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Spring Cloud组件体系概述
Spring Cloud是一套基于Spring框架的分布式系统开发工具集，它提供了一系列的组件和模块，使得开发者可以更加方便地构建和部署分布式系统。本文将对Spring Cloud组件体系进行详细的介绍，并给出相应的源代码示例。
一、服务注册与发现（Service Discovery）
服务注册与发现是微服务架构中非常重要的一个组件。Spring Cloud提供了多种实现方式，包括Eureka、Consul和Zookeeper等。下面以Eureka为例进行说明。
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud&l我们的微服务架构及Spring Cloud各个组件的概要
初识spring cloud 我们目前的架构 我们将来的架构 什么是Spring Boot Spring Boot简化了基于Spring的应用开发，通过少量的代码就能创建一个独立的、产品级别的Spring应用。 Spring Boot为Spring平台及第三方库提供开箱即用的设置，这样你就可以有条不紊地开始。多数Spring Boot应用只需要很少的Spring配置。
【Spring Cloud】Spring Cloud 概述
1. 认识微服务1.1 单体架构1.2 集群和分布式架构集群和分布式1.3 微服务架构分布式架构&微服务架构1.4 微服务带来的挑战优势挑战2. 微服务解决?案- Spring Cloud2.1 什么是Spring Cloud2.2 Spring Cloud版本Spring Cloud和SpringBoot的关系2.3 Spring Cloud实现?案Spring Cloud 实现对?
Spring Cloud Alibaba系列教程——Spring Cloud Alibaba开篇
随着Spring Cloud Alibaba的发展，Spring Cloud Alibaba的相关组件逐渐的成熟，对于它的学习和研究已经是java开发人员的趋势。这篇博文主要内容是介绍什么是Spring Cloud Alibaba，Spring Cloud 与Spring Cloud Alibaba的关系，以及我们为什么要学习它，以及畅想Spring Cloud Alibaba未来发展。
Spring Cloud 和Spring Cloud Alibaba概述和比较（十三）
1、spring cloud概述 SpringCloud是基于SpringBoot提供了一套微服务解决方案，包括服务注册与发现，配置中心，全链路监控，服务网关，负载均衡，熔断器等组件，除了基于NetFlix的开源组件做高度抽象封装之外，还有一些选型中立的开源组件。 SpringCloud利用SpringBoot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发，SpringCloud为开发人员提供了快速构建分布式系统的一些工具，包括配置管理、服务发现、断路器、路由、微代理、事件总线、全局锁、决策竞选、
Fiddler everywhere的一些基础操作
网上能搜到的Fiddler everywhere使用教程太少，于是我整理了一些自己实操成功的内容，包括Fiddler everywhere的Mock测试、弱网测试等基础操作，后续还会持续更新。操作系统：macOS使用工具：Fiddler everywhere 5.10.0本文简单介绍了使用Fiddler everywhere进行的Mock测试和弱网测试，而Fiddler everywhere提供了更多的其他实用的功能，我会在后期进行一个持续的学习和更新。
VSCode + Latex 配置
1. 安装VSCode VSCode下载 next，next就安装好了。 2. 配置VSCode 2.1 安装LaTeX Workshop插件 install，安装LaTeX Workshop插件 2.2 修改 user setting 点击左下角，进入用户设置 点击上图标记的部分，选择 打开settings.json 具体配置文件如下： { "latex-workshop.la...
2024最新Typora配置指南：从安装到打造学术写作环境（含LaTeX/参考文献解决方案）
本文提供2024年最新Typora配置指南，详细讲解如何从安装开始，结合Pandoc、Zotero和LaTeX，打造高效的学术写作环境。指南涵盖Typora深度定制、学术主题配置、参考文献自动管理以及一键生成出版级PDF的完整解决方案，旨在帮助科研人员和学生实现内容与格式分离，大幅提升论文写作效率。
华为星闪SLE实战：手把手教你用HarmonyOS开发智能家居控制应用（附完整代码）
本文详细介绍了如何利用华为星闪SLE技术，结合HarmonyOS开发智能家居控制应用。通过对比传统无线技术，阐述了星闪SLE在低时延、高可靠性和高并发方面的优势，并提供了从环境搭建、设备发现、连接管理到核心控制代码的完整实战教程，帮助开发者快速上手这一无线短距通信技术。
飞牛fnNAS虚拟机标准安装
飞牛NAS是一款基于Debian开发的国产免费NAS系统，支持x86架构设备，可将闲置硬件改造为NAS服务器。系统安装简便，支持多种存储模式与硬盘休眠功能，具备智能影视管理、照片备份等实用功能，并提供多种远程访问方式。飞牛NAS还支持Docker扩展，目前已承诺永久免费。文章详细介绍了在VMware虚拟机中安装飞牛NAS的步骤，包括下载镜像、创建虚拟机、初始化设置等过程，并展示了创建共享文件夹等基本操作，帮助用户快速上手这款功能强大的免费NAS系统。
最强AI插件Augment，适配idea、vscode，对标cursor！
Augment是一款新兴的AI辅助编码工具，能够无缝集成到IDEA和VS Code等主流IDE中，直接对标专业AI编码工具Cursor。其核心优势包括多IDE适配、无缝集成、代码理解与生成以及对话式编程体验。Augment通过插件形式保留原IDE功能和快捷键习惯，降低学习成本，同时提供深度理解项目上下文和生成高质量代码的能力。此外，Augment还具备审查变更、检查点、代理与代理自动等核心功能，支持从简单配置更改到复杂功能实现的各种开发任务。Augment代表了AI辅助编程工具的新方向，通过增强开发者熟悉的
使用 MATLAB/Simulink 对风光互补发电系统进行建模
随着全球对清洁能源的需求日益增长，风力发电和光伏发电作为两种主要的可再生能源形式，在电力供应中的占比越来越高。然而，由于风电和光伏的间歇性和不确定性，单独依赖其中任何一种能源都会给电网带来挑战。因此，风光互补发电系统（Wind-PV Hybrid System）应运而生，通过合理配置风力发电机和光伏电池板的数量，可以有效提高系统的稳定性和可靠性。此外，为了确保整个电力系统的安全稳定运行，还需要研究风光互补发电系统与主网之间的协调调度策略。本教程将详细介绍如何使用。
【Dify】知识库智能检索应用
本文介绍了一个基于大语言模型的知识库检索系统，实现从自然语言提问到智能回答的自动化流程。该系统通过知识检索节点定位相关信息，利用重排序模型优化结果，最后由大语言模型生成自然语言答案。核心模型包括InternLM2-7B和BCE重排序模型。工作流程包含输入问题、检索重排序、智能生成和答案输出四个阶段，适用于企业知识管理、客户支持、教育培训等多种场景，能显著提升信息检索效率和准确性。文章还提供了相关开发文档链接，涵盖AIGC工具平台搭建、常见问题解决等内容。
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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