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原创 深度学习介绍
学会使用pytorch构建学习系统理解基础的神经网络和深度学习线性代数+概率论(随机变量和分布之间的关系)python过拟合指的是:数据量过少、网络太简单、方法使用不当层级结构:输入层——隐含层——输出层应用场景:图像分类、回归预测等基础任务核心特征:局部连接、权值共享、池化操作优势:平移/缩放不变性,适合图像处理典型应用:imageNet竞赛、AlphaGo视觉模块核心特征:时间序列依赖处理能力架构特点:隐含层循环连接典型应用:自然语言处理、语音识别。
2025-06-03 16:59:36
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原创 系统单元测试和项目打包
1、单独测某个类的某个方法(对service层和mapper层进行测试)第二种:使用maven在命令行(idea和终端命令行都可以)进行打包。同样使用java -jar + jar包目录。第一种:使用idea自带的maven打包。2、不依赖于任何注释,直接写主函数测试。二、项目打包(jar包和war包)在target下面已经打成jar包。在命令行找到项目打包目录。第三种:使用war包打包。
2025-05-14 09:30:12
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原创 Spring Security 6
2、新建类UserDetailsSerrvice 继承UserDetailsService,用于加载数据库用户。(1)指定角色有访问权限(统一配置)(2) 权限验证取消(登录接口放行)3、新建 xx config文件。权限配置2(单独提出来配置)
2025-04-30 09:54:29
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原创 在spingboot中集成rabbitMQ消息队列
1、生产者(发消息),在单元测试里面写。3、新建config文件,新建交换器。二、生产者、消费者、队列、交换器。一、下载并启动rabbitMQ。
2025-04-23 09:14:12
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原创 mybatis plus框架的集成
3、新建mapper/dao层,并新建一个接口(只需要写mapper注解,继承BaseMapper。2、构建实体(实体和表对应,字段和属性名对应)4、主方法和mybatis一样写。1、添加依赖(注释掉之前的)更新(在service层写)删除(先查出来再删除)6、在service。默认eq以and连接。
2025-03-27 14:40:09
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原创 MyBatis框架
3、在resource文件夹下新建mapper文件夹,新建一个xml文件(如图)2、封装方法(注解的形式/xml里面配置)1、引入Mapper注解。
2025-03-25 16:28:46
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原创 Jdbc框架
1、实体要和数据表里面的字段对应(需要的数据要有字段对应,不要求全部一一对应,多对一,一对多)2、新建一个dao类,实体+dao结尾。dao封装和数据库交互。封装业务逻辑(ctl。
2025-03-21 15:11:15
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原创 spring Boot接口层
四个要素(地址定义路由、参数、请求方式get/post、返回数据的格式类型)1、创建一个vo文件夹存,用于存放数据实体。在右侧m里面点击clean,然后。
2025-03-12 09:58:42
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原创 web前端学习笔记
blank从新的窗口打开网页,self从当前页面跳转( 代表空格)2、target:跳转方式(blank、self)3、文档流计算规则:内容有多长占据的就有多长。在body里面,href表示跳转路径。D.点语法连接html跟css代码。1、href:跳转路径。
2025-02-16 21:40:37
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原创 常用shell命令
1. 创建一个/iamthebest目录mkdir /iamthebest2. 在/iamthebest目录下创建cat和dog两个目录mkdir /iamthebest/cat /iamthebest/dog3. 将/etc/passwd文件复制到/iamthebest目录,并查看被复制文件的操作权限cp /etc/passwd /iamthebest/ls -l /iamthebest/passwd4. 尝试执行cp -i /etc/p
2024-12-09 19:50:43
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原创 scrapy爬取数据
(3)、item = RenyouBookItem()需要进行导包,这一步和前面第五步切换到Sources Root下有关。7、修改settings,添加请求头,修改robots权限为False,添加LOG_LEVEL = "WARNING"注意:使用selector后面要加 “ ::text ” “.get()”2、在终端命令行输入scrapy startproject +文件夹名称(不可和网址名字重复)4、scrapy genspider + 文件夹名称(不能和1重复) + 爬取网址。
2024-12-06 11:48:50
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原创 第二章 机器学习基本方法
(二)监督学习一,数据集:训练集,验证集,测试集1,2,三种数据集之间的关系:二,验证集当模型训练好之后,可以使用验证集来看看模型在新数据上的表现如何,同时,让。(相当于用来检测上课学习的情况)1,验证集有两个主要的作用:第一,评估模型效果,为了调整超参数而服务第二,调整超参数,使得模型在验证集上的效果最好2,说明验证集不像训练集和测试集,它是非必需的。如果不需要调整超参数,就可以不使用验证集,直接用测试集来评估效果。验证集评估出来的效果并非模型的最终效果,
2024-09-16 21:23:28
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原创 第一章 机器学习主要流程
一,机器学习的主要流程1,明确分析目标2,数据收集(数据收集常见的方法:网络爬虫,购买或交易,利用开源数据集,网页抓取,构建合成数据集,手动数据生成等3,数据预处理(数据质量不满足机器学习要求)4,建模分析5,结果评估(过拟合/欠拟合6,部署使用7,学习更新(递增式学习)二,机器学习常用算法1,分类算法(决策算法,支持向量机,神经网络,朴素贝叶斯,Bayes网络,k-最近邻)2,聚类算法(无监督学习)聚类算法与分类算法的区别:有无标签(监督学习与无监督学习的区别)
2024-09-06 20:29:00
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空空如也
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