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最新推荐文章于 2025-12-17 14:20:19 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-17 14:20:19 发布 · 110 阅读 · 0 ·
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#数据库

本文探讨了多种技术的应用，包括HTTPS服务提供、一致性Hash算法在Redis集群中的使用、Java动态代理工具Javassist、Spring框架的扩展Sagan及MockMvc等。此外还涉及到了国际化文本处理、类文件保护域路径获取等技术细节。
1 signature --》借鉴HTTPs
2 Service Provider
3 一致性Hash--》redis集群
4 javassist
5 sagan spring.io
6 mockMvc postman
7 import com.ibm.icu.text.Collator;
8 MyClass.class.getProtectionDomain().getCodeSource().getLocation().getPath()
iteye_10978
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ML/DL：机器学习模型优化技术之过拟合和欠拟合问题的简介(6大方法解决过拟合+3大方法解决欠拟合)、从欠拟合到过拟合的变化、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
05-26 8076
​ ML/DL：机器学习模型优化技术之过拟合和欠拟合问题的简介(6大方法解决过拟合+3大方法解决欠拟合)、案例应用之详细攻略 目录 过拟合和欠拟合的简介 抑制过拟合、提高泛化能力技术的案例应用 过拟合和欠拟合的简介 《An Overview of Regularization Techniques in Deep Learning (with Python code)》 《深度学习中的正则化技术概述（使用Python代码）》 https://www.analyticsvidhya.co
YOLOv8【第七章：损失函数篇·第14节】一文搞定，AutoLoss自动损失函数设计！
**My Coding Family**
12-08 601
🏆 本文收录于 《YOLOv8实战：从入门到深度优化》 专栏。该专栏系统复现并梳理全网各类 YOLOv8 改进与实战案例（当前已覆盖分类 / 检测 / 分割 / 追踪 / 关键点 / OBB 检测等方向），坚持持续更新 + 深度解析，质量分长期稳定在 97 分以上，可视为当前市面上 覆盖较全、更新较快、实战导向极强 的 YOLO 改进系列内容之一。
Java8
weixin_43886042的博客
10-23 197
如果没有返回更新的执行结果，事物不会提交 java遍历map的方式： 1、 map.keySet().forEach(key -> System.out.println(“map.get(” + key + ") = " + map.get(key)));通过Map.keySet遍历key和value 2、map.entrySet().iterator().forEachR
欠一篇博客
jean7155的专栏
03-09 611
ogre带空间遮挡的Overlay标签。 需要改ogre内核计算深度、zorder，平截体，投影矩阵的计算等。 可能还需要计算机图形学的东西。 估计近期没有时间，但是时间长了会忘记。记录一下。
补一篇博客 内容先欠着
weixin_44158539的博客
11-03 115
补一篇博客 内容先欠着
补一篇博客，内容先欠着
weixin_44158539的博客
11-07 129
补一篇博客，内容先欠着
2017-04-28欠博客一篇
记录编程生活
04-28 450
2017-04-28欠博客一篇
第一篇博客
2301_76982926的博客
07-19 123
学习编程通过自学查资料和咨询比较厉害的朋友哈哈哈 毕竟我也是刚入行，因为 太贪玩了 欠下的现在找不回来 一周求起码得花30多个小时吧 毕业想去哔站和网易 加油吧孩子。现在是一名准大四学生，专业：软件工程，对于代码还算比较感兴趣，希望可以做到这行的“状元”
过拟合欠拟合
weixin_74152658的博客
03-22 517
欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在训练集上就表现很差，没法学习到数据背后的规律。
第一篇个人博客
m0_62250509的博客
03-17 224
先自我介绍一下吧，一个上了四年大学还不会写代码的菜鸟一枚hhhh，现在正在努力学习，努力恶补中（注：考研失败🤦‍♀️🤦‍♀️），老老实实学习，做个码农，希望以后不要秃头haha。我觉得呢编程这个东西光靠听课是远远不够的，要多练习，多自己写，多思考，多感悟，这样才能将知识真正吸收成为自己的东西，其次，一定要自律，一定一定，希望我自己能做到🤫🤫。努力精进专业知识，打好专业基础，熟练掌握编程基础（大学期间没好好学欠下的债迟早是要补回来的是😣😣）等等等等......以上就是我分享的内容啦，也是我的第一篇博客。
过拟合和欠拟合_线性回归模型的过拟合 & 欠拟合
weixin_39940425的博客
12-15 703
前言有很多老铁对线性回归模型中的过拟合和欠拟合感念有点模糊，可以看下这篇文章(节选)感觉写的很棒！喜欢小编的老铁可以关注我一下。每天会更新最新资讯或者技术干货！过拟合与欠拟合概念欠拟合：模型过于简单，未能充分捕获样本数据的特征。表现为模型在训练集上的效果不好。过拟合：模型过于复杂，过分捕获样本数据的特征，从而将样本数据中一些特殊特征当成了共性特征。表现为模型在训练集上的效果非常好，但是在未知数据上...
matlab中欠定方程组超定方程组_一篇文章入门大规模线性方程组求解
weixin_39622562的博客
11-20 1806
前面介绍过主要的线性方程组求解库，参考附录。求解大规模线性方程组是仿真软件求解器的底层技术，求解器时间基本都消耗在方程组求解上。线性方程组的解法比较成熟，方法也有很多，而且不同的方法对应不同类型方程组，所以在方法选择上实际很讲究。商业软件通常将方法封装起来，用户包括开发人员都接触不到线性方程组求解方法。商业软件内部一般会根据求解规模，求解类型等选择合适的线性方程组求解方法。有些商业软件开放了部分接...
matlab欠采样,科学网—傅立叶欠采样算子的Matlab代码 - 屈小波的博文
weixin_42470196的博客
03-18 828
可能由于Compressed sensing MRI的流行，很多人问到傅立叶欠采样算子的Matlab代码写法。请到如下网址下载开源的代码(Demo_Undersampling_FourierDomain)：根据线性的傅立叶欠采样模型：y=U*F*x，其中x是图像，y是随机采样到的傅立叶系数(MRI中称为k空间)，F是傅立叶变换，U是下采样算子。U的行数小于列数，导致傅立叶欠才算子Phi=U*F也是...
过拟合和欠拟合的形象解释
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爱吃冰淇凌的羊驼
03-19 7万+
今天突然被以前同学人问到什么是机器学习中的’过拟合‘？ “过拟合就是训练的时候效果很好损失函数值可以降得很低，但是到测试数据集的时候表现就不那么好了，就是过分依赖于现有训练数据集的特征造成的，可以加大数据集来进行训练，比如在图像领域可以通过拉伸旋转变换剪裁等等方式来增加训练数据集然后通过Dropout随机清零参数来避免.......“。巴拉巴拉讲了一堆，虽然我很想解释明白，但是.......总感...
兰顿蚂蚁——CAD二次开发
12-15 1164
【代码】兰顿蚂蚁——CAD二次开发。
KingbaseES 面向应用程序的SQL开发：从原理到实战的深度探索
优快云博客专家，领域包括但不限于：AI、大数据、Python、架构师，有合作、课程、问题、疑惑请私信博主
12-14 3926
KingbaseES数据库SQL开发实践解析 摘要：本文深入探讨国产数据库KingbaseES在SQL开发中的核心实践，重点分析四大关键技术：1) SQL处理机制，包括游标管理和绑定变量优化；2) 正则表达式的高级应用与性能优化；3) 多类型索引的选择与优化策略；4) 事务控制与锁机制。通过具体代码示例，展示了KingbaseES在金融、政务等关键领域的高性能SQL开发能力，包括事务隔离级别设置、死锁检测等高级特性。文章为开发者提供了从基础语法到高级优化的完整SQL开发指南，助力企业实现高效可靠的数据库应用
Qt6.5.3 mingw64 Ninja编译oracle oci驱动
小蝈蝈的博客
12-12 1243
2.将sdk和basic的内容复制到一起，basic中的instantclient_xx_x目录下的内容，sdk的instantclient_xx_xx目录下的内容。├── include/ ← 头文件（来自 sdk/include）到 自己的项目的运行路径下的**/plugins/sqldrivers/**└── sdk/ ← 原始目录（可保留，但非必需）3.将oci.dll生成mingw64支持的.a库。4.切换到Qt源码中的路径下，我的路径。
【信创】中间件对比
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zkw54334的博客
12-17 878
中间件并非“是否替换”的问题，而是**“如何在稳定、成本、可控之间取得最优解”**。在信创背景下，国产中间件已从“可用”迈向“好用”，未来的关键在于规模化落地、生态成熟与工程经验积累。
《Python实战小课：爬虫工具场景——开启数据抓取之旅》导读
2501_93253814的博客
12-15 1552
本文介绍了Python爬虫技术在三大场景中的应用：行业资讯爬取、学术文献摘要获取和电商评价收集。针对行业资讯，详细解析了从网页请求到数据存储的全流程；在学术文献方面，重点阐述了如何构建搜索请求和提取关键信息；对于电商评价，则说明了数据定位和清洗方法。文章还探讨了爬虫优化策略及反爬机制应对方案，为数据获取工作提供了实用指南。通过系统学习这些技术，读者可以提升数据采集能力，为商业决策、学术研究和市场分析提供有力支持。
百面机器学习算法工程师带你去面试 csdn博客
10-05
《百面机器学习算法工程师带你去面试》是一篇在优快云博客上分享的文章。这篇文章主要介绍了机器学习算法工程师面试的一些常见问题和面试技巧。 首先，文章提到了机器学习算法工程师的面试流程和面试准备。在面试流程...
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