啃书

最新推荐文章于 2025-12-15 14:50:45 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-15 14:50:45 发布 · 967 阅读 · 0 ·
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#hibernate #struts #spring

本书通过多个案例引导读者掌握J2EE技术栈，包括Eclipse、Struts、Hibernate及Spring等核心组件的整合应用。实际阅读过程中发现书中存在较多错误，且对初学者不够友好。
       这几天在看《精通J2EE-Eclipse、Struts、Hibernate、Spring整合应用案例》，当初买这本书的时候，就是看着里面的章节介绍有很多好的例子，但是当我真正看到这些例子的时候，却有一种失落的感觉。感觉不是想像中的那么好，而且错误很多。从专业方面来看，只是大条条框框，写的痕粗糙，对于一个初学者来说，不是很友好，不过冲我花了几十块大洋的份上，我还是决定好好的读完它！ 
Asder
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【一起啃书】机器学习西瓜书白话解读（2.4）
qq_42713936的博客
02-20 587
第2章 模型评估与选择2.4 比较检验2.4.1 假设检验假设检验目的（0223）泛化问题与概率论课程推荐（0224）二项分布（0225）代码实现二项分布（0226）假设检验举例e=0.3（0227）假设e_0大于等于0.3（0228）多个测试集一种算法的假设检验（0229） 2.4 比较检验 2.4.1 假设检验 假设检验目的（0223） 理想情况下 训练集 验证集 测试集 真实值y 经过模型f(x)得预测值y’ 由以上2项可得错误率 但是在真实世界中，还
啃书《C++ Primer Plus》之 枚举
wayne_lee_lwc的博客
03-27 647
啃书系列持续更新ing，点赞和关注是对萌新博主莫大的鼓励。 系列文章： 啃书《C++ Primer Plus》之 C++ 函数指针 啃书《C++ Primer Plus》之 C++ 名称空间1 啃书《C++ Primer Plus》之 C++ 名称空间2 啃书《C++ Primer Plus》之 C++ 引用 啃书《C++ Primer Plus》之 const修饰符修饰 类对象 指针 变量 函数...
啃书心得
weixin_45109852的博客
08-05 178
任何学习方法都是想通的，无论是期末考试，考研，高考，雅思，日语等级。 啃书心得（数据结构): 1，开始的时候先看目录，建议大概第的框架结构2，啃书的时候，心平气和不要急躁，理解一遍就过，靠做题加深记忆。难的知识点:看一遍不会，那看完30遍之后必会。 3，啃完一章节，再对着目录，用自己的话讲一遍。 做题的时候:先考虑考的是哪一章节的哪个知识点再做题，这样能记住知识点容易考什么题型。 关于难不难:不难:用心读一遍就懂，就像小说，平时的一句话，只不过是没看到的资讯看点。 难:逻辑关系比较紧密严谨，需要多读几遍才能
啃书记录
weixin_34212189的博客
12-10 149
工作流程： 组织大型项目的代码应一开始使代码结构尽可能简单，尽量在一个文件完成所有的工作 待工作能够正常运行后，再将类移到独立的模块中 2018.05-2018.09 Python编程：从入门到实践 chapter 9.3.4-9.3.5 1.继承父类具体用法（类实例化时首先默认运行__init__(),初始化预先设定的属性值（绑定到实例）） 2.sup...
啃书中
weixin_30828379的博客
09-19 134
记啃clrs的第三天。此书自带催眠功能。 Recursion is a "Programming Paradigm" which isgenerallyused to implement the "Algorithmic Paradigm" Divide and Conquer . Ref:http://www.fas.harvard.edu/~cscie119/lectures/recu...
开发者分享｜『啃书吧：深度学习与MindSpore实践』第一章
Kenji_Shinji的博客
07-20 687
深度学习是使用多层结构从原始数据中自动学习并提取高层次特征的一类机器学习算法。深度学习将原始的数据表示成一个嵌套的特征层级，每层特征均可以由更简单的特征来定义和计算。尤为重要的是，深度学习可以自动地学习如何最优地将不同的特征置于哪一层。重点传统机器学习算法需要提供人工定义的特征，深度学习可以自己学习如何提取特征。绝大多数深度学习模型以人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）为基础构建的。一个人工神经网络是由一个相互连接的被叫作神经元的单元组成的集合。编程简单。...
统计学习方法啃书指导（一）：统计学习方法概论
weixin_51194902的博客
04-07 204
1. 监督学习 概念：就像小时候父母教我们认识一直鸭子，涨了翅膀，嘴巴扁平的是鸭子，当父母给我们指出很多次鸭子的时候，我们就会自己从鸭子身上找到特征。下一次我们再遇见一个动物的时候，就会根据他的特征来判断是否是一只鸭子。 举个例子 那么在这里就涉及到两个很重要的概念呢，特征值和目标值，从表中我们可以发现，通过一个男生的体重，身高，年龄等信息来判断是否招女孩子喜欢。 特征值：体重，身高，年龄，成绩 目标值：是否招女孩子喜欢 训练集是中包含的很多个数据(x1,y1)这一第一个数据，其中x1是特征值，y
【啃书】Python数据结构与算法分析(第二版)---基本数据结构
al6nlee的博客
03-06 344
本文主要讲述：栈LIFO(last-in first-out)、队列FIFO(first-in first-out)、双端队列、列表。
机器学习西瓜书啃书笔记—绪论(1)
脑瓜子嗡嗡的小刘
09-18 589
机器学习啃书笔记——绪论1.1 引言1.2 基本术语1.2.1 数据集是什么？1.2.2 数据集在机器学习主要用来干什么的呢？1.2.3 机器学习的两大任务是什么？1.2.4 模型的泛化能力是指？1.3 假设空间1.4 归纳偏好1.5 发展历程与1.6应用现状绪论—学习心得       磨磨唧唧的我转眼就大四了，投了许多简历(大多数都是嵌入式开发的)，蛮心累的，比较还是想要走人工智能这一块的。但是基本上这一块都是研究生参与的。虽然我参加过许多比赛，
【啃书吧：深度学习与MindSpore实践】第四章 4.4 自适应学习率
weixin_45666880的博客
07-27 252
初读：2021年3月8日-2021年3月10日 啃书进度会在目录中标出来。本次目标是完成第4章 4.4节 自适应学习率（P45-P49）。 在2.2节我们认识了学习率。学习率是非常重要的超参数，如果学习率不可变，模型的训练将会既费时又费力。当学习率可变时，模型收敛速度会明显提升。 本节将介绍3种常用的自适应学习率算法：AdaGrad、RMSProp和Adam。 祥细内容请看附件文档。 转自文章链接：https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=
【啃书】Python数据结构与算法分析(第二版)---算法分析
al6nlee的博客
03-05 641
使用大O符号来描述执行时间，理解Python数据的实现如何影响算法分析。
C++代码解析：计算图书馆老鼠啃书剩余数量
资源摘要信息: "GESP202503C++一级题解"详细解析了"图书馆里的老鼠"这道算法题目的求解方法。题目的背景是描述了一只老鼠和图书馆中书籍数量的关系，每过一定时间老鼠可以啃食一本书，要求在给定的总时间后计算出...
啃书《C++ Primer Plus》 面向对象部分 虚机制——虚函数表、虚指针
wayne_lee_lwc的博客
05-21 2706
插眼
Python爬虫：啃书君教你玩转requests库
weixin_47248700的博客
02-13 1163
文章目录前言一、requests模块使用1.1 requests模块发送get请求1.2 response响应对象1.3 response.text与response.content的区别1.4 通过对response.content进行decode，来解决中文乱码1.5 response响应对象的其他常用的属性和方法二、requests模块发送请求2.1 发送带headers的请求2.1.1思考2.1.2 携带请求头发送请求的方法2.2 发送带参数的请求2.2.1 在url携带参数2.2.2 通过para
应急响应处置案例(上)
Neolock的博客
07-28 1395
Web安全事件应急响应案例
Spring支持的消费器模式，支持在当前事务提交、或回滚的前、后执行业务操作
m0_37606574的博客
12-11 181
update是业务对象，customer是约定的消费器变量名称。
nl2sql技术实现自动sql生成之Spring AI Alibaba Nl2sql
最新发布
疾风sxp的博客
12-15 607
上一节我们在介绍了自然语言转sql的基本思路，今天我们通过实操来解决这一技术实现，通过Spring AI Alibaba开源的nl2sql框架进行这块技术的讲解。
springboot 1.54 双redis连接池 配置和使用
stregeditor的程序人生
12-12 743
事情原因 我手上主redis 内存不大 ，不想迁移了，重新配置一台redis做额外计算使用，所以打算修改服务增加第二个redis连接配置 ，把新增需求放在第二个redis上计算，废话就不多说，上图和代码。@Qualifier("averageRedisTemplate") // 新增：用于平均值计算的Redis。@Qualifier("rediskqxsTemplate") // 原Redis。// 第二个Redis配置（平均值Redis）// 第一个Redis配置（原Redis）
一文掌握 Spring AI：集成主流大模型的完整方案与思考
RemainderTime
12-09 1084
随着 AI 大模型技术的日益成熟，Spring 官方推出了 Spring AI 框架，为开发者提供了统一的大模型集成方案。开发者无需再通过繁琐的 HTTP 请求调用不同的模型 API，只需引入相应依赖，即可快速实现与各类大模型的对接。与其追捧各类 AI 开发工具，不如主动掌握和应用 AI 大模型技术。作为开发者，我们应该利用大模型的强大能力来解决实际问题、优化日常工作流程，从而在竞争中脱颖而出。实际上，无论选用哪款大模型，对于大多数日常任务的处理效果差异不大——关键在于如何创意性地应用，而非被特定工具绑定。
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