maven3实战之maven使用入门(使用archetype生成项目骨架) ---------- maven提供了archetype以帮助我们快速勾勒出项目骨架.以Hello World为例,我们使用maven archetype来创建该项目的骨架. 如果是maven3,简单地运行: mvn archetype:generate 如果是maven2,最好运行如下命令: mvn org.apache.maven.plugins:maven-archetype-plugin:2.0-alpha-5:…

yii2项目实战-路由美化以及如何正确的生成链接 更新于 2016年12月17日 by 白狼 被浏览了 705 次 美化路由 何为美化路由呢?美化嘛,无外乎就是给路由化化妆,让她好看点.我虽没化过妆,那好歹也是见过描描眉的.下面我们就来看看如何给你的路由添加添加点“颜色”的. yii的路由美化工作,全权由urlManager组件负责.默认情况下,该组件并没有开启. 我们在配置文件backend\config\main.php中简单配置下该组件 'urlManager' => [ 'enableP…

原文:Android项目实战(四十):在线生成按钮Shape的网站 AndroidButton Make  右侧设置按钮的属性,可以即时看到效果,并即时生成对应的.xml 代码,非常高效(当然熟练的话 自己手写代码更快)…

通过对Java注解(一):介绍,思想及优点学习了解,相信大家对Java注解有一定程度的了解,本篇文章将实战项目中的应用来加深对Java注解的了解. 本实例实现根据指定字段的JavaBean,生成对应列的报表.使用Java注解就是方便实现JavaBean与Excel或CSV列已一一映射.直观展现数据,不需要中间转换,Java注解可以很轻松实现. 下面先给出Java注解的定义: import java.lang.annotation.*; /** * 类功能描述:列属性 * * @author Wa…

一.引言 上一篇.NET ORM框架HiSql实战-第二章-使用Hisql实现菜单管理(增删改查) 中菜单编号采用的是雪花ID,生成的编号无法自定义.比如本系统的一个申请业务,需要按前缀+日期+流水号的规则生成[申请编号],这样就可以用到hisql的自定义编号. hisql自定义编号不但可以生成雪花ID,很重要的是支持类似以下规则的编号: 规则1:20220001.202200001....到202299999 或到 2022ZZZZZ. 规则2:BH20220708000001.BH20220…

摘要:ACGAN-动漫头像生成是一个十分优秀的开源项目. 本文分享自华为云社区<[云驻共创]AI论文精读会:ACGAN-动漫头像生成>,作者:SpiderMan. 1.论文及算法介绍 1.1基本信息 • 论文题目:<Conditional Image Synthesis With Auxiliary Classifier GANs> • 出处:ICML 2017 • 作者:Augustus Odena.Christopher Olah.Jonathon Shlens 1.2研究背景…

图片验证码生成 安装pillow pip install pillow 在utils下新建python package命名为captcha 把需要需要用到的字体放在captcha下 编辑captcha.__init__.py, 生成验证码 import random import string # Image:一个画布 # ImageDraw:一个画笔 # ImageFont:画笔的字体 # pip install pillow from PIL import Image, ImageDraw,…

注:本文来自机器之心的PaperWeekly系列:万字综述之生成对抗网络(GAN),如有侵权,请联系删除,谢谢! 前阵子学习 GAN 的过程发现现在的 GAN 综述文章大都是 2016 年 Ian Goodfellow 或者自动化所王飞跃老师那篇.可是在深度学习,GAN领域,其进展都是以月来计算的,感觉那两篇综述有些老了.最近发现有一篇最新的 GAN 综述论文(How Generative Adversarial Networks and Their Variants Work: An Over…

鸿蒙JNI开发现状 现阶段,不仅鸿蒙JNI相关的开发资料较少,而且Phone相关的JNI开发资料几乎没有,这对于新入行的鸿蒙开发者们来说,非常不友好. 也可能会给Android工程(使用了SO库的工程)在迁移至鸿蒙系统时造成了阻碍. 案例演示 废话不多说了,接下来,我们来演示鸿蒙手机版工程是如何做JNI开发的. 案例1:Native项目 如果开发者们只是想做简单的Native开发,并非为第三方提供SO库,这就非常简单了,详细如下: 1.创建Native C++工程 目前,通过DevEco-Stu…

深度卷积生成对抗网络(DCGAN) 我们在第3章实现了一个GAN,其生成器和判别器是具有单个隐藏层的简单前馈神经网络.尽管很简单,但GAN的生成器充分训练后得到的手写数字图像的真实性有些还是很具说服力的.即使是那些无法被识别为人类手写数字的字符,也具有许多手写符号的特征,例如可辨认的线条边缘和形状,特别是与用作生成器原始输入的随机噪声相比,更是如此. 想象一下,如果使用更强大的网络架构可以实现什么?本章中的生成器和判别器都将使用卷积神经网络(CNN,或 ConvNet),而不再是简单的双层前馈网…