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- Spring 事务(详解)
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- BP神经网络计算过程:从数学原理到实践优化
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引言:神经网络的时代意义与BP算法地位在深度学习重构人工智能边界的今天(Goodfellowetal.,2016),误差反向传播(Backpropagation,BP)算法作为神经网络训练的基石,其数学优雅性和工程实用性完美统一。本文将深入剖析BP神经网络的计算本质,揭示其如何在非线性空间中构建认知通道。第1章神经网络拓扑结构的数学建模1.1生物神经元到M-P模型的抽象跃迁McCulloch-Pi
- 【华为OD机试真题】【2024年E卷】虚拟理财游戏-模拟&贪心(Java)
敲击Time
华为od游戏开发语言java
分值:100题目描述在一款虚拟游戏中生活,你必须进行投资以增强在虚拟游戏中的资产以免被淘汰出局。现有一家Bank,它提供有若干理财产品M个,风险及投资回报不同,你有N(元)进行投资,能接收的总风险值为X。你要在可接受范围内选择最优的投资方式获得最大回报备注:在虚拟游戏中,每项投资风险值相加为总风险值;在虚拟游戏中,最多只能投资2个理财产品;在虚拟游戏中,最小单位为整数,不能拆分为小数;投资额*回报
- 基于opencv答题卡识别判卷
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项目源码获取方式见文章末尾!回复暗号:13,免费获取600多个深度学习项目资料,快来加入社群一起学习吧。**《------往期经典推荐------》**项目名称1.【基于DDPG算法的股票量化交易】2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】3.【GAN模型实现二次元头像生成】4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LS
- 跨地域灾备:远程异地复制实战指南
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#作者:闫乾苓文章目录1.集群环境说明2.安装所需软件包3.备集群用户相关设置4.异地复制环境配置4.1时间同步4.2免密SSH4.3创建pempub文件4.4创建异地复制会话4.5备集群SSH免密配置5.开启MetaVolume(元卷)功能6.启动地理复制GlusterFS远程异地复制的工作原理基于源集群和备份集群之间的异地同步。其主要目的是实现跨地理位置的数据备份和冗余,以确保数据的高可用性和
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在AI技术加速渗透各行各业的今天,智能外呼系统作为企业降本增效的利器,正在重构传统客服与营销模式。本文将从技术实现视角,深度剖析AI外呼系统的核心优势,并探讨其背后的商业逻辑与技术演进路径。一、ROI革命:代码替代人力的经济学密码从技术经济学的角度看,AI外呼系统的投资回报率(ROI)突破传统阈值的关键在于边际成本趋零效应。以某电商平台实测数据为例:人工客服添加微信好友的综合成本为50元/人(含培
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在Java编程的浩瀚宇宙中,Java集合框架(JavaCollectionsFramework)无疑是一颗璀璨的明珠,是每位Java开发者必须精通的核心知识点。它不仅提供了一套高效、灵活的数据结构,还极大地简化了数据的操作和管理。本文旨在通过深度剖析Java集合框架的精髓,帮助读者达到精通的水平,从而在CSDN等平台上获得95分以上的高度评价。一、集合框架概览与核心接口Java集合框架是一套设计用
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近年来,云终端凭借便捷、高效、高性价比的优势正逐步在各行各业渗透。研究机构IDC的数据显示,2024上半年,中国云终端市场总体出货量达到166.3万台,同比增长22.4%,销售额29亿元人民币,同比增长24.9%,均超预期。紫光展锐积极携手各大合作伙伴,共同打造云端生态,大力推动云终端在政企、金融类等领域应用落地。云终端增长势头良好两大应用场景被看好云电脑将传统个人电脑的硬件资源和软件应用虚拟化,
- 普中51单片机和金沙滩51单片机的对比分析
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普中51单片机和金沙滩51单片机是国内常见的两种51单片机开发板品牌,各有特点,适合不同需求的用户。以下是两者的对比分析:1.价格与性价比普中51单片机价格相对较低(通常在几十元到百元之间),适合预算有限的初学者。开发板功能集成度高,外设丰富(如LED、数码管、按键、LCD接口等),性价比较高。金沙滩51单片机价格稍高(百元左右或更高),但硬件设计更注重稳定性和扩展性。配套的《手把手教你学51单片
- OPPO Find N5折叠手机:创新与实用的完美融合,FPC应用展现科技魅力【新立电子】
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OPPOFindN5作为2025年新出世的折叠手机,以其卓越的设计、强大的性能以及创新的技术,为消费者带来了全新的使用体验。FPC(柔性电路板)在其中的运用,也进一步提升了手机的整体性能和用户体验。OPPOFindN5的最大亮点之一是其极致轻薄的机身设计。单边厚度仅为4mm,折叠状态下厚度也控制在9.2mm以内,这样的设计使得FindN5在便携性上达到了一定的高度。通过运用FPC精密布局各种电子元
- 神经网络:人工智能的核心技术
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神经网络简介神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型,由大量相互连接的神经元组成。它通过学习大量的数据来完成复杂的模式识别和决策任务,是当前人工智能和机器学习领域最重要的技术之一。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据,隐藏层对数据进行处理和特征提取,输出层产生最终结果。神经元之间通过带权重的连接相互作用,通过调整这些权重来实现学习过程。神经网络的工作原理神经网络的工作原
- iPhone 13价格腰斩销量暴增10倍,消费者,这才是真香机
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在2025年的智能手机市场,一则消息如巨石入水,激起千层浪——iPhone13价格近乎腰斩,128G版本价格跳水跌破2800元,创下历史低价。令人咋舌的是,降价后的iPhone13销量暴增10倍,在全球市场掀起了一场消费狂欢,这一现象也成为了业界和消费者热议的焦点。价格屠夫下的销量奇迹回溯iPhone13的发售之初,作为苹果公司2021年推出的重磅机型,它承载着众多消费者的期待,上市时价格相对较高
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全球创新药平均研发成本已突破26亿美元(2025年Deloitte数据),但临床III期成功率仍不足12%。中国药企面临的不仅是技术追赶,更是与时间、质量、成本的综合博弈。张驰咨询为某细胞治疗企业导入精益六西格玛培训体系,9个月内将CAR-T工艺变更验证周期从14周压缩至5周,关键原辅料放行缺陷率从11.2%降至1.7%,直接规避潜在延迟风险达2.3亿元——这组数据揭示了精益方法论在创新药领域的颠
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一、充电桩测试的技术痛点与转型需求当前充电桩测试普遍采用固定阻性负载模拟实际工况,这种传统测试模式存在显著局限性:一是无法复现真实场景中的动态功率波动,如车辆电池SOC差异导致的充电曲线变化;二是能量耗散造成测试能耗过高,单个150kW直流桩测试每小时耗电成本超过200元;三是缺乏智能化测试调度,测试效率低下导致设备利用率不足40%。以某充电桩企业实测数据为例,其采用传统测试方案时,单桩完整测试周
- 【大模型】蓝耘智算云平台对接满血DeepSeek R1/R3 实战详解
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AI大模型实战与应用蓝耘智算对接DeepSeek蓝耘智算部署DeepSeekDeepSeek部署DeepSeek部署与使用DeepSeek
目录一、前言二、蓝耘智算云平台介绍2.1蓝耘智算云平台介绍2.2平台特点和优势2.2.1平台特点2.2.2平台优势2.3平台应用场景2.4为什么选择蓝耘智算平台部署DeepSeek2.5满血DeepSeekR1/R3介绍三、蓝耘元生代智算云平台对接过程3.1快速入口3.2创建apikey4.3Chatbox集成与使用3.4代码集成与使用3.4.1获取api文档3.4.2python代码操作deep
- 为AI聊天工具添加一个知识系统 之133 详细设计之74通用编程语言 之4 架构及其核心
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人工语言智能制造软件智能架构人工智能开发语言
本篇继续讨论通用编程语言。说明:本阶段的所有讨论都是围绕这一主题展开的,但前面的讨论分成了三个大部分(后面列出了这一段的讨论题目的归属关系)-区别distinguish(各别):文化和习俗。知识表征,思维导图及观察者效应,Chance:偶然和适配,符号学芭比等逻辑和平台。视觉及其工作原理,圣灵三角形和Checker,数据及其意义等实体和神经元。智能语义网络,记忆矩阵等。只有“核心技术:Cognit
- rust建深海_使用 Rust 构建个人博客(1) - Warp 后端框架
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需求背景一个朋友买了一个云主机(就是300元3年的那种)云主机配置是:CPU:vCPU2内存:2G硬盘:40G带宽:1M公网IP:1个预装的系统是:Windows2008R2这台机器上,跑了一些他自己的东西,虽然机器整体性能不咋的,但是总觉得还可以再“挖掘”一些性能(挤一挤总是会有的),所以还在跑一个自己的博客。技术选型最初他问我的时候,我就让他用WAMP+WordPress,方便、省事儿,而且W
- 网络原理 初识[Java EE]
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目录网络发展史独立模式网络互联局域网LAN1.基于网络直连2.基于集线器(Hub)组建3.基于交换机(Switch)组建4.基于交换机和路由器(Router)组建广域网WAN网络通信基础IP地址1.概念2.格式端口号1.概念2.格式认识协议1.概念2.作用3.协议分层3.1什么是协议分层3.2分层的作用3.2.1上层不需要了解下层的细节(封装)3.2.2灵活的调整/替换某层的协议4.五元组4.1源
- Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享;共有
sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =