com/nodejs/nodejs-install-setup.htm
如何配置开发环境并快速搭建SpringBoot项目
在开发Java应用程序时，配置好开发环境、掌握SpringBoot项目搭建流程和持久层框架的整合非常重要。本文将详细介绍如何配置开发环境，快速搭建SpringBoot项目，并整合MyBatis、MyBatis-Plus和JPA等持久层框架。Spring Boot 支持多种持久层框架，如 MyBatis、MyBatis-Plus 和 JPA，接下来逐一介绍如何整合。安装完成后，配置 JDK 和 Maven，即可使用 IDEA 进行开发。，下载生成的压缩包并解压，在 IDEA 中打开。安装完成后，也需要配置。
angularJS2开发环境搭建
angularJS2开发环境搭建 第一步：安装node.js 安装node.js(https://nodejs.org/en/),为的是能够使用npm获得angular2.0的开发包 验证是否安装成功 第二步：在vs2013上安装typescript 安装完成后在项目中可以添加typescript项目了，并且在项目属性栏中会有typescript页 第三步：创建项目
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