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最新推荐文章于 2025-06-03 12:45:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-03 12:45:00 发布 · 703 阅读 · 0 ·
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本文详细介绍了如何在已有框架上整合MyBatis，包括添加XML配置文件、JSP页面、JS交互、Java逻辑处理、数据库Bean存储及Tomcat配置。深入探讨了MyBatis与数据库交互的SQL语句匹配、页面展示、元素交互及后台逻辑实现。

在已有框架上使用mybatis：

1 添加xml配置文件：xml文件内容为sql语句，业务逻辑匹配与数据库交互的sql语句

2 添加一个jsp文件：展现页面

3 添加一个jsp对应的js文件：与页面上的元素交互，也有自己的库函数等

4 添加一个处理jsp中部分逻辑的java文件

5 添加一个存储数据库数据的bean文件

6 修改服务器中的tomcat-mybatis-xml文件，添加一个bean，就添加一条记录

【机器学习-16】贝叶斯（Bayes）算法：原理、应用与优化
qq_38614074的博客
04-13 3万+
1. 总结贝叶斯算法在机器学习中的核心价值和意义贝叶斯算法在机器学习中扮演着至关重要的角色，其核心价值和意义主要体现在以下几个方面：首先，贝叶斯算法提供了一种基于概率的推理框架，能够处理各种不确定性和复杂性。在现实世界的数据集中，特征之间的依赖关系、类别的模糊性等问题往往难以避免。贝叶斯算法通过计算条件概率来估计类别的后验概率，从而能够在这些不确定性中找到最可能的分类结果。其次，贝叶斯算法具有坚实的数学理论基础，其推导过程清晰且易于理解。这使得贝叶斯算法在实际应用中具有较高的可靠性和稳定性。
综述向：强化学习经典方法梳理
sinat_34604992的博客
11-30 3765
强化学习相关研究整理，持续更新
机器学习之集成学习
最新发布
qq_52831081的博客
06-03 2430
优点：通常能显著超越单一最佳模型。对噪声、异常值和数据扰动更不敏感（尤其Bagging/RF）。Bagging/RF有效降低方差；Boosting通过早停也可控制。Boosting有效降低偏差。能捕捉数据中更复杂的模式和关系。基于树的方法天然支持。缺点：包含多个模型，训练和预测计算成本更高、更耗时。相对于单一模型（如线性回归、决策树），理解集成模型（尤其是Stacking、深度Boosting）的内部决策逻辑非常困难（“黑盒”特性更强）。
嵌入式学习路线
m0_67597657的博客
12-31 3860
在嵌入式工程师的成长道路上，我们需要的不仅仅是技术的积累和深化，更需要一个开放和探索的心态。正如稚晖君所言：我们不能局限于自己的专业领域，而应该积极探索和学习新的技术和领域。同时，也要学会正确地利用各种资源和工具，提高我们解决问题的能力。我们所追求的不仅仅是技能的掌握，更是一种以问题为导向的学习方式。我们要学会在实践中不断寻找问题，然后再通过自学来寻找解决问题的方法和答案。只有这样，我们才能在嵌入式的世界里不断进步和成长，最终成为一名真正的专家。
什么是机器学习以及机器学习如今的社会现状！！
php优质创造者
07-22 2300
让数据舞起，用数据扩展业务
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的学习路线参考
lhyyds的博客
04-27 2690
了解这些算法的原理和训练过程，并掌握重要的技巧，如经验回放(memory replay)、目标网络(target network)等。深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是一个结合了深度学习和强化学习的研究领域，它在许多复杂和高维度的任务中展现出了强大的能力，比如游戏、机器人控制等。探索与利用的平衡：了解强化学习中的探索与利用的平衡问题，包括ε-greedy策略、Softmax策略、UCB算法等。了解它们的定义和优化目标，并了解如何选择适合任务的损失函数。
深度学习大模型学习100tips
xw555666的博客
11-07 2万+
通过深入了解这些细节，并在实际项目中应用相关的知识，将能够更好地理解和利用大模型的潜力，不仅在学术研究中，也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情，并将其应用于各种领域，从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索，可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力，同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始，逐渐迭代和扩展到更大的模型，逐步积累经验，最终能够处理大模型和复杂任务。分享您的研究成果和代码，以获得反馈和建立声誉。
深度强化学习——DQN算法原理
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weixin_44732379的博客
11-14 6万+
深度Q网络与Q学习的目标价值以及价值的更新方式都非常相似。主要的不同在于：深度Q网络将Q学习与深度学习结合，用深度网络来近似动作价值函数，而Q学习则是采用表格存储；深度Q网络采用经验回放的训练方式，从历史数据中随机采样，而Q学习直接采用下一个状态的数据进行学习。
流形与深度学习
HappinessSourceL的博客
03-20 2365
转载自：https://yifdu.github.io/2018/11/25/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8E%E6%B5%81%E5%BD%A2%E5%AD%A6%E4%B9%A0%EF%BC%88%E4%B8%80%EF%BC%89/ 什么是流形 流形学习的观点：认为我们所观察到的数据实际上是由一个低维流形映射到高维空间的。由于数据内部特征的限制，一些高维中的数据会产生维度上的冗余，实际上这些数据只要比较低的维度的维度就能唯一的表示。所.
1660super搭建深度学习环境
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01-26 3317
参考相关博客和视频我是土堆 up主的教程视频。
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机器学习/深度学习500问
03-27
机器学习/深度学习500问机器学习/深度学习500问机器学习/深度学习500问机器学习/深度学习500问机器学习/深度学习500问机器学习/深度学习500问机器学习/深度学习500问机器学习/深度学习500问机器学习/深度学习500问...
Deepmind 强化学习 PDF
06-06
由Deepmind 团队推出的强化学习课程。 DeepMind 是一个专注于人工智能（AI）和机器学习的研究机构。它成立于2010年，由Demis Hassabis、Shane Legg和Mustafa Suleyman创立，并于2014年被谷歌（现为Alphabet Inc.）...
机器学习考试题目及答案1
08-08
机器学习是一种人工智能领域的核心方法，它允许计算机程序通过经验学习并改进其性能。根据Tom Mitchell的定义，机器学习涉及的任务T、性能度量P和经验E，其中程序在任务上的性能随着经验的增加而提高。在实际应用中...
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吴恩达机器学习课后作业源码及笔记_机器学习_吴恩达_
10-01
吴恩达，这个名字在人工智能和机器学习领域如雷贯耳。作为全球知名的计算机科学家和教育家，吴恩达教授不仅在学术界有着举足轻重的地位，他所开设的在线课程也已成为世界各地学习者所追捧的宝库。尤其值得一提的是他...
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周志华《机器学习》学习笔记（大全）
03-06
本文为周志华《机器学习》的学习笔记，记录了本人在学习这本书的过程中的理解思路以及一些有助于消化书内容的拓展知识，笔记中参考了许多网上的大牛经典博客以及李航《统计学习》的内容，向前辈们和知识致敬！
支付宝对接支付问题
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11-07 2415
1  ACQ.TRADE_NOT_EXIST 遇到PC二维码下单成功，且返回的form表单已经跳转的支付宝支付平台，可以看到二维码。 此时调用支付宝的关单接口，根据下单时的商户订单号，返回 TRADE_NOT_EXIST，订单不存在。 原因：跳转支付平台并展示二维码，对于支付宝并未创建订单，所以关闭会失败。支付宝PC下单创建订单节点为，客户使用支付宝软件扫描该二维码，或者客户在支付宝中操作该
几个有意思的游戏
Small_dian的专栏
06-02 1426
今晚回想了一下以前公司里边入职培训时，老师为我们设计的几个游戏： 1 踩报纸：游戏人数5-10人均可，人越多，难度越大 游戏规则：1）一张普通报纸，所有人站上去，维持时间10s，所有人的脚踏氛围为报纸大小； 2）规则同1），但人数增加； 3）规则同2），但报纸对折； 4）踩毛巾，大小如2）中的大小，但所有人站上去，这种情况下，所有人需要将毛巾翻面（可以一点一点的翻），直到所有人的脚踏为毛
敏捷-信息共享平台
Small_dian的专栏
09-07 838
今天（2012-9-7）： 上午，进行了信息统一平台的应用的培训，主要是JIRA，CONFERENCE,FISHEYEHE 和CRUCIBLE JIRA ：主要应用于质量管理，Bug追踪工具，任务管理，项目管理等一些列的活动。 CONFLUENCE：即Wike--快速，敏捷，一个方便共同编辑的网站，主要满足整个敏捷项目中的需求分析。 FISHEYE：源代码的管理，通过浏览器，输入网址，查看
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