Guava学习入门

几个不错的工具（lombok，guava）

1、lombok在pom.xml中添加如下依赖org.projectlomboklombok1.18.12provided在eclipse的解压目录下的eclipse.ini文件中添加注意.将lombok.jar文件也拷贝到当前目录（eclipse的解压目录）下-Xbootclasspath/a:lombok.jar-javaagent:lombok.jar将lombok.jar添加到eclips
逍遥追梦游·2023-10-15 07:15

Guava Cache本地缓存

目录本地缓存回顾GuavaCache介绍GuavaCache使用创建删除GuavaCache底层实现本地缓存与分布式缓存对比缓存三大问题本地缓存实现：CurrentHashMap、GuavaCache缓存在应用服务器
zhangm2020·2023-10-15 06:31

【缓存篇】过滤数据修改本地缓存，导致数据错乱

1.业务需求List从数据库中查询出来是有AB两条数据，然后我把这些数据放入到Guava缓存中，以后每次查询从Guava缓存中获取。
追梦的晓米·2023-10-15 06:31

机器学习入门（九）：回归与聚类算法——线性回归、过拟合、岭回归

学习目录：线性回归：案例：波士顿房价预估（比较正规方程和梯度下降优化方法）使用正规方程优化：使用梯度下降优化：使用均方误差（MSE）评估模型好坏：总结：过拟合与欠拟合正则化类别：**L2正则化（常用）：**给损失函数后面加一个惩罚项，这个惩罚项与权重有关，在优化损失函数降低损失值得同时还可以减小特征对应的权重。L1正则化：岭回归就是带L2正则化的线性回归案例：使用岭回归对波士顿放假预测
【 变强大 】·2023-10-15 05:37

百度地图JavaScript API 学习入门指南

前提因为最近分配的任务中包含了别人写的有关百度地图API的代码，加上自己从未接触过这方面的知识，所以为了能在短时间内熟悉和消化别人写的代码，于是就花了一整天的时间，专门学习了一下百度地图JavaScriptAPI。虽然说是从零开始学起，但是在官方提供的开发指南、示例DEMO、以及JavaScriptAPIv2.0类参考的帮助下，还是收获了不少东西。百度地图开放平台|百度地图APISDK|地图开发J
monkeyfly007·2023-10-15 01:22

es6（三）—— set（集合） 和map的使用

ES6的系列文章目录第一章Python机器学习入门之pandas的使用文章目录ES6的系列文章目录一、set（集合）0.定义1.基本使用2.常用方法（1）代码（2）效果（3）遍历二、map0.定义1.基本使用
前端张三·2023-10-14 15:57

elasticsearch 7.x学习入门教程推荐

学习es的小伙伴们都知道，es官网是全英文的，也有中文版文档，不过你点进去就会发现和你想看的版本差的老远，最后只有乖乖回来看官方全英文文档。如果你英语比较好，学习起来就比较轻松，如果你英语和我一样边看边靠百度翻译的话，那就是一个攻坚克难的过程了。所以在这里和小伙伴们推荐狂神说Elasticsearch视频教程，总20课时，总时间大概6个多小时，一天就能学完。之所以推荐这位老师的课程有以下几个原因：
谨心$·2023-10-14 14:56

定时刷新本地缓存

说明使用guavacache作为本地缓存组件，并通过Spring中SchedulingConfigurer定时刷新本地缓存代码（1）/***@AuthorCaocs*@Date2023/2/16*/publicinterfaceILocalCache
愚愚是个大笨蛋·2023-10-14 14:14

深度学习入门学习小记录5——【Pytorch】，模型推理间隔较大时，推理耗时增加且存在波动

目录前言ChatGPT的回答：实际测试解决方法：来自chatGPT的解答：前言最近在进行模型部署的工作，比较关注模型的推理耗时，发现相同的模型在推理时存在耗时波动。所以做了一些小测试，并做一下经验记录。ChatGPT的回答：【会话模式】这是因为在模型加载后进行推理时，PyTorch会将模型和数据加载到GPU或CPU中，并进行一系列的预处理和计算。在推理过程中，如果间隔时间很短，那么模型和数据都已经
。 7.·2023-10-14 07:00

SpringMVC笔记——SSM框架搭建简单实例

SpringMVC笔记——SSM框架搭建简单实例简介Spring+SpringMVC+MyBatis框架（SSM）是比较热门的中小型企业级项目开发的框架，对于新手来说也是比较容易学习入门的。
大i程序猿·2023-10-14 05:13

Caffeine Cache-高性能Java本地缓存组件

前面刚说到GuavaCache，他的优点是封装了get，put操作；提供线程安全的缓存操作；提供过期策略；提供回收策略；缓存监控。当缓存的数据超过最大值时，使用LRU算法替换。
竹林幽深·2023-10-14 02:22

浅入浅出Caffeine cache

对于java技术栈来讲我们通常使用到的本地缓存都有一些原有的容器HashMap，google的guavacache等等。今天了解一下caffine缓存。简介Caffeine是
jeff-y·2023-10-14 02:18

聊聊 缓存之王 Caffeine Cache

前面刚说到GuavaCache，他的优点是封装了get，put操作；提供线程安全的缓存操作；提供过期策略；提供回收策略；缓存监控。当缓存的数据超过最大值时，使用LRU算法替换。
浪尖聊大数据-浪尖·2023-10-14 01:45

Caffeine cache 学习02

Cache（缓存），基于GoogleGuava，Caffeine提供一个内存缓存，大大改善了设计Guava'scache和ConcurrentLinkedHashMap的体验。
kuaipao19950507·2023-10-14 01:40

Caffeine Cache使用说明

原文作者：IT码徒GuavaCache，他的优点是封装了get，put操作；提供线程安全的缓存操作；提供过期策略；提供回收策略；缓存监控。当缓存的数据超过最大值时，使用LRU算法替换。
九曜真人·2023-10-14 01:38

十六、代码校验（2）

本章概要前置条件断言（Assertions）Java断言语法Guava断言使用断言进行契约式设计检查指令前置条件后置条件不变性放松DbC检查或非常严格的DbCDbC+单元测试前置条件前置条件的概念来自于契约式设计
一只小熊猫呀·2023-10-14 00:42

强化学习入门——以Q-Learning为实例

文章目录1.简介1.1机器学习分类1.2强化学习特点1.3组成部分2.学习过程2.1马尔科夫决策过程2.2强化学习算法归类2.2.1分类方法一2.2.2分类方法二2.3EE（Explore&Exploit）探索利用2.5强化学习实际开展中的难点3强化学习的应用4Q-Learning4.1Bellman方程4.2如何更新Q-Value4.3实例FlappyBird1)状态选择2）动作选择3）奖赏的选
Zichel77·2023-10-13 23:49

NodeMcu arduino ESP8266 使用WIFIManager 库

WiFiManager库使用说明提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录
闰土小蒋·2023-10-13 19:05

27 机器学习入门篇2 5-算法：贝叶斯算法

1-贝叶斯算法概述2-贝叶斯推导实例3-贝叶斯拼写纠错实例4-垃圾邮件过滤实例5-贝叶斯实现拼写检查器已看完::::::::::::::
啊六六六·2023-10-13 06:08

人工智能讲师专家老师叶梓人工智能讲师之机器学习与深度学习-34

接上一篇，系列博文:人工智能讲师叶梓关于人机器学习与深度学习入门课程课件，为系列博文，更多课程，及老师资料可点击个人主页最小二乘法的示意图R语言实现的一元线性回归一元回归的PYTHON实现•IMPORTPANDASASPD
大数据AI人工智能培训专家培训讲师叶梓·2023-10-13 04:55

Guava系列之不可变集合

Guava是一组来自谷歌的核心Java库，其中包括新的集合类型(比如multimap射和multiset)、不可变集合、并发、I/O、散列、缓存、字符串等的实用工具。
果子爸聊技术·2023-10-12 13:31

Guava不可变集合

不可变集合，顾名思义就是说集合是不可被修改的。集合的数据项是在创建的时候提供，并且在整个生命周期中都不可改变。为什么要用immutable对象？immutable对象有以下的优点：1.对不可靠的客户代码库来说，它使用安全，可以在未受信任的类库中安全的使用这些对象2.线程安全的：immutable对象在多线程下安全，没有竞态条件3.不需要支持可变性,可以尽量节省空间和时间的开销.所有的不可变集合实现
猴子哥哥1024·2023-10-12 13:31

《石像、神庙与失落的文明》读书笔记4

第一篇-第四章《“无政府”小镇》探险家（斯蒂芬斯和卡瑟伍德）路线：莫塔瓜谷（MotaguaValley）——奇基穆拉（Chiquimula），危地马拉下的一个城市——洪都拉斯，邻国——科潘（Copán）
0f85dccb5aa5·2023-10-12 12:17

机器学习入门3 - 了解K-means

我们在机器学习入门已经学习了两节课，分别接触了动态规划，机器学习的背景，特征向量以及梯度下降。
茶桁·2023-10-12 07:14

机器学习入门2 - 理解特征和向量

文章目录机器学习初探特征和向量机器学习的通用框架梯度下降Hi,你好。我是茶桁。上一节课，咱们用一个案例引入了机器学习的话题，并跟大家讲了一下「动态规划」。那这节课，我们要真正进入机器学习。机器学习初探在正式开始之前，我们来想这样一个问题：我为什么要先讲解「动态规划」，然后再引入机器学习呢？原因其实是这样：曾经有一度时间，差不多一九七几年开始，大概有三十四年，动态规划其实可以变成图和树的问题。计算机
茶桁·2023-10-12 07:44

STM32单片机（三）第四节：GPIO输入练习2（光敏传感器控制蜂鸣器）

☀️专栏适用人群：适用于想要从零基础开始学习入门单片机，且有一定C语言基础的的童鞋。
乘凉~·2023-10-11 21:09

STM32单片机（三）第一节：GPIO输出

☀️专栏适用人群：适用于想要从零基础开始学习入门单片机，且有一定C语言基础的的童鞋。
乘凉~·2023-10-11 21:09

STM32单片机（三）第二节：GPIO输出练习1（LED闪烁）

☀️专栏适用人群：适用于想要从零基础开始学习入门单片机，且有一定C语言基础的的童鞋。
乘凉~·2023-10-11 21:09

使用datax进行clickhouse数据到starrocks同步

reader（rdbmsreader）1、把clickhousewriter/libs下的所有jar包复制到rdbmsreader/libs下,同名jar包直接替换2、删掉rdbmsreader/libs/guava-r05
dialecty·2023-10-11 14:16

【干货】缓存神器工具-Guava篇

1、介绍GuavaCache是GoogleFuava中的一个内存缓存模块，用于将数据缓存到JVM内存中。
龙卷风卷云·2023-10-11 07:40

如何限制一个接口被调用多次？-限流实战

引入依赖com.google.guavaguava18.0限流实现packagecom.sb.rateLimiter.service;importcom.google.common.util.concurrent.RateLimiter
暮色里de白雪檐·2023-10-11 05:49

Java8 Optional 详解

为了减少这样的null值判断，java官方借鉴googleguava类库的Optional类，在java8中引入了一个同样名字的Optional类,官方javadoc描述如下：Acontainerobjectwhichmayorm
L千年老妖·2023-10-10 13:19

Vue总结的知识点

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一
weixin_49881997·2023-10-10 12:27

强化学习入门

简介什么是强化学习强化学习是一种机器学习方法，它可以帮助计算机学会在不断尝试和经验积累中做出最佳决策。用通俗的方式来说，强化学习就像是训练一只宠物狗学会做任务一样。想象一只狗要学会取球。一开始，它可能不知道该怎么做，但主人可以使用奖励和惩罚来引导它学习。如果狗成功地取到球，主人就会给它一些小吃作为奖励。狗会记住这个行为，并在未来更努力地去取球，因为它知道这会带来奖励。如果狗一次次试图但没有成功，它
Chen_Chance·2023-10-10 03:47

强化学习入门8—深入理解DDPG

文章目录DeepDeterministicPolicyGradient简介网络结构算法流程小结本文是强化学习入门系列的第八篇，前面我们讲Actor-Critic时提到了DDPG。
小菜羊~·2023-10-10 00:05

Reinforcement Learning | 强化学习十种应用场景及新手学习入门教程

文章目录1.在自动驾驶汽车中的应用2.强化学习的行业自动化3.强化学习在贸易和金融中的应用4.NLP（自然语言处理）中的强化学习5.强化学习在医疗保健中的应用6.强化学习在工程中的应用7.新闻推荐中的强化学习8.游戏中的强化学习9.实时出价——强化学习在营销和广告中的应用10.机器人操作中的强化学习在强化学习(RL)中，代理人接受奖励和惩罚机制的培训。智能体因正确的动作而获得奖励，并因错误的动作而
智能建造小硕·2023-10-10 00:58

神经网络之手写数字识别 《深度学习入门 基于Python的理论实现》第三章实践部分

layout:posttitle:深度学习入门基于Python的理论实现subtitle:第三章手写数字识别tags:[Machinelearning,Reading]第三章神经网络3.6手写数字识别上一个
Dirac811·2023-10-09 21:34

kafka运行机制

kafka学习入门什么是kafka-简书1.什么是kafkakafka的目标是实现一个为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。
qq_43519025·2023-10-09 16:47

Java 8 重要的新特性

这种对引用/指针的判断很麻烦，为了解决此问题Google在Guava中引入了Optional类，之后成为Java8的一部分
小丨仔·2023-10-09 13:46

2022 最新 互联网 Java 工程师面试题Redis面试题

Redis有哪些优缺点为什么要用Redis而不用map/guava做缓存?Redis为什么这么快Redis有哪些数据类型stringhashlistsetzsetRedis有哪几种数据淘汰策略？
蒙娜丽莎的Java·2023-10-09 10:39

ubuntu20.04安装apollo6.0

apollo学习提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录
独角戏cy·2023-10-09 03:24

Java学习计划

20日阶段一（四个月，2018年8月1日前完成）java核心技术卷IJava编程思想EffectiveJavaCleanCode鸟哥的Linux私房菜(基础学习篇)ApacheCommon和Googleguava
我想编程·2023-10-08 12:45

笔记《深度学习入门：基于Python的理论与实现》

第一章Python入门1、使用的外部库2、python基础第二章感知机感知机作为神经网络的起源算法，学习感知机构造1、感知机运行原理权重、阈值2、与门、与非门、或门3、感知机实现：引入权重和偏置4、异或门无法使用单层实现，线性——>非线性，使用多层感知机。5、多层感知机通过叠加层，感知机能进行更灵活的表示单层感知机只能表示线性空间，多层感知机能表示非线性空间多层感知机在理论上可以表示计算机第三章神
iiiMONET·2023-10-08 07:20

足球与读书——《深度学习入门：基于Python的理论与实现》读后感

寒假从回家到现在断断续续把《深度学习入门：基于Python的理论与实现》这本书看完了，这里主要写一写读完后的一些感想，在此之前我想先写一下我踢球的经历。
非文的NLP修炼笔记·2023-10-08 07:19

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记（2）

：云不见链接：https://blog.csdn.net/Walk_OnTheRoad/article/details/107837003编辑：王萌澳门城市大学(深度学习冲鸭公众号)此笔记是基于《深度学习入门
zenRRan·2023-10-08 07:18

深度学习入门：基于Python的理论与实现【笔记】

深度学习入门：基于Python的理论与实现这本数的阅读笔记根据自己的情况总结的，可能有些简单的就没做笔记。
辉小歌·2023-10-08 07:12

RK3568笔记二：部署手写数字识别模型

Lenet是我们的深度学习入门的必学模型，是深度学习领域中的经典卷积神经网络（CNN）架构之一。过程分为：训练，导出ONNX，转化RKNN，测试二、训练数据集训练我是在AutoDL上训练的，
殷忆枫·2023-10-08 06:25

机器学习入门（六）——特征工程（上）

1.0whatis特征工程？关于特征工程比较官方的定义为：特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习算法达到最佳性能的特征的过程。下面讲讲个人理解：“数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。”这句话在机器学习领域内流传非常广泛。实施上，对于所有基于信息的分析类工作，数据本身决定着分析的结果。前些年大谈特谈的“数据质量”、“Garbagein,garbageout
yyoung0510·2023-10-08 01:02

Python 机器学习入门之线性回归

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归线性回归系列文章目录前言一、线性回归1.线性回归是什么2.线性回归的分类二、实现线性回归1.步骤2.代价函数3.梯度下降总结前言最近在上机器学习的课程
bug别找我·2023-10-07 10:19

python机器学习之梯度下降法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法梯度下降法系列文章目录前言一、梯度下降法1.梯度下降法简介2.基本原理梯度下降函数效果展示前言上一篇文章里面说到了用梯度下降法来对最小化代价函数和模型参数进行求解
bug别找我·2023-10-07 10:17
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