一共14个Hibernate5所需jar包，下载后解压，再导入到项目中即可使用，亲测可用，方便java开发者进行数据库的操作，更多关于Hibernate开发的细节可移步至我的技术博客：http://blog.csdn.net/qq_24693837?viewmode=contents

jsp向服务器进行文件上传所需的fileupload组件所需的jar包

rpm -ivh lxc-libs-1.0.9-1.el6.x86_64.rpm rpm -ivh lua-alt-getopt-0.7.0-1.el6.noarch.rpm rpm -ivh lua-filesystem-1.4.2-1.el6.x86_64.rpm rpm -ivh lua-lxc-1.0.9-1.el6.x86_64.rpm rpm -ivh lxc-1.0.9-1.el6.x86_64.rpm rpm -ivh docker-io-1.7.1-2.el6.x86_64.rpm rpm -ivh device-mapper-libs-1.02.117-12.el6.x86_64.rpm --force --nodeps service docker start ----------安装成功

linux环境搭建svn服务器所需安装包，包括apr-1.7.0.tar.gz， apr-util-1.6.1.tar.gz， expat-2.1.0.tar.gz， openssl-1.0.2l.tar.gz， sqlite-autoconf-3330000.tar.gz， subversion-1.9.4.tar.gz， zlib-1.2.11.tar.gz

稿件源文件需分别上传 文档类型包括： MS Office files (Word / Powerpoint / Excel) LaTeX TIFF EPS PDF

Keras梯形网络的半监督学习 这是Keras中Ladder Network的实现。 阶梯网络是半监督学习的模型。 请参阅A Rasmus，H Valpola，M Honkala，M Berglund和T Raiko题为“进行”的论文。 此实现已在我们的论文《的正式代码中。 该代码可以发现和博客文章，可以发现 仅使用100个带标签的示例，该模型即可在MNIST上实现98％的测试准确性。 该代码仅适用于Tensorflow后端。 要求 Python 2.7 + / 3.6 + Tensorflow（1.4.0） 麻木 keras（2.1.4） 请注意，其他版本的tensorflow / keras也应该起作用。 如何使用 加载数据集 from keras . datasets import mnist import keras import random # get the da

jacob操作word，给word添加水印，以及图片。jar包放入项目中，dll根据自己系统版本选择64和86.放入windows中的system或者system32.

eclipse中使用xml自动提示功能所需文件：mybatis-3-mapper.dtd eclipse中使用xml自动提示功能所需文件：mybatis-3-mapper.dtd eclipse中使用xml自动提示功能所需文件：mybatis-3-mapper.dtd

实现jackson所需要的jar开发包， commons-beanutils-1.7.0.jar， commons-collections-3.2.jar， commons-lang3-3.2.jar, ezmorph-1.0.3.jar, jackson-core-0.67.0.12.jar, jackson-mapper-asl-1.9.9-sources.jar, json-lib-2.2.3-jdk15-javadoc.jar, json-lib-2.2.3-jdk15-sources.jar, json-lib-2.3-jdk15.jar, struts2-json-plugin-2.3.8.jar

打开PDF文件所需的jar 包。 import org.apache.pdfbox.pdmodel.PDDocument; import org.apache.pdfbox.util.PDFTextStripper;