spring mnv (一)

最新推荐文章于 2025-04-09 23:28:36 发布
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分类专栏： web前端 spring mvc
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一、SpringMVC框架原理重要组件
1.1 DispatcherServlet : 前端控制器,接收所有请求(如果配置/不包
含jsp)，负责拦截所有请求.
1.2 HandlerMapping: 解析请求格式的.判断希望要执行哪个具体
的方法，主要是解析他需要调用那个方法等相关的参数.
1.3 HandlerAdapter: 负责调用具体的方法,负责调用HandlerMapping解析出来的需要调用的controller和方法
1.4 ViewResovler:视图解析器.解析结果,准备跳转到具体的物理视,负责接收controller调用完后的跳转的地址并进行跳转。

二、SpringMVC运行原理图
在这里插入图片描述

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）与因子分析（factor analysis）
statistics+insight+vista+power
03-05 216
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）与因子分析（factor analysis）
主成分分析法（PCA）
qq_38285573的博客
06-20 3288
一、数学基础1.方差：用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。    总体方差计算公式：  （ 为总体方差，  为变量，  为总体均值，  为总体例数。）2.协方差：在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。期望值分别为E[X]与E[Y]的两个实随机变量X与Y之间的协方差Cov(X,Y)定义为：从直观上来看，协方差表示的...
主成分分析（PCA）详解（附带详细公式推导）
Ἥλιος
08-08 1万+
主成分分析（PCA）详解 第十一次写博客，本人数学基础不是太好，如果有幸能得到读者指正，感激不尽，希望能借此机会向大家学习。这一篇的部分内容来自于网上资料，以及自己的一些见解。 预备知识： 这一部分首先介绍几何学中的投影长度计算以及线性代数中的协方差、矩阵的特征值与特征向量，最后介绍PCA的数据预处理和伸缩最大化问题。 计算投影长度 　　图中，红色点表示样例xixix_i...
机器学习之PCA主成分分析详解
最新发布
zdx2585503940的博客
04-09 2296
将原始数据按列组成n行m列矩阵X将X的每一行（代表一个属性字段）进行零均值化（去平均值），即减去这一行的均值求出协方差矩阵 C= 1/mXXT求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前k行组成矩阵P（保留最大的k各特征向量）Y=PX 即为降维到K维后的数据PCA作为一种经典且强大的降维工具，在机器学习领域有着广泛的应用。理解其数学原理和实现细节，能够帮助我们在实际项目中更好地使用它。
PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）的数学公式
qlkaicx的博客
04-07 5065
在PCA的数学原理中，假设原始数据集为X，是一个n×m的矩阵，表示n个样本的m个特征。新的基向量为V，由前k个特征向量组成，是一个m×k的矩阵。降维后的数据集为Y，是一个n×k的矩阵。PCA的降维过程可以通过以下公式表示：Y=XV这个公式表示将原始数据集X通过新的基向量V进行线性变换，得到降维后的数据集Y。其中，Y的每个样本都是原始样本在新基向量空间中的坐标表示，而新基向量则是根据协方差矩阵的特征值和特征向量选择得到的，能够最好地表示原始数据的主要变化方向。
机器学习——主成分分析法（PCA）概念公式及应用python实现
AI~天海的博客
04-22 1万+
主要介绍主成分分析的概念、公式、步骤及应用
主成分分析公式推导（完整版）
weixin_45931455的博客
11-02 4286
主成分分析公式推导（完整版） 主成分分析（Prinicpal Component Analysis-----PCA) 简单来说最基本的方法就是将具有很多属性的一个数据集通过线性组合的方式进而减少数据集的属性，这样可以帮助我们在机器学习或者深度学习的后续训练步骤中，减少训练时间和资源的浪费；还可以在一定程度上筛选出对问题比较重要的属性集合。具有很大的应用价值。 公式推导 想必我们都使用过matlab自带的PCA降维函数和python机器学习库里面的PCA函数，但是关于该函数是怎么实现的却了解的不是很多，今天我
主成分分析法的原理应用及计算步骤
03-14
主成分分析法的原理应用及计算步骤
西瓜书学习笔记——主成分分析（公式推导+举例应用）
Nie同学的博客
02-03 2487
本篇博客介绍了主成分分析（PCA）算法，以及其在降维问题中的应用。PCA旨在通过线性变换找到最能代表原始数据的主成分，同时保留数据的重要信息。通过特征值分解，我们推导了PCA的优化目标，并使用重构阈值确定最小降维维度。最后，通过实验分析展示了PCA在一个相关数据集上的降维效果。
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）
12-21
主成分分析（PCA）是一种广泛应用于数据科学和机器学习领域的降维技术，旨在将高维度数据转换成一组线性不相关的低维度特征，这些新特征称为主成分。PCA通过正交变换来实现这一过程，目的是在减少数据复杂性的同时...
主成分分析(Principal Component Analysis)PCA降维可视化(PCA降维算法)-MATLAB源代码
10-03
主成分分析(Principal Component Analysis)PCA降维可视化(PCA降维算法)-MATLAB源代码 本代码详细图文介绍，请点击博客主页查找对应文章查看。可保证运行，运行失败或报错免费解决。 主成分分析（PCA）是一种常用的...
主成分分析，Principal Component Analysis(PCA)
05-10
主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）是一种常见的数据分析方法，主要用于高维数据集的降维。它通过线性变换将原始数据转换为一组各维度线性无关的新变量，这些新变量被称为主成分。PCA的主要目的是保留...
主成分分析的计算步骤
02-12
详细介绍了主成分分析在数学建模中的应用，包括matlab代码等
主成分分析方法
04-29
主成分分析方法，附有源代码。还有一些运用的数据。下载后就可以用。
机器学习——主成分分析PCA（Principal Component Analysis）
weixin_74340055的博客
06-24 1163
PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种无监督学习的降维方法。它基于一个简单的前提：一个高维数据集可能包含许多冗余或相关的特征，而这些特征可能并不都包含有价值的信息。PCA的目标是通过线性变换找到数据的主要成分，即数据的最大方差方向，并将数据投影到这些主要成分上，从而在保持数据的主要特性的同时降低数据的维度。通过本次实验，我们验证了PCA在人脸识别特征降维中的有效性。
主成分分析（PCA）
m0_74739796的博客
06-11 5699
PCA（Principal Component Analysis），即主成分分析，是一种广泛使用的数据分析方法，特别在数据降维领域。PCA的主要思想是将原始的高维特征空间通过线性变换投射到一个新的低维特征空间上，同时尽量保持原始数据的方差，使得在新的低维空间中数据的差异性得以保留。
PCA主成分分析及其数学证明
qq_43340256的博客
07-20 1005
PCA主成分分析是一种数据降维的方法，它的目的是找到一组新的正交基，使得数据在这组基上的投影能够最大化方差，从而保留数据的主要信息。，使得样本在这个坐标轴上的投影能够最大化方差，从而保留数据的主要信息。，它能够最大化数据的投影方差。好的，我可以给你一个具体的例子来帮助你理解主成分分析的数学推导³。我们的目标是将这些样本从二维降维到一维，即找到一个新的坐标轴。的特征值和特征向量，然后选择最大的特征值对应的特征向量作为。会导致不同的投影方差，我们想要找到一个最优的。这样，我们就得到了最优的坐标轴。
主成分分析——SPSS实操
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weixin_62490408的博客
07-15 1万+
主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。注意：只有在指标个数特别多，且指标之间存在很强的相关性时，才能用主成分分析。（否则做出来效果不好） 主成分的特点： ● 主成分个数远远少于原有变量的个数 ● 主成分能够反映原有变量的绝大部分信息：因子并不是原有变量的简单取舍，而是原有变量重组后的结果。 ● 主成分之间应该互不相关：通过主成分分析得出的新综合指标（主成分）之间互不相关。 ● 主成分具有命名解释性 主成分分析法的主要任务有两点： （1）确定各主成分Fi关于
机器学习之主成分分析(手推公式版)
夏小悠的博客
05-30 953
本篇博文主要介绍了机器学习里面的降维算法：奇异值分解SVD和主成分分析PCA，并给出了相关的计算过程，最后使用主流的机器学习库sklearn来实现SVD和PCA。机器学习(手推公式版)系列持续更新中...
鸿蒙中同声传译app案例
02-07
### 关于鸿蒙操作系统上的同声传译应用程序 对于鸿蒙操作系统的同声传译应用程序开发，虽然目前主要的讨论集中在微信小程序环境下的实现方法[^1]，但可以借鉴这些经验来构建适用于鸿蒙OS的应用。 #### 应用架构设计 考虑到鸿蒙OS支持分布式能力和服务卡片特性，在设计上应充分利用这些特点。例如： - **服务化组件**：将语音输入、文本翻译和语音合成功能模块化，便于维护与扩展。 - **多端协同体验**：通过HarmonyOS特有的跨设备交互机制，提供更加流畅自然的语言交流方式。 #### 技术选型建议 为了适配鸿蒙平台，推荐选用华为官方提供的AI工具链，如HiAI Engine API来进行模型部署；而对于具体的语音处理部分，则可以选择集成HMS Core中的ML Kit或其他第三方SDK（如科大讯飞），它们都提供了较为成熟的解决方案用于语音识别及合成任务。 #### 实现要点概览 以下是基于上述思路的一个简化版代码框架示例，展示了如何调用语音识别接口获取用户的口语表达，并将其转换为目标语言的文字输出： ```javascript // 初始化语音识别器 import speechRecognizer from '@ohos.multimedia.speech'; let recognizer = new speechRecognizer.Recognizer({ language: 'zh-CN', // 源语言设定为中国普通话 }); // 注册监听事件 recognizer.on('result', (data) => { console.log(`Recognition result: ${JSON.stringify(data)}`); // 调用在线翻译API完成语种间互译... }); ``` 需要注意的是，实际项目中还需要考虑更多细节问题，比如网络请求管理、异常情况捕获等。
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