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原创 于 2015-03-24 15:38:51 发布 · 285 阅读 · 0 ·
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【大厂+2025】500+真题考点合规备考双通！.zip
12-05
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【微服务架构】基于Spring Cloud Alibaba的秒杀系统设计：高并发场景下库存超卖与分布式事务解决方案
12-05
内容概要：本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程，涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题，采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性，并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理，利用Seata处理跨服务分布式事务，结合RabbitMQ实现异步下单，提升系统吞吐能力。同时，项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排，集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系，构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群：具备Java基础和Spring Boot开发经验，熟悉微服务基本概念的中高级研发人员，尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者；适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师； 使用场景及目标：①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目；②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案；③实践分布式事务（Seata）、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用；④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地； 阅读建议：建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践，重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分，结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理，真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
12-05
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]内容概要：本文介绍了基于3D FDTD（时域有限差分）方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行分析的技术方案，旨在模拟超宽带脉冲通过该天线结构的传播过程，并重点计算微带结构的回波损耗参数。该方法通过数值仿真手段精确建模电磁波在天线中的传播特性，适用于高频电磁场仿真与天线性能评估，能够有效支持天线设计优化。文中可能涵盖FDTD算法的基本原理、网格划分、边界条件设置、激励源配置及结果后处理等关键环节。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础知识，熟悉MATLAB编程，从事天线设计、射频工程或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①开展超宽带天线的设计与性能仿真；②研究微带天线在脉冲激励下的瞬态响应特性；③计算和优化天线的回波损耗（S11参数），提升匹配性能；④教学与科研中用于电磁仿真方法的实践训练。; 阅读建议：建议读者结合FDTD理论基础与MATLAB编程实践，逐步实现仿真流程，重点关注时间步长、空间网格精度和边界条件对仿真结果的影响，并通过对比仿真与实测数据验证模型准确性。
使用PPG估算心率-SpO2的Matlab开发.zip
12-05
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Java实现的面向对象软件设计模式完整代码示例与详细解析项目_该项目是一个全面系统深入讲解经典GoF设计模式在Java语言中具体实现的代码仓库与学习资源库涵盖了创建型模式如单.zip
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【大厂+Java后端】2025真题25专题备考少走弯路！.zip
12-05
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install_dmt.apk
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centos7安装mysql报error json类的错误，把这个装上就可以啦，官方离线安装包，亲测可用 执行命令：rpm -ivh [对应 rpm 完整包名] 进行安装
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perl-JSON-2.59-2.el7.noarch.rpm，CentOS7通用RPM包，提供Perl语言JSON编解码支持，解决MySQL安装等场景的JSON类报错，官方适配版本，亲测可用，安装命令rpm -ivh 包名
数字图像典型隐写术与隐写检测.zip【Matlab图像处理】
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数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术，它通过利用人类视觉系统的局限性，在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类： 空间域隐写：直接在图像的像素值中进行修改，例如LSB（最低有效位）替换方法。这种技术简单易行，但对图像处理操作敏感，容易被检测到。 变换域隐写：先将图像转换到频域（如DCT或DWT域），然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性，能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写：根据图像的局部特性动态调整嵌入策略，使得隐写痕迹更加分散和自然，提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息，主要包括以下方法： 统计分析方法：检测图像统计特性的异常，如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法：利用分类器（如SVM、CNN）学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法：通过深度神经网络自动提取隐写相关特征，实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法，通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展，隐写与反隐写的技术对抗正在不断升级，推动了这一领域的持续创新。
四旋翼无人机沿最小快拍轨迹飞行的三维模拟.zip
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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。
day03 wpf学习之双向绑定
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C++实现神经网络核心架构与手写数字识别实战
12-05
本文旨在阐述如何借助C++编程语言构建人工神经网络的基础框架。我们将采用面向对象的设计思想，系统性地定义网络中的基本单元——如模拟生物神经元的计算节点、调节信号传递强度的连接参数以及决定节点输出特性的非线性变换函数。这种模块化的代码组织方式有助于明确各组件间的数据流动与协同工作机制。 随后，我们将详细探讨神经网络训练过程的核心算法实现，重点以误差反向传播方法为例。通过精确的数学推导与高效的代码编写，使网络能够依据输入数据自动调整内部参数，从而在迭代学习中持续优化其性能，提升对特定任务的处理能力。 为具体展示神经网络的实用价值，本文将以手写数字识别作为实践范例。该案例将演示如何训练一个网络模型，使其能够准确分类0至9的手写数字图像。完整的C++实现过程将逐步呈现，包括数据预处理、模型构建、训练循环及性能评估等关键环节。通过亲手编码实现这一应用，读者可更直观地领会神经网络的工作原理及其解决实际问题的潜力。 综上所述，本文通过理论结合实践的方式，引导读者从零起步掌握使用C++实现神经网络的关键技术。这一过程不仅有助于理解神经网络的基本算法与训练机制，也为后续在人工智能领域开展更深入的研究与应用奠定了扎实的基础。作为智能计算领域的核心方法之一，神经网络技术具有广泛的应用前景，期望本文的内容能为相关学习与实践提供有益的参考。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
tiny-chatterbox-master.zip
12-05
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【音乐推荐系统】基于Java+Vue的矩阵分解模型设计：个性化推荐算法实现与前后端分离架构应用 项目介绍 基于java+vue的矩阵分解的音乐个性化推荐系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-05
内容概要：本文详细介绍了一个基于Java和Vue的矩阵分解音乐个性化推荐系统的设计与实现。系统采用前后端分离架构，后端使用Spring Boot构建RESTful API，前端通过Vue.js实现用户友好的交互界面。核心推荐算法基于概率矩阵分解（PMF）和SVD，利用隐因子模型对用户-音乐评分矩阵进行低秩分解，预测用户偏好并生成个性化推荐列表。项目涵盖数据采集与预处理、评分矩阵构建、推荐算法实现、前后端交互设计及系统安全与运维等完整流程，解决了数据稀疏性、冷启动、推荐准确性与系统可扩展性等关键问题。; 适合人群：具备一定Java和Vue开发基础，熟悉Spring Boot和前端框架的初级至中级开发者，以及对推荐系统算法与工程实践感兴趣的学生和研究人员。; 使用场景及目标：①学习矩阵分解在个性化推荐中的实际应用；②掌握基于Java+Vue的前后端分离系统开发流程；③理解推荐系统中数据预处理、模型训练、接口对接与结果展示的全过程；④为学术研究或实际项目提供可复用的推荐系统原型。; 阅读建议：建议结合文中提供的代码示例与模型描述，动手搭建系统并调试推荐算法模块，重点关注评分矩阵的稀疏存储、隐因子初始化、SGD优化过程及前后端数据交互逻辑，以深入理解推荐系统的工程实现细节。
灰色预测程序.zip【Matlab图像处理】
12-05
灰色预测程序是一种用于处理二维数据的简单预测工具，它基于灰色系统理论建立数学模型，适用于数据量较少或信息不完全的场景。该程序通过分析历史数据的规律性，建立灰色微分方程模型来进行未来趋势预测。 程序的核心思想是将原始数据进行累加生成，弱化随机性并强化规律性，然后构建GM(1,1)模型进行预测。这种方法特别适合处理小样本数据预测问题，相比传统统计方法具有计算简单、所需数据量少的优势。 典型的应用场景包括短期的销售预测、设备故障率预测等数据波动不大的情况。使用时只需输入历史数据序列，程序会自动完成建模和预测计算，输出预测结果和相关的精度指标。 值得注意的是，灰色预测的准确性会随着预测时间的延长而降低，因此更适合做短期预测。对于数据波动较大或长期预测需求，可能需要考虑结合其他预测方法。
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