Eclips使用秘技(绝对经典)
热键篇：
Template：Alt + /
修改处：窗口->喜好设定->工作台->按键->编辑->内容辅助。
个人习惯：Shift+SPACE(空白)。
简易说明：编辑程序代码时，打sysout +Template启动键，就
会自动出现：System.out.println(); 。
设定Template的格式：窗口->喜好设定->Java->编辑器->模板。
程序代码自动排版：Ctrl+Shift+F
修改处：窗口->喜好设定->工作台->按键->程序代码->格式。
个人习惯：Alt+Z。
自动排版设定：窗口->喜好设定->Java->程序代码格式制作程序。
样式页面->将插入tab(而非空格键)以内缩，该选项取消勾选
，下面空格数目填4，这样在自动编排时会以空格4作缩排。
快速执行程序：Ctrl + F11
个人习惯：ALT+X
修改处：窗口->喜好设定->工作台->按键->执行->启动前一次的启动作业。
简易说明：第一次执行时，它会询问您执行模式，
设置好后，以后只要按这个热键，它就会快速执行。
<ALT+Z(排版完)、ATL+X(执行)>..我觉得很顺手^___^
自动汇入所需要的类别：Ctrl+Shift+O
简易说明：
假设我们没有Import任何类别时，当我们在程序里打入：
BufferedReader buf =
new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
此时Eclipse会警示说没有汇入类别，这时我们只要按下Ctrl+Shift+O
，它就会自动帮我们Import类别。
查看使用类别的原始码：Ctrl+鼠标左键点击
简易说明：可以看到您所使用类别的原始码。
将选取的文字批注起来：Ctrl+/
简易说明：Debug时很方便。
修改处：窗口->喜好设定->工作台->按键->程序代码->批注
视景切换：Ctrl+F8
个人习惯：Alt+S。
修改处：窗口->喜好设定->工作台->按键->窗口->下一个视景。
简易说明：可以方便我们快速切换编辑、除错等视景。
密技篇：
一套Eclipse可同时切换，英文、繁体、简体显示：
1.首先要先安装完中文化包。
2.在桌面的快捷方式后面加上参数即可，
英文-> -nl "zh_US"
繁体-> -nl "zh_TW"
简体-> -nl "zh_CN"。
(其它语系以此类推)
中文化后，我在我桌面的Eclipse快捷方式加入参数-n1 "zh_US"。
"C:\Program Files\eclipse\eclipse.exe" -n "zh_US"
接口就会变回英文语系。
利用Eclipse，在Word编辑文书时可不必将程序代码重新编排：
将Eclipse程序编辑区的程序代码整个复制下来(Ctrl+C)，直接贴(Ctrl+V)到
Word或WordPad上，您将会发现在Word里的程序代码格式，跟Eclipse
所设定的完全一样，包括字型、缩排、关键词颜色。我曾试过JBuilder
、GEL、NetBeans...使用复制贴上时，只有缩排格式一样，字型、颜
色等都不会改变。
外挂篇：
外挂安装：将外挂包下载回来后，将其解压缩后，您会发现features、
plugins这2个数据夹，将里面的东西都复制或移动到Eclipse的features
、plugins数据夹内后，重新启动Eclipse即可。
让Eclipse可以像JBuilderX一样使用拖拉方式建构GUI的外挂：
1.Jigloo SWT/Swing GUI Builder ：
http://cloudgarden.com/jigloo/index.html
下载此版本：Jigloo plugin for Eclipse (using Java 1.4 or 1.5)
安装后即可由档案->新建->其它->GUI Form选取要建构的GUI类型。
2.Eclipse Visual Editor Project：
http://www.eclipse.org/vep/
安装成功后，便可由File->New->Visual Class开始UI设计。
安装成功后，即可由新建->Java->AWT与Swing里选择
所要建构的GUI类型开始进行设计。VE必须配合着对应
版本，才能正常使用，否则即使安装成功，使用上仍会
有问题。
使用Eclipse来开发JSP程序：
外挂名称：lomboz(下载页面)
http://forge.objectweb.org/project/showfiles.php?group_id=97
请选择适合自己版本的lomboz下载，
Java转exe篇：
实现方式：Eclipse搭配JSmooth(免费)。
1.先由Eclipse制作包含Manifest的JAR。
制作教学
2.使用JSmooth将做好的JAR包装成EXE。
JSmooth下载页面：
http://jsmooth.sourceforge.net/index.php
3.制作完成的exe文件，可在有装置JRE的Windows上执行。
Eclipse-Java编辑器最佳设定：
编辑器字型设定：工作台->字型->Java编辑器文字字型。
(建议设定Courier New -regular 10)
编辑器相关设定：窗口->喜好设定->Java->编辑器
外观：显示行号、强调对称显示的方括号、强调显示现行行、
显示打印边距，将其勾选，Tab宽度设4，打印编距字段设80。
程序代码协助：采预设即可。
语法：可设定关键词、字符串等等的显示颜色。
附注：采预设即可。
输入：全部字段都勾选。
浮动说明：采预设即可。
导览：采预设即可。
使自动排版排出来的效果，最符合Java设计惯例的设定：
自动排版设定：窗口->喜好设定->Java->程序代码制作格式。
换行：全部不勾选。
分行：行长度上限设：80。
样式：只将强制转型后插入空白勾选。
内缩空格数目：设为4。
游戏篇：
Eclipse-Games：
http://eclipse-games.sourceforge.net/
外挂安装完后，重新开启Eclipse。
窗口->自订视景->其它->勾选Game Actions。
再将Eclipse关闭，重新再启动，就可以开始玩噜。
(共有4种：采地雷I、采地雷II、贪食蛇、仓库番。)
(Eclipse +中文化 玩Game -仓库番)
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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。
CenterNet 是一种用于目标检测的神经网络架构，它的核心思想是利用目标的中心点作为检测的关键信息。这种方法与传统的目标检测方法（如基于边界框的方法）有所不同，因为它不直接预测目标的边界框，而是预测目标的中心点坐标和目标的宽度与高度。 CenterNet 的主要特点包括： 1. **中心点预测**：网络输出目标的中心点坐标，以及目标的宽度和高度。 2. **热图（Heatmap）**：网络生成一个热图，其中每个像素点的值表示该点成为目标中心点的概率。 3. **回归任务**：除了中心点坐标，网络还需要预测目标的宽度和高度，这通常通过预测中心点周围的偏移量来实现。 4. **多任务学习**：CenterNet 通常会同时预测目标的类别、中心点坐标、宽度、高度以及目标的旋转角度（在某些变体中）。 5. **端到端训练**：CenterNet 可以直接在最终的目标检测任务上进行端到端的训练，无需复杂的区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）或锚点（anchor）机制。 6. **高效性**：由于省略了传统目标检测中的一些步骤，CenterNe
1. 工厂方法模式之所以可以解决简单工厂的模式： 是因为它的实现把具体产品的创建推迟到子类中，此时工厂类不再负责所有产品的创建，而只是给出具体工厂必须实现的接口， 这样工厂方法模式就可以允许系统不修改工厂类逻辑的情况下来添加新产品，这样也就克服了简单工厂模式中缺点 2. 使用工厂方法实现的系统，如果系统需要添加新产品时： 我们可以利用多态性来完成系统的扩展，对于抽象工厂类和具体工厂中的代码都不需要做任何改动。 例如，我们我们还想点一个“肉末茄子”，此时我们只需要定义一个肉末茄子具体工厂类和肉末茄子类就可以。而不用像简单工厂模式中那样去修改工厂类中的实现 3. 从UML图可以看出，在工厂方法模式中，工厂类与具体产品类具有平行的等级结构，它们之间是一一对应的。针对UML图的解释如下： Creator类：充当抽象工厂角色，任何具体工厂都必须继承该抽象类 TomatoScrambledEggsFactory和ShreddedPorkWithPotatoesFactory类：充当具体工厂角色，用来创建具体产品 Food类：充当抽象产品角色，具体产品的抽象类。任何具体产品都应该继承该类 Tom
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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