人工智能是指通过计算机系统模拟人类的智能行为，包括学习、推理、问题解决、理解自然语言和感知等。 大数据指的是规模巨大且复杂的数据集，这些数据无法通过传统的数据处理工具来进行有效管理和分析。 本资源包括重邮人工智能与大数据导论实验课相关实验课：Python 控制结构与文件操作，Python 常用类库与数据库访问，Python 网络爬虫-大数据采集，Python 数据可视化，Python 聚类-K-means，Python 聚类决策树训练与预测，基于神经网络的 MNIST 手写体识别 重庆邮电大学通信与信息工程学院作为一所专注于信息科学技术和工程的高等教育机构，开设了关于人工智能与大数据的导论实验课程。该课程旨在为学生提供实践操作的机会，通过实验课的方式加深学生对人工智能与大数据相关知识的理解和应用能力。 课程涉及到了人工智能的基本概念，这是计算机科学领域中一个非常重要的分支。人工智能的研究包括多个方面，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等。其中机器学习是指让计算机通过数据学习，不断改进其性能指标的方法。人工智能技术的应用领域极为广泛，包括但不限于自动驾驶汽车、智能语音助手、医疗诊断支持系统等。 大数据是一个相对较新的概念，它涉及到对规模庞大且复杂的数据集进行存储、管理和分析。这些数据集的规模通常超出了传统数据处理软件的处理能力。大数据的分析通常需要使用特定的框架和算法，例如Hadoop和Spark等。通过对大数据的分析，可以发现数据之间的关联性，预测未来的发展趋势，从而为决策提供支持。 本实验课程具体包含了多个实验内容，涵盖了以下几个方面： 1. Python 控制结构与文件操作：这部分内容教会学生如何使用Python编程语言中的控制结构来处理数据，并进行文件的读写操作。控制结构是编程中的基础，包括条件语句和循环语句等，而文件操作则涉及对数据的输入输出处理。 2. Python 常用类库与数据库访问：在这一部分，学生将学习Python中的各种常用类库，并掌握如何通过这些类库与数据库进行交互。数据库是数据存储的重要方式，而Python提供了多种库来实现与数据库的连接和数据处理。 3. Python 网络爬虫-大数据采集：网络爬虫是数据采集的一种手段，通过编写程序模拟人类访问网页的行为，从而自动化地从互联网上收集信息。这对于大数据分析尤其重要，因为大量的数据往往来源于网络。 4. Python 数据可视化：数据可视化是将数据转化为图形或图像的处理过程，目的是让数据的分析结果更加直观易懂。Python中的Matplotlib、Seaborn等库能够帮助学生创建丰富的数据可视化效果。 5. Python 聚类-K-means：聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象划分为多个簇。K-means算法是聚类算法中的一种，它通过迭代计算使聚类结果的内部差异最小化。 6. Python 聚类决策树训练与预测：决策树是一种常用的机器学习算法，它通过一系列的问题对数据进行分类。在本实验中，学生将学习如何使用决策树进行数据训练和预测。 7. 基于神经网络的 MNIST 手写体识别：MNIST数据集是一个包含了手写数字图片的数据集，常用于训练各种图像处理系统。本实验将介绍如何使用神经网络对这些图片进行识别，这是深度学习中的一个重要应用。 以上内容涵盖了人工智能与大数据领域中一些核心的技术和应用，通过这些实验内容，学生能够更深入地理解理论知识，并在实践中提升解决问题的能力。 此外，报告中还提及了需要学生自行配置环境的部分。这是因为人工智能与大数据处理通常需要特定的软件环境和库的支持。例如，进行深度学习实验时，可能需要安装TensorFlow、Keras或其他深度学习框架。而进行数据可视化实验，则可能需要安装相应的绘图库。 重庆邮电大学的这份实验课报告，不仅让学生了解了人工智能与大数据的基本理论知识，还通过实际的编程实践，帮助学生将理论转化为实际操作技能，为未来在相关领域的深入研究和职业发展奠定了坚实的基础。

**正文** Java Development Kit（JDK）是Oracle公司提供的用于开发和运行Java应用程序的重要工具集。JDK 1.8是Java的一个重要版本，引入了许多新特性，优化了性能，并改进了开发者的体验。本文将深入探讨JDK 1.8的特性、安装过程以及免配置环境变量的一键安装方法。 1. **Java 8的关键特性** - **Lambda表达式**：这是Java 8最显著的新特性，允许开发者以更简洁的方式处理函数式编程。Lambda表达式可以被用来替代只包含单个抽象方法的接口的匿名类，简化代码，提高可读性。 - **方法引用**：与Lambda表达式相辅相成，方法引用允许直接引用已有方法，而无需编写实际的lambda体。 - **Stream API**：这是一个新的集合操作模型，用于处理大量数据，提供了丰富的操作如过滤、映射、聚合等，支持并行流处理，极大地提高了数据处理效率。 - **日期与时间API的改进**：Java 8引入了全新的java.time包，替代了以前的Date和Calendar，提供了更加直观且易用的时间日期处理功能。 - **默认方法**：在接口中添加默认方法，使得接口可以在不破坏向后兼容性的前提下增加新功能。 2. **JDK 1.8的安装** JDK 1.8的一键安装通常包含了自动配置环境变量的过程，这对于新手来说非常友好。一般步骤如下： - 下载JDK 1.8的安装包，根据操作系统选择合适的版本（Windows、Linux或macOS）。 - 运行安装程序，按照提示进行安装。在安装过程中，安装程序会自动检测系统路径并设置相应的环境变量，包括`JAVA_HOME`、`PATH`和`CLASSPATH`。 - 安装完成后，可以通过在命令行输入`java -version`来验证安装是否成功。 3. **免配置环境变量** 在某些情况下，JDK的安装程序可能不会自动配置环境变量。这时，用户需要手动进行配置。但是一键安装的版本通常会处理这个问题，确保用户无需手动配置`JAVA_HOME`、`PATH`和`CLASSPATH`这些环境变量。这意味着一旦安装完成，用户可以直接在任何地方使用Java命令，无需担心找不到JDK路径。 4. **使用JDK 1.8开发** 开发者可以使用JDK 1.8的特性来提升代码质量，比如使用Lambda表达式简化回调代码，使用Stream API处理集合，或者利用新的日期和时间API来处理日期相关问题。这些新特性不仅提高了代码的可读性和简洁性，也提升了开发效率。 总结来说，JDK 1.8作为Java的一个里程碑版本，带来了许多创新特性和性能提升，而一键安装的版本更是为开发者提供了便利，尤其是对于初学者，免去手动配置环境变量的繁琐步骤，让他们能更快地投入到Java编程的学习和实践中。在日常开发中，理解和掌握Java 8的新特性，能够有效地提高代码质量和开发效率。

深度学习+离线配置环境+pytorch 深度学习是机器学习的一个分支，它可以模拟人类_brain的学习过程，通过多层神经网络来学习和表示数据。PyTorch 是一个基于 Python 的开源机器学习库，提供了动态计算图、自动微分和模块化等特点，使得深度学习模型的开发和实现更加方便。 在深度学习中，离线配置环境是一个非常重要的步骤，因为它可以帮助我们创建一个稳定和高效的深度学习环境。在这个步骤中，我们需要安装显卡驱动、CUDA 和 cuDNN 等组件，以便于深度学习模型的训练和测试。 安装显卡驱动是离线配置环境的第一步。我们可以从 NVIDIA 官方网站下载对应的显卡驱动，然后按照提示进行安装。在安装完成后，我们可以使用 nvidia-smi 命令来查看显卡驱动支持的 CUDA 版本。 安装 CUDA 是离线配置环境的第二步。我们可以从 NVIDIA 官方网站下载对应的 CUDA 版本，然后按照提示进行安装。在安装完成后，我们可以使用 nvcc -V 命令来查看 CUDA 版本。 安装 cuDNN 是离线配置环境的第三步。我们可以从 NVIDIA 官方网站下载对应的 cuDNN 版本，然后按照提示进行安装。在安装完成后，我们可以将 cuDNN 文件复制到 CUDA 安装目录中。 添加环境变量配置是离线配置环境的第四步。在这个步骤中，我们需要将 CUDA 和 cuDNN 的安装目录添加到系统环境变量中，以便于深度学习模型的训练和测试。 使用 PyTorch 来创建虚拟环境是离线配置环境的最后一步。在这个步骤中，我们可以使用 virtualenv 来创建虚拟环境，然后使用 pip 来安装 PyTorch 和其他依赖项。这样我们就可以在虚拟环境中训练和测试深度学习模型，而不需要影响系统环境。 离线配置环境的流程可以分为两个部分：第一部分是安装显卡驱动、CUDA 和 cuDNN 等组件，第二部分是使用 virtualenv 来创建虚拟环境并安装 PyTorch 和其他依赖项。通过这个流程，我们可以创建一个稳定和高效的深度学习环境，用于训练和测试深度学习模型。 在这个流程中，我们需要注意以下几点： * 安装显卡驱动和 CUDA 时，需要选择与 cuDNN 版本对应的版本。 * 在添加环境变量配置时，需要将 CUDA 和 cuDNN 的安装目录添加到系统环境变量中。 * 在使用 virtualenv 创建虚拟环境时，需要指定 Python 的版本，以确保虚拟环境中的 Python 版本与系统环境中的 Python 版本相同。 离线配置环境是一个非常重要的步骤，它可以帮助我们创建一个稳定和高效的深度学习环境。通过这个流程，我们可以快速地训练和测试深度学习模型，而不需要影响系统环境。

Java Development Kit (JDK) 11是Java编程语言的一个重要版本，由Oracle公司发布，提供了许多新特性和改进。这个压缩包包含了JDK 11的所有必要组件，允许开发者在本地环境中运行、构建和调试Java应用程序。一旦解压并正确配置了环境变量，您就可以在您的计算机上开始使用JDK 11。 1. **环境配置**： - **JAVA_HOME**: 你需要设置`JAVA_HOME`环境变量，指向JDK 11的安装目录。这通常是在系统路径变量中添加一个新的条目。 - **PATH**: 接着，更新`PATH`环境变量，包含`%JAVA_HOME%\bin`，使得命令行可以访问Java可执行文件，如`javac`（Java编译器）和`java`（Java虚拟机）。 - **CLASSPATH**: 虽然在JDK 9及更高版本中，大多数情况下默认已经处理了类路径，但在某些特殊情况下，你可能还需要配置`CLASSPATH`来指定库和类的位置。 2. **模块系统（Jigsaw）**： - JDK 11引入了Java模块系统，也称为Project Jigsaw，它通过将Java平台划分为模块，增强了系统的模块化和可维护性。 3. **JDK内部子模块**： - **jdk.internal.jvmstat**: 这个模块提供了JVM统计监测服务，用于获取关于JVM的性能数据。 - **java.management**: 提供了管理Java应用程序和Java平台的API，如监控和管理Java虚拟机和其他Java实体。 - **jdk.crypto.mscapi**: 提供了与Microsoft Cryptographic API (MSCAPI)的接口，用于加密操作。 - **jdk.jstatd**: 是一个JVM统计监测服务器，允许远程客户端连接并收集性能数据。 - **jdk.jdwp.agent**: 用于Java调试协议（JDWP）的代理，支持远程调试Java应用程序。 - **jdk.internal.le**: 与本地事件（LE）相关的内部模块，可能涉及操作系统事件处理。 - **jdk.naming.ldap**: 为LDAP（轻量级目录访问协议）提供命名和目录服务支持。 - **jdk.jlink**: 工具集，用于创建定制的、最小化的Java运行时图像，减少应用程序启动时间和体积。 - **jdk.scripting.nashorn.shell**: Nashorn JavaScript引擎的shell，允许在Java环境中执行JavaScript代码。 - **jdk.crypto.ec**: 支持椭圆曲线加密算法的模块。 4. **新特性**： - **HTTP客户端API**：JDK 11正式引入了`java.net.http`包，提供了一个内置的HTTP/2客户端，简化了网络通信。 - **动态类型语言支持**：Nashorn JavaScript引擎的增强，允许更深入地集成Java与JavaScript。 - **文本块**：新的语法特性，方便处理多行字符串。 - **强类型模式匹配**：在`instanceof`操作符中引入模式匹配，提高了代码的清晰度和安全性。 5. **其他改进**： - 性能优化：包括垃圾回收、内存管理和编译器的改进。 - 安全强化：更新和增强安全协议，修复漏洞。 - 核心库扩展：添加了新的API和类，例如对HTTP/2的支持。 配置完成后，你可以通过`java -version`命令检查Java版本，确保一切设置正确。使用JDK 11开发Java应用时，还可以利用这些新特性来提高代码质量和效率。在实际开发中，了解这些组件和特性对于高效地利用JDK 11至关重要。

如何重头通过conda安装tensorflo-2.10-GPU版本，配置环境

NX许可证错误,NX要求正确配置环境,对本地局域网起到一定的作用

0.运行方式，解压，双击运行plsql.cmd (oracle11与12都链接使用过没有遇到任何问题) 1.打开成功进入进入登录界面后，不要输入，点叉直接退出plsql（主要是汉化文件在第二次以后会生效） 2.第二此进入成功后，需要手动设置，根据自己解压的plsql目录， 解压后的目录结构 PLSQL\ |-- instantclient_11_2 |-- tnsnames.ora |-- PLSQL Developer |--readme.txt |--plsql.cmd |--一定要先看这个.docx 设置 例子 Oracle主目录名 = e:\PLSQL\instantclient_11_2 OCI库 = e:\PLSQL\instantclient_11_2\oci.dll 根据解压实际目录将Oracle主目录名与OCI库设置到如下图里面 2.放心安全无毒，你可以使用杀毒软件检测，这原先是学校的，我嫌弃环境变量配置有点烦，要修改电脑里面的环境变量，我就做了一个简单的脚本去实现一个临时的环境变量来运行plsql.exe，脚本写的简单，参考相关网上教程整的。 3.解压后放在英文目录里面，不要修改原有目录结构，防止脚本不生效 4.默认的临时环境变量为 set NLS_LANG=SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.ZHS16GBK set TNS_ADMIN=

Xshell配置环境详细方法零基础

panoply是nasa提供的基于Java的数据可视化和读取工具，主要用于对netcdf4文件和hdf5文件，对于研究测高卫星的同学有所帮助，特别是Cryosat-2（baseline-d及以上的数据以nc文件提供）和Icesat-2。压缩包打开之后直接点exe文件就可以，十分方便。由于是基于java的软件，所以要安装jdk11及以上版本来提供Java的环境，同时要配置环境变量，否则软件会报错。

QT for Android 配置环境的相关资源