- 【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍(一)
MengWoods
深度学习机器学习神经网络人工智能
原博客:https://mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型:监督学习(SupervisedLearning):分类,回归无监督学习(UnsupervisedLearning):聚类,降维强化学习(ReinforcementLearn
- mayavi实例
鄧寜
matlabpython开发语言
Mayavi是一个用于三维可视化的Python库。它可以用于绘制三维图形、曲面、等值线和点云数据。它使用VTK后端进行绘图,并提供了一个类似于MATLAB的界面,使用户能够轻松地创建复杂的三维图形。示例:frommayaviimportmlab#生成等值线数据x,y,z=mlab.test_plot3d()#使用mlab.contour3d绘制等值线mlab.contour3d(x,y,z)#显示
- pythonmayavi三维建模可视化_Mayavi-更方便的可视化
ftggggc
#Mayavi-更方便的可视化虽然VTK3D可视化软件包功能强大,Python的TVTK包装方便简洁,但是要用这些工具快速编写实用的三维可视化程序仍然需要花费不少的精力。因此基于VTK开发了许多可视化软件,例如:ParaView、VTKDesigner2、Mayavi2等等。Mayavi2完全用Python编写,因此它不但是一个方便实用的可视化软件,而且可以方便地用Python编写扩展,嵌入到用户
- 《深度剖析Q-learning中的Q值:解锁智能决策的密码》
人工智能深度学习
在人工智能的飞速发展进程中,强化学习作为一个关键领域,为智能体与环境交互并学习最优行为策略提供了有效框架。其中,Q-learning算法凭借其独特的魅力,在机器人控制、自动驾驶、游戏AI等众多领域大放异彩。而Q-learning中的Q值,更是理解这一算法的核心关键,它如同智能体的“智慧密码”,指导着智能体在复杂环境中做出最优决策。Q值的直观定义:行为价值的“预言家”从直观层面理解,Q值代表着智能体
- 《极致C语言》第1章 -- 基本特性
Fyang0906
极致C语言学习笔记c语言
《极致C语言》第1章–基本特性extreme-c-learning-notesch1《极致C语言》第1章--基本特性《极致C语言》第1章--基本特性1.预处理指令2.变量指针3.函数4.结构1.预处理指令预处理指令是C语言的一个功能强大的特性,即在把源代码提交给编译器之前对源代码进行的设计和修改。预处理的目的是删除预处理指令,并用生成的等效C代码替换它们,从而得到提交给编译器的最终源代码。C预处理
- webview_flutter_wkwebview 3.17.0使用指南
LuiChun
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文档一lib\inserted_web_seven\tell_to_ai\my_summary\webview_flutter_wkwebview_3.17.0_guide.txtwebview_flutter_wkwebview3.17.0使用指南日期:2025年1月26日==================================================一、核心作用======
- MyEclipse最新版-版本更新说明及下载 - MyEclipse官方中文网
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开发工具
http://www.myeclipsecn.com/learningcenter/myeclipse-update/【重要更新】MyEclipse2015正式版发布【重要更新】MyEclipse2015Stable2.0发布【重要更新】MyEclipse2016CI0正式发布【重要更新】MyEclipse2016Stable1.0发布【重要更新】MyEclipse2017CI1正式发布【重要更新
- ffmpeg源码分析:结构体成员管理系统-AVOption
风雨兼程8023
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AVOption用于在FFmpeg中描述结构体中的成员变量。一个AVOption可以包含名称,简短的帮助信息,取值等等。下面开始从代码的角度记录AVOption。AVOption结构体的定义如下所示。libavutil\Opt.h/** *AVOption */typedefstructAVOption{ constchar*name; /** *shortEnglishhelptext
- 【外文原版书阅读】《机器学习前置知识》1.线性代数的重要性,初识向量以及向量加法
Icomi_
807.《机器学习前置知识》机器学习人工智能计算机视觉深度学习神经网络c++c语言
目录编辑编辑1.Chapter2WhyLinearAlgebra?2.Chapter3WhatIsaVector?个人主页:Icomi大家好,我是Icomi,本专栏是我阅读外文原版书《BeforeMachineLearning》对于文章中我认为能够增进线性代数与机器学习之间的理解的内容的一个输出,希望能够帮助到各位更加深刻的理解线性代数与机器学习。若各位对本系列内容感兴趣,可以给我点个关注跟进内容
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- machine learning knn算法之使用KNN对鸢尾花数据集进行分类
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通过导入必要的scikit-learn导入必要的库,加载给定的数据,划分测试集和训练集之后训练预测和评估即可具体代码如下:importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardS
- 2025年01月28日Github流行趋势
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项目名称:maybe项目地址url:https://github.com/maybe-finance/maybe项目语言:Ruby历史star数:37540今日star数:1004项目维护者:zachgoll,apps/dependabot,tmyracle,Shpigford,crnsh项目简介:个人财务的操作系统项目名称:onlook项目地址url:https://github.com/onl
- FSMN-VAD与Silero-VAD
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引用说明:FSMN-VAD引用魔塔社区项目:https://modelscope.cn/models/iic/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch/summary感谢阿里大佬的开源与介绍。这篇文章主要介绍两种的ASR中的VAD开源模型,第一种就是FSMN-VAD,这个是达摩院语音团队提出的高效语音端点检测模型,用于检测输入音频中有效语音的起止时间点信息。
- 从零推导线性回归:最小二乘法与梯度下降的数学原理
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欢迎来到我的主页:【Echo-Nie】本篇文章收录于专栏【机器学习】本文所有内容相关代码都可在以下仓库中找到:Github-MachineLearning1线性回归1.1什么是线性回归线性回归是一种用来预测和分析数据之间关系的工具。它的核心思想是找到一条直线(或者一个平面),让这条直线尽可能地“拟合”已有的数据点,通过这条直线,我们可以预测新的数据。eg:假设你想预测房价,你知道房子的大小(面积)
- 机器学习入门——机器学习基本概念
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@机器学习什么是机器学习机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎简单来说机器学习就是机
- 【llm对话系统】RL强化学习的技术演进与RLHF
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一、强化学习基础知识强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,它通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何行动以最大化累积奖励(Reward)。1.核心概念:智能体(Agent):做出决策并采取行动的学习者。环境(Environment):智能体所处的外部世界,对智能体的行动做出反应。状态(State,S):对环境当前情况的描述。
- [Qt Error] Could not load the Qt platform plugin “xcb“ in “ “ even though it was found.
TechBoL
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python运行时报错qt.qpa.plugin:CouldnotloadtheQtplatformplugin"xcb"in""eventhoughitwasfound.ThisapplicationfailedtostartbecausenoQtplatformplugincouldbeinitialized.Reinstallingtheapplicationmayfixthisproble
- XQuery 添加元素 和属性
fengshou1
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向结果添加元素和属性正如在前面一节看到的,我们可以在结果中引用输入文件中的元素和属性:for$xindoc("books.xml")/bookstore/book/titleorderby$xreturn$x上面的XQuery表达式会在结果中引用title元素和lang属性,就像这样:EverydayItalianHarryPotterLearningXMLXQueryKickStart以上XQu
- CVPR 2024 人脸方向总汇(人脸识别、头像重建、人脸合成和3D头像等)
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1、Face(人脸)UnsupervisedGazeRepresentationLearningfromMulti-viewFaceImagesToonerGAN:ReinforcingGANsforObfuscatingAutomatedFacialIndexingPairDETR:JointDetectionandAssociationofHumanBodiesandFacesNeuralIm
- 利用MMDetection进行模型微调和权重初始化
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目标检测深度学习目标检测计算机视觉python
目录模型微调修改第一处:更少的训练回合Epoch修改第二处:更小的学习率LearningRate修改第三处:使用预训练模型权重初始化实际使用案例init_cfg的具体使用规则初始化器配置汇总本文基于MMDetection官方文档,对模型微调和权重初始化进行第三方讲解。模型微调在COCO数据集上预训练的检测器可以作为其他数据集优质的预训练模型。微调超参数与默认的训练策略不同。它通常需要更小的学习率和
- 自主学习与自然语言处理的融合:实现更智能的聊天机器人
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LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍自主学习(autonomouslearning)是一种学习方法,它允许机器人或计算机系统在没有人类干预的情况下自行学习和改进。自主学习可以帮助机器人或计算机系统更好地适应新的环境和任务,提高其智能性和效率。自然语言处理(naturallanguageprocessing,NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个分支,它涉及计算机如何理解、处理和生成人类语言。自主学习与自然语言处理的融合
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- 蓝桥杯真题 - 三国游戏 - 题解
ExRoc
蓝桥杯算法c++
题目链接:https://www.lanqiao.cn/problems/3518/learning/个人评价:难度2星(满星:5)前置知识:贪心整体思路先假设魏蜀吴中的某一个势力最终获胜的情况下,如何求出事件发生的最大数量,最后枚举三个势力获胜的情况取最大值就是答案;假设魏国最终胜利,那最好是让已发生的事件中AiA_iAi的和尽可能大于Bi+CiB_i+C_iBi+Ci的和,大得越多越优先选择让
- 深入RUST标准库内核(二)裸指针/MaybeUninit<T>
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- 深入RUST标准库内核(三)NonNull<T>/Unique<T>/mem::replace/Layout/GlobalAlloc
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中图分类号:http://www.ztflh.com/UDC:http://www.udcc.org/udcsummary/php/index.php?lang=chi
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安卓安全性测试
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[email protected]:MayuriNFC/Magisk.git使用国内镜像站2)切换标签:gitcheckoutv22.03)下载/更新依赖gitsubmoduleinitgitsumoduleupdate4)下载对应ndk(自动下载出错了,用了手动下载),wget-c'https://dl.google.com/android/repository/androi
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版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC4.0BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接:https://blog.csdn.net/qq_40825218/article/details/83720732给定数据如下:12张三25男chinese5012张三25男math6012张三25男english7012李四20男chinese5012李四20男math5012李四20男e
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在人工智能(AI)领域,语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正以惊人的速度发展,变得越来越智能,能够理解和生成复杂的语言内容。然而,尽管现有的模型在许多任务上表现出色,它们在深度推理和逻辑思维方面仍有显著的提升空间。DeepSeek-R1的出现,正是为了解决这一问题,通过强化学习(ReinforcementLearning,RL)赋予语言模型更强大的推理能力,开创了LLMs
- KNOWLEDGE UNLEARNING FOR MITIGATING PRIVACY RISKS IN LANGUAGE MODELS
绒绒毛毛雨
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文章目录摘要1引言2相关工作2.1语言模型的隐私方法2.2机器去学习2.3语言模型中的记忆3语言模型中的知识去学习3.1方法论3.2量化语言模型的隐私风险4实验4.1模型、数据集和配置4.2主要实验4.3知识去学习的分析5结论摘要预训练语言模型(LMs)在初始预训练过程中记忆了大量知识,包括可能侵犯个人隐私和身份的信息。以往针对语言模型隐私问题的研究主要集中在数据预处理和差分隐私方法上,这两者都需
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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)
darrenzhu
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
dcj3sjt126com
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
dcj3sjt126com
PHPyii2
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
android
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