第十七课课堂笔记

最新推荐文章于 2025-04-10 17:47:41 发布
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博客提及 -u 参数仅用于本地ssh配置文件，可在其中更改端口，还提到查看rsync进程是否开启以及数据库日志相关内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

、

-u参数只可用于本地

 

ssh配置文件，可以在里面更改端口

查看rsync进程是否开启

数据库日志

 

m0_37680417
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古诗常考的题型就是默写，默写分为上下句补空白和情境中的理解性默写。比如《江南春》里怀古伤今的句子是：南朝四百八十寺，多少楼台烟雨中。诗歌除了考默写的题型，不少名校招生考卷中还会有诗歌鉴赏的题型。诗歌常分类为：思乡诗、送别诗、咏史诗、写景诗、爱国诗、山水田园诗、哲理诗、边塞诗等类别。每一种诗歌常考的点就是写了什么景物、抒发了什么感情、用了什么表现手法。以后我会分类讲解诗歌鉴赏的内容。六年级上第十七课...
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基于S7-200 PLC和MCGS组态的转速闭环调速系统：带解释的梯形图程序、接线图原理图图纸、IO分配及组态画面
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基于python实现进行股票分析和选股+源码+项目文档+使用说明（毕业设计&课程设计&项目开发）
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基于python实现进行股票分析和选股+源码+项目文档+使用说明，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 使用python进行股票历史数据下载和分析选股。除了选股策略以外，其他都可公开。 git网站上有很多优秀开源量化平台项目。本项目与其他项目的区别是，本项目侧重于选股、回测所需数据的导入工作。有了历史数据和选股策略，选择哪个量化平台做回测都是很轻松的事情了。 业余编程水平，需求导向。才疏学浅，刚学python几个月时间。git主要作为云端git库使用。无任何解答服务。 力求选择最稳定可靠的数据获取方式。虽然网上有很多数据源平台，但都受制于“积分”、带宽、平台是否更新等，完全是把程序主动权交到了对方手里。因此本项目所有数据依靠本地通达信软件导出提供
​​基于Swin Transformer与ASPP模块的图像分类系统设计与实现​
05-05
基于Swin Transformer与ASPP模块的图像分类系统设计与实现 本文介绍了一种结合Swin Transformer与空洞空间金字塔池化（ASPP）模块的高效图像分类系统。该系统通过融合Transformer的全局建模能力和ASPP的多尺度特征提取优势，显著提升了模型在复杂场景下的分类性能。 模型架构创新 系统核心采用Swin Transformer作为骨干网络，其层次化窗口注意力机制能高效捕获长距离依赖关系。在特征提取阶段，创新性地引入ASPP模块，通过并行空洞卷积（膨胀率6/12/18）和全局平均池化分支，实现多尺度上下文信息融合。ASPP输出经1x1卷积降维后与原始特征拼接，有效增强了模型对物体尺寸变化的鲁棒性。 训练优化策略 训练流程采用Adam优化器（学习率0.0001）和交叉熵损失函数，支持多GPU并行训练。系统实现了完整的评估指标体系，包括准确率、精确率、召回率、特异度和F1分数等6项指标，并通过动态曲线可视化模块实时监控训练过程。采用早停机制保存最佳模型，验证集准确率提升可达3.2%。 工程实现亮点 1. 模块化设计：分离数据加载、模型构建和训练流程，支持快速迭代 2. 自动化评估：每轮训练自动生成指标报告和可视化曲线 3. 设备自适应：智能检测CUDA可用性，无缝切换训练设备 4. 中文支持：优化可视化界面的中文显示与负号渲染 实验表明，该系统在224×224分辨率图像分类任务中，仅需2个epoch即可达到92%以上的验证准确率。ASPP模块的引入使小目标识别准确率提升15%，特别适用于医疗影像等需要细粒度分类的场景。未来可通过轻量化改造进一步优化推理速度。
基于SSH框架的电脑商城系统全套教程：从源码到运行，初学者参考指南，附详细文档与演示视频。
05-05
内容概要：本文详细介绍了一个基于SSH（Struts2 + Spring + Hibernate）框架构建的电脑商城系统的实现细节。涵盖了用户注册、购物车管理、秒杀功能、商品管理和后台权限控制等多个核心模块。通过具体的代码示例和技术要点解析，展示了如何利用这三个框架的优势来实现一个完整的电商系统。同时，文中还提到了一些常见问题及其解决方案，如数据库表结构设计、事务配置、定时任务、缓存机制以及前端交互等。 适合人群：具备一定Java基础，特别是对SSH框架感兴趣的初学者和中级开发者。 使用场景及目标：①帮助读者理解SSH框架的工作原理和应用场景；②提供一个完整的电商系统案例供学习和参考；③解决实际开发过程中可能遇到的技术难题。 其他说明：项目不仅包含详细的文档和源码，还包括PPT演示和运行录屏，非常适合自学和教学使用。建议从简单的注册登录功能开始，逐步深入到复杂的业务逻辑和性能优化。
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