张士玉小黑屋

前言：在MAVEN的安装和配置开始之前，先给大家介绍一下MAVEN。1.MAVEN的认识1.1什么是MAVEN?Maven是一个项目构建及管理工具，开发团队几乎不用花多少时间就能够自动完成工程的基础构建配置，Maven使用了一个标准的目录结构在不同开发工具中也能实现项目结构的统一。Maven提供了清理，编译，测试，安装，打包，发布等命令可以让我们更加方便的去构建项目，同时采用pom.xml来导入依赖，可以自动下载jar,以及其所依赖jar，无需手动下载，拷贝jar到项目中，大大解放了程序员的劳动力。1.2MAVEN的优点自动构建：清理，编译，测试，安装，打包，发布jar包依赖管理：自动下载jar及其依赖的jar包契约编程：在多种开发工具中也能实现项目结构的统一1.3M

很多人学编程经常是脑子一热然后就去网上一搜资源就开始学习了，但学到了后面发现目前所学的东西并不是自己最喜欢的，好像自己更喜欢另一个技术，感觉自己学错了，于是乎又去学习别的东西。结果竹篮打水一场空，前面所付出的努力都白费了。所以在你学一门编程语言之前，一定要弄清楚它适用于什么领域。龙叔今天就来给大家讲讲8大主流编程语言的适用领域，看看它们学完能干什么。一、C语言C语言的主要应用领域是操作系统、嵌入式和服务器这三块，它是一门强大的被广泛运用于底层的高级语言，比如说微软的Windows系统占据着全球90%以上的操作系统份额，而它的内核就是用C语言写的。毫不客气地说，如果C语言排第二的话，没人敢排第一。不过C语言也是出了名的难学，市面上真正懂C的人并不多，如果你精通C语言，那么收入必然

AdapativeInstanceNormalize1.AdaIN简介2.相关工作与背景2.1批归一化BatchNormalization2.2实例归一化InstanceNormalization2.3条件实例归一化ConditionalInstanceNormalization3.AdaIN（自适应实例规范化）4.模型构建4.1结构4.2训练5.PyTorch实现6.实验结果1.AdaIN简介使用GAN进行图像风格迁移，网络通常与固定的风格集相关联，无法适应任意新的风格。AdaIN首次实现了任意风格的实时传输。其方法的核心是一个新的自适应实例归一化（AdaIN）层，它将内容特征的均值和方差与样式特征的均值与方差对齐。与现有最快方法相

目录一、项目简介（一）、项目名称（二）、项目介绍（三）、项目架构（四）、业务流程总结二、信用贷款平台的类别（一）、银行系（二）、国资系（三）、民营系三、业务流程（一）、投资人（二）、借款人（三）、资金池风险（四）、资金托管平台四、开发环境（一）、前置知识（二）、技术栈（三）、开发环境检查（四）、笔记一、项目简介（一）、项目名称尚融宝 （二）、项目介绍尚融宝是一个网络借贷信息中介服务平台，致力为高成长人群提供专业的线上信贷及出借撮合服务。行业案例：人人贷 登录/注册-人人贷官网拍拍贷 拍拍贷官网_纽交所上市企业，网络借贷平台，解决个人小额借款、短期借款问题。资金银行存管，安全保障。 

1.左值可寻址变量，持久性；2.右值没有变量名，不可寻址，短暂性；3.指针指向的内存地址，指针变量存储的就是指向的对象的首地址4.引用为一个变量起别名，定义引用的时候一定要初始化，初始化后不能改变；5.引用vs指针①别名的地址等于原名的地址；指针变量的地址不等于原名的地址；(39条消息)指针的指针的地址，指针自身的地址，指针指向的地址理解_良风抚旧的博客-CSDN博客②sizeof引用---->引用所指变量大小；sizeof指针------>本指针的大小；③指针可多级，引用只能一级；④指针初始化后可以改变，引用不可以改变；inta=996;int*p=&a;//初始化,p是a的地址int&r=a;/

概念MySQL主从复制是一个异步的复制过程，底层是基于Mysql数据库自带的二进制日志功能。就是一台或多台MySQL数据库（slave，即从库）从另一台MySQL数据库（master，即主库）进行日志的复制，然后再解析日志并应用到自身，最终实现从库的数据和主库的数据保持一致。MySQL主从复制是MySQL数据库自带功能，无需借助第三方工具。二进制日志：二进制日志（BINLOG）记录了所有的DDL（数据定义语言）语句和DML（数据操纵语言）语句，但是不包括数据查询语句。此日志对于灾难时的数据恢复起着极其重要的作用，MySQL的主从复制，就是通过该binlog实现的。默认MySQL是未开启该日志的MySQL的主从复制原理如下：空间换时间，时间换空间MySQL复制过

darknet框架训练yolov7Yolov7在darknet框架下的训练过程配置darknet环境官方数据集下载模型和配置文件训练之前必须看参数修改模型训练模型评估Yolov7在darknet框架下的训练过程配置darknet环境Darknet环境可以看我之前写的博文，这里就不赘述了。上链接：https://blog.csdn.net/qq_49838648/article/details/124820044例：官方数据集下载下载使用官方coco数据进行配置（我使用的是coco2017)模型和配置文件此处需要把yolov7官方模型中的cfg文件和预训练模型下载上链接：https://download.csdn.

目录0专栏介绍1什么是D*Lite算法？2自适应修正项3D*Lite算法流程4算法仿真与实现4.1ROSC++实现4.2Python实现0专栏介绍?附C++/Python/Matlab全套代码?课程设计、毕业设计、创新竞赛必备！详细介绍全局规划(图搜索、采样法、智能算法等)；局部规划(DWA、APF等)；曲线优化(贝塞尔曲线、B样条曲线等)。?详情：图解自动驾驶中的运动规划(MotionPlanning)，附几十种规划算法1什么是D*Lite算法？上节我们介绍了LPA*算法：路径规划|图解LPA*算法(附ROSC++/Python/Matlab仿真)。然而LPA*算法也有缺陷：

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交通预测一直是一个重要的问题，它涉及到交通运输系统的可靠性和效率。随着人工智能的发展，越来越多的研究者开始使用深度学习模型来解决这个问题。其中，基于Transformer的交通预测模型在近年来备受关注，因为它们具有优秀的建模能力和较好的预测准确性。本文将介绍几个基于Transformer的交通预测模型，欢迎讨论。如有错误，也请指正。目录1.STTN（2020）2.TrafficTransformer（T-ITS2021）3.ASTGNN（TKDE2021）4.MGT（Neurocomputing2022）5.ASTTN（2022）6.PDFormer（AAAI2023）参考1.STTN（2020）论文：[2001.02908]Spatial-