应用方法

【学术投稿-第四届材料工程与应用力学国际学术会议（ICMEAAE 2025】材料工程与应用力学的探讨

重要信息官网：www.icmeaae.com时间：2025年3月7-9日地点：中国·西安简介第四届材料工程与应用力学（ICMEAAE2025）将于2025年3月7日至9日在中国西安召开。
禁默·2025-02-19 08:37

Spring 核心技术解析【纯干货版】- XIV：Spring 消息模块 Spring-Jms 模块精讲

JMS（JavaMessageService）作为JavaEE规范中的一部分，为Java应用提供了一套标准的消息通信API。
栗筝i·2025-02-19 08:36

iOS App的启动与优化

App冷启动可分为三个阶段：dyld：加载镜像、动态库RunTime方法main函数初始化动态库vs静态库静态库：一堆.o文件的集合（通常是.a后缀），还没有被链接过，缺点是产物体积比较大，优点是链接到
Cedicn·2025-02-19 08:05

第17天-整合Redis缓存改造三级分类，并解决缓存击穿、穿透、雪崩、一致性问题

即时性、数据一致性要求不高的访问量大且更新频率不高的数据（读多，写少）举例：电商类应用，商品分类，商品列表等适合缓存并加一个失效时间（根据数据更新频率来定），后台如果发布一个商品，买家需要5分钟才能看到新的商品
zenggeweiss·2025-02-19 08:35

用deepseek学大模型08-长短时记忆网络 (LSTM)

deepseek.com从入门到精通长短时记忆网络(LSTM),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，模型应用场景和优缺点，及如何改进解决及改进方法数据推导
wyg_031113·2025-02-19 08:35

Spring Boot中的RESTful API：@GetMapping, @PostMapping, @PutMapping, 和 @DeleteMapping详解

@GetMapping用途：@GetMapping注解用于映射HTTPGET请求到特定的处理方法上。它常用于从服务器检索信息。参数：value：指定请求的路径。
hoypte·2025-02-19 08:34

《大模型应用开发极简入门》随记

术语：自然语言处理（NLP)人工智能（AI）大预言模型（LLM）机器学习（ML)深度学习（DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗，例如：n-gram模型（通过词频来根据前面的词预测句子里下一个词---可能生成不连贯的词），为了提升性能引入循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）网络---处理大量数据效率还是不行。Transformer架构架构
hoypte·2025-02-19 08:34

小结：引入外部路由，汇总，特殊区域总结

在华为路由器（主要指企业级路由器，例如NE、AR系列）上，涉及外部路由引入、路由汇总以及特殊区域（如Stub、TotallyStub、NSSA等）的配置与应用，主要包括以下几个方面：1.引入外部路由外部路由主要指非
flying robot·2025-02-19 08:34

【多微电网】含多微电网租赁共享储能的配电网博弈优化调度（Matlab代码实现）

复现结果图12.2原文结果图22.2复现结果图23文献来源4Matlab代码、数据、文章1概述文献来源：摘要：该文提出多微电网并网系统租赁共享储能组成微电网联盟参与配电网调峰调度的优化调度策略，促进储能高效应用和新能
科研_研学社·2025-02-19 07:33

【多微电网】含多微电网租赁共享储能的配电网博弈优化调度（Matlab代码实现）

复现结果图12.2原文结果图22.2复现结果图23文献来源4Matlab代码、数据、文章1概述文献来源：摘要：该文提出多微电网并网系统租赁共享储能组成微电网联盟参与配电网调峰调度的优化调度策略，促进储能高效应用和新能
科研_G.E.M.·2025-02-19 07:02

情感分析研究综述：方法演化与前沿挑战

文章目录摘要abstract1.引言2.模型方法2.1文本情感分析2.1.1文档级情感分类2.1.2句子级情感分类2.1.3方面级情感分类2.2文本情感分析方法2.2.1基于词典的方法2.2.2基于机器学习的方法
next_travel·2025-02-19 07:32

分布式电源对配电网故障定位的影响（Python代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述分布式电源对配电网故障定位的影响研究一、分布式电源的特点及其对配电网的影响二、传统故障定位方法的局限性三、分布式电源接入后的故障定位改进方案四、未来研究方向五、结论2
创新优化代码学习·2025-02-19 07:32

ssl与ipsec的区别

2.所在层不同:ssl在传输和应用层中工作，而ipsec在Internet层中工作。3.ipsec配置比较复杂，而ssl相对比较简单。
路星辞*·2025-02-19 07:31

TCP/UDP/IP报文大小

TCP/UDP/IP报文大小1、概述首先要看TCP/IP协议，涉及到四层：链路层，网络层，传输层，应用层。
路星辞*·2025-02-19 07:01

使用synchronized解决高并发场景

synchronized能很好的解决高并发所带来的超卖等问题，但是synchronized也有属于它的缺陷，就是只适合单机模式，如果同时开启多个实例，那么还是会出现超卖的情况，下面就介绍一下synchronized使用方法
小汤猿人类·2025-02-19 07:31

基于基于强化学习(Q-Learning)用于底层动态频谱接入(DSA)认知无线电网络的资源分配研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、动态频谱接入（DSA）的基本原理与挑战1.DSA的核心机制2.关键挑战二、Q-Learning在DSA资源分配中的应用框架1.算法原理2.典型应用场景三、关键参数与模型设计
长安程序猿·2025-02-19 07:01

Bug处理之执行自己编写代码中出现的AttributeError: ‘XXX’ object has no attribute’xxx’

Pycharm2018.02Python版本：python3.6（anaconda平台）自己编写脚本搭建股票数据库问题描述：自己编写python脚本解决一些数据库搭建过程中的繁琐过程，方便以后重复调用；编写的类在导入应用时报错
NormanG·2025-02-19 07:00

Pytorch实现之粒子群优化算法在GAN中的应用

对于给定的目标函数，这种方法利用一个搜索空间，在那里粒子群移动，找到所需的全局最小值。这些粒子与它们当前的环境局部相互作用，也与彼此相互作用，具有可接受的随机性质。
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 07:30

用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)

yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示，模型应用场景和优缺点
wyg_031113·2025-02-19 07:30

【Spring Boot 实现 PDF 导出】

SpringBoot实现PDF导出在SpringBoot应用程序中实现PDF导出功能，可以选择多种库和技术栈。每种方法都有其优缺点，适用于不同的场景。
web14786210723·2025-02-19 07:30

基于图像处理的裂缝检测与特征提取

随着自动化技术的发展，传统的人工巡检方法逐渐被基于图像分析的自动化检测系统所取代。
机器懒得学习·2025-02-19 07:00

Agent组件入门示例

文章目录Agent组件的类型Agent组件的应用Agent组件的多功能性    安装openai和LangChain库。
三月七꧁ ꧂·2025-02-19 06:28

Spring Boot整合RabbitMQ

应用场景1.异步处理场景：用户注册完成后，需要发注册成功的邮件和短信，传统的做法有两种：串行的方式：将注册信息写入数据库后，发送注册成功的邮件，邮件发送成功后，再发送注册成功的短信。
Java架构设计·2025-02-19 06:56

【学习笔记】Python基础-字典Dict和Set和List与Str扩展

Dict使用大括号围起来，这里提供一种键值对的list表示方法1.Dict{}2.List[]3.turple()实例代码#!
法迪·2025-02-19 06:56

数仓_数据口径

数仓_数据口径数据口径含义数据口径包含口径收敛数据口径含义在数据仓库（数仓）中，数据口径是指在数据统计和分析过程中，对数据的定义、计算方法、范围和标准等方面的详细规定。
TTXS123456789ABC·2025-02-19 06:56

【隐私保护】身份认证的基本概念

如果想更系统的学习身份认证建议把之前的文章看看：【密码学】密码协议【密码学】密码协议的分类：②认证协议我认为认证技术是一个更广的概念，它指的是在计算机网络中确认操作者身份的过程以及确保数据完整性和来源可靠性的方法
小oo呆·2025-02-19 06:25

CHRONOS - 新闻时间线摘要

CHRONOS是一种新颖的基于检索的时间线摘要（TLS）方法，通过迭代提出有关主题和检索到的文档的问题来生成按时间顺序排列的摘要。
小众AI·2025-02-19 06:54

十四、Flink源码阅读--JobGraph生成过程

JobGraph对象，那么是如何从jar或sql任务转为JobGraph的呢，这篇我们仔细研究一下,版本为1.6.3源码分析上篇我们介绍client端提交任务最终会到到ClusterClient.run()方法
灰二和杉菜·2025-02-19 06:54

6种MySQL高可用方案对比分析

大家好，我是V哥，关于MySQL高可用方案，在面试中频频出现，有同学在字节面试就遇到过，主要考察你在高可用项目中是如何应用的，V哥整理了6种方案，供你参考。
m0_74823595·2025-02-19 06:54

python中的dict与set

如果key不存在，dict就会报错要避免key不存在的错误，有两种方法：1）通过in判断key是否存在>>>d=｛'a':'1'｝>
“光光”·2025-02-19 06:53

【数据结构】考点 二十四：快速排序算法

一、方法快速排序是一种分治算法，它将数据分为两个子集，其中一个子集的所有数据都比另一个子集的所有数据要小，然后递归地对这两个子集进行快速排序操作。
超越超·2025-02-19 06:23

Python网络爬虫-WebSocket数据抓取

博主介绍：✌专注于前后端、机器学习、人工智能应用领域开发的优质创作者、秉着互联网精神开源贡献精神，答疑解惑、坚持优质作品共享。
程序小勇·2025-02-19 06:22

设计模式 笔记10 | 适配器模式 在源码中的应用 | Spring源码的 AOP 注册中心存储了不同的适配器实现 | SpringMVC源码doDisPatch方法里的 HandlerAdapter

文章目录一、适配器模式知识回顾二、类适配器使用案例之拓展登陆业务2.1模拟登陆的旧系统2.2旧系统拓展【类适配器】2.3旧系统拓展【接口适配器】三、适配器模式在Spring源码中的应用四、SpringMVC
「已注销」·2025-02-19 06:52

Pytorch实现论文之一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络

简介简介：提出了一种针对鉴别器的梯度惩罚方法和在鉴别器中采用扰动卷积，拟解决锐梯度空间引起的训练不稳定性问题和判别器的记忆问题。
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 06:51

无人机遥感技术：从植被监测到生理参数反演的进阶之路

今天，我们就来深入了解一下无人机遥感技术在植被定量监测中的应用。一、无人机遥感：为何备受青睐？无人机遥感技术结合了无人机的灵活性和遥感传感器的高精度，能够快速获取植被的多维度信息。与传统的卫星
KY_chenzhao·2025-02-19 06:50

设计模式之适配模式是什么？以及在Spring AOP中的拦截器链的使用源码解析。

要了解它的定义、结构、应用场景以及优缺点。然后，可能需要一个具体的例子来说明，比如电压适配器，这样用户更容易理解。  接下来是
一个儒雅随和的男子·2025-02-19 05:50

Pytorch实现论文之三元DCGAN生成RGB图像用于红外图像着色生成

简介简介：采用了三次DCGAN单独生成单通道图像之后进行组成RGB图像放入鉴别器中检测，并在鉴别器和生成器的损失训练中采用梯度方法来提升或者降低权重。该方法将用于获得红外图像着色的生成。
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 05:50

2024年AI虚拟伴侣应用趋势深度剖析：技术前沿与社会影响

随着人工智能技术的飞速发展，AI虚拟伴侣市场在2024年迎来了前所未有的繁荣期。这一新兴领域不仅验证了产品与市场的高度契合（Product-MarketFit,PMF），而且正逐步成为连接用户、流量与商业价值的桥梁。本文旨在深入探讨驱动AI伴侣行业爆炸性增长的关键趋势，并分析背后的技术动向及社会心理因素，为创业者和开发者提供一份全面的参考指南。一、市场概览：AI伴侣的崛起近年来，以Characte
花生糖@·2025-02-19 05:46

AI与育儿领域的融合——探索未来的可能性

随着人工智能（AI）技术的不断进步，AI在育儿领域的应用逐渐展现出巨大的潜力，不仅能够为父母提供及时有效的支持，还能在很大程度上改善育儿体验。
花生糖@·2025-02-19 05:46

【人工智能】AI现状分析 || 神经网络的数学基础 || 人工智能交叉领域的发展和技术应用 || 附：小白入门人工智能 学习步骤

人工智能薪资岗位介绍2.神经网络的数学基础2.1神经网络的生物表示2.2神经网络的数学表示2.3神经网络必备的一些数学基础2.3.1Sigmoid函数2.3.2偏置2.4总结3.人工智能交叉领域的发展和技术应用
追光者♂·2025-02-19 05:15

RPC(3)--基于 Nacos 的服务发现与负载均衡版

Nacos是构建以“服务”为中心的现代应用架构(例如微服务范式、云原生范式)的服务基础设施。
三喂树屋·2025-02-19 05:44

哈希表总结-C语言版

目录1、哈希表的原理2、自己实现的hash表--C语言版3、C语言开源项目uthash.h中的hash接口使用指南3.1uthash.h头文件说明3.2常见的uthash.h接口以及使用方法4、实践应用参考资料
vanguard2021·2025-02-19 05:13

RocketMQ源码分析-Rpc通信模块(remoting)二

上一章提到了主要的start()方法执行流程，如果有不清楚的地方可以一起讨论哈，这篇文章会继续解读主要方法，按照惯例先看看NettyRemotingAbstract的类图，看类图知方法。
吃水果的猪儿虫·2025-02-19 05:13

MATLAB算法实战应用案例精讲-【目标检测】机器视觉-工业相机（补充篇）

目录知识储备光学系统设计全过程算法原理工业相机基本参数以及选型工业相机基本参数：如何选择合适的工业相机：分辨率分辨率的定义与“检测/测量精度”的区别分辨率与相机的匹配相机关键参数设置工业相机的曝光、曝光时间、快门、增益什么是曝光？什么是快门影响曝光的因素工业相机-坐标系和机械手坐标系的标定工业相机-缺陷检测一、相机的选择（1）工业数字相机的分类：（2）相机的主要参数（3）工业数字摄像机主要接口类型
林聪木·2025-02-19 05:13

JVM 内存管理详解

Java虚拟机(JVM)是Java应用程序的基础，而内存管理则是JVM最为核心的功能之一。本篇文章将详细介绍JVM如何管理和分配内存，以及如何处理垃圾回收等问题。
pjx987·2025-02-19 05:12

LVS 负载均衡-DR模式

直接路由，LVS默认模式,应用最广泛,通过请求报文重新封装一个MAC首部进行转发，源MAC是DIP所在的接口的MAC，目标MAC是某挑选出的
敢敢936·2025-02-19 05:42

Spring 事务隔离级别 事务传播特性 @Transactional使用

更多应用处理场景下，是多事务并行出现的。同时，两个或两个以上的事务，操作同一张表，就会引起冲突。
chudaxiakkk·2025-02-19 05:10

JVM 内存结构 详解

1.JVM内存结构概览JVM的内存结构主要分为以下五个区域：程序计数器（ProgramCounterRegister）Java虚拟机栈（JavaVirtualMachineStack）本地方法栈（Nativ
飞滕人生TYF·2025-02-19 05:10

mybatis-plus使用sum,count,distinct等函数的方法

mybatis-plus使用sum,count,distinct等函数的方法通过mybatis-plus实现以下sql查询SELECTCOUNT(DISTINCTuser_name)FROMuser_infoWHEREis_deleted
默 唁·2025-02-19 04:40

哈希表（C语言版）

文章目录哈希表原理实现(无自动扩容功能)代码运行结果分析应用哈希表如何统计一段文本中，小写字母出现的次数?
coding_rui·2025-02-19 04:09
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