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阿里云 OSS SDK ：java.lang.ClassNotFoundException: org.jdom.input.JDOMParseException
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领域驱动设计(DDD:Domain-Driven Design) 转摘自：http://www.jdon.com/ddd.html
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Eric Evans的“Domain-Driven Design领域驱动设计”简称DDD，Evans DDD是一套综合软件系统分析和设计的面向对象建模方法，本站Jdon.com是国内公开最早讨论DDD网站之一，可订阅DDD专题。初学者学习DDD可从研究本站Jdon框架的DDD应用源码开始，戳这里开始。 　　过去系统分析和系统设计都是分离的，正如我们国家“系统分析师” 和“系统设计师” ...
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Docker Swarm是一套较为简单的工具，用以管理Docker集群，使得Docker集群暴露给用户时相当于一个虚拟的整体。Swarm使用标准的Docker API接口作为其前端访问入口，换言之，各种形式的Docker Client(dockerclient in go, docker_py, docker等)均可以直接与Swarm通信.
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2022年JAVA程序员必去的网站域名服务器教程.docx
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lv_0_20251125195629.mp4
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numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
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NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
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图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
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JdonFramework：快速开发与模型驱动的框架解析
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