Gradle是可以使用Groovy的DSL来书写构建脚本的构建系统。
最大的好处在于它能利用Grooxy灵活的自定义构建顺序。
支持依赖管理和多项目，类似Maven，但比之简单轻便。
而且它有非常完善的说明文档。
目前，SpringSource、Hibernate等都采用Gradle来构建。
前提需要安装JDK5.0以上版本，自身捆绑了Groovy库，所以不需自己安装。
从官网下载gradle-1.0-all.zip解压到本地，设置环境变量GRADLE_HOME，将%GRADLE_HOME%\bin加入到Path中即可。
输入gradle-v确认设置是否成功！引用将以下脚本保存为build.gradle，放

近年来,Internet技术得到迅速的发展,已经成为计算机产业的一个技术热点。
促成Internet高速发展的因素之一就是Web技术。
Web技术的发展使得那些具有交互动态页面、有条理的数据库查询、丰富信息内容的页面成为最吸引人的网页。
浏览Web有着执行Windows程序一样的感觉和操作性。
随着Internet技术的发展,它已经成为一种操作平台,为用户提供强大的服务,例如网上购物,网上电子商务,社会信息数据库服务等。
作为计算机发展最迅速的领域之一的数据库技术,已经形成了一整套独有的理论,并广泛地应用于人们的生产和生活中。
数据库技术与网站的结合是当今Web技术的一个热点。
有了数据库的支持,可以扩展网页的功能,可以方便地设计出交互式页面,可以构造功能强大的后台管理系统,可以为网站的更新、维护提供极大的方便。
因此,作为网络开发者或管理者,数据库知识是必不可少的。
在当前社会，信息已成为一种隐型的财富，人们对信息的需求再也不是局限于单纯的电视、报纸等大众途径。
随着Internet在中国的发展日新月异,人们在日常生活中也越来越多地使用这项新技术来为自己的工作和生活服务,人们通过网络来获取信息的需求越来越大。
基于此种考虑,网络开发者们提出了一种“基于WEB的新闻发布系统”。
基于此，我们学校也开发了基于Web的新闻发布系统。
新闻发布系统(NewsReleaseSystemorContentManagementSystem)又叫做内容管理系统,是一个基于新闻和内容管理的全站管理系统,新闻发布系统是基于B/S模式的WEBMIS系统,本系统可以将杂乱无章的信息(包括文字,图片和影音)经过组织,合理有序地呈现在大家面前.当今社会是一个信息化的社会,新闻作为信息的一部分有着信息量大,类别繁多形式多样的特点,新闻发布系统的概念就此提出.新闻发布系统的提出使电视不再是唯一的新闻媒体,从此以后网络也充当了一个重要的新闻媒介的功能.手工制作发布的网页信息不但无法检索堆积如山的信息，而且每次更新内容并上传的时候都会使服务中断，导致用户无法访问而使形象和服务大打折扣。
网站信息管理系统的出现大大减轻了网站更新维护的工作量，通过网络数据库的引用，将网站的更新维护工作简化到只需录入文字和上传图片，从而使网站的更新速度大大缩短，在某些专门的网上新闻站点，如新浪的新闻中心等，新闻的更新速度已经缩短到五分钟一更新，从而大大加快了信息的传播速度，也吸引了更多的长期用户群，时时保持网站的活动力和影响力。
本系统的信息管理系统主要是实现对信息内容的浏览和添加管理。

本实例依托于springmvc框架，采用maven作为jar包管理仓库，通过引用hadoop相关jar包，编写了hdfs操作工具类，能够在web端实现文件远程上传至hdfs。

最原始的随机森林论文，被引用次数高达5000+

C#8.0向C#语言添加了以下功能和增强功能：Readonly成员默认接口方法模式匹配增强功能：Switch表达式属性模式元组模式位置模式Using声明静态本地函数可处置的ref结构可为空引用类型异步流异步可释放索引和范围Null合并赋值非托管构造类型嵌套表达式中的Stackalloc内插逐字字符串的增强功能.NETCore3.x和.NETStandard2.1支持C#8.0。

物理网本文的Tensorflow实施：我们提供实验数据以进行演示和快速演示。
引用文献：王菲，姚明cha，王海超，孟柳，吉安卡洛·佩德里尼，沃尔夫冈·奥斯坦，乔治·巴巴斯塔斯蒂和国海司徒。
使用未经训练的神经网络进行相位成像。
轻科学学报9，77（2020）。
需求python3.6张量流1.9.0matplotlib3.1.3numpy的1.18.1枕头7.1.2摘要迄今为止，为光学计算成像（CI）提出的大多数神经网络都采用监督训练策略，因此需要大量训练来优化其权重和偏差。
在许多实际应用中，在许多小时的数据采集中，除了环境和系统稳定性的要求外，不可能获得足够数量的地面真实图像进行训练。
在这里，我们建议通过将代表图像形成过程的完整物理模型合并到常规的深度神经网络中来克服此限制。
最终的增强型物理深度神经网络（PhysenNet）的最大优势在于，无需事先培

bootstraptable完整引用外部文件包含js以及css，直接引用即可

HOG算法，需要引用库文件ffmpeg、boost等。

用C++实现的贪吃蛇程序，非常的简答易懂。
不需要任何外部支持只需要引用几个C++的标准头文件就可以直接运行。
非常适合C++的初学者学习用，代码只有四百多行

vscode配色插件的c/c++语法高亮配置文件，主题插件为C/C++Themes。
可以对诸如const、enum、typedef别名、结构体引用等语法高亮进行设置，语言本身的关键字自然不用说了，比onedarkpro等热门的插件颜色丰富的多。
根据自己喜好对c常用语法颜色进了仔细设置，并加有注释。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。