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最新推荐文章于 2024-10-01 17:03:21 发布
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#Java #SUN

本文汇总了多个关于Java技术的在线论坛和社区资源链接，包括官方Sun论坛、Java世界、Matrix等，为Java开发者提供了丰富的学习交流平台。
Java:


http://forum.java.sun.com/

http://www.chinajavaworld.com/

http://www.matrix.org.cn

http://www.theserverside.com/

http://www.java-forums.org/

http://www.javaranch.com

http://www.codeproject.com

http://www.javaresearch.org

http://www.coreservlets.com/
AIGC与自动驾驶：文心一言的车载交互设计
AI天才研究院
05-17 1796
随着L2+级以上自动驾驶技术的普及，车载交互系统从功能简单的按键操作转向更自然的人机对话模式。传统基于规则的交互系统难以应对复杂驾驶场景下的用户需求，而AIGC技术凭借强大的自然语言处理（NLP）和多模态生成能力，成为提升车载交互智能化的核心引擎。本文聚焦百度文心一言在车载场景的技术落地，解析其如何通过动态语义理解、上下文记忆、场景化响应生成，实现“安全、便捷、个性化”的交互体验，覆盖技术原理、算法实现、工程落地全流程。技术基础：定义核心概念，解析文心一言技术架构算法解析：多模态融合算法与情境理解模型。
AIGC领域云端生成：高效创作的秘密武器
AI天才研究院
05-14 1243
本文旨在全面解析AIGC(人工智能生成内容)领域中云端生成技术的核心原理、实现方法和应用价值。我们将重点关注云端环境下的AIGC技术实现，包括其架构设计、算法优化和实际应用案例。通过深入的技术剖析，帮助读者理解如何利用云端计算资源实现高效、高质量的AI内容创作。本文首先介绍AIGC和云端生成的基本概念，然后深入探讨其技术架构和核心算法。接着通过数学模型和实际案例展示其实现细节，最后讨论应用场景和未来发展趋势。全文采用由浅入深的结构，确保不同背景的读者都能从中获益。
java 字符串提取url_Java正则提取字符串中的URL链接
weixin_36243860的博客
02-18 6689
提取URL链接public static void main(String[] args) {String data = "#在抖音，记录美好生活#这大概就是冰雪美人吧…… http://v.douyin.com/eUWYth/ 复制此链接，打开【抖音短视频】，直接观看视频！";Matcher matcher = Patterns.WEB_URL.matcher(data);if (matche...
vip forum.php,vip直播软件pc端，该有的都有
weixin_42565652的博客
04-01 4499
Looking for an expert to [url=https://essayerudite.com/write-my-paper/]write my paper[/url] for you? You are at the right place. Providing superior writing service appears to be our main specializatio...
ps.zhu7jie.com/forum-36-1.html,Centre list - on-demand CBEs
热门推荐
weixin_35064481的博客
06-19 6万+
AfghanistanAfghanistan Institute of Banking and FinanceHouse #68 Masjeed-e-Hiratee Lane 1, Share Now, Kabul, 2600093-78-654466931 March 2022AfghanistanAmerican University of AfghanistanDarul Aman Road...
Awesome list of C++ GameDev project
zhouschina的专栏
01-12 4286
Awesome list of C++ GameDev project A curated list of awesome C++ (mainly) things for Game Development. Inspired by awesome-... stuff. ~2000 projects listed here! If you want to add projects here, do a push request or open an issue! (Maybe some new cat
The linux-kernel mailing list FAQ
走南闯北的专栏
09-25 2万+
The linux-kernel mailing list FAQ
http/https服务器安全：嗅探漏洞url路径
zzhongcy的专栏
08-19 8840
这里记录一下我知道的一些经常被黑客嗅探的路径。 1、有些可能是正常路径，比如：GET /robots.txt 2、有些是需要加入安全策略的路径，比如：GET /phpMyAdmin/index.php 这里只是提供参考，大家平时多多注意点吧。 request: "GET / HTTP/1.1", request: "GET /robots.txt HTTP/1.1", request: "POST /Admin16c882df/Login.php HTTP/1.1", request: "GE...
计算机专业英语词汇
thisIsDennis的博客
08-27 3489
A: Active-matrix:主动矩阵 Adapter cards:适配卡 Advanced application:高级应用 Analytical graph:分析图表 Analyze:分析 Animations:动画 Application software:应用软件 Arithmetic operations:算术运算 Audio-output d...
About Computer Graphic: Some useful links
weixin_34332905的博客
10-28 6141
The Future of RealTimeRendring? http://openproblems.realtimerendering.com/ Physical Based Rendering http://www.marmoset.co/toolbag/learn/pbr-theory http://www.marmoset.co/toolbag/learn/pbr-practic...
List of 40+ Machine Learning APIs
心中永远的正能量
04-24 3913
Wikipedia defines Machine Learning as “a branch of artificial intelligence that deals with the construction and study of systems that can learn from data.”   Below is a compilation of APIs that
【rustdesk 】rfc5128 ：跨NATs的P2P通信技术 和rdserver
突围
04-17 1249
Endpoint-Independent Mapping NAT（简称EIM-NAT）是一种NAT。BEHAVE 文档（[BEH-UDP]、[BEH-TCP] 和 [BEH-ICMP]）。应用程序和 NAT 设备，即 [NAT-PMP]、[NSIS-NSLP]、[SOCKS]、“Endpoint-Dependent Filtering”指的是“Address-文档中，指的是Traditional NAT [NAT-TRAD]。[RSIP]、[MIDCOM] 和 [UPNP] 超出了本文档的范围。
CS3214 Fall 2024 Project 1 - “Customizable Shell”R
ishytynt的博客
10-01 725
EventProcessstopped?Processdead?Userstopsfgpro-WIFSTOPPEDSIGTSTPyesnoUserstopsprocesswithstop(cush)orkillSTOPbashWIFSTOPPEDSIGSTOPyesnoWIFSTOPPEDSIGTTOUorSIGT-TINyesnoprocessexitsviaexit()
Crazy Rockets-教你如何集成华为HMS ML Kit人脸检测和手势识别打造爆款小游戏
华为开发者联盟
11-03 2385
前言 不知道有多少人和小编一样时不时就被一些小游戏刷屏，这些游戏操作简单，老少皆宜，传播速度非常的快，分分钟霸屏朋友圈。小编也有一个梦想，希望自己有一天也能做出能够霸屏朋友圈的小游戏。但是要做出来一个这样的爆款小游戏可不是一件简单的事情，于是小编开始在网上收集信息，终于发现华为HMS ML Kit提供的人脸检测和手部关键点识别可以通过人脸以及手部关键点检测来实现游戏的趣味性。 应用场景 HMS ML Kit人脸检测服务对人脸多达855个关键点进行检测，返回人脸轮廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵等部位的坐标以
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
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基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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