入门
目录
本指南描述了如何安装AribaWeb，获得和运行的例子，并开始建设自己的应用程序。
安装
AribaWeb发布的zip归档文件包含所有你需要得到运行（包括Ant，Tomcat和HSQLDB Java数据库库） - 所有你需要做的是一个Java5 JDK或
Java6 JDK的安装（不只是JRE）。
安装Java5的或Java6的JDK（http://java.sun.com/javase/downloads/index_jdk5.jsp）
设置你的JAVA_HOME（例如Unix上：export JAVA_HOME="d:/jdk1.5"，在您的系统控制面板的高级的Windows上设置JAVA_HOME - >环境变量面
板）
aribaweb.zip解压到适当的目录。
注：解压缩到路径没有在任何父目录名称中的任何空格。 ---即在Windows解压缩到D：/，而不是Documents and Settings“文件夹（这两个
所谓的”文件和设置“文件夹）
运行示例
双击aribaweb/bin目录中启动（或在Windows上，start.bat）
没有第2步。 :-)
如果一切按计划进行，将例子的webapps，在Tomcat中执行，您的浏览器将打开的演示应用http://localhost:9080/Demo/AribaWeb。从那里
你可以点击周围的应用程序，浏览和搜索的在线文档，看到背后组件检查（ALT单击任何UI元素）的例子的源代码。
另外一个示例应用程序将启动，以及：
MasterDetail - 一个MetaUI数据库应用程序，其中包括AppCore（用户，组，权限）和Compass 全文搜索。 （注：在MasterDetail的全部功
能，作为Admin/ariba 单击登录链接和登录）
在例子目录中还包括有：
留言簿 - 一个简单的留言簿应用程序。
AtIssue，电子邮件集成的bug跟踪系统。要运行AtIssue，你将需要建立一个Gmail帐户，作为你bugIMAP收件箱，并配置AtIssue点。更多信
息，请参阅在examples / AtIssue / README.txt文件的指示。
您可以用cd命令进入到这些源目录和运行AW Ant启动构建和运行这些
故障排除
几个配置问题，可以防止不能正确执行例子：
你的JAVA_HOME没有设置正确，或指向一个JRE（而不是JDK的），或你的JDK是1.3或1.4（而不是所需的1.5或1.6）
您安装的AW 父目录路径中有空格
你必须定义一个ANT_HOME指向Ant的旧版本（如1.6或1.7.0，而不是1.7.1）
注：AribaWeb包括二进制的Ant 1.7.1。你是最好取消的设置ANT_HOME环境变量，让AW使用其捆绑的ANT。
如果您有TOMCATHOME，CATALINAHOME或CATALINA_BASE环境变量的定义，最好取消这些设置。
注：AribaWeb包括作为其分布的一部分的Tomcat 6。初始化时，Aw构建文件复制CATALINA_HOME / conf目录，并在复制的server.xml（9080
）尝试更新的网络服务器端口。例如，如果你必须调整你的server.xml中，aw试图改变端口可能会失败，应用程序可能会启动一个不同的端
口（在这种情况下，你需要在你的URL不同的端口访问的应用程序）
您可以启动一个调试端口调试
默认情况下，AW启用调试器，并设置为侦听端口9000的例子。如果你有另一个进程使用该端口的服务器将无法启动。
执行AW，它会链接http://localhost:9080/Demo/AribaWeb的浏览器，但不打开浏览器
自动浏览器的推出功能仅适用于Mac和Windows已经知道某些Windows机器上失败。如果您的浏览器无法启动，只需手动点
http://localhost:9080/Demo/AribaWeb您的浏览器。
构建自己的应用程序
aribaweb / bin目录中双击AW（或在Windows上，aw.bat），您可以创建一个新的AW应用程序，然后回应与'C'的shell提示创建一个新的应用
程序。从简单地回答屏幕上的说明，以提供一个应用程序的名称，选择一个模板，并提供类和包的名称。当你完成，你可以选择有新项目在
IDE中打开，或发起建立，并立即启动。
jiasudu
欲了解更多信息，请参阅：
创建一个新的应用。
设置IDE集成。
目录分销的内容。
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深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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