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关注Maven2已经有很多天了,渐渐地感觉到这个项目管理工具的强大,最直接的体验就是无需再为引入jar包伤脑筋了(好多时候我们要从官网下载相关jar包,然后一个个的引入,弄不好就出现包引入冲突)。maven2为我们提供了便利功能,需要什么包,只需要在pom.xml里面添加 dependency属性就可以了,如果在Eclipse中使用maven2插件,添加jar包之前先在里面的索引搜索器中输入关键字,如果google中的联想功能一样,嘿,简直太牛掰了。我们都知道下载maven2后在不做其他配置的情况下,系统会从其官网下载我们所需要的jar包,这样会给官网带来很大压力,并且不适合公司内部开发。故在这种情况下,网上出现了一些私服,例如Artifactory,Nexus等,在这里讲述下nexus的配置。
1.【下载Nexus】首先在nexus的官网下载nexus的最新版本,我下载的是1.8.0.1的zip版本,大小是16M,解压到一个文件夹下。官网下载地址:http://nexus.sonatype.org/downloads/
2.【启动服务】打开bin目录,里面有不同系统下的应用,我的本子装大是32位的xp,所以使用windows-x86-32文件夹,进去后双击InstallNexus.bat文件,然后再双击ResumeNexus.bat启动Nexus的服务。
3.【管理员登入】当服务正常启动后在浏览器输入Nexus的URL:http://localhost:8081/nexus,注意这里默认的端口号是8081,打开页面后可以在右上角看到Login字样,点击登录,默认用户名admin,密码为admin123.
4.【上传自定义jar】登录成功后可以在左面的导航中找到Vews/Repositories下的Repositories,点击后可以在在打开的table页中看到仓库列表,这里选择其中一个,例如3rd party,单击这个名字,可以在下面看到一个Artifact Upload选项卡。打开在GAV Definition中选择GAV Parameters,在接下来的Group中选输入组织名,比如我可以写com.transnal.ucmanage, Artifact项输入artifactId 例如ucmanage,Version 1.0,Packaging:这里选择jar,之后上传一个自定义的jar文件(可以在eclipse里创建一个类导出jar文件),点击Add Artifact,Upload Artifact(s),上传成功后,在上边的3rd party上单击右键——Re-Index,然后刷新下这个列表,就可以看到下边多了.index文件夹和我们刚才上传相关的文件夹。
5.【Eclipse中使用Nexus】上传完我们自定义的jar后,接下来就是对其进行引用,来证明我们的私服搭建成功,先建立一个Maven2工程(我的Eclipse版本是3.5,Maven2插件是0.9.7),然后在工程上单击右键Maven上单击右键——Maven——Add Dependency,打开索引搜索器,添加刚才我们的依赖,输入ucmanage,这个时候因为我们没有将索引库添加进来,所以无法搜索到,现在我们打开Window——Show View,找到Maven Indexs打开窗体,看到已经存在三个地址,在空白处点击右键打开Add Index,在Repository URL 里输入http://localhost:8081/nexus/content/repositories/thirdparty
Index Update URL 里输入:http://localhost:8081/nexus/content/repositories/thirdparty/.index/
Repository Id 起个名字 thirdpartyIndex
OK,回到索引搜索器输入刚才的关键字可以查找到我们自定义的jar文件,添加到Maven2工程中。
注:我在添加自定义dependency后,却找到不到该包,控制台报miss......错误。考虑到可能是没有找到Nexus的路径,于是在工程pom.xml中加入如下代码通过:
1. <!--引入本地的jar下载服务地址开始-->
<repositories> <repository> <id>nexus</id> <url>http://localhost:8081/nexus/content/repositories/thirdparty</url> </repository> </repositories> <pluginRepositories> <pluginRepository> <id>nexus</id> <url>http://localhost:8081/nexus/content/repositories/thirdparty</url> <snapshots> <enabled>false</enabled> </snapshots> </pluginRepository> </pluginRepositories>
<!--引入本地的jar下载服务地址结束-->
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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
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