使用到的工具：xshell（选择自己喜欢的SSH工具都可以的） 一、宝塔面板安装和配置
AI 科技评论按：ICLR 2018 于 5 月初在加拿大温哥华举办。论文「Efficient Sparse-Winograd Convolutional Neural Networks」被 ICLR 2018 录用，第一作者、斯坦福大学的博士生刘星昱为 AI 科技评论撰写了独家解读稿件，未经许可不得转载。
JSP页面是指拓展名为.jsp的文件。 在一个JSP页面中，可以包括指令标识、HTML代码、JavaScript代码、嵌入的Java代码、注释和JSP动作标识等内容。但这些内容并不是一个JSP页面所必需的。下面将通过一个简单的JSP页面说明JSP页面的构成。
<%@ page language="java" pageEncoding="UTF-8"%> <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"> <html> <head> <title>My JSP 'index.jsp' starting page</title> <meta http-equiv="pragma" content="no-cache"> <meta http-equiv="cache-control" content="no-cache"> <meta http-equiv="expires" content="0"> <meta http-equiv="keywords" content="keyword1,keyword2,keyword3"> <meta http-equiv="description" content="This is my page"> </head> <body> 加法： ${10+10} 减法： ${10-10} 乘法： ${10*10} ----------------------------- 除法： ${10/10} ${10 div 10} ----------------------------- 求余: ${10%10} ${10 mod 10} ----------------------------- 除法： ${10/0} ${10 div 0} ----------------------------- 显示全部： \${10+10} '$'{10+10} ----------------------------- 小于： ${100<200} ${100 lt 200}
b）JSP页面由表单获取一个开始数字，一个结束数字，交给Servlet打印响应的乘法表。
感觉过了一个周末，人都懒得不要不要的，今天就来点简单的内容吧 - -，各位看官如果欲求不满的话，可以自行解决或再去宠幸其他“勃主”··· struts2的验证方式主要有四种方式： 一、直接在功能方法中写验证代码（不要扔鸡蛋，这种办法确实算一种） 二、重写validate方法（注意这个方法会验证该类中所有的方法） 三、使用ValidateXxx方法（Xxx对应要验证的方法的方法名） 四、用struts2的验证框架（也就是使用配置文件的方式来实现，这种方法个人觉得应该属于放弃篇的内容，为什么呢？因为有的小伙
大核卷积的实用往往伴随着性能与速度的下降，为此，我们总结了5条大核卷积高效使用的指标方针。
因为 Servlet 程序回传 html 页面数据是一件非常繁锁的事情。开发成本和维护成本都极高。
作者：java_wxid **1.什么是Jsp?** jsp是java server page，java的服务器页面。 2.为什么要学习jsp技术 因为jsp技术可以很好的解决在Servlet程序中回
视觉Transformer已成为计算机视觉任务的重要模型之一。虽然它们优于之前的卷积神经网络，但其复杂度是与输入特征长度N呈二次关系。
一种比较常见的操作是对一个变量进行一项数学运算并将运算得出的结果返回给这个变量，因此对于这类运算通常有如下的快捷表达方式：
布尔操作符 布尔操作符用来测试两个值的关系，布尔操作符有三个，逻辑非（！）、逻辑与（&&），逻辑或（||）。 逻辑非由一个叹号（！）组成，可以应用于JavaScript任何值。逻辑非首先将它的操作数转换为一个布尔值，然后再对布尔值求反。 console.log(!NaN);//true console.log(!123);//false console.log(!"");//true console.log("");//false console.log(!{});//false 逻辑与由两个和号表示（&&
如上图所示，C语言里面一共分为15个优先级。简单记就是：！> 算术运算符 > 关系运算符 > && > || > 赋值运算符。
混频增益是混频器的主要参数,是衡量混频器性能的主要指标之一。增益越大,混频器的性能越好,所以在设计混频器时以能够获得最大增益的工作状态为最佳状态。
本文分享论文『MobileViT: Light-weight, General-purpose, and Mobile-friendly Vision Transformer』，由苹果公司提出《MobileViT》，轻量、通用、适用于移动设备的Transformer！
生活中所说的“空间”，就是我们所处的地方，它有三个维度，它里面有各种物体，这些物体各自遵守着一定的运动规则——注意，“空间”非“空”——或者说，这个空间制定了某些规则，里面的物体必须遵循。有时候我们也会画出一个相对小的范围，在这个范围内的对象类型单一，且遵循统一的规律，比如这几年风靡各地的“创客空间”，其中的对象就是喜欢创造的人，他们遵循的规律就是“创造，改变世界”。诚然，由人组成的“空间”总是很复杂的，超出了本书的研究范畴，我们下面要研究的是由向量组成的“空间”，即“向量空间”。
在孟德尔随机化研究中，弱工具变量偏倚（weak instrument bias）是需要我们认真对待的一个问题，它通常是因为样本量较小导致的。在往期推送中，米老鼠和大家介绍过评价弱工具变量偏倚的策略------孟德尔随机化之F统计量。一般而言，当F 统计量大于经验值10时，我们认为工具变量法估计值的偏倚大约是观察性研究的10%，因此F大于10这个标准在孟德尔随机化研究中广为使用。然而，这样的盲目使用不见得是合理的。
本文介绍了Struts2的工作原理、入门示例以及执行流程。首先介绍了Servlet和MVC的概念，然后阐述了Struts2作为MVC框架的优势。接着通过一个简单的入门示例和流程分析，展示了Struts2的简单性和实用性。
EL 全名为Expression Language EL 语法很简单，它最大的特点就是使用上很方便。接下来介绍EL主要的语法结构： ${sessionScope.user.sex} 所有EL都是以${为起始、以}为结尾的。上述EL范例的意思是：从Session的范围中，取得 用户的性别。假若依照之前JSP Scriptlet的写法如下： User user =(User)session.getAttribute("user"); String sex =user.getSex( ); 两者相比较之下，可以发
符号x尾数x10^exp 的表示法被称为浮点表示法。因为数字的个数是固定的，但是小数点却是浮动的。正指数把小数点向右移动，负指数把小数点向左移动。
前后端不分，Jsp 是一个非常典型写法，Jsp 将 HTML 和 Java 代码结合在一起，刚开始的时候，确实提高了生产力，但是时间久了，大伙就发现 Jsp 存在的问题了，对于后端工程师来说，可能不太精通 css ，所以流程一般是这样前端设计页面-->后端把页面改造成 Jsp --> 后端发现问题 --> 页面给前端 --> 前端不会Jsp。这种方式效率低下。特别是在移动互联网兴起后，公司的业务，一般除了 PC 端，还有手机端、小程序等，通常，一套后台系统需要对应多个前端，此时就不可以继续使用前后端不分的开发方式了。
本文分享 NeurIPS 2021 论文『Augmented Shortcuts for Vision Transformers』，由北大&华为联合提出用于 Vision Transformer 的Augmented Shortcuts，涨点显著！！！
本文分享论文『Higher Order Recurrent Space-Time Transformer for Video Action Prediction』，由 NVIDIA 开源《HORST》，用Transformer解决 Early Recognition 和 Anticipation 任务，惊叹又一任务被Transformer攻陷！
大规模语言模型虽然在各大自然语言处理任务上都展现了优越的性能，不过算术类题目仍然是一大难关，即便是当下最强的GPT-4也很难处理基础运算的问题。
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自清华大学和 Meta AI 的研究者证明了视觉 Transformer 的关键，即输入自适应、长程和高阶空间交互，也可以通过基于卷积的框架有效实现。 视觉 Transformer 的最新进展表明，在基于点积自注意力的新空间建模机制驱动的各种任务中取得了巨大成功。在本文中，来自清华大学和 Meta AI 的研究者证明了视觉 Transformer 背后的关键成分，即输入自适应、长程和高阶空间交互，也可以通过基于卷积的框架有效实现。作者提出了递归门卷积（ ），它用门卷积和递归
---- 新智元报道 编辑：David Joey 【新智元导读】DeepMind碾压人类高手的AI围棋大师AlphaZero，下一个目标是数学算法！现已发现50年以来最快的矩阵乘法算法。 下围棋碾压人类的AlphaZero，开始搞数学算法了，先从矩阵乘法开始！ 在昨天DeepMind团队发表在Nature上的论文中，介绍了 AlphaTensor，这是第一个用于为矩阵乘法等基本计算任务发现新颖、高效、正确算法的AI系统。 论文链接： https://www.nature.com/article
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 来自清华大学和 Meta AI 的研究者证明了视觉 Transformer 的关键，即输入自适应、长程和高阶空间交互，也可以通过基于卷积的框架有效实现。 视觉 Transformer 的最新进展表明，在基于点积自注意力的新空间建模机制驱动的各种任务中取得了巨大成功。在本文中，来自清华大学和 Meta AI 的研究者证明了视觉 Transformer 背后的关键成分，即输入自适应、长程和高阶空间交互，也可以通过基于卷积的框架有效实现。作者提
非结构化稀疏是一种常见的模型压缩策略。本文中，我们将分享一套基于飞桨（PaddlePaddle） 的非结构化稀疏训练和推理的端到端系统，以及为保证训练精度与推理速度而做的优化策略。移动端实测 MobileNetV1，稀疏度 80%，精度损失小于 1%，FP32 和 INT8 模型推理加速 70% 和 60%；稀疏度 90%，精度损失 2.7%，FP32 和 INT8 加速 178% 和 132%。
如果得到一份数据集，任务是要预测出一系列的值，而在预测任务中，我们大多数都采用的是拟合的方法，这篇文字主要介绍三种预测方法时间序列分析，灰色预测模型，神经网络。
JSP:全名是Java Server Pages,它是建立在Servlet规范之上的动态网页开发技术.在JSP文件中,HTML代码与Java代码共同存在,其中,HTML代码用来实现网页中静态内容的显示,Java代码用来实现网页中动态 内容的显示.JSP文件的扩展名为.JSP; JSP技术所开发的Web应用程序是基于Java的,它可以用一种简捷而快速的方法从Java程序生成Web页面,使用上具有如下特征: 1:跨平台:由于JSP是基于Java语音的,它可以使用JavaAPI,所有它也是跨平台的,可以应用
Jsp 中的注释（三点） 合理、详细的注释有利于代码后期的维护和阅读 在JSP文件的编写过程中，共有三种注释方法：
松哥的书里边，其实有涉及到 Vue，但是并没有详细说过，原因很简单，Vue 的资料都是中文的，把 Vue.js 官网的资料从头到尾浏览一遍该懂的基本就懂了，个人感觉这个是最好的 Vue.js 学习资料 ，因此在我的书里边就没有多说。但是最近总结小伙伴遇到的问题，感觉很多人对前后端分离开发还是两眼一抹黑，所以今天松哥想和大家聊一下前后端分离以及 Vue.js 的一点事，算是一个简单的入门科普吧。
JAVA代码效率优化 最近在想自己编程时是否注意过代码的效率问题，得出的答案是：没有。代码只是实现了功能，至于效率高不高没怎么关注，这应该是JAVA程序员进阶的时候需要考虑的问题，不再是单纯的实现功能，也不是完全依赖GC而不关注内存中发生了什么，而要考虑到代码的性能。下面是网上找的一篇关于JAVA代码优化的文章，觉得不错，就转载了。这里面设计到了JAVA基础和J2EE方面的优化建议，有时间会整理一下，现在先转载。 1、尽量指定类的final修饰符 带有final修饰符的类是不可派生的。 如果指定一个
数据挖掘的理论背后，几乎离不开线性代数的计算，如矩阵乘法、矩阵分解、行列式求解等。本文将基于numpy模块实现常规线性代数的求解问题，需要注意的是，有一些线性代数的运算并不是直接调用numpy模块，而是调用numpy的子模块linalg（线性代数的缩写）。该子模块涵盖了线性代数所需的很多功能，本文将挑几个重要的例子加以说明。
接上篇博文《学习July博文总结——支持向量机(SVM)的深入理解（上） 》； 三、证明SVM 凡是涉及到要证明的内容和理论，一般都不是怎么好惹的东西。绝大部分时候，看懂一个东西不难，但证明一个东西则需要点数学功底；进一步，证明一个东西也不是特别难，难的是从零开始发明创造这个东西的时候，则显艰难。因为任何时代，大部分人的研究所得都不过是基于前人的研究成果，前人所做的是开创性工作，而这往往是最艰难最有价值的，他们被称为真正的先驱。牛顿也曾说过，他不过是站在巨人的肩上。你，我则更是如此。正如陈希孺院士在他的著作
我们会通过分享有用的图书馆和资源而不是用复杂的数学知识来带你入门 SVM 。
虽然大型语言模型（LLM）在文本分析和生成任务上的性能非常强大，但在面对包含数字的问题时，比如多位数乘法，由于模型内部缺乏统一且完善的数字分词机制，会导致LLM无法理解数字的语义，从而胡编乱造答案。
三种对象传参和ModelDriven的原理 ModelDriven的作用 所谓ModelDriven，意思是直接把实体类当成页面数据的收集对象。比如，有实体类User如下： package cn.com.leadfar.struts2.actions; publicclass User { privateintid; private String username; private String password; privateintage; private S
近来，Transformer在CV领域遍地开花，取得了非常好的性能，指标屡创新高。但Transformer的性能距离最佳的CNN仍存在差距，不由产生出一种Transformer不过如此的感觉。
Android 图形库中的 android.graphics.Matrix 是一个 3×3 的 float 矩阵，其主要作用是坐标变换
要进行Easy Rules和普通策略模式的性能比较，需要有一个具体的案例来测试两种方法在不同条件下的运行速度。以下是一个简单的案例来比较它们的性能：
自1985年首款FPGA诞生以来，FPGA已经是一名在电子信息领域征战了30多年的老兵，这名战功赫赫的老兵如今已经正式开赴了一个新的战场。但是FPGA并不是万能的。相对于串行结构处理器，其设计的灵活性是以工作量的增加为代价的。FPGA与ARM、DSP（如下图所示）的比较如下。
1、在action中声明属性，属性的名称和页面元素中name属性的值保持一致
这是Google在CVPR 2018上发表的一篇int8量化的论文，题目为《Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference》。也是入门量化最经典的论文之一。论文介绍了一种只使用整数运算的量化方式，相比于浮点数运算效率更高。一起先来看看这篇论文吧。论文的axriv地址可以在附录中找到。
写在前面 我们构建了非常强大的私募基金数据库，并基于这个数据库，衍生出了FOF Easy数据可视化终端和FOF Power组合基金管理系统，涉及到非常多复杂的模型及算法。在背后支撑着的，是我们可爱又有实力的研发同志们，他们大多有着非常深厚的金融统计背景。因此，私募云通将在接下来一段时间内，推出《用Python玩转统计模型》系列，用最通俗易懂的语言带你走进统计模型的世界。 赶快转发，让更多小伙伴知道这个消息吧！ 什么是OLS回归？ 回归分析是实现从数据到价值的不二法门。 它主要包括线性回归、0-1回归、定序
首先来共勉一句话：Use the utility in the API is recommended in the project. But if you use it in an interview, you will definitely fail .来自老表!
这篇文章为机翻文，部分内容翻译的可能不是很准确，建议阅读原文：https://labs.nettitude.com/blog/cve-2024-25153-remote-code-execution-in-fortra-filecatalyst/
选自arXiv 作者：Jos van der Westhuizen、Joan Lasenby 机器之心编译 参与：Pedro、路 本论文研究 LSTM 只有遗忘门的话会怎样，并提出了 JANET，实验表明该模型的性能优于标准 LSTM。 1.介绍 优秀的工程师确保其设计是实用的。目前我们已经知道解决序列分析问题最好的方式是长短期记忆（LSTM）循环神经网络，接下来我们需要设计一个满足资源受限的现实世界应用的实现。鉴于使用两个门的门控循环单元（Cho 等，2014）的成功，第一种设计更硬件高效的 LSTM 的
分享一篇新出的 CVPR 2021 轻量级网络论文 Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network ，大名鼎鼎的HRNet的升级版。
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