JetBrains系列激活教程:idea 激活教程( Ultimate版本 )
以idea為例:
1.打開idea,選擇右下角的configure,點擊Manage license..
2.選擇License server ,填寫地址:http://idea.imsxm.com (感謝服務器地址所有者提供的這個地址)
3.點擊Activate即可。
PS:在線激活有一個過期時間,這個時間一過就必須再次聯網授權服務器請求激活
ps: there is a expired date when u use online active,when expired ,u should online active again.
若資金允許,請點擊https://www.jetbrains.com/idea/buy/購買正版
if u r rich,please buy the ide on https://www.jetbrains.com/idea/buy/
JetBrains系列激活教程:idea 激活教程( Ultimate版本 )
相關推薦
JetBrains系列激活教程:idea 激活教程( Ultimate版本 )
idea expire mage ultimate src 技術 there use license 以idea為例: 1.打開idea,選擇右下角的configure,點擊Manage license.. 2.選擇License server ,填寫地址:http://
用maven來創建scala和java項目代碼環境(圖文詳解)(Intellij IDEA(Ultimate版本)、Intellij IDEA(Community版本)和Scala IDEA for Eclipse皆適用)(博主推薦)
搭建 ava XML .com 自動 ado ima 強烈 mapred 為什麽要寫這篇博客? 首先,對於spark項目,強烈建議搭建,用Intellij IDEA(Ultimate版本),如果你還有另所愛好嘗試Scala IDEA for Eclipse,有時間自己去
ROS入門教程-安裝並配置ROS環境(Kinetic 版本)
**安裝並配置ROS環境(Kinetic 版本) ** 說明 本教程詳細描述了ROS的安裝與環境配置。 此為 Ubuntu16.04 + Kinetic安裝說明 官方安裝ROS說明 http://wiki.ros.org/Installation/Ubuntu?
IntelliJ IDEA(Ultimate版本)的下載、安裝和WordCount的初步使用(本地模式和叢集模式)
不多說,直接上乾貨! IntelliJ IDEA號稱當前Java開發效率最高的IDE工具。IntelliJ IDEA有兩個版本:社群版(Community)和旗艦版(Ultimate)。社群版時免費的、開源的,但功能較少,旗艦版提供了較多的功能,是收費的,可以試用30天。 強烈推
用maven來建立scala和java專案程式碼環境(圖文詳解)(Intellij IDEA(Ultimate版本)、Intellij IDEA(Community版本)和Scala IDEA for Eclipse皆適用)(博主推薦)
不多說,直接上乾貨! 為什麼要寫這篇部落格? 首先,對於spark專案,強烈建議搭建,用Intellij IDEA(Ultimate版本),如果你還有另所愛好嘗試Scala IDEA for Eclipse,有時間自己去玩玩。但最好追隨大流。 對於hadoop專案,強烈建議用
深度學習:Windows7_64位 安裝 TensorFlow(CPU版本)及常見問題
本文的目的是記錄在 Windows7_64位作業系統上安裝 TansorFlow 的過程,出現的問題及其相應的解決方法。如有不正之處,歡迎批評指正。 TensorFlow是谷歌基於DistBelief進行研發的第二代人工智慧學習系統,其命名來源於本身的執行原理
Maven 教程:IDEA開發環境中maven 專案配置JDK9,JDK10,JDK11,JDK12..等EA版本的配置方法 系列教程一
在Maven中配置使用的JDK,一般有兩種方法,筆者會對如下的兩種方法進行 分別的介紹。 筆者就以JDK10作為介紹,其他正常的JDK版本的配置也是一樣的。這裡使用JDK10 只是為了作一個通用的示範,使得大家舉一反三。後面會貼出其他版本的配置資訊。供大家拷貝
MyEclipse WebSphere開發教程:WebSphere 7安裝指南(一)
develop 技術分享 thum server file enter 操作系統 更多 launchpad 【周年慶】MyEclipse個人授權 折扣低至冰點!立即開搶>> 【MyEclipse最新版下載】 一、先決條件和系統信息 想要使用WebSphere
Java基礎教程:多線程基礎(2)——線程間的通信
減少 wid png 同時 說明 類的方法 exc 當前 輪詢 Java基礎教程:多線程基礎(2)——線程間的通信 使線程間進行通信後,系統之間的交互性會更強大,在大大提高CPU利用率的同時還會使程序員對各線程任務在處理的過程中進行有效的把控與監督。 線程間的通信 思維
機器學習與深度學習系列連載: 第二部分 深度學習(十六)迴圈神經網路 4(BiDirectional RNN, Highway network, Grid-LSTM)
深度學習(十六)迴圈神經網路 4(BiDirectional RNN, Highway network, Grid-LSTM) RNN處理時間序列資料的時候,不僅可以正序,也可以正序+逆序(雙向)。下面顯示的RNN模型,不僅僅是simple RNN,可以是LSTM,或者GRU 1 B
機器學習與深度學習系列連載: 第二部分 深度學習(十五)迴圈神經網路 3(Gated RNN - GRU)
迴圈神經網路 3(Gated RNN - GRU) LSTM 是1997年就提出來的模型,為了簡化LSTM的複雜度,在2014年 Cho et al. 提出了 Gated Recurrent Units (GRU)。接下來,我們在LSTM的基礎上,介紹一下GRU。 主要思路是: •
機器學習與深度學習系列連載: 第二部分 深度學習(十四)迴圈神經網路 2(Gated RNN - LSTM )
迴圈神經網路 2(Gated RNN - LSTM ) simple RNN 具有梯度消失或者梯度爆炸的特點,所以,在實際應用中,帶有門限的RNN模型變種(Gated RNN)起著至關重要的作用,下面我們來進行介紹: LSTM (Long Short-term Memory )
機器學習與深度學習系列連載: 第二部分 深度學習(十二)卷積神經網路 3 經典的模型(LeNet-5,AlexNet ,VGGNet,GoogLeNet,ResNet)
卷積神經網路 3 經典的模型 經典的卷積神經網路模型是我們學習CNN的利器,不光是學習原理、架構、而且經典模型的超引數、引數,都是我們做遷移學習最好的源材料之一。 1. LeNet-5 [LeCun et al., 1998] 我們還是從CNN之父,LeCun大神在98年提出的模
機器學習與深度學習系列連載: 第二部分 深度學習(十一)卷積神經網路 2 Why CNN for Image?
卷積神經網路 2 Why CNN 為什麼處理圖片要用CNN? 原因是: 一個神經元無法看到整張圖片 能夠聯絡到小的區域,並且引數更少 圖片壓縮畫素不改變圖片內容 1. CNN 的特點 卷積: 一些卷積核遠遠小於圖片大小; 同樣的pat
Web安全系列(三):XSS 攻擊進階(挖掘漏洞)
前言 目前來說,XSS 的漏洞型別主要分為三類:反射型、儲存型、DOM型,在本篇文章當中會以permeate生態測試系統為例,分析網站功能,引導攻擊思路,幫助讀者能夠快速找出網站可能存在的漏洞。 反射型 XSS 挖掘 現在筆者需要進行手工XSS漏洞挖掘,在手工挖掘之前筆者需要先逛逛網站有哪些功能點,如下圖是
機器學習與深度學習系列連載: 第一部分 機器學習(十一)決策樹2(Decision Tree)
決策樹2 決策樹很容易出現過擬合問題,針對過擬合問題,我們採用以下幾種方法 劃分選擇 vs 剪枝 剪枝 (pruning) 是決策樹對付“過擬合”的 主要手段! 基本策略: 預剪枝 (pre-pruning): 提前終止某些分支的生長 後剪枝 (post-pr
機器學習與深度學習系列連載: 第一部分 機器學習(十四)非監督度學習-1 Unsupervised Learning-1
非監督度學習-1 Unsupervised Learning-1(K-means,HAC,PCA) 非監督學習方法主要分為兩大類 Dimension Reduction (化繁為簡) Generation (無中生有) 目前我們僅專注化繁為簡,降維的方法,
機器學習與深度學習系列連載: 第一部分 機器學習(十五)非監督度學習-2 Unsupervised Learning-2(Neighbor Embedding)
臨近編碼 Neighbor Embedding 在非監督學習降維演算法中,高緯度的資料,在他附近的資料我們可以看做是低緯度的,例如地球是三維度的,但是地圖可以是二維的。 那我們就開始上演算法 1. Locally Linear Embedding (LLE) 我
機器學習與深度學習系列連載: 第一部分 機器學習(十七)非監督度學習-2 Unsupervised Learning-4(Generative Models)
生成模型 Generative Models 用非監督學習生成結構化資料,是非監督模型的一個重要分支,本節重點介紹三個演算法: Pixel RNN ,VAE 和GAN(以後會重點講解原理) 1. Pixel RNN RNN目前還沒有介紹,,以後會重點講解,大家
Phaser3入門教程:第一個Phaser3遊戲(中文版)(四)
平臺 我們剛剛在create函式中加了一段程式碼,讓我們詳細解釋一下,首先是這句: platforms = this.physics.add.staticGroup(); 這句程式碼建立了一個靜態物體組,並賦值給了變數platforms。在Arcad