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大耳朵爱学习
人工智能语言模型产品经理大模型AI大模型
摘要:通过深入了解本文中的这些细节,并在实际项目中应用相关知识,将能够更好地理解和利用大模型的潜力,不仅在学术研究中,也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情,并将其应用于各种领域,从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索,可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力,同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始,逐渐迭代和扩展到更大的模型,逐步
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前端
第一章案例背景与技术选型###1.1项目需求分析本案例将实现一个复杂的粒子动画登录界面,包含以下核心功能:1.动态粒子背景:300+粒子按流体力学规律运动2.智能输入框:输入时触发粒子聚散动画3.登录按钮:3D翻转交互动效4.性能优化:确保60fps流畅运行1.2技术方案设计采用ArkTS实现以下技术组合:typescript//粒子对象数据结构classParticle{x:number=0y:
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钗头风
Dockerdocker容器运维
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以下是前端数据缓存的完整解决方案,涵盖策略设计、技术实现和性能优化:一、缓存策略分层设计缓存策略内存缓存持久化缓存Map/WeakMap闭包变量LocalStorageSessionStorageIndexedDBServiceWorker二、核心场景实现方案1.高频请求数据缓存(内存缓存)//使用Map实现LRU缓存classMemoryCache{constructor(maxSize=100
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tianluke9
错误谨记kubernetes
最近在学习安装Kubernetes集群的时候,安装完执行sudokubectlgetnodes命令出现这个报错:下面是解决方法。Master节点出现这个报错首先需要检查Master安装完Kubernetes后是否执行了下面命令。需要注意到是:如果整个过程都是在普通用户下使用sudo安装,则仍然需要在普通用户下执行了下面命令;如果整个过程都在root用户下安装,则还在root用户下执行了下面命令。m
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DuHz
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目录引言马尔可夫模型基础马尔可夫性质马尔可夫链的联合分布隐马尔可夫模型(HMM)简介模型参数的表示HMM的联合分布HMM的三大元素与基本公式HMM的三大基本问题评估问题:前向-后向算法(Forward-Backward)前向算法(Forward)后向算法(Backward)前向-后向的更多推导解码问题:维特比算法(Viterbi)学习问题:Baum-Welch算法(EM算法)隐马尔可夫模型的具体种
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WPF入门3:绑定学习如何从一个元素提取信息,并在另一个元素上显示信息,而不用编写一行代码.什么是绑定(Binding)?绑定顾名思义,是将我们获取到的数据和UI上的控件绑定起来利用数据的变化来更新界面所看到的内容。那如何实现绑定呢?把绑定分为五步(这个是面试中经常遇到的考点以下内容可以记在小本本上):1.绑定目标2.绑定属性3.绑定模式4.绑定数据源5.关联资源1.绑定目标绑定目标很好理解,其实
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核磁共振物理基础原子核系的静磁化强度磁化强度矢量的弛豫过程T1T_1T1T2T_2T2组织弛豫的决定因素Bloch方程NMR谱线特性原子核系的静磁化强度前面讨论单个原子核的核磁共振情形,实际上实验样品中含有大量的原子核。因此需要从微观转向宏观Bloch指出磁化强度矢量M(magneti-zationvector)~核系宏观特性。一般情况下,无外加磁场作用,核磁矩方向随机分布,M矢量和为0磁化强度矢
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1思考前两节我们讲了input,print()还有变量与数据类型的用法,但是我发现可学习性还是比较低。无法让大家系统的掌握Python这门语言的入门语法。那么为什么要系统的掌握语法呢?因为系统的掌握语法后,当我们想要用到这一知识点的时候,我们就可以迅速的找到相应的处理方法,从而更加方便与快捷的解决我们遇到的问题,不至于我们到用到的时候再去寻找相关的处理方法,所以我讲的内容要尽可能的高度地相关性、全
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使用深度学习模型如U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割。PyTorch框架为例,如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测基于哨兵2的作物分割,共18种作物类型(背景,草地,软冬小麦,玉米,冬季大麦,冬季油菜,春季大麦,向日葵,葡萄藤,甜菜,冬季小黑麦,冬季硬质小麦,水果、蔬菜、花卉,土豆,豆科饲料,大豆,果园,混合谷物,高粱),38到61个不同时间段同一位置10通道多光谱图像,
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23年AI大模型技术狂飙一年后,24年AI大模型的应用已经在爆发,因此掌握好AI大模型的应用开发技术就变成如此重要,那么如何才能更好地掌握呢?一份AI大模型详细的学习路线就变得非常重要!由于AI大模型应用技术比较新,业界也没什么参照标准,打造AI大模型技术的学习路线并非一件容易的事,我和团队花费了6个多月时间,边整理、边摸索、边实践打造了业界首份AI大模型学习路线。这份完整的AI大模型学习路线,都
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主要用到了requests和xpath来解析数据,然后储存在mysql数据库中,不过代码方面我是先写好简单实现工作,然后让ai帮我用类封装来成功实现,博主比较菜,如果有反爬措施可以找js逆向视频来学习importrequestsfromfake_useragentimportUserAgentfromlxmlimportetreeimportpymysqlfrompymysql.cursorsim
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一、跑马灯(keil)1.硬件接线原理图(1)、89C52(2)、流水灯2、keil代码#include//包含51头文件#include//包含移位标准库函数头文件#defineuintunsignedint#defineucharunsignedcharuchartemp;//LED灯相关变量voiddelay(uintz){uintx,y;for(x=z;x>0;x--)for(y=114;
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在微信小程序中,数据预加载是提升用户体验的重要优化手段。以下是处理数据预加载的完整方案:一、预加载的适用场景跳转页面前的数据准备如从列表页进入详情页前,提前加载详情数据首屏加载后的空闲时间在首页加载完成后,预加载其他高频页面数据多步骤流程的后续步骤如电商下单流程中,提前加载支付页面所需数据二、核心实现方案1.全局预加载(App级别)//app.jsApp({globalData:{preloadD
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架构概览在最高配置下,pulsar服务应该由一个或多个pulsar集群组成。一个pulsar集群可以包括如下组件一个或多个broker。broker会将生产者的消息分派给消费者。与pulsar配置存储通信来协调各种任务。将消息存储在BookKeeper实例中(也可以叫bookie)。并且依赖zk集群执行一些特定的任务一个BookKeeper集群,由多个bookies组成。可以持久化消息(企业级分布
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- Windows 11 新增功能全解析:特性、使用与注意事项
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自Windows11发布以来,其一系列令人耳目一新的新增功能便吸引了众多用户的目光。相较于以往的Windows版本,Windows11在界面设计、性能优化以及功能拓展等方面均实现了重大变革。今天,就让我们一同深入探究Windows11的新增功能,详细了解它们的特性、使用方法以及使用过程中需要留意的事项。一、焕然一新的开始菜单与任务栏(一)功能特性居中布局设计:Windows11的开始菜单和任务栏默
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前言在vue2学习笔记2-老规矩,从HelloWorld开始,了解Vue实例和模板-CSDN博客我们提到过,容器中的代码叫做Vue模板,它们遵循HTML规范,只是混入了特殊的Vue语法。这些特殊的Vue语法除了上一次我们提到的插值语法外,还有指令语法。插值语法,可以使用js表达式,读取vue实例data中的数据。但是能实现的功能比较单一,而且,也仅限于标签体中的文本替换。如果想要与元素的属性绑定,
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网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友,可以点击这里获取!一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!******1、**简述ETCD及其特点?etc
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在时间序列信号的深度学习第二部分,我们将介绍一下怎样使用小波散射做信号分类。本视频将分为两部分。第一部分中我们已经简单介绍一下深度学习,包括它的概念和工作流程等。并且我们演示了如何用时频变换,和基于卷积神经网络的迁移学习来做心电图信号的分类。第二部分中我们将首先介绍什么是小波散射,之后将聚焦在怎样使用小波散射技术也就是不变散射卷积网络做自动特征提取,和使用长短期记忆网络也就是LSTM(LongSh
- 因果推断在智能广告中的实践
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非常感谢您提出这个有趣的话题。让我们一步步设计一个关于"因果推断在智能广告中的实践"的系统架构。这个项目将涉及复杂的数据分析、机器学习和广告投放系统,我们需要仔细考虑各个方面以确保系统的有效性和可扩展性。文章目录因果推断在智能广告中的实践-系统架构设计1.需求分析1.1功能需求1.2非功能性需求2.系统概述2.1高层次系统描述2.2主要组件及关系2.3系统核心流程3.详细架构设计3.1数据收集模块
- 周志华机器学习西瓜书 第五章 神经网络-学习笔记(超详细)
Sodas(填坑中....)
周志华西瓜书——详细笔记附例题图解机器学习神经网络学习人工智能数据挖掘算法
在机器学习中,神经网络一般指的是"神经网络学习",是机器学习与神经网络两个学科的交叉部分。所谓神经网络,目前用的最广泛的一个定义是"神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体做出交互反应"。神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助
- [URP]阴影与环境光(常见问题)
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之前学习CRomputer罗老师的这篇文章,文章写得很详细,但在实测中发现改代码并没有接受阴影,只有投影,排查发现在#pragmamulti_compile_MAIN_LIGHT_SHADOWS#pragmamulti_compile_MAIN_LIGHT_SHADOWS_CASCADE#pragmamulti_compile_SHADOWS_SOFT这段代码中少了一个“_”,修改后应该是这样//
- 编程小白冲Kaggle每日打卡(17)--kaggle学堂:<机器学习简介>随机森林
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编程小白冲Kaggle每日打卡机器学习随机森林人工智能
Kaggle官方课程链接:RandomForests本专栏旨在Kaggle官方课程的汉化,让大家更方便地看懂。RandomForests使用更复杂的机器学习算法。介绍决策树给你留下了一个艰难的决定。一棵有很多叶子的深树会被过度拟合,因为每一个预测都来自它叶子上少数房子的历史数据。但是,叶子很少的浅树表现不佳,因为它无法在原始数据中捕捉到尽可能多的区别。即使是当今最复杂的建模技术也面临着欠拟合和过拟
- HarmonyNext应用开发实战:ArkTS实现高性能动画引擎
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本文面向具备HarmonyOS基础知识的开发者,通过实现一个复杂动画引擎案例,深入解析HarmonyNext中ArkTS的高级特性与性能优化策略。第一章:案例背景与核心技术解析本案例将构建一个可交互的粒子动画系统,包含以下技术栈:ArkUI声明式语法:通过组合式组件构建界面动画引擎架构:基于Canvas的底层渲染控制性能优化:Worker线程与渲染主线程协同数学计算:向量运算与三角函数应用技术选型
- 关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题
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- 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析
bit1129
cluster
在分析源代码之前,首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识:
首先,运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下,Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU,这就需要Maste
- linux上独立安装部署spark
daizj
linux安装spark1.4部署
下面讲一下linux上安装spark,以 Standalone Mode 安装
1)首先安装JDK
下载JDK:jdk-7u79-linux-x64.tar.gz ,版本是1.7以上都行,解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后配置 ~/.bashrc&nb
- Java 字节码之解析一
周凡杨
java字节码javap
一: Java 字节代码的组织形式
类文件 {
OxCAFEBABE ,小版本号,大版本号,常量池大小,常量池数组,访问控制标记,当前类信息,父类信息,实现的接口个数,实现的接口信息数组,域个数,域信息数组,方法个数,方法信息数组,属性个数,属性信息数组
}
&nbs
- java各种小工具代码
g21121
java
1.数组转换成List
import java.util.Arrays;
Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值
import org.springframework.util.StringUtils;
if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值
import org.spring
- 加快FineReport报表设计的几个心得体会
老A不折腾
finereport
一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时,最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”,这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据,速度相当慢!!
二、找一个富文本编辑软件(如NOTEPAD+)编辑SQL语句,这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时,结合FineReport中生成的日志,再找一个第三方数据库访问软件(如PL/SQL)进行数据检索,可以很快定位语法错误。
- mysql linux启动与停止
墙头上一根草
如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动:service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动:safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动:service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inin
- Spring中事务管理浅谈
aijuans
spring事务管理
Spring中事务管理浅谈
By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理
拿一个XML举例
[html]
view plain
copy
print
?
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
- php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
alxw4616
php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.
调试:
1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题.
2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.
 
- 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题)
百合不是茶
对象的传递与调用技巧
类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看
为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)
类和对象的基础概念:
JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
- JDK1.5 AtomicLong实例
bijian1013
javathreadjava多线程AtomicLong
JDK1.5 AtomicLong实例
类 AtomicLong
可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述,请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中(如以原子方式增加的序列号),并且不能用于替换 Long。但是,此类确实扩展了 Number,允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。
 
- 自定义的RPC的Java实现
bijian1013
javarpc
网上看到纯java实现的RPC,很不错。
RPC的全名Remote Process Call,即远程过程调用。使用RPC,可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例,从中可以看到RPC如何
- 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World
bit1129
Hello world
什么是Hessian
The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
- 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL
bit1129
shell
在Spark Shell上,通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作
1. 操作Hive中已存在的表
[hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
Welcom
- F5 往header加入客户端的ip
ronin47
when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{ HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
- java-61-在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5,
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/
写了个java版的
public class GreatestLeftRightDiff {
/**
* Q61.在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。
* 求所有数对之差的最大值。例如在数组
- mongoDB 索引
开窍的石头
mongoDB索引
在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引
得到当前查询的索引信息
db.user.find(_id:12).explain();
cursor: basicCoursor 指的是没有索引
&
- [硬件和系统]迎峰度夏
comsci
系统
从这几天的气温来看,今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内
所以,从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。
每间房屋要有一个落地电风扇,一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)
坐的,躺的地方要有凉垫,床上要有凉席
电脑的机箱
- 基于ThinkPHP开发的公司官网
cuiyadll
行业系统
后端基于ThinkPHP,前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统
轻量级企业网站管理系统
运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0
系统预览
系统下载:http://www.tecmz.com
预览地址:http://co.tecmz.com
各种设备自适应
响应式的网站设计能够对用户产生友好度,并且对于
- Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制)
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jms事务承认MQacknowledge
JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns
http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/
Transaction and redelivery in
- Centos添加硬盘完全教程
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linuxcentoshardware
Linux的硬盘识别:
sda 表示第1块SCSI硬盘
hda 表示第1块IDE硬盘
scd0 表示第1个USB光驱
一般使用“fdisk -l”命
- yii2 restful web服务路由
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路由
随着资源和控制器类准备,您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源,类似于你可以用正常的Web应用程序做法。
在实践中,你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如,请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
- MongoDB查询(4)——游标和分页[八]
eksliang
mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标
数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制,从shell中定义一个游标非常简单,就是将查询结果分配给一个变量(用var声明的变量就是局部变量),便创建了一个游标,如下所示:
> var
- Activity的四种启动模式和onNewIntent()
gundumw100
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Android中Activity启动模式详解
在Android中每个界面都是一个Activity,切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。
Android总Activity的启动模式分为四种:
Activity启动模式设置:
<acti
- 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕
ini
htmlWebhtml5csscss3
在线预览:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm
代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
- 读源码学Servlet(1)GenericServlet 源码分析
jzinfo
tomcatWebservlet网络应用网络协议
Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口,所有的Servlet 类(抽象的或者自己写的)都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法,其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。
先看javax.servlet.servlet接口源码:
package
- JAVA进阶:VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换
snoopy7713
javaVOHibernatepo
PO即 Persistence Object VO即 Value Object
VO和PO的主要区别在于: VO是独立的Java Object。 PO是由Hibernate纳入其实体容器(Entity Map)的对象,它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体,PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。
实际上,这个VO被用作Data Transfer
- mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据(信息量)
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
- java之18天 常用的类(一)
Luob.
MathDateSystemRuntimeRundom
System类
import java.util.Properties;
/**
* System:
* out:标准输出,默认是控制台
* in:标准输入,默认是键盘
*
* 描述系统的一些信息
* 获取系统的属性信息:Properties getProperties();
*
*
*
*/
public class Sy
- maven
wuai
maven
1、安装maven:解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path
2、创建maven_home文件夹,创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml,在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹
3、编写类,在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹,将此类放入最后一级文件夹
4、进入mvn_ch01
4.1、mvn compile ,执行后会在