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http://blog.youkuaiyun.com/simplemanmyb/article/details/79546360
只有.java等源代码文件，如何采用IDEA 构建 运行 javase项目？
如下：
建立项目文件夹，如：testproject001；
在该目录下建src文件夹，意为源代码所处文件夹；
将源代码，比如HelloWord.java文件放入或拷贝到src；
【注意HelloWorld】拷贝过来时文件的前面几行，如果有package，应该采取相应处理，略；
在testproject001目录里建立out文件夹；
然后用IDEA打开testproject001文件夹的项目；
在右上角这块↑打开项目结构：
选择配置；
最后一步：
OK，现在可以运行一下试试看了：~
scRNA-seq | 吐血整理的单细胞入门教程（从原理到代码实操）（二）
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IDEA导入UAPStudio(Eclipse)创建的项目
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伺服电机入门01
编码器输出 旋转信号 , 接收端： 使用ADC 捕捉旋转信号 ，转成数字信号，驱动器得到数字处理， 因为信号量是模拟信号， mcu mpu 等芯片通常内部处理是数字，通过adc 得到数字cpu 才能识别 传输过来的pos 等信息。IPM 芯片示例， IRAM256A 这个芯片已经停产，有换新的，，下面示例来自stmbl 高功率方案，4 步进电机 有全步控制，半步控制 ，微步控制，FOC控制，步进电机也是可以做伺服系统的。以下面几种信号是可以细分，也就是通过细分增加编码器的分辨率，
idea部署javaSE项目(awt+swing项目)/idea导入eclipse的javaSE项目
选择需要部署的项目找到数据库连接文件。
ANSYS workbench （关于normal stiffness factor接触刚度因子）
关于normal stiffness factor接触刚度因子的含义和设置方法
《信息化项目文档模板十二——业务需求新增/变更审批确认表 》
系列文章目录 《信息化项目文档模板一——项目需求说明书》 《信息化项目文档模板二——项目启动会文档模板》 《信息化项目文档模板三——会议纪要模板》 《信息化项目文档模板四——系统项目蓝图设计模板》 《信息化项目文档模板五——系统详细设计模板》 《信息化项目文档模板六——系统详细设计模板》 《信息化项目文档模板七——系统开发计划模板》 《信息化项目文档模板八——系统功能测试模板》 《信息化项目文档模板九——系统压力测试模板》 《信息化项目文档模板十——系统推广上线计划模板》 《信息化项目文档模板十一——系统用
JavaSE基础之IDEA中HelloWorld
使用IDEA完成HelloWorld案例
YOLO11-Seg优化：卷积变体系列篇 | 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution） | ICCV2023
动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）,增强微小特征提取能力，引入到YOLO11-Seg，与C3k2结合实现二次创新
Intellij Idea系列之JavaSE项目的创建（一）
Intellij Idea系列之JavaSE项目的创建（一）一.Intellij Idea于 Intellij Idea是捷克的Jetbrain公司的一款优秀的针对Java程序员的IDE，其自从问世以来备受广大Java程序员的喜爱，并从Eclipse这款优秀的IDE中抢夺了部分的用户，而且还是收费软件，可想而知Intellij的强大之处。但是该IDE对于刚入门的尤其是已经习惯了Eclipse的Ja...
STM32G474开发板初步入门与编程实战
STM32G474开发板提供了一种快速评估、原型设计和开发STM32G474应用的方式。它搭载了STM32G474RET6微控制器，配备512KB闪存、128KB RAM，支持各种常见的接口和连接，如USB、I2C、SPI、UART等。板载ST-Link/V2-1调试器/编程器，简化了开发过程。
有之以为利，无之以为用，在 RAP 开发里的虚实取舍
摘要（149字） SAP RAP框架通过"有"与"无"的哲学平衡实现业务应用价值。其"有"体现在CDS视图、行为定义、服务绑定等具体对象，为系统提供形体；而"无"则表现为保留的扩展空间、未暴露的实现细节和框架托管的生命周期。在采购审批应用中，RAP既通过明确定义的行为模型建立业务语义，又通过验证、动作等机制保持灵活性。这种架构既确保核心功能稳固，又为未来演进留出余地，印证了"有之以为利，无之以为用"的技术智慧
Idea在JavaSE项目中配置JavaEE
选择了这个webapp的支持之后，IDEA会自动给你生成一个符合Servlet规范的webpp目录结构。如果说我们现在需要使用servlet的和JSP 那么需要servlet和JSP的jar包。新建模块（File --> new --> Module...）javase项目。也可以选择添加库,但是那样会把整个Tomcat依赖加进来。我这里选择了添加servlet和jsp的依赖。下面就可以进行基于Servlet规范的开发。Libraries添加的库就会在上面显示。
基于树莓派4B设计的厨房环境监测系统_368
本项目设计并实现了一种基于树莓派4B的厨房环境监测系统，提升厨房使用过程中的安全性与智能化水平。系统采用树莓派4B作为主控核心，集成DHT11温湿度传感器、MQ2烟雾传感器、火焰传感器、光敏传感器、水滴检测传感器等多种传感器，实现对厨房环境温湿度、烟雾、火焰、光照与溢水等参数的实时监测，并通过蜂鸣器进行本地报警。系统通过WIFI连接互联网，利用MQTT协议将环境数据上传至华为云物联网平台，实现远程可视化监控。
IDEA打开java项目不能运行的解决办法
设置完成后 , 问题就完美的解决了 , 如下图 . src文件又灰色不可识别变成了蓝色源文件目录 , 无法识别的Java文件图标也改变了 , main方法中的运行按钮也有了.2.1依次点击File-->Project Structure-->Modules-->Paths-->勾选Inherit project compile output path。然后依次按照下图点击 , 为每一个src文件夹添加Sources Root , 最后点击Apply-->OK就解决了.139136 人正在系统学习中。
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
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
JavaSE核心知识点总结
原文 JavaSE核心知识点总结 一：Java 概述 一、简介 定义：Java 是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。应用在桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统等领域。 发展历程 1996年1月，Sun公司发布了Java的第一个开发工具包*（JDK 1.0）*，
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
JavaSE基础（一）—— Java环境搭建、IDEA、Java语言
Java语言的产品是JDK（Java Development Kit ：Java开发工具包)，必须有JDK才能使用Java语言。之前的开发工具文本编辑工具: 记事本 、 UltraEdit 、 EditPlus 、 TextPad 、 NotePad++、sublime.. 存在的问题：编写代码时没有错误提醒、没有智能提示、需要自己进行编译、执行。功能不够强大。集成开发环境（ IDE, Integrated Development Environment ）
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")
【Maven】基于IDEA进行Maven工程的创建、构建
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JDK (Java Development Kit), Java开发工具包：用于开发、编译、调试和运行 Java 应用程序所需的环境。JDK 是 Java 开发的基础，任何想要进行 Java 开发的开发者都需要安装 JDK。
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高效构建Java应用：Maven入门和进阶（二）
指示将项目打包为什么类型的文件，idea根据packaging值，识别maven项目类型！packaging 属性为 jar（默认值），代表普通的Java工程，打包以后是.jar结尾的文件。packaging 属性为 war，代表Java的web工程，打包以后.war结尾的文件。packaging 属性为 pom，代表不会打包，用来做继承的父工程。
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基于IDEA的Maven工程创建
指示将项目打包为什么类型的文件，idea根据packaging值，识别maven项目类型！packaging 属性为 jar（默认值），代表普通的Java工程，打包以后是.jar结尾的文件。packaging 属性为 war，代表Java的web工程，打包以后.war结尾的文件。packaging 属性为 pom，代表不会打包，用来做继承的父工程。
JavaSE jar目录结构
如何实现JavaSE jar目录结构 1. 简介 在Java开发中，jar目录结构是非常重要的一个环节，它可以帮助我们更好地管理和组织项目中的资源文件、库文件等。本文将向你介绍如何实现JavaSE jar目录结构，并逐步指导你完成这一过程。 2. 实现步骤 下面是实现JavaSE jar目录结构的详细步骤： 步骤 描...
idea更换源,Java源代码由Intellij中的反编译文件替换
When I'm opening a specific class using ctrl + right click I should be redirected to a window with the java sources which contains all the lines and the appropriate comments. But instead I get a windo...
idea更换源_Java源代码由Intellij中的反编译文件替换
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