spring hello world

最新推荐文章于 2025-12-01 23:44:37 发布
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#spring就这么简单

博客围绕Spring展开，虽内容简略，但提及Spring相关。Spring是后端开发中常用框架，在Java开发等领域应用广泛。
safdasf
使用boost::fusion::as_list的C++测试程序
DevScript的博客
09-04 81
boost::fusion::as_list是Boost库中的一个功能强大的模板元编程工具，它用于将Fusion序列转换为列表（List）。总结一下，boost::fusion::as_list是Boost库中用于将Fusion序列转换为列表的一个有用工具。通过使用boost::fusion::as_list，我们可以轻松地将Fusion序列转换为列表，并通过索引访问和操作列表中的元素。在我们的示例中，我们分别使用了索引0、1和2来访问列表中的整数、浮点数和字符串元素。函数访问列表中的元素。
boost::fusion::as_set使用详解
TechBlitzZ的博客
08-22 132
boost::fusion::as_set函数是一个将序列转换成集合的函数，其返回结果为一个boost::fusion::set对象。除此之外，如果需要将一个序列转换为其他类型的容器，还可以使用boost::fusion::as_list函数和boost::fusion::as_vector函数。需要注意的是，boost::fusion::as_set函数返回的集合是一个元素无序不可重复的容器。总之，boost::fusion::as_set函数是一个非常实用的函数，在进行序列去重操作时具有很大的优越性。
boost::fusion::result_of::as_map测试代码
2301_79366332的博客
08-22 112
本文将向大家介绍boost::fusion::result_of::as_map的使用方法，并提供测试代码进行实践。as_map是boost库中的一个函数，可以将一个fusion序列转换为一个associate容器，即map。此外，通过修改fusion序列中元素的类型，我们还可以将其转换为其他类型的关联容器，如unordered_map等。在以上代码中，我们首先定义一个包含多个键值对的fusion序列vec，然后通过as_map函数将其转换为关联容器map。
boost::fusion::insert_range测试程序
CodeLancerX的博客
08-25 81
其中，boost::fusion::insert_range是一个非常有用的函数，它可以将一个序列插入到另一个序列的指定位置。下面我们来通过一个测试程序详细了解boost::fusion::insert_range的用法。boost::fusion::insert_range是一个非常实用的函数，它可以方便地将一个序列插入到另一个序列的指定位置。注意，insert_range函数的第一个参数是插入位置的索引值，而第二个参数是要插入的序列。需要注意的是，我们需要显式指定要插入的序列的类型。
boost::fusion::single_view使用示例
code_welike的博客
08-22 114
在此，我们将介绍boost::fusion::single_view这个类模板的使用方法，它可以将任意类型的对象封装成大小为1的容器，并支持一系列的操作。总结而言，boost::fusion::single_view是一个非常有用且便捷的类模板，它可以将任意类型的元素封装成为大小为1的容器，并支持各种STL-style的算法和操作，方便用户进行各种元编程操作。首先，我们来看一下单个元素的定义和初始化。这里s就是一个类型为boost::fusion::single_view的对象。
[转]读《Boost程序库完全开发指南》
云淡风清
08-26 1387
第1章 Boost程序库总论 使用Boost，将大大增强C++的功能和表现力    第2章 时间与日期 timer提供毫秒级的计时精度，内部是通过std::clock取时间的progress_timer自动打印某生命周期的执行时间原则上程序库的代码是不应该被用户修改的progress_display可以在控制台上显示程序的执行进度date_time库能很好的表示日期时间概念
检索器模式：Retriever在LlamaIndex中的应用
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
12-01 786
Retriever是LlamaIndex中负责从索引中检索相关信息的核心组件，它在整个检索增强生成（RAG）流程中扮演着至关重要的角色。通过不同的Retriever实现，我们可以从各种索引结构中高效地检索相关数据。本文将深入探讨Retriever的工作原理、内置类型、配置选项以及在实际应用中的使用方法，帮助开发者更好地理解和应用这一重要组件。Retriever是LlamaIndex中负责从索引中检索相关信息的组件。
读《Boost程序库完全开发指南》
Jchn lau
08-23 1231
读《Boost程序库完全开发指南》   2011-05-18 20:47:19|  分类： 读书|举报|字号 订阅     C++确实很复杂，神一样的0x不知道能否使C++变得纯粹和干爽？     boost很复杂，感觉某些地方有过度设计和太过于就事论事的嫌疑，对实际开发工作的考虑太过于理想化。学习boost本身就是一个复杂度，有魄力在
BOOST开发指南
tian3518的博客
07-09 640
第1章 Boost程序库总论 使用Boost，将大大增强C++的功能和表现力   第2章 时间与日期 timer提供毫秒级的计时精度，内部是通过std::clock取时间的progress_timer自动打印某生命周期的执行时间原则上程序库的代码是不应该被用户修改的progress_display可以在控制台上显示程序的执行进度date_time库能很好的表示日期时间概念，
基于阿里巴巴优酷视频增强与超分辨率挑战赛的深度学习解决方案_采用PyTorch框架实现多种超分辨率模型结合FFmpeg进行高效视频分帧与合成处理_旨在通过先进的神经网络架构如ESP.zip
12-26
基于阿里巴巴优酷视频增强与超分辨率挑战赛的深度学习解决方案_采用PyTorch框架实现多种超分辨率模型结合FFmpeg进行高效视频分帧与合成处理_旨在通过先进的神经网络架构如ESP.zip
Quartus II 11.0安装包以及安装教程
12-26
Quartus II 11.0安装包以及安装教程
心电图（ECG）数据以检测R峰并计算心率。.zip
12-26
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
人工智能基于深度强化学习的智能体开发实战：计算机竞赛中自动解题Agent的设计与应用
12-26
内容概要：本文探讨了智能体开发在计算机竞赛中的实际应用，涵盖从算法博弈到自动解题Agent的技术实现路径。文章系统介绍了智能体的核心概念及其在OI/ICPC等竞赛场景下的关键技术，包括状态空间建模、奖励塑形、课程学习与代码生成沙箱等方法，并通过“重力迷宫最短路径”这一典型题目展示了从传统BFS算法到基于A3C深度强化学习智能体的演进过程。项目实现了在局部观测环境下智能体的自主决策，并结合课程学习提升训练稳定性，最终通过模型蒸馏、fallback机制和评测对接实现竞赛落地。此外，文章展望了神经符号系统融合、大模型微调与多智能体对练等未来发展方向。; 适合人群：具备一定算法基础和编程经验，熟悉机器学习基本概念，参与或准备参与算法竞赛（如NOI、ICPC、IOI）的学生与开发者。; 使用场景及目标：①将强化学习应用于传统算法题的自动化求解；②在交互题、构造题、博弈题中构建高效智能体以突破人工解题局限；③实现智能体与竞赛评测系统的无缝集成；④探索AI在算法竞赛中的前沿应用趋势。; 阅读建议：建议结合代码实例搭建实验环境，逐步复现从BFS到A3C的演化过程，重点关注状态设计、奖励函数构建与课程学习策略，并尝试将文中技术迁移至其他竞赛题型进行拓展实践。
基于YOLO和DeepSORT的实时违停检测系统源码+文档说明资料（毕设课设作品）.zip
最新发布
12-26
基于YOLO和DeepSORT的实时违停检测系统源码+文档说明资料（毕设课设作品）.zip 一个基于计算机视觉的非法停车检测系统。项目利用YOLO实时目标检测和Deep SORT多目标跟踪技术，监控视频流中的车辆，识别进入禁停区的车辆，并为每辆车分配唯一ID进行持续跟踪。当车辆在禁停区停留超过设定时间阈值时，系统将其标记为非法停车。该解决方案可保存违规事件的详细信息（包括车辆ID、时间戳和图像），适用于停车场、商场、政府管制区域等自动化监控场景。 主要功能 实时车辆检测和识别（基于YOLO） 多车辆跨帧持续跟踪（基于Deep SORT） 禁停区域监控和违规判定 自动化违规事件记录和证据保存 支持JSON日志和JPEG图像输出 技术栈 YOLO（You Only Look Once）- 实时目标检测 Deep SORT - 多目标跟踪算法 Python - 主要编程语言 计算机视觉和视频处理
最大子段和的三种方法及C++实现
12-26
根据原作 https://pan.quark.cn/s/3ef86f01904b 的源码改编 DaheUU 最大子段和
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料树链剖分
12-26
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料树链剖分
HKU-DASC7606课程作业三基于大规模语言模型多数投票机制的增强推理与多选问答系统实现_项目极简说明本项目为香港大学DASC-7606课程2024-2025学年的第三.zip
12-26
HKU-DASC7606课程作业三基于大规模语言模型多数投票机制的增强推理与多选问答系统实现_项目极简说明本项目为香港大学DASC-7606课程2024-2025学年的第三.zip
【计算机竞赛】ACM算法题解与优化技巧在编程竞赛中的应用：贪心策略与动态规划高效解题方法解析
12-26
内容概要：本文系统解析了ACM算法竞赛中的核心知识点与优化技巧，涵盖时间与空间复杂度分析、贪心策略、动态规划、图论算法、搜索剪枝等关键概念，并结合预处理、双指针、位运算、STL高效使用和数学推导等技巧提升算法效率。通过经典的区间调度问题代码案例，详细展示了贪心算法的设计思路、C++实现过程及复杂度分析，强调代码的正确性、鲁棒性和竞赛实用性。同时探讨了算法竞赛在在线判题系统、数据挖掘、网络安全和游戏AI中的应用，并展望AI辅助解题、自适应平台与跨领域融合等未来趋势。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉C++语言，参加ACM等算法竞赛的初学者与进阶选手，尤其是高校计算机专业学生及算法爱好者；; 使用场景及目标：①掌握常见算法思想及其在竞赛中的实际应用；②提升代码实现效率与解题思维，应对各类在线编程比赛与技术面试；③理解如何通过优化技巧缩短运行时间、提高通过率； 阅读建议：建议结合文中代码实例动手实践，深入理解贪心与动态规划等策略的选择依据，关注边界处理与性能优化细节，并延伸学习相关算法题型以巩固提升。
基于Python的汽车之家网站的舆情分析系统【附源码+数据库+万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
12-26
标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言介绍舆情分析在汽车行业的重要性、研究背景、意义及论文创新点。1.1舆情分析的研究背景与意义阐述汽车行业舆情分析对市场决策与品牌管理的价值。1.2国内外舆情分析系统研究现状概述国内外舆情分析系统的技术发展与应用情况。1.3论文研究方法与创新点说明本文采用的技术方法及在舆情分析中的创新之处。第2章相关理论总结舆情分析、文本挖掘与Python编程相关理论。2.1舆情分析基础理论介绍舆情分析的定义、流程及关键技术。2.2文本挖掘技术阐述文本预处理、特征提取与情感分析等技术。2.3Python编程语言基础概述Python在数据处理与可视化方面的优势。第3章系统设计详细介绍基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统总体架构设计系统的整体架构、模块划分及数据流向。3.2数据采集模块设计介绍如何使用Python爬虫采集汽车之家网站数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据清洗、情感分析与关键词提取等过程。3.4可视化展示模块设计说明如何使用Python库进行数据可视化展示。第4章系统实现阐述系统的具体实现过程与关键技术。4.1开发环境与工具选择介绍系统开发所使用的Python库与开发环境。4.2数据采集实现详细描述爬虫程序的设计与实现。4.3数据处理与分析实现阐述数据处理流程与情感分析算法的实现。4.4可视化展示实现说明可视化图表的设计与实现过程。第5章实验与分析对系统进行实验验证并分析结果。5.1实验数据集与评估指标介绍实验所采用的数据集与评估舆情分析效果的指标。5.2实验方法与步骤给出实验的具体方法与步骤，包括数据采集、处理与分析等。5.3实验结果与分析从准确率、召回率等指标对实验结果进行详细分析。第6章结论与展望总结研究成果并展望未来研究方向。6.1研究结论概括系统实现的主要成果与舆情分析效
基于boost::asio的局域网文件传输程序
本项目“boost::asio写的文件上传下载程序”是一个基于C++语言，利用Boost.Asio库实现网络通信功能，并结合MFC（Microsoft Foundation Classes）开发图形用户界面的局域网文件传输系统。该程序实现了基本的文件上传...
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