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下载后直接在命令界面执行命令： java -jar edit-tool-0.0.1-SNAPSHOT.jar 启动成功后即可使用后，需要电脑上提前装了jdk才可以正常启动

Hutool是一个Java基础工具类，对文件、流、加密解密、转码、正则、线程、XML等JDK方法进行封装，组成各种Util工具类，同时提供以下组件： 布隆过滤 缓存 克隆接口 类型转换 日期处理

java相似度源码 请查看我们的 3.0 版详细说明。 在Apache Spark上运行 JedAI 的代码可用。 可以使用用于运行 JedAI 的Web 应用程序。 提供了解释如何使用它的视频。 JedAI 也可用作Docker 映像。 请参阅下面的更多细节。 最新版本的 JedAI-gui 可用。 Java 通用数据集成 (JedAI) 工具包 JedAI 是一个开源、高可扩展性的工具包，可为任何数据集成任务提供开箱即用的解决方案，例如记录链接、实体解析和链接发现。 其核心是一组适用于 RDF 和关系数据的、与领域无关的、最先进的技术。 这些技术依赖于基于（元）阻塞的近似的、模式不可知的功能，以实现高可扩展性。 JedAI 可以以三种不同的方式使用： 作为一个开源库，它为下图所示的端到端 ER 工作的所有步骤实现了许多最先进的方法。 作为一个直观的图形用户界面，专家和外行用户都可以使用。 作为比较不同（配置）ER 工作流的相对性能的工作台。 该存储库包含 JedAI 开源库的代码（在 Java 8 中）。 JedAI 的桌面应用程序和工作台的代码在这个 . 可以找到几个已经转换为

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264监控视频格式转换器工具包 此种格式编码多 压缩包内提供了四种工具，希望能帮助解决您的问题。

Gluon CV工具包 | | | | GluonCV提供了计算机视觉中最先进的（SOTA）深度学习模型的实现。 它是为工程师，研究人员和学生设计的，用于基于这些模型快速制作原型产品和研究思路。 该工具包提供四个主要功能： 训练脚本以重现研究论文中报告的SOTA结果 同时支持PyTorch和MXNet 大量的预训练模型 精心设计的API，可大大降低实施复杂性 社区支持 演示版 在或检查高清视频。 支持的应用 应用 插图 可用型号 识别图像中的物体。 50多个模型，包括 ， ， ， ，... 用它们的检测多个对象图像中的边界框。 ， ， 关联图像的每个像素带有分类标签。 ， ， ， ， ， ， 检测物体并关联对象区域内的每个像素都有一个实例标签。 检测人体姿势从图像。 认识人类的行为在视频中。 MXNet： ， ， ， ， ， ， ，， PyTorch： ， ， ， ，， ， ， 预测深度图从图像。 生成视觉欺骗性图像 ， ， 重新识别场景中的行人 安装 GluonCV构建在MXNe

PI javaMapping XML转特殊化json，XML转不规则json数组[1,“ABC”,{"A":"zhi"}]，[{"NAME":"张三","SEX":"男"},{"NAME":"李四","SEX":"女"}]等任意转换相关jar包。

prefuse是一种很好用的可视化工具，用来创建丰富的交互式的可视化数据集的软件工具。