带你学习Java的JDBC连接操作MySql数据库

通过学习了Java的基础语法知识后，又学习了面向对象编程的思想，包括类，函数，方法，继承，多态，内部类，函数式编程，枚举，包装类等内容，学习的内容还是相对比较多的，要想全部都掌握了还需花时间再去巩固学习。要想把这些知识运用到项目中，还要学习常用的设计模式，学习连接操作数据库相关知

基于角点的Anchor-Free目标检测

基于角点的目标检测方法通过组合从特征图中学习到的角点对来预测边框。这种方法不需要设计锚框, 减少了对锚框的各种计算, 从而成为生成高质量边框的更有效的方法。 基于角点Anchor-Free 目标检测模型主要有 CornerNet 和 CornerNet

【论文分享】基于生成对抗网络的高精度室内无线定位方法

纹数据库中还未存储的位置，降低了离线阶段的现场测量成本。文献[10]提出了一种基于深度学习的指纹方法，该方案分析了信道状态信息的特点，得到了最优指纹权重。文献[11]表明，基于指纹的定位系统中的关键因素是匹配算法和指纹数据的准确性。文献[12]通过使用移动用户的上、下文感知信息来

| 基于昇思MindSpore的高校AI开源实践课~

由信息技术新工科产学研联盟主办，华为技术有限公司承办“基于昇思MindSpore高校AI开源实践课”将于2021年12月25日至26日在武汉举行，旨在为广大教师提供AI实践课程的授课支持，解决高校教师AI课程的实践问题。本次活动邀请华为技术有限公司的专家进行讲解，提供素材，以便教师把AI实践

GaussDB(DWS)基于Flink的实时数仓构建

区块链学习笔记：DAY01 区块链的技术原理

监督交易的合法性。2）密码学哈希算法、公私钥体系、基于PKI的加密、基于PKI的签名3）共识算法分布式共识~=系统中多数独立参与者对某个交易/操作的有效性达成一致（包括对双花交易的验证达成一致）这里提到了公有链、私有链和联盟链4）智能合约智能合约是运行在区块链上的，公开的代码逻辑

快速构建网站或移动端页面：关于Bootstrap的学习笔记

0、Quick V等几款产品，做的都很不错，其中WeTouch 移动云平台是APP、小程序、H5 的一站式解决方案，目前的客户也比较多，多是企业级客户，分免费和收费版本，看了下，因之前没学过专业的jquery技术，所以只是基于存量的认知，感觉学习成本太高，所以放弃4、Axure

Java程序员最快最扎实学习路线

博主计算机网络之前学的不错，250的卷子失误能考238。但看了这个视频感觉建立起了计算机网络的思维模型，对计算机网络的认识更深刻了。 16、数据结构 数据结构我是看书加大学老师教的，因此我无法给出我的建议说明哪个视频教程更好。而我看的书也是之前学c语言的时候学的，所以我推荐不

python算法实现深度优先和广度优先

已被访问。 （4）查找顶点v的第一个邻接顶点col。 （5）若v的邻接顶点col未被访问过的，则col入队列。 （6）继续查找顶点v的另一个新的邻接顶点col，转到步骤（5）。直到顶点v的所有未被访问过的邻接点处理完。转到步骤（2） 如图的BFS访问顺序为： A-&gt

机器学习中的矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法

自变量xx是n维向量，而输出yy是标量。对于一个给定的实值函数，如何求解∂y∂x∂y∂x呢？ 　　　　首先我们想到的是基于矩阵求导的定义来做，由于所谓标量对向量的求导，其实就是标量对向量里的每个分量分别求导，最后把求导的结果排列在一起，按一个向量表示而已。那么我们可以将实值函数对向量的每一个分量来求导，最后找到规律，得到求导的结果向量。

【分享】华为云API入门学习赛：AI人脸识别

n作者昵称：平平无奇的平平这个入门学习赛还是蛮良心的，流程简单，中奖率也挺高，奖品也不错，我想很多朋友也都是冲着奖品来的吧。首先开通服务然后选择byfile,找一张人像图上传，最后点击调试。这个页面别忘截图保存。最后打包成zip上传，搞定！接下来就是等第二天的抽奖了！！！

【云驻共创】 深入理解基于华为鲲鹏处理器的极致性能优化

鲲鹏处理器为核心的华为TaiShan服务器在国产服务器中可以说是名列前茅的。不仅仅是其高效的处理性能，还有针对鲲鹏处理器进行深度优化的原生应用以及不断壮大的共建鲲鹏社区。下面以鲲鹏处理器的软硬件性能优化为例，深入理解更为底层的技术方案，给你一个选择它的理由。 1. 以一个480

学习笔记|拉格朗日对偶性

原始问题的解。该方法用在许多统计学习方法中，例如学习笔记|最大熵模型的学习、学习笔记|最大熵模型学习举例、学习笔记|线性可分支持向量机学习的对偶算法。 1. 原始问题 称此约束最优化问题为原始最优化问题或原始问题。 首先，引进广义拉格朗日函数 （注意，这里的拉格朗日

机器学习实践之各种回归算法的房价预测对比(实验)

csv下载后，对样本数据进行分析。该实验是依据房屋的属性信息，包括房屋的卧室数量，卫生间数量，房屋的大小，房屋地下室的大小，房屋的外观，房屋的评分，房屋的修建时间，房屋的翻修时间，房屋的位置信息等，对房屋的价格进行预测。 下载实验数据 初步分析数据 对特征进行归一化 划分训练集和测试集 初步的建模结果 通过检验

【问答官】深度网络难以训练，梯度消失，梯度爆炸

深度网络难以训练，梯度消失，梯度爆炸，resnet 是怎么解决了这个问题

基于STM32设计的自动刹车灯

定时器的PWM功能，输出不同占空比的脉冲，控制不同的LED灯输出多种亮度等级，从而控制不同的LED的开关以及明暗，并且通过不同亮度的红光和绿光混合，能够得到黄色的LED灯光。这样，在自行车急刹或者加速时，实时地控制LED灯的亮度和颜色，让后方车辆能够更清楚地了解前方自行车的行为，

2020HDC| LwM2M协议的学习与分享

出并定义的一个适用于资源有限的终端设备的轻量级物联网协议，可以用于快速部署客户端、服务器模式的物联网业务。LwM2M为物联网设备的管理和应用建立了一套标准，它提供了轻便小巧的安全通信接口及高效的数据模型，以实现M2M设备管理和服务支持。 2 协议特性 1)     基于资源模型的简单对象

kaggle机器学习作业(房价预测)

test_preds}) output.to_csv('submission.csv', index=False) kaggle确实时一个不错的学习平台