Bootstrap
主页
随机阅读
使用Spring异步任务
在实际的应用开发中,异步任务能够显著提高系统的响应性能和并发处理能力。Spring 框架为异步任务的实现提供了强大且便捷的支持。 异步任务的使用与注意事项 一、核心注解与配置 @Async需要和
Redis中常见的数据类型及其应用场景
五种常见数据类型 Redis中的数据类型指的是 value存储的数据类型,key都是以String类型存储的,value根据场景需要,可以以String、List等类型进行存储。
MATLAB深度学习(三)——LeNet卷积神经网络
3.1 什么是LeNet卷积神经网络 接下来我们对上图的网络进行分析: 1. C1:卷积层 · 输入图片大小: 32 * 32 · 输入图片通道个数:1 · 卷积核大小:
Spring视图解析(ViewResolver)
在 Spring MVC 框架中,视图解析(ViewResolver)是一个重要的组件,负责将逻辑视图名称解析为具体的视图技术(如 JSP、Thymeleaf、Freemarker 等)。视图解析器使
机器学习问题之一:协变量偏移(Covariate Shift)
协变量偏移(Covariate Shift)是机器学习和深度学习中的一个重要概念,指的是在模型训练和应用时,输入数据(特征)的分布发生了变化,但输出标签的分布保持不变。这会导致模型在训练集上表现良好,
SpringDataNeo4j使用详解
SDN快速入门 Spring Data Neo4j简称SDN,是Spring对Neo4j数据库操作的封装,其底层基于neo4j-java-driver实现。 我们使用的版本为:6.2.3,官方文档:
Vue:后端返回二进制文件,前端如何实现浏览器自动下载?
Vue项目开发中,遇到界面下载功能时,前端如何实现将后端返回二进制文件在浏览器自动下载? 一、关键代码: export function downloadFile(fileName) {
十六.SpringCloudAlibaba极简入门-整合Grpc代替OpenFeign
前言 他来了他来了,停了快2个月了终于又开始更新文章啦,这次带来的绝对是干货!!!。由于公司项目进行重构的时候考虑到,OpenFeign做为服务通信组件在高并发情况下有一定的性能瓶颈,所以将其替换为
Scala学习记录,全文单词统计
全文单词统计: 可分为以下几个步骤: 1.读取文件,得到很长的字符串 2.把字符串拆分成一个一个的单词 3.统计每个单词出现的次数 4.排序 5.把结果写入
CPU详细介绍
CPU(中央处理器,Central Processing Unit)是计算机系统的核心部件之一,被称为计算机的“大脑”。它负责执行计算机程序中的各种指令,并管理和协调计算机系统的各个硬件组件。以下是对
C语言之字符串
指针的数学运算:带类型 指针的本质 是 整数 整数的数学运算 1+1 == 2 1+8==9 4*4==16 4W*4W==16W #include<stdio.h> int main(
笔记整理—linux驱动开发部分(14)图片解码播放器
先从MAKEFILE进行分析(顶层MAKEFILE)。export是导出参数给子Makefiel使用的。 CFLAGS(编译器参数) :=-Wall(警告全显示) -o2(优化等级) -g(加入调试
shell脚本基础和变量
文章目录 shell脚本基础和变量1 shell脚本基础1.1 shell脚本是什么1.2 linux当中的shell分类1.3 shell脚本的作用1.4 shell脚本的结构1.5 shell
网络安全、Web安全、渗透测试之笔经面经总结
本篇文章涉及的知识点有如下几方面: 1.什么是WebShell? 2.什么是网络钓鱼? 3.你获取网络安全知识途径有哪些? 4.什么是CC攻击? 5.Web服务器被入侵后,怎样进行排查?
【前端】CSS修改div滚动条样式
示例 分别是滚动条默认样式和修改后的样式 代码 <div class="video-list"> <div class="list-item
上一页
下一页
悦读
道可道,非常道;名可名,非常名。 无名,天地之始,有名,万物之母。 故常无欲,以观其妙,常有欲,以观其徼。 此两者,同出而异名,同谓之玄,玄之又玄,众妙之门。
最新收录
echarts常见的配置
JCR一区级 | Matlab实现GJO-Transformer-LSTM多变量回归预测
[学习]探索推荐引擎内部的秘密,第 3 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 聚类
MC9S08DZ60 时钟管理
坦克大战游戏开发
Netty源码分析-EventLoop(下)
一篇解读大语言模型-Transformer,小白轻松入门!
机器学习_常见算法比较模型效果(LR、KNN、SVM、NB、DT、RF、XGB、LGB、CAT)
交叉熵损失函数为代表的两层神经网络的反向传播量化求导计算公式
OpenCV:在图像上绘制线段、矩形、圆形、椭圆、多边形以及添加文字