- 机器学习与深度学习间关系与区别
ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
人工智能学习深度学习python
一、机器学习概述定义机器学习(MachineLearning,ML)是一种通过数据驱动的方法,利用统计学和计算算法来训练模型,使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本,识别其中的模式和规律,从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程,让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练数据集中包含输入
- 深度 Qlearning:在直播推荐系统中的应用
AGI通用人工智能之禅
程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
深度Q-learning:在直播推荐系统中的应用关键词:深度Q-learning,强化学习,直播推荐系统,个性化推荐1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网技术的飞速发展,直播平台如雨后春笋般涌现。面对海量的直播内容,用户很难快速找到自己感兴趣的内容。因此,个性化推荐系统在直播平台中扮演着越来越重要的角色。1.2研究现状目前,主流的个性化推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐等。这些方法在一定程度上缓
- 云服务业界动态简报-20180128
Captain7
一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud,包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包,通过QingCloudAppCenter一键部署交付,可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境,将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵,涵盖企业版、大数据版、AI
- 机器学习VS深度学习
nfgo
机器学习
机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是人工智能(AI)的两个子领域,它们有许多相似之处,但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分:1.概念层面机器学习:是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习,常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习:是机器学习的一个子领
- ResNet的半监督和半弱监督模型
Valar_Morghulis
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- 联邦学习 Federated learning Google I/O‘19 笔记
努力搬砖的星期五
笔记联邦学习机器学习机器学习tensorflow
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- PCL 怎样可视化深度图像
LeonDL168
PCL计算机视觉人工智能视觉检测图像处理算法
本小节讲解如何可视化深度图像的两种方法,在3D视窗中以点云形式进行可视化(深度图像来源于点云),另一种是,将深度值映射为颜色,从而以彩色图像方式可视化深度图像。代码首先,在PCL(PointCloudLearning)中国协助发行的书提供光盘的第7章例2文件夹中,打开名为range_image_visualization.cpp的代码文件,同文件夹下可以找到相关的测试点云文件room_scan1.
- Awesome TensorFlow
weixin_30594001
人工智能移动开发大数据
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- 【ShuQiHere】探索人工智能核心:机器学习的奥秘
ShuQiHere
人工智能机器学习
【ShuQiHere】什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(ArtificialIntelligence,AI)中最关键的组成部分之一。它使得计算机不仅能够处理数据,还能从数据中学习,从而做出预测和决策。无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统,背后都依赖于机器学习模型。机器学习与传统的编程不同,它不再依赖于人类编写的固定规则,而是通过数据自我改进模型,从而更灵活
- 综述论文“A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications”
硅谷秋水
机器学习机器学习神经网络深度学习
该零样本学习综述,发表于ACMTrans.Intell.Syst.Technol.10,2,Article13(January2019)摘要:大多数机器学习方法着重于对已经在训练中看到其类别的实例进行分类。实际上,许多应用程序需要对实例进行分类,而这些实例的类以前没有见过。零样本学习(Zero-ShotLearning)是一种强大而有前途的学习范例,其中训练实例涵盖的类别与想分类的类别是不相交的。
- 机器学习 VS 表示学习 VS 深度学习
Efred.D
人工智能机器学习深度学习人工智能
文章目录前言一、机器学习是什么?二、表示学习三、深度学习总结前言本文主要阐述机器学习,表示学习和深度学习的原理和区别.一、机器学习是什么?机器学习(machinelearning),是从有限的数据集中学习到一定的规律,再把学到的规律应用到一些相似的样本集中做预测.机器学习的历史可以追溯到20世纪40年代McCulloch提出的人工神经元网络,目前学界大致把机器学习分为传统机器学习和机器学习两个类别
- 端到端的自动驾驶论文与代码整理
大别山伧父
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LearningbyCheatinggithubcodearxivpaperconferenceonrobotlearning最新进展(May2021)Checkoutourlatestfollow-upwork:WorldonRails(2020)Checkoutoursubmissiontothe2020CARLAChallenge!pass
- Lt-8 Multithreading
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鱼儿也有烦恼
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文章目录如何使用Pytorch-Metric-Learning?1.Pytorch-Metric-Learning库9个模块的功能1.1Sampler模块1.2Miner模块1.3Loss模块1.4Reducer模块1.5Distance模块1.6Regularizer模块1.7Trainer模块1.8Tester模块1.9Utils模块2.如何使用PyTorchMetricLearning库中的
- 推荐开源项目:PyTorch-Metric-Learning
潘惟妍
推荐开源项目:PyTorch-Metric-Learningpytorch-metric-learningTheeasiestwaytousedeepmetriclearninginyourapplication.Modular,flexible,andextensible.WritteninPyTorch.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorc
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推荐:FastAPI驱动的稳定扩散LLMs演示项目FastAPI-for-Machine-Learning-Live-DemoThisrepositorycontainsthefilestobuildyourveryownAIimagegenerationwebapplication!OutlinedarethecorecomponentsoftheFastAPIwebframework,anda
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- 什么是监督学习(Supervised Learning)
救救孩子把
AIAI学习
一、监督学习概述监督学习(SupervisedLearning)是一种极具威力的机器学习方法,能够训练算法以识别数据中的模式,并据此进行精准的预测或分类。借助已有的标记数据,监督学习模型学会了从输入到输出的映射关系,进而在各类实际问题中实现自动化决策。无论是医疗诊断、金融市场分析、客户行为预测,还是提升生产效率以及个性化推荐系统等领域,监督学习都彰显出巨大的潜力与价值。随着技术的持续进步,监督学习
- 使用3DUNet训练自己的数据集(pytorch)— 医疗影像分割
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代码:lee-zq/3DUNet-Pytorch:3DUNetimplementedwithpytorch(github.com)文章<cicek16miccai.pdf(uni-freiburg.de)3DU-Net:LearningDenseVolumetricSegmentation
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探索任务的隐秘世界:推荐Task2Vecaws-cv-task2vecOfficialcodeforthepaper"Task2Vec:TaskEmbeddingforMeta-Learning"(https://arxiv.org/abs/1902.03545,ICCV2019)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-cv-task2vec在机器学习
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论文计算机视觉深度学习论文阅读笔记深度学习计算机视觉人工智能
DINOv2:LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.07193代码地址:https://github.com/facebookresearch/dinov2摘要大量数据上的预训练模型在NLP方面取得突破,为计算机视觉中的类似基础模型开辟了道路。这些模型可以通过生成通用视觉特征(即无
- linux查看jupyter运行,在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程
天启大烁哥
在Linux服务器上运行Jupyternotebookserver教程很多deeplearning教程都推荐在jupyternotebook运行python代码,方便及时交互。但只在本地运行没有GPU环境,虽然googlecolab是个好办法,但发现保存模型后在云端找不到模型文件,且需要合理上网才能访问。于是想给实验室的服务器配置jupyternotebook,供本机远程访问。踩了不少坑,码一下教
- 如何在DPDK中实现协议解析?
编码小哥
dpdk架构
在DPDK中实现协议解析涉及几个步骤,包括初始化环境、配置网卡、接收数据包、解析数据包并处理数据包。下面将详细介绍这些步骤以及如何在DPDK中实现基本的协议解析。初始化DPDK环境首先,你需要初始化DPDK环境,加载EAL(EthernetAddressLearning)库,并设置好内存池、环形缓冲区等。#include#include#includeintmain(intargc,char**a
- Deep learning for Computer Vision with Python(1)从零开始入门计算机视觉
Hazelyu27
计算机视觉大数据计算机视觉深度学习
本书的内容分成三个部分:1.初始阶段初始阶段学习:机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段:深入学习深度学习,理解先进技术,发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集,包括年龄和性别预测,交通工具模型识别。本书提供了对应网站:http://pyimg.co/fnkxk本文介绍前两章内容:基本介绍和深度学习简介。
- 使用matlab的热门问题
七十二五
值得关注matlab开发语言青少年编程算法经验分享
MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域,因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题:深度学习与神经网络:如何使用MATLAB的深度学习工具箱(DeepLearningToolbox)来构建和训练神经网络?如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用?数据分析与可视化:如何使用MATLAB进行大数
- COI实验室技能:图像到图像的深度学习开发框架(pytorch版)
山颠海涯
深度学习pytorch人工智能
Basicdeeplearningframeworkforimage-to-image这个开发框架旨在帮助科研人员快速地实现图像到图像之间的模型开发。github连接:https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发2环境配置2-1安装conda
- 2021-03-31 每日打卡
来多喜
昨日完成情况:1.6k散步,❌帕梅拉(我好懒)2.思维导图,statistical和machinelearning,先快速看一遍中文版,然后细看英文版.太多了,感觉在面试前看不完。决定集中精力讲清楚简历的内容。3.工作kki+myhabeats+handover。kki可以制作dataflow了,有了ga和publihser数据。myhabeatsremarketingaudience遇到困难。感
- 强化学习分类
0penuel0
Model-free:Qlearning,Sarsa,PolicyGradientsModel-based:能通过想象来预判断接下来将要发生的所有情况.然后选择这些想象情况中最好的那种基于概率:PolicyGradients基于价值:Qlearning,Sarsa两者融合:Actor-Critic回合更新:Monte-carlolearning,基础版的policygradients单步更新:Ql
- 机器学习100天-Day2503 Tensorboard 训练数据可视化(线性回归)
我的昵称违规了
首页.jpg源代码来自莫烦python(https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/4-1-tensorboard1/)今日重点读懂教程中代码,手动重写一遍,在浏览器中获取到训练数据Tensorboard是一个神经网络可视化工具,通过使用本地服务器在浏览器上查看神经网络训练日志,生成相应的可是画图,帮助炼丹师
- 元学习(meta learning)(一)
前行居士
学习人工智能神经网络深度学习机器学习元学习
元学习从字面的意思就是“学习”的“学习”,也就是学习如何学习。大部分的深度学习就是在不断的调整超参数,或者在决定网络架构,改变学习率等等。实际上没有什么好方法来调这些超参,今天工业界最常拿来解决调整超参数的方法是买很多张GPU,然后一次训练多个模型,有的训练不起来、训练效果比较差的话就输入掉,最后只看那些可以训练的比较好的模型会得到什么样的性能。所以在业界做实验的时候往往就是一次开几张GPU,这些
- java工厂模式
3213213333332132
java抽象工厂
工厂模式有
1、工厂方法
2、抽象工厂方法。
下面我的实现是抽象工厂方法,
给所有具体的产品类定一个通用的接口。
package 工厂模式;
/**
* 航天飞行接口
*
* @Description
* @author FuJianyong
* 2015-7-14下午02:42:05
*/
public interface SpaceF
- nginx频率限制+python测试
ronin47
nginx 频率 python
部分内容参考:http://www.abc3210.com/2013/web_04/82.shtml
首先说一下遇到这个问题是因为网站被攻击,阿里云报警,想到要限制一下访问频率,而不是限制ip(限制ip的方案稍后给出)。nginx连接资源被吃空返回状态码是502,添加本方案限制后返回599,与正常状态码区别开。步骤如下:
- java线程和线程池的使用
dyy_gusi
ThreadPoolthreadRunnabletimer
java线程和线程池
一、创建多线程的方式
java多线程很常见,如何使用多线程,如何创建线程,java中有两种方式,第一种是让自己的类实现Runnable接口,第二种是让自己的类继承Thread类。其实Thread类自己也是实现了Runnable接口。具体使用实例如下:
1、通过实现Runnable接口方式 1 2
- Linux
171815164
linux
ubuntu kernel
http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.1.2-unstable/
安卓sdk代理
mirrors.neusoft.edu.cn 80
输入法和jdk
sudo apt-get install fcitx
su
- Tomcat JDBC Connection Pool
g21121
Connection
Tomcat7 抛弃了以往的DBCP 采用了新的Tomcat Jdbc Pool 作为数据库连接组件,事实上DBCP已经被Hibernate 所抛弃,因为他存在很多问题,诸如:更新缓慢,bug较多,编译问题,代码复杂等等。
Tomcat Jdbc P
- 敲代码的一点想法
永夜-极光
java随笔感想
入门学习java编程已经半年了,一路敲代码下来,现在也才1w+行代码量,也就菜鸟水准吧,但是在整个学习过程中,我一直在想,为什么很多培训老师,网上的文章都是要我们背一些代码?比如学习Arraylist的时候,教师就让我们先参考源代码写一遍,然
- jvm指令集
程序员是怎么炼成的
jvm 指令集
转自:http://blog.csdn.net/hudashi/article/details/7062675#comments
将值推送至栈顶时 const ldc push load指令
const系列
该系列命令主要负责把简单的数值类型送到栈顶。(从常量池或者局部变量push到栈顶时均使用)
0x02 &nbs
- Oracle字符集的查看查询和Oracle字符集的设置修改
aijuans
oracle
本文主要讨论以下几个部分:如何查看查询oracle字符集、 修改设置字符集以及常见的oracle utf8字符集和oracle exp 字符集问题。
一、什么是Oracle字符集
Oracle字符集是一个字节数据的解释的符号集合,有大小之分,有相互的包容关系。ORACLE 支持国家语言的体系结构允许你使用本地化语言来存储,处理,检索数据。它使数据库工具,错误消息,排序次序,日期,时间,货
- png在Ie6下透明度处理方法
antonyup_2006
css浏览器FirebugIE
由于之前到深圳现场支撑上线,当时为了解决个控件下载,我机器上的IE8老报个错,不得以把ie8卸载掉,换个Ie6,问题解决了,今天出差回来,用ie6登入另一个正在开发的系统,遇到了Png图片的问题,当然升级到ie8(ie8自带的开发人员工具调试前端页面JS之类的还是比较方便的,和FireBug一样,呵呵),这个问题就解决了,但稍微做了下这个问题的处理。
我们知道PNG是图像文件存储格式,查询资
- 表查询常用命令高级查询方法(二)
百合不是茶
oracle分页查询分组查询联合查询
----------------------------------------------------分组查询 group by having --平均工资和最高工资 select avg(sal)平均工资,max(sal) from emp ; --每个部门的平均工资和最高工资
- uploadify3.1版本参数使用详解
bijian1013
JavaScriptuploadify3.1
使用:
绑定的界面元素<input id='gallery'type='file'/>$("#gallery").uploadify({设置参数,参数如下});
设置的属性:
id: jQuery(this).attr('id'),//绑定的input的ID
langFile: 'http://ww
- 精通Oracle10编程SQL(17)使用ORACLE系统包
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用ORACLE系统包
*/
--1.DBMS_OUTPUT
--ENABLE:用于激活过程PUT,PUT_LINE,NEW_LINE,GET_LINE和GET_LINES的调用
--语法:DBMS_OUTPUT.enable(buffer_size in integer default 20000);
--DISABLE:用于禁止对过程PUT,PUT_LINE,NEW
- 【JVM一】JVM垃圾回收日志
bit1129
垃圾回收
将JVM垃圾回收的日志记录下来,对于分析垃圾回收的运行状态,进而调整内存分配(年轻代,老年代,永久代的内存分配)等是很有意义的。JVM与垃圾回收日志相关的参数包括:
-XX:+PrintGC
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintGCDateStamps
-Xloggc
-XX:+PrintGC
通
- Toast使用
白糖_
toast
Android中的Toast是一种简易的消息提示框,toast提示框不能被用户点击,toast会根据用户设置的显示时间后自动消失。
创建Toast
两个方法创建Toast
makeText(Context context, int resId, int duration)
参数:context是toast显示在
- angular.identity
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.identiy 描述: 返回它第一参数的函数. 此函数多用于函数是编程. 使用方法: angular.identity(value); 参数详解: Param Type Details value
*
to be returned. 返回值: 传入的value 实例代码:
<!DOCTYPE HTML>
- java-两整数相除,求循环节
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class CircleDigitsInDivision {
/**
* 题目:求循环节,若整除则返回NULL,否则返回char*指向循环节。先写思路。函数原型:char*get_circle_digits(unsigned k,unsigned j)
- Java 日期 周 年
Chen.H
javaC++cC#
/**
* java日期操作(月末、周末等的日期操作)
*
* @author
*
*/
public class DateUtil {
/** */
/**
* 取得某天相加(减)後的那一天
*
* @param date
* @param num
*
- [高考与专业]欢迎广大高中毕业生加入自动控制与计算机应用专业
comsci
计算机
不知道现在的高校还设置这个宽口径专业没有,自动控制与计算机应用专业,我就是这个专业毕业的,这个专业的课程非常多,既要学习自动控制方面的课程,也要学习计算机专业的课程,对数学也要求比较高.....如果有这个专业,欢迎大家报考...毕业出来之后,就业的途径非常广.....
以后
- 分层查询(Hierarchical Queries)
daizj
oracle递归查询层次查询
Hierarchical Queries
If a table contains hierarchical data, then you can select rows in a hierarchical order using the hierarchical query clause:
hierarchical_query_clause::=
start with condi
- 数据迁移
daysinsun
数据迁移
最近公司在重构一个医疗系统,原来的系统是两个.Net系统,现需要重构到java中。数据库分别为SQL Server和Mysql,现需要将数据库统一为Hana数据库,发现了几个问题,但最后通过努力都解决了。
1、原本通过Hana的数据迁移工具把数据是可以迁移过去的,在MySQl里面的字段为TEXT类型的到Hana里面就存储不了了,最后不得不更改为clob。
2、在数据插入的时候有些字段特别长
- C语言学习二进制的表示示例
dcj3sjt126com
cbasic
进制的表示示例
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 0x32C;
printf("i = %d\n", i);
/*
printf的用法
%d表示以十进制输出
%x或%X表示以十六进制的输出
%o表示以八进制输出
*/
return 0;
}
- NsTimer 和 UITableViewCell 之间的控制
dcj3sjt126com
ios
情况是这样的:
一个UITableView, 每个Cell的内容是我自定义的 viewA viewA上面有很多的动画, 我需要添加NSTimer来做动画, 由于TableView的复用机制, 我添加的动画会不断开启, 没有停止, 动画会执行越来越多.
解决办法:
在配置cell的时候开始动画, 然后在cell结束显示的时候停止动画
查找cell结束显示的代理
- MySql中case when then 的使用
fanxiaolong
casewhenthenend
select "主键", "项目编号", "项目名称","项目创建时间", "项目状态","部门名称","创建人"
union
(select
pp.id as "主键",
pp.project_number as &
- Ehcache(01)——简介、基本操作
234390216
cacheehcache简介CacheManagercrud
Ehcache简介
目录
1 CacheManager
1.1 构造方法构建
1.2 静态方法构建
2 Cache
2.1&
- 最容易懂的javascript闭包学习入门
jackyrong
JavaScript
http://www.ruanyifeng.com/blog/2009/08/learning_javascript_closures.html
闭包(closure)是Javascript语言的一个难点,也是它的特色,很多高级应用都要依靠闭包实现。
下面就是我的学习笔记,对于Javascript初学者应该是很有用的。
一、变量的作用域
要理解闭包,首先必须理解Javascript特殊
- 提升网站转化率的四步优化方案
php教程分享
数据结构PHP数据挖掘Google活动
网站开发完成后,我们在进行网站优化最关键的问题就是如何提高整体的转化率,这也是营销策略里最最重要的方面之一,并且也是网站综合运营实例的结果。文中分享了四大优化策略:调查、研究、优化、评估,这四大策略可以很好地帮助用户设计出高效的优化方案。
PHP开发的网站优化一个网站最关键和棘手的是,如何提高整体的转化率,这是任何营销策略里最重要的方面之一,而提升网站转化率是网站综合运营实力的结果。今天,我就分
- web开发里什么是HTML5的WebSocket?
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Webhtml5浏览器socket
当前火起来的HTML5语言里面,很多学者们都还没有完全了解这语言的效果情况,我最喜欢的Web开发技术就是正迅速变得流行的 WebSocket API。WebSocket 提供了一个受欢迎的技术,以替代我们过去几年一直在用的Ajax技术。这个新的API提供了一个方法,从客户端使用简单的语法有效地推动消息到服务器。让我们看一看6个HTML5教程介绍里 的 WebSocket API:它可用于客户端、服
- Socket初步编程——简单实现群聊
Everyday都不同
socket网络编程初步认识
初次接触到socket网络编程,也参考了网络上众前辈的文章。尝试自己也写了一下,记录下过程吧:
服务端:(接收客户端消息并把它们打印出来)
public class SocketServer {
private List<Socket> socketList = new ArrayList<Socket>();
public s
- 面试:Hashtable与HashMap的区别(结合线程)
toknowme
昨天去了某钱公司面试,面试过程中被问道
Hashtable与HashMap的区别?当时就是回答了一点,Hashtable是线程安全的,HashMap是线程不安全的,说白了,就是Hashtable是的同步的,HashMap不是同步的,需要额外的处理一下。
今天就动手写了一个例子,直接看代码吧
package com.learn.lesson001;
import java
- MVC设计模式的总结
xp9802
设计模式mvc框架IOC
随着Web应用的商业逻辑包含逐渐复杂的公式分析计算、决策支持等,使客户机越
来越不堪重负,因此将系统的商业分离出来。单独形成一部分,这样三层结构产生了。
其中‘层’是逻辑上的划分。
三层体系结构是将整个系统划分为如图2.1所示的结构[3]
(1)表现层(Presentation layer):包含表示代码、用户交互GUI、数据验证。
该层用于向客户端用户提供GUI交互,它允许用户