1、接口类默认继承实体类 实体类不做任何修改保证类与表统一,不使用冗余的vo dto,一个dto解决所有问题 2、实体类涵盖多种注解 日期格式编码、Long类型转String、字段自动填充、validate校验 3、自带insertOrUpdateBatch方法 4、自动生成前端的增删改查页面 (vue 2.x,前端模板由于基础框架原因,需要自己稍微改动一下,之后可以直接生成) 5、牛逼的导入导出解决方案 支持导出模板、导出数据 支持导入校验,字符长度校验,日期类型校验,布尔类型校验,小数精度校验 上传文件,如果异常会返回批改后的文件(红色字体批注) 容错导入,正常数据会自动导入,异常数据会批改后返回 详情见 https://blog.csdn.net/java_creatMylief/article/details/135412341
2024-06-24 17:56:22 30KB easycode 代码生成器
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Visual Basic 编程例子源代码,一共有上百个
2024-06-24 17:46:05 106.76MB
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基于STM32 FOC下桥三电阻采样方式的电机相电流重构方法,根据控制板硬件参数和载波频率,仿真计算最大调制率和最大占空比。
2024-06-24 17:34:41 2.53MB
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解压后80M 本书精心挑选了有代表意义的480余个实例,详细介绍了如何利用visual basic 6.0的强大功能来开发应用程序。本书附带1张dvd光盘,内容为本书所有实例的多媒体语音教学视频及书中的实例源代码。另外,在光盘中还免费赠送了大量的编程电子书与视频讲解。   本书共17章,分为4篇。基础设计篇中主要介绍了visual basic程序设计基础、常用内部控件、其他控件和外部控件等相关技术;程序算法篇中主要介绍了程序结构、一维数组、其他数组、过程和函数、算法设计等技术;界面设计技术篇中主要介绍了窗体和菜单、文件、图形操作、多媒体处理、windows系统程序设计等技术;高级开发技术篇中主要介绍了数据库开发、打印与报表、硬件及网络开发等技术,最后还介绍了学生管理系统与游戏综合案例的开发。   本书内容丰富,实用性强,实例贴近生活,容易理解,而且书中每一个实例都经过仔细调试。本书适合visual basic初、中级学习人员学习和提高使用,也可以作为visual basic程序员案头必备的参考资料。
2024-06-24 17:26:03 37.49MB visual basic
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sas判别分析代码,数理统计大作业用
2024-06-24 16:52:27 4KB
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VB写的GPIB通讯例子+源码下载,NI 安捷伦 GPIB 大家可以参考看看。在仪器面板中可选择连接方式、GPIB地址、网络地址,可以发送命令。用了一些控件来美化窗体的按钮。 运行环境:Windows/VB6
2024-06-24 15:22:16 98KB VB源代码 图形处理
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通过深度Q学习进行路径规划,可通过上位机进行目标点、终点以及障碍物的设定
2024-06-24 10:38:24 235KB MATLAB 深度Q学习 路径规划
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Dense 强化学习在自动驾驶安全验证中的应用 Dense 强化学习是一种基于人工智能的技术,旨在加速自动驾驶汽车的安全验证过程。传统的安全验证方法需要在自然istic驾驶环境中对自动驾驶汽车进行测试,这些测试需要大量的时间和经济投入。为了解决这个问题,研究人员开发了一种智能测试环境,使用基于 Dense 强化学习的背景代理来验证自动驾驶汽车的安全性能。 Dense 强化学习是一种基于深度强化学习的方法,通过编辑马尔科夫决策过程,删除非安全关键状态,重新连接关键状态,以便从自然istic驾驶数据中获取紧凑的信息。这种方法可以使神经网络从紧凑的信息中学习,实现了传统深度强化学习方法无法实现的任务。 在本研究中,研究人员使用 Dense 强化学习方法训练背景代理,来模拟自然istic驾驶环境中的安全关键事件。然后,他们使用高度自动化的测试车辆在高速公路和城市测试轨道上进行测试,结果表明,Dense 强化学习方法可以将评估过程加速多个数量级(10^3 到 10^5 倍)。 该方法的应用前景非常广阔,不仅可以用于自动驾驶汽车的安全验证,还可以用于其他安全关键的自动系统的测试和培训。随着自动驾驶技术的快速发展,我们正处于交通革命的前沿,这项技术将大大推动自动驾驶技术的发展。 知识点: 1. Dense 强化学习是一种基于深度强化学习的方法,用于加速自动驾驶汽车的安全验证过程。 2. 传统的安全验证方法需要在自然istic驾驶环境中对自动驾驶汽车进行测试,这些测试需要大量的时间和经济投入。 3. Dense 强化学习方法可以通过编辑马尔科夫决策过程,删除非安全关键状态,重新连接关键状态,以便从自然istic驾驶数据中获取紧凑的信息。 4. 该方法可以使神经网络从紧凑的信息中学习,实现了传统深度强化学习方法无法实现的任务。 5. 该方法可以用于自动驾驶汽车的安全验证,也可以用于其他安全关键的自动系统的测试和培训。 6. 该方法可以加速自动驾驶汽车的安全验证过程,达到多个数量级的加速效果。 7. 该方法的应用前景非常广阔,随着自动驾驶技术的快速发展,将大大推动自动驾驶技术的发展。 Dense 强化学习是一种基于人工智能的技术,旨在加速自动驾驶汽车的安全验证过程。其应用前景非常广阔,将大大推动自动驾驶技术的发展。
2024-06-24 10:34:58 3.19MB 自动驾驶仿真
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文章目录一、在pytorch中紧凑画出子图(1)在一行里画出多张图像和对应标签1)代码2)效果展示色偏原因分析:(2)以矩阵的形式展示多张图片1)代码2)效果展示二、在matplotlib中紧凑画出子图(1)区分 subplot 和 subplots(2)代码(3)效果展示 一、在pytorch中紧凑画出子图 (1)在一行里画出多张图像和对应标签 1)代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torchvision import torchvision.transforms as transforms from I
2024-06-24 10:22:52 163KB
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STM32+DHT11温湿度传感器 采集温湿度数据 代码
2024-06-24 09:56:17 2.81MB stm32 DHT11
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