jiagou
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rasonyang：
要早点更换，我也不至于 现在 用 freeswitch。 c ...
asterisk 终于要替换SIP协议栈了 -
redhacker：
你好，博主！你安装后破解了吗？
IBM RSA (IBM rational software architect ) V8 学习之一 安装 -
canghaifuyun1987：
lz 我来关注下你呗，写的好
Spring Aop例子(实现接口) -
zhaoshijie：
请问 这种方式可以拦截到目标方法：ClassPathXmlAp ...
Spring3.0中的AOP注解配置 -
jiji87432：
谢谢分享，有很大帮助。
post和get的区别
获取java native函数signature的快捷方法--javap工具
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使用`javah`工具自动生成JNI头文件，该文件包含了C/C++函数签名，与Java层的native方法相对应。 ```sh javah -jni com.itheima.speektest.MainActivity ``` 生成的头文件如下： ```c /* DO NOT EDIT THIS FILE - ...
基于java+mysql的进销存信息管理系统 ##### 1.使用方式 下载后，import到eclipse中，在项目中有文件backup-20170406.sql导入到mysql中用来建立数据库，然后在/bin/com/hui/Dao/jdbc.properties中 填写数据库的连接参数，然后运行即可，程序入口在com.hui.login/loginDialog.java中 ##### 2.实现的功能 登录功能，进货管理，销售管理，库存管理，信息查询，商品、客户、供应商的信息管理，数据库备份与恢复 ##### 3.主要实现过程 这个项目比较简单，界面使用的swing，主要也就用到JDBC的相关技术,用到了连接池技术dbcp，数据的增删改查都写在了Dao层，由于项目比较小，并没有一个表对应一个Dao，都写在一个Dao里，比较方便像一些insert（String sql）,update(String sql),findForResultSet(String sql),findForList(String sql)都可以让各个表对应的操作共用，各个表都有对应的java
【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、MATLAB、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】：所有源码都经过严格测试，可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】：有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。
Wireshark-win64-4.0.13.exe
智能车英飞凌TC377控制电路原理图，亲测可用
个人经导师指导并认可通过的设计项目，评审分98分，项目中的源码都是经过本地编译过可运行的，都经过严格调试，确保可以运行！提供完整的部署教程和设计文档，方便使用。主要针对计算机相关专业的正在做毕业设计大作业的学生和需要项目实战练习的学习者，资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。 主要用到的技术： java:强制使用面向对象编程（OOP），支持封装、继承、多态和抽象。 Servlet：运行在服务端的Java程序，通过实现javax.servlet.Servlet接口处理HTTP请求和响应，作为JavaWeb的核心控制器，负责动态资源生成和请求逻辑调度 jsp:基于HTML的动态网页技术，允许嵌入Java代码片段（如<% %>），用于简化视图层开发，本质是编译为Servlet的服务器端模板 Mysql：开源关系型数据库管理系统，支持ACID事务和SQL标准，通过JDBC与Java程序连接，适用于Web应用的高并发数据存储与查询
基于最新优化算法及深度置信网络的分类器优化与故障诊断预测系统实现,基于最新优化算法及深度置信网络的智能分类与故障诊断系统创新研究,优化svm分类器，优化lssvm分类器，优化Bp 分类器等等。 有大量2021最新优化算法优化，群智能优化算法及其改进。 深度置信网络。 可做故障诊断分类，预测任务等。 Matlab代码，原创最近，可做创新点，可代做创新点。 ,优化算法; 群智能优化算法; SVM分类器优化; LSSVM分类器优化; BP分类器优化; 深度置信网络; 故障诊断分类; 预测任务; Matlab代码; 创新点,基于群智能优化算法的分类器优化研究与应用
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本仓库基于 YOLOv8 算法，实现了高效的实时目标检测。YOLOv8 是 You Only Look Once（你只需看一次）系列中的最新版本，通过改进网络结构和训练策略，提高了目标检测的性能和速度。功能特性;实时目标检测： YOLOv8 实现了实时目标检测，能够在图像中准确地识别多个物体。多类别支持： 支持常见的物体类别，可轻松扩展到自定义类别。易用性： 通过简单的配置和命令行参数，用户可以方便地使用和定制 YOLOv8 模型。性能优化： 基于最新的深度学习框架和优化技术，确保模型在各种硬件上都能获得卓越性能。
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内容概要：本文档详细介绍了一个结合麻雀算法（SSA）优化的核极限学习机（KELM）和AdaBoost多输入单输出回归预测项目。文章从背景介绍出发，探讨项目的核心挑战如高维数据处理、超参数优化、过拟合等问题，并提出了相应的解决方案。项目涵盖了从数据预处理、特征选择、建模训练到最终评估的一整套流程。在关键技术层面，使用了麻雀优化算法来进行KELM超参数调优，再结合AdaBoost提升模型鲁棒性。此外，文中还包括GUI设计和详细的程序实现案例。整个系统部署在云平台上并通过API接口实现实时预测。 适合人群：具有一定的机器学习理论基础和技术实践经验的研究人员和开发人员，特别是从事回归预测和高维数据分析的专业人士。 使用场景及目标：该项目可用于金融风险预测、医学诊断、环境保护等多个领域的高精度多输入单输出回归任务中，旨在提供一个稳定可靠、可扩展性强且经过充分验证的方法论框架。具体目标在于构建能够克服过拟合并且具有良好泛化能力的高质量回归模型。 其他说明：为了保证模型的性能，文档强调了关于数据质量、模型评估等方面的重要性，并指明了后续可能的发展方向，如在线学习机制的引入和自适应系统的建设等。文中提供了详尽的技术细节以及Python代码示例，使得开发者可以根据指引轻松复现研究成果。此外，文档还关注到了计算资源的有效管理和系统的安全性，确保了方案实施过程中的实用性和可行性。