静态多数据源管理 配置多个数据源 ：创建多个数据源的配置类，通常使用 @ConfigurationProperties 注解来绑定配置文件中的数据源属性，并通过 @Bean 注解定义多个 DataSource Bean 。例如： 配置类： @Configuration public class DataSourceConfig {@Bean(name = "prima…

一、原网页&#xff1a; 二、步骤&#xff1a; 1.源码分析&#xff1a; <?phpextract($_GET); // 将 $_GET 数组中的所有键值对提取为变量if (!empty($ac)) // 只有当 $ac 不为空时&#xff0c;代码才会继续执行 { $f trim(file_get_contents($fn)); //trim()&#xff1…

大家好！我是我不是小 upper~ 今天想和大家分享一个超实用的案例：如何通过 LSTM 与 KNN 实现多元数据异常检测。 想象一下，在工厂的智能化监控场景中，各类传感器实时采集着温度、湿度、压力等海量数据。我们的目标，就是从中精准识别出设备潜在故障等异常情况。 LSTM 作为时…

努力追上那个曾经被寄予厚望的自己 —— 25.4.25 一、LeetCode_26 删除有序数组中的重复项 给你⼀个 升序排列 的数组 nums &#xff0c;请你 原地 删除重复出现的元素&#xff0c;使每个元素 只出现⼀次 &#xff0c;返回删除后数组的 新⻓度。元素的 相对顺序 应该保持 ⼀致 …

引言 在机械设计领域&#xff0c;CATIA作为行业领先的CAD软件&#xff0c;其强大的参数化建模能力备受青睐。本文介绍如何利用Python的PySide6框架与CATIA二次开发技术&#xff0c;开发一款智能管状体生成工具。该工具借鉴了同类工业软件NX的建模的管道命令&#xff0c;通过Py…

ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models [2210.03629] ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models ICLR 2023 这是一篇在2022年挂出来的论文&#xff0c;不要以现在更加强大且性能综合的LLM来对这篇文章进行批判。 思想来源于作者对…

调色介绍 高级电影感户外街拍人像摄影后期 Lr 调色&#xff0c;是运用 Adobe Lightroom 软件&#xff0c;对户外街拍的人像照片进行后期处理&#xff0c;以塑造出具有电影质感的独特视觉效果。此调色过程借助 Lr 丰富的工具与功能&#xff0c;从色彩、光影、对比度等多维度着手…

目录 1. DI注入的几种方式 1.1 Set方法注入 1.2 构造器方法注入 2. spring常用注解 1. 组件扫描与依赖注入 2. 配置相关 3. AOP相关注解 4. 事务管理注解 5. Configuration注解 6. Component 7. Repository 8. Service 9. Autowire 10. 测试注解 AAC Annotati…

在开发过程中&#xff0c;我们经常会遇到需要在嵌入式Linux系统上与Redis进行交互的需求。因此选择一个适合的Redis客户端库就显得尤为重要。下面介绍下c中有名的redis-plus-plus&#xff08;redis&#xff09;三方库在嵌入式linux下的交叉编译及使用。该库底层是基于hiredis的…

一、关于GNSS和iGMAS 在浩瀚的太空中&#xff0c;全球卫星导航系统&#xff08;GNSS&#xff09;构建起精准定位的时空基准。IGMAS——国际GNSS监测评估系统&#xff0c;是由中国倡导并主导建设的全球GNSS监测网络&#xff0c;旨在提供高精度、高可靠的导航、定位与授时服务。 …

颜色滤镜&#xff0c;在好多网页都这样使用&#xff0c;滤掉彩色&#xff0c;显示黑白&#xff0c;这在一些关键的日子中都这样使用。 1、依然回到订单确认页面 看到支付的颜色了嘛&#xff1f; <view class"payType"><view class"box" :class&q…

目录 1、Mybatis-Plus介绍 2、Mybatis-Plus作用 3、Mybatis-Plus使用 1、引入依赖 2、配置数据库 3、生成代码 1、Mybatis-Plus介绍 Mybatis-Plus是在Mybatis的基础上进行的功能拓展&#xff0c;也就是Mybatis有的功能&#xff0c;Plus也有&#xff0c;而且比Mybatis更好用…

任务 你的类会用到某些 property 实例&#xff0c;而 getter 或者 setter 都是一些千篇一律的获取或者设置实例属性的代码。你希望只用指定属性名&#xff0c;而不用写那些非常相似的代码。 解决方案 需要一个工厂函数&#xff0c;用它来处理那些 getter 或 setter 的参数是…

1&#xff0c;malloc&#xff0c;free和new&#xff0c;delete的区别 答&#xff1a;malloc和free是c语言中库函数&#xff1b; new和delete是c的操作符&#xff1b; 分配内存&#xff1a;malloc和new 区别&#xff1a; malloc&#xff1a;需要手动计算存储空间 new&#…

趋势很重要 语言发展背景与现状 Android操作系统自2008年正式发布以来&#xff0c;Java长期作为其主要的开发语言。这种选择源于Java语言的跨平台特性、成熟的生态系统以及广泛开发者基础。然而&#xff0c;随着移动开发需求的快速演变&#xff0c;Java在Android开发中逐渐暴…

OpenMetadata 环境及离线资源关闭防火墙禁止防火墙关闭 SELinux 创建用户安装JDK安装mysql安装Elasticsearch安装open-metadata 环境及离线资源 系统&#xff1a;CentOS Linux release 7.9.2009 (Core) JDK&#xff1a;17 Mysql&#xff1a; 8.0 OpenMetadata&#xff1a;1.6.…

目录 1 Mini-batch梯度下降 2 理解Mini-batch梯度下降法 3 指数加权平均值 4 了解指数加权平均数 5 指数加权平均数的偏差校正 6 Momentum梯度下降法 7 RMSprop 8 Adam优化算法 09 学习率衰减 10 局部最优化问题 1 Mini-batch梯度下降 如果对整个训练数据…

一、大模型概述 1、大模型概念 LLM是指用有大量参数的大型预训练语言模型&#xff0c;在解决各种自然语言处理任务方面表现出强大的能力&#xff0c;甚至可以展现出一些小规模语言模型所不具备的特殊能力 2、语言模型language model 语言建模旨在对词序列的生成概率进行建模…

引言 在深度学习模型的训练过程中&#xff0c;训练集和验证集是两个关键组成部分&#xff0c;它们在模型性能的提升和评估中扮演着不可替代的角色。通过分析这两者的区别和作用&#xff0c;可以帮助我们深入理解模型的学习过程和泛化能力&#xff0c;同时为防止过拟合及优化超…

题目&#xff1a;28. 找出字符串中第一个匹配项的下标 给你两个字符串 haystack 和 needle&#xff0c;请你在 haystack 字符串中找出 needle 字符串的第一个匹配项的下标&#xff08;下标从 0 开始&#xff09;。如果 needle 不是 haystack 的一部分&#xff0c;则返回 -1。 …