JSP入门教程(2)_MySQL
欢迎使用JavaServer Pages(以下简称JSP)技术―制作动态内容网页的方法。
如果你希望学习这篇教程的话,我想你一定是这项技术的新手。你可能想成为一名利用JSP技术开发网络应用程序的程序员或者网页设计师。本教程中包含了一系列JSP的技巧和一些简单的代码的写法,每一步都举了一组例子来讲述原理。
我建议你在学习本教程之前先去看一看FAQ,了解如果配置你的服务器好让他能支持并运行JSP。那样你就可以跳过前边的内容直接看你感兴趣的内容了。
OK,费话少说,Let’s go!
第一课:真正的开始
现在开始做我们的第一个JSP页面。图1-1展示了一个最简单的JSP页面,接下来是两段代码。
[dukebanner.html]
![]() |
helloworld.jsp
Hello, World! |
页面说明:
在很多JSP文件中你都要写上这样的说明。在helloword.jsp中:
傻瓜也看得出来,这句话没什么大用,只是简要的说明一下这段代码的作用。
你可以在JSP文件中的任何地方写这种代码,但是好的习惯是把他写在最前面,还有,因为他是JSP标签,记住一定要放在前面,呵
include说明:
include用来在主JSP文件中调用本地的一个其他文件,通常是一些版权信息啦,脚本语言啦等其他任何你想在其他文件中重复使用的代码。在这个例子中就是调用了一个图片其实。大家明白这个意思就得了。
随便说两句:
在JSP中对写法非常敏感,不可以有一点错误。举个例子,把
代码写好了,如何试验一下呢?
我这里写的UNIX下的方法,如果你用Windows,那么换一下路径就可以了

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拡散はより良いものを模倣するだけでなく、「創造」することもできます。拡散モデル(DiffusionModel)は、画像生成モデルである。 AI 分野でよく知られている GAN や VAE などのアルゴリズムと比較すると、拡散モデルは異なるアプローチを採用しており、その主な考え方は、最初に画像にノイズを追加し、その後徐々にノイズを除去するプロセスです。ノイズを除去して元の画像を復元する方法は、アルゴリズムの中核部分です。最後のアルゴリズムは、ランダムなノイズを含む画像から画像を生成できます。近年、生成 AI の驚異的な成長により、テキストから画像への生成、ビデオ生成など、多くのエキサイティングなアプリケーションが可能になりました。これらの生成ツールの背後にある基本原理は、以前の方法の制限を克服する特別なサンプリング メカニズムである拡散の概念です。

キミ: たった 1 文の PPT がわずか 10 秒で完成します。 PPTはとても面倒です!会議を開催するには PPT が必要であり、週次報告書を作成するには PPT が必要であり、投資を勧誘するには PPT を提示する必要があり、不正行為を告発するには PPT を送信する必要があります。大学は、PPT 専攻を勉強するようなものです。授業中に PPT を見て、授業後に PPT を行います。おそらく、デニス オースティンが 37 年前に PPT を発明したとき、PPT がこれほど普及する日が来るとは予想していなかったでしょう。 PPT 作成の大変な経験を話すと涙が出ます。 「20 ページを超える PPT を作成するのに 3 か月かかり、何十回も修正しました。PPT を見ると吐きそうになりました。」 「ピーク時には 1 日に 5 枚の PPT を作成し、息をすることさえありました。」 PPTでした。」 即席の会議をするなら、そうすべきです

北京時間6月20日早朝、シアトルで開催されている最高の国際コンピュータビジョンカンファレンス「CVPR2024」が、最優秀論文やその他の賞を正式に発表した。今年は、最優秀論文 2 件と学生優秀論文 2 件を含む合計 10 件の論文が賞を受賞しました。また、最優秀論文ノミネートも 2 件、学生優秀論文ノミネートも 4 件ありました。コンピュータービジョン (CV) 分野のトップカンファレンスは CVPR で、毎年多数の研究機関や大学が集まります。統計によると、今年は合計 11,532 件の論文が投稿され、2,719 件が採択され、採択率は 23.6% でした。ジョージア工科大学による CVPR2024 データの統計分析によると、研究テーマの観点から最も論文数が多いのは画像とビデオの合成と生成です (Imageandvideosyn

LLM が大量のデータを使用して大規模なコンピューター クラスターでトレーニングされていることはわかっています。このサイトでは、LLM トレーニング プロセスを支援および改善するために使用される多くの方法とテクノロジが紹介されています。今日、私たちが共有したいのは、基礎となるテクノロジーを深く掘り下げ、オペレーティング システムさえ持たない大量の「ベア メタル」を LLM のトレーニング用のコンピューター クラスターに変える方法を紹介する記事です。この記事は、機械がどのように考えるかを理解することで一般的な知能の実現に努めている AI スタートアップ企業 Imbue によるものです。もちろん、オペレーティング システムを持たない大量の「ベア メタル」を LLM をトレーニングするためのコンピューター クラスターに変換することは、探索と試行錯誤に満ちた簡単なプロセスではありませんが、Imbue は最終的に 700 億のパラメータを備えた LLM のトレーニングに成功しました。プロセスが蓄積する

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