【JavaWeb教程详解】 JavaWeb开发是Java编程领域的一个重要分支，主要涉及构建基于Web的交互式应用程序。尚硅谷推出的全新JavaWeb教程聚焦于企业主流技术栈，旨在帮助开发者掌握实际工作中所需的关键技能。本教程涵盖了Tomcat服务器、Servlet等核心组件的使用，并在IntelliJ IDEA（一款强大的Java开发集成环境）上进行实践操作，教你如何通过Tomcat构建Web应用。 一、Tomcat服务器 Tomcat是Apache软件基金会的Jakarta项目中的一个核心项目，是一个开源的、轻量级的Java Web应用服务器，广泛用于部署Servlet和JSP应用。在本教程中，你将学习如何配置和管理Tomcat，包括安装、启动、停止以及部署Web应用到Tomcat服务器的过程。了解Tomcat的工作原理和目录结构，对于理解和调试Web应用至关重要。 二、Servlet Servlet是Java提供的一种服务器端的Java API，用于处理HTTP请求和响应。在JavaWeb开发中，Servlet扮演着接收请求、处理业务逻辑并生成响应的关键角色。本教程将深入讲解Servlet生命周期、Servlet API的使用、Servlet配置以及Servlet的多线程处理。通过实践，你将学会创建和注册Servlet，实现动态网页功能。 三、IDEA集成开发环境 IntelliJ IDEA是许多Java开发者首选的集成开发环境，它提供了丰富的代码自动补全、重构工具以及对各种框架的优秀支持。在本教程中，你将学习如何设置IDEA以适应JavaWeb开发，包括创建新项目、导入Tomcat服务器、配置Web应用和运行调试等步骤。掌握IDEA的使用能极大提高开发效率。 四、实战项目构建 教程中的“web-all”可能指的是整个Web应用的源代码包，包含了所有相关的Java类、配置文件、HTML、CSS和JavaScript等资源。通过这个项目，你可以亲自动手实践，从零开始构建一个完整的JavaWeb应用，涵盖从需求分析到编码、测试和部署的全过程。 五、其他相关技术 除了Tomcat和Servlet，企业级的JavaWeb开发还涉及到JSP（JavaServer Pages）、MVC设计模式、JDBC数据库访问、Spring框架、MyBatis等。虽然这些内容可能没有在标题和描述中明确提及，但作为JavaWeb开发的重要组成部分，理解它们是进阶学习的必要步骤。 总结来说，尚硅谷的JavaWeb教程是一套全面的学习资源，涵盖了从基础到进阶的企业级开发技能。通过学习，你不仅可以掌握JavaWeb开发的核心技术，还能了解实际项目中的最佳实践，为成为一名合格的JavaWeb开发者打下坚实基础。

在计算机科学领域，尤其是图像处理和计算机视觉方向，行人检测与跟踪是一项重要的研究课题。它在智能交通、视频监控、安全防护以及人机交互等多个领域都有广泛应用。本课程设计或作业的目标是让学生掌握这一技术的基本原理和实现方法，从而能够实际操作并分析图像中的行人目标。 我们要理解行人检测的概念。行人检测是通过计算机算法自动识别图像或视频流中的人类个体的过程。常见的行人检测方法有Haar特征级联分类器、HOG（Histogram of Oriented Gradients）描述符、以及深度学习模型如YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN等。这些方法基于不同的特征提取和分类策略，旨在高效且准确地定位图像中的行人。 Haar特征级联分类器是早期的行人检测方法，它利用集成的Adaboost算法训练级联分类器，通过矩形特征来识别行人。而HOG描述符则关注图像中边缘和梯度的方向分布，通过统计这些特征来区分行人与其他物体。 接下来，我们讨论行人跟踪。行人跟踪是在检测到行人后，通过一系列算法确保在连续的帧之间对同一行人的连续追踪。这通常涉及到目标运动模型的建立、状态估计、数据关联等问题。常用的跟踪算法有卡尔曼滤波、粒子滤波、光流法以及基于深度学习的跟踪方法，如DeepSORT、FairMOT等。这些方法各有优劣，适用于不同的场景和需求。 在进行课程设计时，学生可能需要完成以下步骤： 1. 数据收集：获取包含行人的图像或视频数据集，例如PASCAL VOC、INRIA Person等。 2. 特征提取：根据选择的方法，提取图像的Haar特征、HOG特征或使用预训练的深度学习模型。 3. 检测算法实现：训练和测试行人检测模型，评估其在不同条件下的性能。 4. 跟踪算法实现：结合检测结果，实现行人跟踪算法，处理目标丢失和重识别等问题。 5. 实验与分析：对比不同方法的效果，分析优缺点，并提出改进方案。 通过这个课程设计，学生不仅会学习到基本的图像处理和计算机视觉知识，还能了解到如何将理论应用于实际问题，提升编程和问题解决能力。同时，这也为他们进一步深入研究深度学习、人工智能等前沿领域打下基础。

JavaWeb是IT行业中一个重要的开发领域，主要用于构建交互式的网页应用程序。这个教程——"尚硅谷全新JavaWeb教程，企业主流javaweb技术栈 html、css、js 代码"——显然是为了帮助开发者掌握企业级JavaWeb开发的核心技术。下面将详细阐述其中涉及的主要知识点。 1. **HTML（超文本标记语言）**：HTML是网页的基础，用于定义网页结构和内容。在本教程中，你将学习如何创建基本的HTML文档，包括头部、主体、段落、标题、链接、图像等元素的使用。同时，还将深入理解表格、表单、框架和多媒体元素的应用，以及HTML5的新特性，如离线存储、拖放功能和新的标签元素。 2. **CSS（层叠样式表）**：CSS用于控制网页的布局和外观。通过学习CSS，你可以理解选择器的概念，如何定义颜色、字体、边距、布局等样式，并实现响应式设计，使网页在不同设备上都能良好显示。此外，CSS3的新增功能，如动画、过渡、伪类和新的布局模型（如Flexbox和Grid），也是重点学习内容。 3. **JavaScript**：JavaScript是一种客户端脚本语言，用于增加网页的动态性和交互性。在这个教程中，你将学习变量、数据类型、控制流、函数等基础语法，以及DOM（文档对象模型）操作，用于动态修改网页内容。BOM（浏览器对象模型）的使用也很重要，它允许JavaScript访问浏览器的一些特性，如窗口、历史、位置等。 4. **DOM（文档对象模型）**：DOM是HTML和XML文档的标准表示，它将网页内容结构化为一个节点树。通过DOM，JavaScript可以查找、添加、删除和修改页面上的任何元素，实现丰富的交互效果。 5. **课程资源与商业资料**：这部分可能包含各种辅助学习材料，如课件、示例代码、练习项目等，以帮助深化理解和实践。商业资料可能涵盖了一些实际项目中的最佳实践和行业标准，这对于提升你的专业技能和适应企业需求非常有帮助。 通过这个全面的教程，你不仅会掌握JavaWeb开发的基础，还能了解到当前企业中广泛采用的技术栈。理论学习结合实践操作，将使你具备开发高效、用户体验良好的JavaWeb应用的能力。记得在学习过程中不断动手实践，遇到问题及时查阅资料和交流，以加深理解并提高解决问题的能力。

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2017年5月23日至27日，中国围棋九段棋手柯洁在乌镇与AlphaGo对弈三场，三场全负，AlphaGo也成为历史上第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人。AlphaGo是怎么成长起来的呢？ 2022年8月8日，自动驾驶出行服务平台“萝卜快跑”的5辆自动驾驶车辆，正式在重庆市永川区开展车内无安全员的自动驾驶示范运营服务。截止目前，示范区已有L4级自动驾驶测试和示范运营车辆30辆，安全测试里程累计超过100万公里。自动驾驶的安全是如何得到保障的呢？ 2022年12月，人工智能聊天机器人ChatGPT刷爆网络，网友们争先恐后去领略它的超高情商和巨大威力。它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。ChatGPT是如何炼成的呢？

“Simple Allow Copy”是一款可以帮助用户突破网页复制限制的浏览器扩展。它特别适用于那些禁止复制粘贴的网站，如百度文库、豆丁文库等。使用这款插件，用户可以轻松复制网页上的内容，无需手动输入或使用OCR工具。 使用教程在：https://blog.csdn.net/m0_62153576/article/details/139151863

西门子200Smart系列PLC是一款广泛应用的微型控制器，尤其在自动化设备和工业生产线上，它提供了丰富的功能，包括处理模拟量输入/输出。本文将详细解析如何在200Smart PLC中添加和使用模拟量库scale+，以实现更精确的数据转换和控制。 模拟量库scale+在西门子200Smart系统中扮演着关键角色，它允许用户对采集到的模拟量数据进行标度转换，从而将其转换为实际的工程单位。例如，将0-10V电压信号转换为0-100℃的温度值。这个过程包括了数据的采集、线性化以及与实际物理量的映射。 添加库scale+的步骤如下： 1. **打开编程软件**：确保已经安装了西门子的Step 7 Micro/WIN SMART编程软件，并用它连接到你的200Smart PLC。 2. **创建新项目**：在软件中新建一个项目，选择对应的PLC型号，如CPU 224 SP SMART PN。 3. **导入库文件**：从"scale.smartlib"文件中，找到所需的模拟量库scale+。这个库文件通常包含了预定义的模拟量处理函数块。点击“插入”菜单，选择“库”，然后导入"scale.smartlib"。 4. **添加库到项目**：在弹出的库选择窗口中，找到并选中"scale+"库，点击“确定”将其添加到项目中。 5. **配置库**：在程序编辑器中，双击导入的"scale+"库，会打开配置界面。这里需要设置输入和输出参数，比如模拟量输入通道、模拟量输出通道、转换系数等。 6. **创建数据块**：为了存储转换参数，你需要创建一个新的DB（数据块）。在项目树中右键单击“DB”，选择“添加新块”，为模拟量库分配所需的存储空间。 7. **连接I/O**：在OB1（主程序）或适当的FB（功能块）中，将模拟量输入和输出的地址与"scale+"库连接。通过指令调用库中的函数块，并将DB块作为参数传递。 8. **编写程序逻辑**：根据实际需求，编写程序逻辑来读取模拟量输入，调用"scale+"库进行转换，然后将结果写入模拟量输出。 9. **测试与调试**：下载程序到PLC后，通过监控和调试功能验证模拟量库scale+是否按预期工作。确保输入和输出值正确无误。 10. **保存与备份**：记得保存项目，并将程序和配置文件备份，以便日后查阅或恢复。 以上就是西门子200Smart模拟量库scale+的添加及使用步骤。通过这个过程，用户可以轻松地处理模拟量信号，实现更复杂的控制策略。"添加库scale步骤.pdf"文档应该提供了详细的图文教程，如果在实践中遇到任何问题，可以参考该文档或者寻求相关技术论坛的帮助。在学习和应用过程中，不断实践和理解，将有助于提升你的200Smart PLC编程技能。

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