javax学习

时序大模型：技术需求、现有成果及主流模型、模型架构、数据处理方式、优势、缺点及未来展望

数据清洗：去除异常值：通过统计方法或机器学习算法检测并去除异常值，确保数据的合理性。填补缺失值：使用插值方法、均值填充、中位数填充或基于模型的预测
xl.liu·2025-02-25 07:50

Redis哨兵模式（sentinel）学习总结及部署记录（主从复制、读写分离、主从切换）

Redis哨兵模式（sentinel）学习总结及部署记录（主从复制、读写分离、主从切换）https://segmentfault.com/a/1190000020849841Redis的集群方案大致有三种
coding996·2025-02-25 06:47

streamparse，一个超强的 Python 实时流数据处理库！

️个人主页：鼠鼠我捏，要死了捏的主页️付费专栏：Python专栏️个人学习笔记，若有缺误，欢迎评论区指正前言大家好，今天为大家分享一个超强的Python库-streamparse。
浅沫云归·2025-02-25 06:47

机器学习数学基础：36.φ相关系数分析

用φ相关系数分析性别与心理测验态度关系的教程一、学习目标学会使用φ相关系数分析两个二分变量（如性别男/女、对心理测验态度肯定/否定）之间的关系，并通过卡方检验判断结果是否具有统计学意义。
@心都·2025-02-25 06:46

机器学习数学基础：37.偏相关分析

偏相关分析教程一、偏相关分析是什么在很多复杂的系统中，比如地理系统，会有多个要素相互影响。偏相关分析就是在这样多要素构成的系统里，不考虑其他要素的干扰，专门去研究两个要素之间关系紧密程度的一种方法。用来衡量这种紧密程度的数值，叫做偏相关系数。举个简单例子，在研究一个地区的房价时，房价会受到很多因素影响，像地段、房屋面积、周边配套设施等。如果我们想知道单纯的房屋面积和房价之间的关系，就可以用偏相关分
@心都·2025-02-25 06:46

机器学习数学基础：22.对称矩阵的对角化

一、核心概念详解（一）内积定义与公式：在nnn维向量空间中，对于向量x⃗=(x1,x2,⋯ ,xn)\vec{x}\=(x_1,x_2,\cdots,x_n)x=(x1,x2,⋯,xn)和y⃗=(y1,y2,⋯ ,yn)\vec{y}\=(y_1,y_2,\cdots,y_n)y=(y1,y2,⋯,yn)，内积记作(x⃗,y⃗)(\vec{x},\vec{y})(x,y)，其计算公式为(x⃗,y⃗
@心都·2025-02-25 06:45

Golang从入门到精通

课程概述Golang从入门到精通，本课程以学习Golang语言开发互联网产品为目标，从基础理论知识入手，详实地讲解Golang语言的开发方法与技巧，并通过大量的线上训练，带领同学们全面掌握服务端高并发、
Wxhzy930120·2025-02-25 06:13

2025年信息科学与工程学院科协单片机编程介绍——按键拓展编程

按键编程拓展与状态机编程起源在学习按键的过程中，随着学习的不断深入，我们常常会遇到双击，长按，多次单机的判断，这样就需要更完善的按键代码逻辑，以下介绍两种代码编程逻辑，供大家参考。
HHUCESTA·2025-02-25 06:42

学习计算机网络

a类0~127，b类128~191，c类192~223网络地址：看子网掩码，分网络位和主机位，后面是主机位，主机位全部为0，网络地址。直接广播地址：看子网掩码，分网络位和主机位，后面是主机位，主机位全部为1，直接广播地址。主机号：看子网掩码，分网络位和主机位，后面是主机位，网络位全部0，主机号。子网内的第一个和最后一个可用ip地址：网络地址加1，直接广播地址减1。
慕容晓开·2025-02-25 06:12

ioctl函数讲解

在学习Linux设备驱动和视频开发的时候,对于这个函数又去了解了一下,因为之前觉得似懂非懂,所以这里来个总结吧,下面的都是在v4l2上面来讲解一下1.ioctl是什么？
随便取个六字·2025-02-25 06:12

Linux驱动：关于Linux权限的概念（我觉得很全面）

本文仅作为学习，如果有错误欢迎指正，有雷同算我抄他，我认错如果涉及侵权立马删除全文近4000字一、Linux用户与权限管理在Linux系统中，用户分为两种主要类型root（超级用户）：具有系统中最高的权限
随便取个六字·2025-02-25 05:42

机器学习数学基础：34.点二列

点二列相关教程一、点二列相关的定义点二列相关是一种统计方法，用于衡量两个变量之间的相关程度。在这种相关分析中，一个变量是正态连续性变量，取值可以是连续的数值，比如身高、体重、考试分数等；另一个是真正的二分名义变量，其两个类别是天然存在、相互独立的，不能再细分，像性别（男/女）、是否吸烟（是/否）、抛硬币的结果（正面/反面）等。二、适用场景点二列相关常用于研究天然二分变量与连续变量之间的关系。例如在
@心都·2025-02-25 05:11

免费 MLOps 课程：学习机器学习运维的完整流程

掌握MLOps：训练和跟踪实验、构建ML流水线、模型部署、生产环境监控，并从DevOps采用最佳实践。免费MLOps课程概览（DataTalks.Club提供）课程平台：DataTalks.Club适合人群：有一定Python和ML经验的开发者重点内容：模型训练、实验跟踪、流水线构建、模型部署、监控和DevOps最佳实践目录什么是MLOps？为什么需要MLOps？MLOpsZoomcamp课程介绍
真智AI·2025-02-25 05:11

软件测试工程师学习笔记2 - 入门篇

软件测试工程师学习笔记-2入门必读2.测试设计1）目标2）知识点1.等价类划分--解决穷举2.边界值分析法--解决边界问题3.判定表法--解决多条件依赖关系问题入门必读基础入门目标五天结束，能独立完成功能测试过程
拾肆0423·2025-02-25 05:09

python有限元传热求解_用python实现简单的有限元方法（一）

学习内容筑基：加权残差法(WeightedResidualMethod)心法：有限元与有限
weixin_39545102·2025-02-25 05:39

论文阅读笔记1——DARTS：Differentiable Architecture Search可微分架构搜索（一）（论文翻译学习）

欢迎关注我的讲解视频，让我们一起学习：Bilibili主页：https:
fuhao7i·2025-02-25 05:37

计算机毕业设计（附源码）python学习互助平台网站

项目运行环境配置：Pychram社区版+python3.7.7+Mysql5.7+HBuilderX+listpip+Navicat11+Django+nodejs。项目技术：django+python+Vue等等组成，B/S模式+pychram管理等等。环境需要1.运行环境：最好是python3.7.7，我们在这个版本上开发的。其他版本理论上也可以。2.pycharm环境：pycharm都可以。
杰记计算机程序源码·2025-02-25 05:36

学习笔记——蓝桥杯单片机基础------P2=(P2 & 0x1f) | 0x80...

目录一、简述二、相关知识介绍2.1二进制转换2.2转换方法三、举一反三3.1P2=(P2&0x1f)|0xa03.2P2=(P2&0x1f)|0xc03.3P2=(P2&0x1f)|0xe0一、简述在蓝桥杯单片机锁存器控制IO口编写代码时会用到它，可以优化代码。这是一个简单的二进制转换和运用到数电基础的“&”和“|”，即与和或。二、相关知识介绍2.1二进制转换在8051单片机中，初始P2的各个引脚
Born_toward·2025-02-25 05:35

机器学习的三个步骤-ChatGPT4o作答

机器学习的三个步骤分别是：设置范围、设置标准、达成目标。这三个步骤是任何机器学习项目的基础框架，它们为模型的选择、优化和评估提供了清晰的指导。让我们深入探讨这三个步骤的具体内容。
部分分式·2025-02-25 04:33

快速入门——Vue组件化开发

学习自哔哩哔哩上的“刘老师教编程”，具体学习的网站为：9.Vue组件化开发_哔哩哔哩_bilibili，以下是看课后做的笔记，仅供参考。
ONEPEICE-ing·2025-02-25 04:32

Android社招面经分享！2021华为Android高级面试题及答案，附相关架构及资料

反思昨晚去北京大望路阿里面试,产生了严重的挫败感,羞愧难当.比不得从大学就有目标有理想,一直在为目标努力学习技术的同学,在大学唯一能拿得出手的就是参加了电子设计大赛,学了点嵌入式的知识.毕业后开始做android
Andorid实习僧·2025-02-25 04:31

【Flask学习笔记：八】Flask 中的 cookie、session

目录：  【Flask学习笔记：一】开发环境部署  【Flask学习笔记：二】Flask入门基础知识  【Flask学习笔记：三】Flask中的request、response  【Flask学习笔记：
Mr_Zhang2·2025-02-25 04:30

Go爬虫学习笔记_go爬虫的知识储备

接口空接口定义、声明实现调用组合断言动态类型v.(type)比较并发协程通道声明、初始化读写关闭作为参数作为返回值单方向的通道，用于只读和只写场景select，随机执行context协程优雅退出级联退出原子锁：atomic互斥锁读写锁：适合多读少写场景。sync.Once、sync.Cond、sync.WaitGroup项目组织依赖管理：gomod组合工具与库编辑测试：编译部署：调试分析工具：代码
2401_86372470·2025-02-25 04:59

Python 框架学习 Django篇 (六) 数据表关联_django orm 的 __ 链表,使用什么链接方式

表之间以对多的关系就是数据库中的“外键”，下面我们举个例子，比如一个医药系统中肯定会有客户的信息吧，我们先定义一个客户的基本信息（客户名称、联系电话、居住地址）viDjango_demo/paas/models.pyclassCustomer(models.Model):#客户名称name=models.CharField(max_length=200)#联系电话phonenumber=model
2401_86372470·2025-02-25 04:59

AGI框架探索

开发十年，就只剩下这套Java开发体系了>>>随着对机器学习领域的深入探索，我渐渐迷上了AGI通用人工智能。
另一只又死又活的猫·2025-02-25 04:58

焱老师带你学习MYSQL系列 第一篇 (MYSQL 整体架构)

相关系列链接焱老师带你学习MYSQL系列第六篇(MYSQL是如何实现锁的)焱老师带你学习MYSQL系列第五篇(MYSQL事务隔离级别是如何实现的)焱老师带你学习MYSQL系列第四篇(MYSQL优化器详解
weixin_44669461·2025-02-25 04:57

Python入门教程丨3.5 正则表达式

今天我们来学习Python里超实用的字符串匹配和正则表达式。这是处理文本数据的神器，无论是爬虫、数据清洗还是文本分析，都离不开它，我们从基础语法讲起，再到实战场景，深入体会正则的妙用。
凌小添·2025-02-25 03:56

联邦学习与边缘模型优化赋能医疗诊断新路径

联邦学习框架通过分布式模型训练机制，有效破解医疗机构间的数据壁垒，使跨机构的医学影像、病理数据在不离开本地服务器的前提下完成知识共享。
智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

RTX 3090图形处理巅峰性能解析

通过对比测试数据与工程原理分析，重点探讨24GBGDDR6X显存在8K分辨率场景下的带宽利用率，以及10496个CUDA核心在光线追踪与深度学习超采样（DLSS）任务中的动态负载分
智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

联邦学习优化驱动医疗诊断新突破

联邦学习技术通过构建分布式训练框架，使医疗机构在不共享原始数据的前提下，实现跨域模型的协同优化。
智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

人工智能的崛起与未来发展趋势分析

领域应用实例发展现状医疗智能诊断、药物研发提高诊断准确率，缩短研发周期金融风险评估、智能投顾实现个性化服务与高效决策教育自适应学习系统提供个性化学
智能计算研究中心·2025-02-25 03:25

勇敢尝鲜之Springboot3大坑-集成Mybatisplus报错：ddlApplicationRunner

作者主页：青花锁简介：Java领域优质创作者、Java微服务架构公号作者简历模板、学习资料、面试题库、技术互助文末获取联系方式往期热门专栏回顾专栏描述Java项目实战介绍Java组件安装、使用；手写框架等
青花锁·2025-02-25 03:25

Mybatisplus的学习

一、条件查询部分在引入mybatisplus的依赖以后，我们不需要再引入mybatis的依赖，因为mybatisplus中已经包含mybatis的依赖。1自动映射规则变量名称：privateStringname属性名：publicStringgetName(){returnname;}这个getName中的name就是属性名称表名和实体类名的映射：表名user实体类名User字段名和实体类属性名映
Agnoni·2025-02-25 03:54

Ascend Extension for PyTorch是个what？

1AscendExtensionforPyTorchAscendExtensionforPyTorch插件是基于昇腾的深度学习适配框架，使昇腾NPU可以支持PyTorch框架，为PyTorch框架的使用者提供昇腾
·2025-02-25 03:53

正则表达式常用语法

学习正则表达式正则表达式概念常用语法字符转义字符类分支条件分组反义后向引用零宽断言贪婪与懒惰贪婪匹配懒惰匹配正则表达式在编写处理字符串的程序或网页时，经常会有查找符合某些复杂规则的字符串的需要。
一只夏风呀·2025-02-25 03:53

Html 5简介(学习笔记)

基本标签1.换行标签2.链接标签网站href：指定链接地址。target：_blank：在新标签页打开。_self（默认）：当前页面打开。可以把图像做成一个超链接(把img标签嵌套在链接标签里即可)3.图像标签alt：图片加载失败时显示的文本。title：鼠标悬浮时显示的文字。width/height：设置宽高（像素）。4.段落标签这是一个段落。注意：不能直接使用color属性设置文本颜色。5.水
Warren98·2025-02-25 03:21

2024-2025最新软考系统架构设计师的复习资料教材，解决如何快速高效通过该考试，试题的重点和难点在哪里？案例分析题和论文题的要点和踩坑点分析

目录引言考试概述考试结构考试内容复习策略制定复习计划学习资源知识点详解系统架构基础设计原则与模式系统分析与设计软件开发过程项目管理系统集成性能与优化安全性设计新兴技术试题解析选择题案例分析题论文题重点与难点分析模拟试题与答案参考资料总结引言系统架构设计师考试是软考高级资格考试之一
九张算数·2025-02-25 03:51

神经网络与深度学习入门：理解ANN、CNN和RNN

无论是智能手机的语音助手，还是推荐系统，背后都有一项核心技术在支撑，那就是神经网络与深度学习。今天，我们就来聊一聊这个听起来高大上的话题，其实它也没那么难懂！什么是神经网络？
shandianfk_com·2025-02-25 03:49

【C#语言】Unity引擎

C#作为一种简洁、类型安全且面向对象的编程语言，以其强大的功能和易于学习的特性，深受开发者喜爱。而Unity引擎，凭借其跨平台性、丰富的资源和强大的图形渲染能力，成为了游戏开发的首选平台之一。
计算机学长·2025-02-25 02:46

学习PostgreSQL专家认证

认证途径：由PostgreSQL联盟分会授权机构提供的认证考试，出的相关认证。这些认证考试通常具有较高的权威性和认可度，能够证明考生在PostgreSQL领域的专业能力。厂商认证：一些数据库厂商或培训机构也会提供自己的PostgreSQL认证课程和考试，如重庆思庄数据库认证（初级认证专员，中级认证专家，高级认证大师）认证等。这些认证结合了厂商自身的技术特点和实践经验，对于在特定厂商平台上使用Pos
leegong23111·2025-02-25 02:16

鸿蒙5.0实战案例：基于webView的嵌套滚动

往期推文全新看点（文中附带全新鸿蒙5.0全栈学习笔录）✏️鸿蒙（HarmonyOS）北向开发知识点记录~✏️鸿蒙（OpenHarmony）南向开发保姆级知识点汇总~✏️鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景
敢嗣先锋·2025-02-25 02:45

鸿蒙5.0实战案例：基于原生的水印添加能力

往期推文全新看点（文中附带全新鸿蒙5.0全栈学习笔录）✏️鸿蒙（HarmonyOS）北向开发知识点记录~✏️鸿蒙（OpenHarmony）南向开发保姆级知识点汇总~✏️鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景
敢嗣先锋·2025-02-25 02:45

侯捷 C++ 课程学习笔记：STL 标准库与泛型编程的实战指南

以下是我对这门课程的学习笔记和心得体会。一、课程核心内容：STL的三大组成部分侯捷老师的课程详细讲解了S
孤寂大仙v·2025-02-25 02:15

python数据分析基础002 -使用matplotlib绘图（散点图，条形图，直方图）

做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏
2401_84139192·2025-02-25 02:44

JavaWeb学习日结

在实现分页操作的过程中，可以在SQL语句中不写两条SQL来统计总查询数、不限制分页条件，将这些功能在service层用PageHelper实现。引入依赖com.github.pagehelperpagehelper-spring-boot-starter1.4.7在service层实现类中重写方法@OverridepublicPageResultpage(Integerpage,Integerpa
陳奕迅所長.·2025-02-25 02:14

鸿蒙5.0实战案例：基于原生能力的深色模式适配

往期推文全新看点（文中附带全新鸿蒙5.0全栈学习笔录）✏️鸿蒙（HarmonyOS）北向开发知识点记录~✏️鸿蒙（OpenHarmony）南向开发保姆级知识点汇总~✏️鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景
敢嗣先锋·2025-02-25 02:13

44、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-6、自动优化，就是把原来的权重更新的部分用面向对象的方式再写一次

importnumpyasnpnp.random.seed(1)data=np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]])target=np.array([[0],[1],[0],[1]])#weights_0_1=np.random.rand(2,3)#weights_1_2=np.random.rand(3,1)weights_0_1=np.array([[0.1,0.2
小宇爱·2025-02-25 01:40

DPVS_dpvs学习笔记: 2 启动流程

整个工程量其实不大，截止到现在dpvs代码量只有不到2w行，相当轻量级了，和当年redis开源时体量相当。整体架构先看架构图，对外交互层controlplane比较像lvs，不会陌生。LoadBalancer模块根据lvs翻译而来，支持大家常用的几种转发模式。和lvs差别最大的地方就是，dpvs自己实现了轻量级的tcp协义栈，并且在用户层模拟了网卡，就是最下面的NetDevices层。为什么要自己
熊勒个猫·2025-02-25 01:40

Python的PyTorch+CNN深度学习技术在人脸识别项目中的应用

二、关键技术深度学习：CNN在人脸检测、特征提取中表现优异。大数据：大规模数据集（如LFW、MegaFace）提升模型泛化能力。硬件加速：GPU、TPU等加速计算，提升实
mosquito_lover1·2025-02-25 01:07

深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索

目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek
m0_74825634·2025-02-25 01:37
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