从SVM开始机器学习第5页

Spring定时任务的fixedRate和fixedDelay两个属性以及开启多线程与线程池设置

1、定时注解以及多线程1.1、定时注解这里首先解释定时任务@Scheduled的两个属性fixedRate和fixedDelay,对于fixedDelay这个注解，就是等任务结束再开始计时，例如设置fixedDelay

家家小迷弟·2025-01-23 10:42

Spring定时任务 fixedDelay和fixedRate

Spring定时任务fixedDelay和fixedRate的区别fixedDelay的时间间隔是从上一次执行完成开始算。fixedRate的时间间隔是从上一次执行开始算，自然时间上是固定的。

杀手143·2025-01-23 10:12

Java 大视界 -- Java 大数据文本分析与自然语言处理：从文本挖掘到智能对话

因此，如何从海量的文本中提取有价值的信息，成为了大数据分析领域的重要课题。Java作为一种高效、灵活的编程语言，在大数据文本分析与自然语言处理（NLP）中发挥着至关重要的作用。

一只蜗牛儿·2025-01-23 10:40

如何用Netty实现一个负载均衡组件

发现:负载均衡器从注册中心获取服务实例列表。健康检查:定期检查服务实例的健康状态，剔除不健康的实例。可选技术:ZooKeeper,etcd,Consul,Nac

youyouiknow·2025-01-23 09:39

开源的未来 10 年：中国开源社区建立是关键

开源社KAIYUANSHE以下文章来源于CSDN，作者陈绪[CSDN.成就一亿技术人](#)【CSDN编者按】从EricRaymond在自由软件的范畴下进一步提出OpenSource开源软件至今，已经过去

·2025-01-23 09:33

TLS 到 mTLS: 从网络传输安全到零信任架构

我们都知道https用了tls/ssl加密通信，那现在mtls慢慢普及或是场景应用，今天就来讲讲从单向认证到双向认证TLS(单向认证)-客户端验证服务器-类似：你验证银行身份mTLS(双向认证)-客户端和服务器互相验证

youyouiknow·2025-01-23 09:06

qt mvc 详解并举例

以下是对QtMVC的详细解释，并附带示例：1.模型（Model）:-负责数据的存储和管理-定义数据的结构和操作方法-不依赖于视图或控制器2.视图（View）:-负责数据的可视化展示-从模型获取数据并显示

爱学习的大牛123·2025-01-23 09:06

Linux系统中安装Git（详细教程）

在Linux系统中安装Git，可以通过多种方式来实现，主要包括使用包管理器安装和从源代码编译安装。

wujiada001·2025-01-23 09:05

数据挖掘：定义、挑战与应用

一、数据挖掘的定义（一）概念阐述数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

黑色叉腰丶大魔王·2025-01-23 09:04

Java与AWS S3的文件操作

从零开始：Java与AWSS3的文件操作一、什么是AWSS3？

老友@·2025-01-23 09:03

MongoDB 创建数据库

我们只需选择一个数据库名称，并开始向其中插入文档即可。语法当你使用use命令来指定一个数据库时，如果该数据库不存在，MongoDB将自动创建它。

张飞光·2025-01-23 08:01

Adaptive AUTOSAR 学习笔记 3 - AP 背景、技术及特征

本文从AUTOSAR_EXP_PlatformDesign.pdf开始，一边学习，一边顺带着翻译一下。尽力而为，不保证精确。

aFakeProgramer·2025-01-23 08:01

Systrace系列1—— 简介

本系列的目的是通过Systrace这个工具，从另外一个角度来看待Android系统整体的运行，同时也从另外一个角度来对Framework进行学习。

添码星空·2025-01-23 08:31

使用Chaindesk与大语言模型集成的实战指南

技术背景介绍在现代AI应用中，快速有效地从大量数据中获取相关信息是至关重要的。

srudfktuffk·2025-01-23 08:00

[读书日志]8051软核处理器设计实战（基于FPGA）第六篇：8051软核处理器指令支持添加（verilog）

在开始之前，我们有必要先把目前的代码展示出来：//`defineTYPE8052moduler8051(inputwireclk,inputwirerst,inputwirecpu_en,inputwirecpu_restart

JoneMaster·2025-01-23 08:27

[读书日志]从零开始学习Chisel 第一篇：书籍介绍，Scala与Chisel概述，Scala安装运行（敏捷硬件开发语言Chisel与数字系统设计）

简介：从20世纪90年代开始，利用硬件描述语言和综合技术设计实现复杂数字系统的方法已经在集成电路设计领域得到普及。

JoneMaster·2025-01-23 08:26

Python爬虫项目合集：200个Python爬虫项目带你从入门到精通

专栏特色从基础到高级，内容体系全面专栏内容从爬虫的基础知识与工作原理开始讲解，逐渐覆盖静态网页、动态网页、API数据爬取等实用技术。后续还将深入解析反爬机制

人工智能_SYBH·2025-01-23 08:56

使用Google Vertex AI Search进行企业级高级搜索

技术背景介绍GoogleVertexAISearch（前称为EnterpriseSearchonGenerativeAIAppBuilder）是GoogleCloud提供的VertexAI机器学习平台的一部分

hgSdaegva·2025-01-23 08:24

学习笔记一：oracle体系结构组件

首先声明一下，我的学习笔记参考书主要是官方教材，oracle9idatabaseadministrationfundamentsed2.0我觉得学习是一个循序渐进的过程,从面到点,从宏观到微观,逐步渗透

coxddta29006·2025-01-23 08:53

OpenCV 笔记(25)：图像的仿射变换

平移：将图像从当前位置移动到新位置。错切：沿特定轴倾斜图像。仿射变换：一个更广泛的类别，包括单个变换

Java与Android技术栈·2025-01-23 08:22

WPF-系统资源

引用资源方法单个资源多个资源如果以上过程种出现重名的资源，以最后引用的资源为准资源的搜索顺序开始自身资源父级资源父级资源...窗口资源应用程序资源框架系统资源资源重用建议1.被广泛地重用，可以使用应用程序资源

Maybe_ch·2025-01-23 08:22

在EverlyAI上运行LLM模型——以LLAMA为例

在EverlyAI上运行LLM模型——以LLAMA为例技术背景介绍EverlyAI是一个强大的云平台，允许你在云中大规模运行机器学习模型。它还提供了对多种大型语言模型（LLM）的API访问。

HGWAcsdgvs·2025-01-23 08:22

Forrester2025年预测：矛盾的消费者行为

内容提要面对经济压力，消费者开始调整自己的消费模式。2025年将出现消费者矛盾的现象，表现为消费者的购买态度和行为意向之间的冲突。这使得品牌在了解消费者真正想法时面临困惑，难以挖掘出消费者真正需求。

体验家·2025-01-23 08:51

重生之我在异世界学编程之C语言：深入位段篇

本文目录引言正文一位段的基本使用（1）位段的声明（2）位段的访问二位段的大小计算（1）从右向左分配位（2）对齐要求（3）填充位三经典习题习题1：位段存储计算习题2：位段与对齐习题3：位段与结构体数组习题

就爱学编程·2025-01-23 07:17

自动化评估：利用机器学习算法评估

随着机器学习技术的不断发展，自动化评估逐渐成为一种趋势，它能够提高评估效率、降低成本并减少人为偏差。

AI天才研究院·2025-01-23 07:45

千万级的大表，如何做性能调优？

很多小伙伴的数据库在刚开始的时候表现良好，查询也很流畅，但一旦表中的数据量上了千万级，性能问题就开始浮现，查询慢、写入卡、分页拖沓、甚至偶尔直接宕机。这时大家可能会想，是不是数据库不行？

工业甲酰苯胺·2025-01-23 06:12

使用Airbyte实现数据集成的详细指南

Airbyte是一个功能强大的数据集成平台，专门用于从API、数据库和文件构建到仓库和数据湖的ELT（Extract,Load,Transform）管道。

dagGAIYD·2025-01-23 06:11

信创在这些领域大放异彩：推动国产技术革命

从硬件到软件，从操作系统到数据库，信创的影响力不断扩大，正逐步改变着传统技术的格局。那么，信创究竟在哪些领域尤为热门呢？让我们一起探讨一下。

狮歌~资深攻城狮·2025-01-23 06:40

使用OpenAI Chat模型进行自然语言处理的实战指南

我们将涵盖从API配置到实际应用的一整套流程，并提供可运行的代码示例来帮助大家上手。如果你对AI对话模型的实际应用感兴趣，那么这篇文章将非常适合你。

GEAWfaacc·2025-01-23 06:09

Level2逐笔成交逐笔委托毫秒记录：今日分享优质股票数据20250122

适合交易大师来分析主力规律，也适合人工智能领域的机器学习，数据量大且精准。以下

2401_89140926·2025-01-23 06:39

大语言模型原理与工程实践：预训练数据构建

诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色，从文本生成到情感分析，再到机器翻译，几乎无所不能。这些模型的成功很大程度上依赖于预训练数据的质量和规模。

AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:38

大语言模型原理与工程实践：网页数据

大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）作为自然语言处理（NLP）领域的前沿技术，能够从海量的网页数据中提取有价值的信息，进行文本生成、情感分析、问答系统等多种任务。

AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:38

大语言模型原理与工程实践：案例介绍

从智能对话到机器翻译，从代码生成到诗歌创作，LLM正在深刻地改变着我们与信息交互的方式，并为人工智能应用开拓了更广阔的空间。1.背景介绍1.1大语言模型的兴起大语言模型的

AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:37

C语言之冒泡排序

目录简介过程视图原理解读代码实现升序排列降序排列复杂度和稳定性时间复杂度空间复杂度稳定性注意事项简介它重复地走访过要排序的元素列，依次比较两个相邻的元素，如果顺序（如从大到小、首字母从Z到A）错误就把他们交换过来

雾里看山·2025-01-23 06:07

机器学习-分类算法评估标准

一.准确率accuracy将预测结果和测试集的目标值比较，计算预测正确的百分比准确率越高说明模型效果越好fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#加载鸢尾花数据X,y=datasets.load_i

赛丽曼·2025-01-23 06:36

Jetbrains Ai Assistant插件越来越好用了

JetBrainsAI作为IntelliJIDEA的一部分，通过自然语言处理和机器学习技术，提供了许多智能代码建议和自动化功能。

Ai 编码·2025-01-23 06:05

PAT甲级-1014 Waiting in Line

如果顾客开始服务的时间晚于17:00，则输出Sorry。思路银行排队问题，根据题目模拟。先考虑数据结构，根据题目很容易想出队列，这里我直接用m行n

玉蜉蝣·2025-01-23 05:34

Docker 和 Kubernetes

它们通常一起使用，提供从开发到生产的完整生命周期管理，特别是在微服务架构和云原生应用的开发中。

小馋喵知识杂货铺·2025-01-23 05:34

机器学习算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测

机器学习算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1.算法简介和应用

墨枣·2025-01-23 05:02

python随机数种子通俗_随机数种子random.seed()理解

若采用随机数种子random.seed(100)，它将在所设置的种子100范围内调用random()模块生成随机数，如果再次启动random.seed(100)，它则按照之前的序列从头开始生成随机数，两次生成的随机序列相同

weixin_39754267·2025-01-23 05:31

python twisted和flask_浅谈Python Web 框架：Django, Twisted, Tornado, Flask, Cyclone 和 Pyramid...

它能提供从模版引擎到ORM所需的一切东西。用Django构建你的app的时候，你必须要遵循Django的方式，这点像极了RubyonRails的Rails框架。有些人会觉得这样有点不爽，但在我看来这

冯妥坨·2025-01-23 05:00

AI驱动电商搜索导购：技术创新与应用

文章标题《AI驱动电商搜索导购：技术创新与应用》关键词：人工智能，电商搜索导购，机器学习，深度学习，推荐系统，自然语言处理，个性化搜索，图像识别，应用案例，未来展望。

AI天才研究院·2025-01-23 05:29

【面试系列】DevOps工程师高频面试题及详细解答

⭐️全流程数据技术实战指南：全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程，掌握构建现代化数据平台和数据仓库的核心技术和方法。文章目录常见的初级面试题1.什

野老杂谈·2025-01-23 05:58

3D高斯泼溅原理及实践【3DGS】

人工智能可能是我们这个时代的主要领域之一，它几乎可以用于从驾驶汽车到医疗保健甚至能够预防失明等所有领域，最近提出了一种新的3D重建方法。

新缸中之脑·2025-01-23 05:58

WebRover ：一个功能强大的 Python 库，用于从 Web 内容生成高质量的数据集。

数据集地址：WebRoverDataset|自然语言处理数据集|AI模型训练数据集一、让我们一起来看一下WebRoverWebRover通过智能网络爬虫技术，自动从网络中提取与特定主题相关的内容，并支持多种输入格式

·2025-01-23 05:58

3D Gaussian Splatting 部署

简介：3DGaussianSplatting是一种用一组2d图像创建3d场景的方法，你只需要一个场景的视频或者一组照片就可以获得这个场景的高质量3d表示，使你可以从任何角度渲染它。

学术菜鸟小晨·2025-01-23 05:57

东野圭吾读书笔记 —— 新参者

被害人三井峰子家中的线索：半年前离婚后开始独居，有一个离家出走的儿子清濑弘毅，母子俩几乎不见面。刚搬来日本桥不久，于6月10日晚7点左右被勒杀

蜡笔小新..·2025-01-23 05:56

OpenTelemetry 101：面向 IT 领导者和爱好者的非技术指南

您将获得有关如何开始使用OpenTelemetry

夜莺开源监控·2025-01-23 05:26

夜莺 v8 第一个版本来了，开始做有意思的功能了

夜莺v8大版本已经启动开发，预计25年7、8月份发正式版，相比v7大概会做四五个大功能，每个功能做完了做稳定了都会提前放出来供大家体验，虽然以beta来命名，实际是稳定的，大家可以放心升级。夜莺v5v6v7三个大版本算是一脉相承，一直在打基础，最后一个稳定版是v7.7.2，可以看作是这个系列的终极版。其实这个系列中有些功能早就想改进了，但是由于兼容性、迁移成本、人力的考虑，一直没有动作。现在基础打