《S2SH洋酒销售系统的设计与实现》该项目采用技术jsp、strust2、Spring、hibernate、tomcat服务器、mysql数据库开发工具eclipse，项目含有源码、论文、配套开发软件、软件安装教程、项目发布教程洋酒销售系统主要功能包括：前台用户登录退出、注册、在线购物、查看商品详情、后台商品管理等等。本系统结构如下：前台模块（1）首页：显示最新商品及热门商品，商品的一级分类名称（2）商品详情：点击某个商品，可显示商品的详细信息（3）商品分类展示：点击一级分类或二级分类，可显示该分类下的所有商品信息（4）购物车：用户可以将商品加入购物车，或从购物车移除商品（5）登录、注册：提交
在Office等生产力工具之后，移动设备的操作系统也在快速进入大模型时代。8月4日下午的HDC2023开发者大会上，华为正式发布了HarmonyOS4、新一代鸿蒙开发套件、HarmonyOSNext开发者预览版本等一系列新技术。「今天我们已经进入了大模型的时代。华为盘古大模型将要助力鸿蒙生态，」华为常务董事、终端BGCEO余承东一开场就这样说道。「通过盘古的底层能力加持，华为将为用户带来智慧终端交互、高阶生产力效率、个性化服务的全新AI体验变革。」鸿蒙OS4带来了全新的功能和体验，有第一时间升级的用户表示，从速度、温度到功能，提升都非常明显。全面接入AI大模型最近科技领域中最引人关注的是大模型
1、OfficePLUSOfficePLUS网站旨在为全球Office用户提供丰富的高品质原创PPT模板、实用文档、数据图表及个性化定制服务。优点：OfficePLUS是微软官方网站，囊括PPT模板、Word模板和Excel模板，基本涵盖日常工作和学习的需要支持免费下载下载速度很快，页面简洁，广告较少2、优品PPT优品PPT的标语是“一个有情怀的免费PPT模板下载网站”，软件内包含了丰富的PPT模板，个个都十分精良且富有创意，非常多好看的模板素材提供给大家，无论是职场工作人员还是学校师生，都能够在该APP上找到自己所心仪的APP模板，让你的PPT更加生动，提高工作和学习的效率；优点：免费不需要
经典dp动规问题，01背包问题关键在于遍历顺序与初始化这两步的推导。目录文章目录一、01背包问题二、确定dp数组及其下标含义三、确定递推公式四、确定初始化 五、确定遍历顺序六、举例推导dp数组总结 一、01背包问题 有n件物品，每件的价值与重量限制了背包所能装的总价值，每件物品只有一个，求所能装的最大价值。二、确定dp数组及其下标含义 dp[i][j]代表的是： 从0-i的物品中选，放入容量为j的背包中所得的最大价值。三、确定递推公式 现态dp[i][j]有两种情况：容量j够放物品+容量j不够放物品 。 显而易见的是： ①当不够放物品
文章目录@[toc]背景一.**购买服务器**二.**前置配置**三.**部署webui，完成配置**四.**其他探索**其他背景前两天在某公众号的软文刷到了AI绘画领域最新的ChilloutMix模型。大概是下面这张图的效果：激动的心颤抖的手，学了这么多年计算机，就是为了走在时代前沿，事到如今终于可以活学活用了。然而自己的电脑配置完全不够用，咋整？开台GPU云服务器吧。踩了无数坑之后，终于总结出此流程。力求以最简单的方式，快捷的在云服务器部署chilloutmix，以及lora，以及各种其他绘画模型。一.购买服务器首先需要购买一台腾讯云的GPU服务器。GPU卡型本次选择“T4”，性能完全够用
在之前我们学会了关于K210的摄像头与lcd的一些应用，那么今天我们了解一些关于K210的一些画图的方法和利用K210进行颜色识别。首先我们明确，什么是画图，为什么要画图。画图指在图片上画出圆，方框，箭头，十字交叉或者字符。我们为什么要画图，其实一个基础的应用就是颜色识别的时候。我们可以把识别到的颜色用一个方框框起来，这样首先可读性会大大增强。其次也方便我们知晓该色块的位置和大小。以及在人脸识别中我们需要利用一个方框将人脸框柱之类。K210中我们之前学习了部分sensor库的内容，而画图所需的相关东西在image中，也就是img=sensor.snapshot（）捕捉图片，而img.来进行相关
机器学习的回归问题常用RMSE，MSE,MAE,MAPE等评价指标，还有拟合优度R2。由于每次预测出来的预测值再去和原始数据进行误差评价指标的计算很麻烦，所以这里就直接给出他们五个指标的计算函数。把每次预测出来的值和真实值输入这个函数就可以得到上面这些指标，很方便。然后计算出来放一起还可以画柱状图先放计算公式：mse就是rmse的平方，公式是差不多的。 Python计算代码：importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportmean_absolute_errorfromsklearn.metricsimportmean_square
机器学习的回归问题常用RMSE，MSE,MAE,MAPE等评价指标，还有拟合优度R2。由于每次预测出来的预测值再去和原始数据进行误差评价指标的计算很麻烦，所以这里就直接给出他们五个指标的计算函数。把每次预测出来的值和真实值输入这个函数就可以得到上面这些指标，很方便。然后计算出来放一起还可以画柱状图先放计算公式：mse就是rmse的平方，公式是差不多的。 Python计算代码：importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportmean_absolute_errorfromsklearn.metricsimportmean_square
第一步：打开视图-宏第二步：输入宏名（可以是人以文字、字母或数字加字母，但不能是纯数字）第三步：点击创建第四步：复制以下文字SubTest()DimoSlideAsSlide,oShapeAsShapeDimmyWidthAsSingle,myHeightAsSingle,myTopAsSingle,myLeftAsSingleOnErrorResumeNextIfActiveWindow.Selection.ShapeRange.Count1ThenIfErr.Number0ThenMsgBox"none"&vbCrLf&"chooseone",vbExclamation+vbOKOnlyE
新建文件没有word、ppt、excel，office图标显示为白色，不能正常显示解决办法：1、按“win+R”输入“regedit”运行，打开系统注册表；2、找到HKEY_CLASSES_ROOT下的.doc、.docx、.ppt、.pptx、.xls、.xlsx，删除。3、找到HKEY_CLASSES_ROOT下的Word.Document.8、Word.Document.12、PowerPoint.Show.8、PowerPoint.Show.12、Excel.Sheet.8、Excel.Sheet.12，删除。4、找到HKEY_CURRENT_USER\Software\Microso
