5月最热门的Java开源项目

hcaptcha无感验证码逆向实战:从接口分析到环境补全 本文详细解析了hcaptcha无感验证码的逆向实战过程。通过分析核心接口与加密逻辑,重点介绍了采用环境补全策略来模拟真实浏览器环境,从而绕过验证码检测。文章提供了从接口抓包、剖析hsw.js加密核心到使用Node.js搭建模拟环境的完整步骤,为自动化操作提供了一种稳健的解决方案。 阅读详情

1、LeetCodeAnimation

https://github.com/MisterBooo/LeetCodeAnimation Star 28897

本项目将LeetCode 上所有的题目都用动画的形式演示出来

2、CS-Notes

https://github.com/CyC2018/CS-Notes Star 64336

这是一个关于准备面试的项目,该项目包含了九大模块,从算法到操作系统、网络、面向对象以及数据库、Java、分布式、工具、编码实践。

3、JavaGuide

https://github.com/Snailclimb/JavaGuide Star 42012

这是一份Java学习指南,涵盖大部分Java程序员所需要掌握的核心知识

4、mall

https://github.com/macrozheng/mall Star 14608

mall项目是一套电商系统,包括前台商城系统及后台管理系统,基于SpringBoot+MyBatis实现。 前台商城系统包含首页门户、商品推荐、商品搜索、商品展示、购物车、订单流程、会员中心、客户服务、帮助中心等模块。 后台管理系统包含商品管理、订单管理、会员管理、促销管理、运营管理、内容管理、统计报表、财务管理、权限管理、设置等模块。

5、advanced-java

https://github.com/doocs/advanced-java Star 20790

本系列知识出自中华石杉,可以作为互联网 Java 工程师进阶知识完全扫盲。学习本系列知识之前,如果你完全没接触过 MQ、ES、Redis、Dubbo、Hystrix 等,那么我建议你可以先在网上搜一下每一块知识的快速入门,跟着入门 Demo 玩一下,然后再开始每一块知识的学习,这样效果更好

6、spring-boot

https://github.com/spring-projects/spring-boot Star 38523

从最根本上来讲,Spring Boot 就是一些库的集合,它能够被任意项目的构建系统所使用。简便起见,该框架也提供了命令行界面,它可以用来运行和测试Boot应用。框架的发布版本,包括集成的CLI(命令行界面),可以在Spring仓库中手动下载和安装。具有如下特性:

● 创建独立的Spring应用程序

● 嵌入的Tomcat,无需部署WAR文件

● 简化Maven配置

● 自动配置Spring

● 提供生产就绪型功能,如指标,健康检查和外部配置

● 绝对没有代码生成和对XML没有要求配置

7、Java

https://github.com/TheAlgorithms/Java Star 14277

该项目用Java实现的所有算法

8、tutorials

https://github.com/eugenp/tutorials Star 14484

该项目是一系列小而专注的教程,每个教程都涵盖一个明确的开发领域。大多数教程项目都专注于Spring Framework(和Spring Security)。以下技术是重点:core Java,Jackson,HttpClient,Guava。

9、server

https://github.com/wildfirechat/server Star 2239

野火IM是一套跨平台,全开源的即时通讯解决方案,主要包含以下内容:

10、litemall

https://github.com/linlinjava/litemall Star 7106

一个小商城。litemall = Spring Boot后端 + Vue管理员前端 + 微信小程序用户前端,由于没有上线,只能在微信开发工具中测试运行

11、spring-framework

https://github.com/spring-projects/spring-framework Star 29551

Spring Framework的GitHub主页,包含所有Spring基础项目,Spring Framework和Spring项目系列通常简称为“Spring”

来源:开源最前线

欢迎关注我的公众号:【编程资源库】 ,关注后回复“我来自互联网”即可领取2000G视频教程

Bert+CNN文本分类(含代码实现) 一、什么是CNN? CNN的特点: (1)特定特征位移不变性 (2)特征缩放不变性 2. CNN模型构造过程 2.1 Convolution(卷积) (1)获取关键特征(减少参数) (2)共享权重(再次减少参数) 2.2 Max Pooling(池化) 2.3 Flatten 向量转换为如图所示可以进入全连接层的向量模式 3. TextCNN 上图可理解为: 通过不同的size(如上图2、3、4等),上图红色代表 size=2,黄色... 阅读详情

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