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转载 AAA 数据流图
加工是用于处理数据流的，所以要补充加工名，可以把该加工涉及到的数据流，在说明中标识出来，再在数据流名称所在的句子中，找。说明中的每一句话，都能与图中有对应关系，当把说明中的实体与数据流标识出来之后，容易缩小对应范围，找出纰漏。(2)检查图中每个加工，是否存在只有入没有出，或只有出没有入，或根据输入的数据无法产生对应的输出的情况。如：生成报告、发出通知、批改作业、记录分数，当然这只是普遍情况，也有例外，如物流跟踪、用户管理。存储的文字方面特征：“**文件”、“**表”、“**库”、“**清单”、“**档案”
2024-05-04 16:27:28
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转载 【新版】软考 - 系统架构设计师（总结笔记）
（5）数据库概念、数据模型、数据库模式、关系数据库、关系模型、关系运算、关系数据设计的基本理论、 函数依赖、键/候选键、函数依赖的公理（Armstrong 公理）、 规范化理论、模式分解（是否保持函数依赖&是否无损）、数据库设计、概念结构设计、E-R模型、 ER图两个不同实体的联系、概念结构设计的过程、逻辑结构设计、并发控制、事务的ACID特性、数据库的安全性、数据库备份与恢复、数据库性能优化、应用程序与数据库的交互、NoSQL数据库、分布式数据库、数据库优化技术、分布式缓存技术Redis。
2024-05-04 15:53:38
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转载 「软考高级」系统架构设计精华知识点汇总
在执行交付计划之前，极限编程要求团队对系统的架构做一次预研（架构穿刺），当架构的初始方案确定后，就可以进入每次小版本的交付，每个小版本交付又被划分为多个周期相同的迭代，在迭代过程中，要求执行一些必须的活动，如编写用户故事、故事点估算、验收测试等。是一种近螺旋式的开发方法，提倡测试先行，将复杂的开发过程分解为一个个相对比较简单的小周期，通过交流、反馈、简单、勇气，开发人员和客户可以非常清楚开发进度、变化、待解决的问题、潜在的困难等，并根据实际情况及时的调整开发过程。
2024-04-05 08:41:59
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转载 AAA 分布式事务解决方案
本地事务在单个数据库上执行的事务，可以利用关系型数据库本身提供的事务特性来实现事务管理。事务的四大特性 ACID1. 原子性：事务是一个不可分割的执行单元，要么全部执行成功，要么全部回滚。2. 一致性：使数据库从一个一致性状态转变到另一个一致性状态。3. 隔离性：事务的执行是相互独立的，互不干扰。4. 持久性：事务的执行结果必须是持久化保存的，事务一旦提交，改变是永久的。事务并发执行的问题1. 丢失更新：[ 写-写 ]2. 读脏数据：[ 写-读 ] 读到尚未提交的数据。
2024-04-05 08:28:22
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转载 Python库学习(十四):ORM框架-SQLAlchemy
SQLAlchemy是一个用于Python的SQL工具和对象关系映射ORM）库。它允许开发者通过Python代码而不是SQL查询语言来操作数据库。SQLAlchemy提供了一种灵活且强大的方式来与关系型数据库交互，支持多种数据库后端，如等。本文使用的SQLAlchemy版本: 1.4.51# 模型父类# 用户模型和表一一对应__table_args__ = {'comment': '用户表'}id = Column(BIGINT, primary_key=True, comment='主键')
2025-03-08 09:29:13
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转载 Python中的metaclass，是时候了解一下了！
在Python中，元类（metaclass）是一种高级概念 ，用于控制类的创建过程。简单来说，元类就是“类的类”，它负责生成我们日常使用的类对象。当我们定义一个类时 ，Python解释器实际上会调用元类来创建这个类。默认情况下，所有类都使用type作为其元类，但开发者可以通过自定义元类来修改类的行为或自动添加额外的功能。我们可以利用元类和__new__方法来自动为每个类添加日志记录功能，这样每次类的实例被创建时都会记录一条消息。# 添加日志记录功能# 设置日志级别为INFO。
2025-03-08 09:19:18
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转载 「系统分析师第二版」微服务系统分析与设计
微服务是一种开发软件的架构和组织方法，它将大型应用程序拆分成一系列小型、自治的服务，每个服务都有自己的独立部署、运行和维护，并通过轻量级通信机制相互协作，从而形成一个整体的系统。微服务的优势和特征1. 独立性和自治性将大型应用拆分为多个小型服务，每个服务都是独立的，可以对其中的每个组件服务进行开发、部署、运营和扩展，而不影响其它服务的功能。2. 服务单一职责每个服务专注于解决一个特定的业务问题，具有明确的职责范围，保持服务的内举行和可维护性。3. 服务松耦合。
2025-03-07 19:35:19
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转载 排查线上环境 JVM 内存使用过大问题
区和 老年代使用率都接近满的状态了，如果我们应用没有大的对象，那就是肯定某个对象站用了大量的空间。，表示字节数组，因此内存使用过大问题有可能可字节数组有关。回收所以，以此我们就可以达到内存占用量大的目的了。在开始前我们先准备测试的应用，这里可以新建一个。解析上面生成的文件，这里为了方便查看使用。的问题了,并且我们也可以打印出内存溢出时的。工具打开上面生成的内存映像文件，并查看。项目，在项目中我们故意写一个占用内存的。已经出现问题，下面我们开始排除问题。的版本，下载好后解压运行。的版本也要求高，如果是。
2025-03-07 09:16:31
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转载 排查线上JVM CPU飙升使用率高和线程死锁问题
接口，触发死锁场景。下面假设不知道问题在哪，看是否能分析出问题点。上面声明了一个线程池，每次使用线程就从这个里面取，在。服务，下面假设不知道问题在哪，看是否能分析出问题点。接口中，写了一个死循环，每次都对。的使用率非常高，下面可以通过。，不出意外这就是上面启动的。上面在第一个线程中首先锁住了。的时候，第一个线程再去获取。的锁，这显然已经出现死锁了。进行计算，程序运行起来，肯定。查看该线程的详细情况，但。的锁，第二个线程再去获取。占用非常高，下面使用。进制的，因此需要通过。，第二个线程首先锁住了。
2025-03-07 09:12:06
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转载 Istio 流量管理（请求路由、流量转移、请求重试、流量镜像、故障注入、熔断等）介绍及使用
故障注入是一种服务网格中的测试手段，它允许在系统中引入特定的故障，以模拟网络延迟或服务中断的情况。提供了更高级的负载均衡功能和流量控制方法，允许对一个服务的多个版本进行流量的划分，比如负载均衡中的轮询算法、最少连接算法、随机等等，还可以针对不同版本转移不同权重的流量。流量镜像可以将流量转发到目标服务的同时，也将流量给到另外一个服务，非常利于新版本环境的上线前测试，其配置的参数和。服务网格中的一种配置资源，它用于定义到达特定服务时的路由规则，以及与该服务通信时的流量策略。来管理服务的部署和扩展。
2025-03-07 09:09:34
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转载 WebSocket 集群解决方案
基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能。: 所有Websocket Server 根据客户端userid找到对应session， 只有存在userid和session的绑定关系的Websocket Server才发送消息到客户端。2.Websocket Server提供的调用接口。
2025-03-07 09:05:01
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转载 AOP+Redisson 延时队列，实现缓存延时双删策略
关于缓存和数据库中的数据保持一致有很多种方案，但不管是单独在修改数据库之前，还是之后去删除缓存都会有一定的风险导致数据不一致。而延迟双删是一种相对简单并且收益比较高的实现最终一致性的方式，即在删除缓存之后，间隔一个短暂的时间后再删除缓存一次。这样可以避免并发更新时，假如缓存在第一次被删除后，被其他线程读到旧的数据更新到了缓存，第二次删除还可以补救，从而时间最终一致性。睡眠的方式做延时，也有借助第三方消息中间件做延时消息等等，本文基于。实现延时双删的方案也有很多，有本地用。中的延时队列进行实验。
2025-03-07 08:59:35
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转载 使用Numpy从零实现神经网络前向传播、反向传播、迭代训练等主要过程
到此整个从零实现神经网络前向传播、反向传播、迭代训练过程就结束了。通过上述内容你应该了解了神经网络的基本训练过程，包括前向传播、反向传播以及梯度下降。虽然梯度下降是一种有效的优化算法，但它也存在一些局限性。其中一个主要问题是局部最优解。由于梯度下降算法是沿着损失函数的梯度下降，如果损失函数是非凸的，存在多个山峰和山谷，算法可能会陷入局部最优解，而不是全局最优解。不过不用过于担心，实际我们训练网络模型时使用的Adam优化器，已经结合了动量和自适应学习率，或者RMSprop。
2025-03-07 08:52:02
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转载 一款非常好用的Java反射工具 - ReflectionUtils
是一种强大的机制，允许程序在运行时动态地检查类、获取类的信息、调用类的方法、访问或修改类的属性等。包中，通过反射可以动态加载类、动态获取类的信息、动态创建对象、动态调用方法、动态访问和修改属性等。，允许你遍历一个类的所有属性和方法，并且可以对每个属性和方法执行自定义的操作。，可以用于将源对象的属性值复制到目标对象中。中也有一个也反射相关的工具类，那就是。的反射机制提供了一组类和接口，位于。，用于查找类中指定名称的属性和方法。，可以用于获取和设置类的属性值。，可以用于执行类中的方法。
2025-03-07 08:49:40
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原创 Python 机器学习哪些算法在仓储物流系统wms中可以用到
**异常检测算法**（如孤立森林、One-Class SVM）- **路径规划算法**（如A*算法、Dijkstra算法）- **聚类算法**（如K-Means、DBSCAN）- **分类算法**（如随机森林、XGBoost）- **回归算法**（如线性回归、随机森林回归）- **回归算法**（如线性回归、随机森林回归）- **强化学习**（如Q-Learning）- **分类算法**（如逻辑回归、随机森林）- **优化算法**（如线性规划、遗传算法）- **优化算法**（如线性规划、遗传算法）
2025-03-01 10:29:57
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转载 Scikit-learn 十大高级应用实例讲解
Scikit-learn 是一个强大的 Python 库，主要用于机器学习和数据挖掘。其功能丰富且易于使用，涵盖了分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理等常见的机器学习任务。Scikit-learn 建立在 NumPy、SciPy 和 matplotlib 之上，确保了其高效性和兼容性。
2025-02-28 20:55:16
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原创 sklearn机器学习 Python代码通用模板
print(f'测试集准确率: {accuracy_score(y_test, y_pred):.2f}')print(f'测试集准确率: {accuracy_score(y_test, y_pred):.2f}')print(f'最佳交叉验证得分: {random_search.best_score_:.2f}')print(f'最佳交叉验证得分: {grid_search.best_score_:.2f}')print(f'最佳参数: {random_search.best_params_}')
2025-02-23 11:37:11
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转载 【Python篇】从零到精通：全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用
💬欢迎讨论：如果你在学习过程中有任何问题或想法，欢迎在评论区留言，我们一起交流学习。你的支持是我继续创作的动力！👍：觉得这篇文章对你有帮助吗？你们的支持是我不断进步的动力！🚀分享给更多人：如果你觉得这篇文章对你有帮助，欢迎分享给更多对C++感兴趣的朋友，让我们一起进步！机器学习正在快速改变我们的世界，而Scikit-Learn作为Python生态中最为强大的机器学习库之一，是每个数据科学家和工程师不可或缺的工具。本篇文章旨在从零开始，带领你逐步掌握Scikit-Learn的核心功能与实际应用。
2025-02-22 21:18:57
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转载 Python Flask 入门指南
Python Flask 是一种基于 Python 的微框架，它提供了一种简单而灵活的方式来构建 Web 应用程序。本篇文章将介绍 Flask 的基本概念、安装和配置、路由、模板、表单、数据库以及部署等方面的内容。一、基本概念1.1 什么是 Flask？Flask 是一个轻量级的 Web 应用程序框架，它基于 Python 语言开发，使用 Werkzeug 工具箱和 Jinja2 模板引擎。Flask 的设计理念是简单而灵活，它可以轻松地扩展和自定义，适用于小型和中型 Web 应用程序的开发。1.2 Fla
2025-02-22 20:53:24
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转载 NumPy使用图解教程「建议收藏」
在下面的例子里，创建出的数组如右边所示，通常情况下，我们希望NumPy为我们初始化数组的值，为此NumPy提供了诸如ones()，zeros()和random.random()之类的方法。除了min，max和sum等函数，还有mean（均值），prod（数据乘法）计算所有元素的乘积，std（标准差），等等。NumPy的关键用例是实现适用于矩阵和向量的数学公式。在本文中，将介绍NumPy的主要用法，以及它如何呈现不同类型的数据（表格，图像，文本等），这些经Numpy处理后的数据将成为机器学习模型的输入。
2025-02-22 20:50:13
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转载 Python实现深度学习模型：智能库存管理系统
通过数据预处理、模型构建与训练、模型评估等步骤，我们成功地实现了一个能够预测库存需求的模型。智能库存管理系统利用深度学习模型来预测库存需求，帮助企业更好地规划和管理库存。我们将使用Python作为开发语言，结合TensorFlow和Keras等深度学习框架，实现一个简单但有效的库存管理模型。我们将使用这些数据来训练我们的深度学习模型。在实际应用中，我们可以使用训练好的模型来预测未来的库存需求，并根据预测结果优化库存策略。接下来，我们使用Keras构建一个简单的深度学习模型来预测未来的销售量。
2025-02-22 20:47:44
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转载 使用Python实现智能仓储管理系统
本教程将带你一步步实现一个智能仓储管理系统。我们将使用Python和一些常用的深度学习库，如TensorFlow和Keras。最终，我们将实现一个可以优化仓储管理的模型。通过本教程，你学会了如何使用Python和Keras构建一个智能仓储管理系统的深度学习模型。你可以尝试使用不同的模型结构和参数，进一步提升模型性能。
2025-02-22 20:44:16
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转载 函数式编程的Java编码实践：利用惰性写出高性能且抽象的代码
函子运算可以将一个 T 映射到 S 的 function 应用到 Box<T> 上，让其成为 Box<S>，一个将 Box 中的数字转换为字符串的例子如下：在盒子中装的是类型，而不是 1 和 "1" 的原因是，盒子中不一定是单个值，比如集合，甚至是更加复杂的多值映射关系。
2025-02-14 19:54:51
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转载 Pandas 数据处理：从基础到高级的完整指南
Pandas 是基于 NumPy 的开源数据分析库，提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。它的两个核心数据结构是 Series 和 DataFrame。通过本技术博客，我们深入探讨了 Pandas 模块的基础知识和高级功能，包括数据结构、数据导入导出、选择与过滤、数据处理、排序排名、数据可视化、数据分组与聚合、数据合并与连接、时间序列数据处理以及数据分析与统计。在学习过程中，我们通过丰富的代码示例和详细解析，帮助读者建立了对 Pandas 的全面理解，并提供了处理不同数据任务的技能。
2025-02-14 19:50:50
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转载 python数据分析之pandas超详细学习笔记
pandas，python+data+analysis的组合缩写，是python中基于numpy和matplotlib的第三方数据分析库，与后两者共同构成了python数据分析的基础工具包，享有数分三剑客之名。文章开始前，需要进行库的安装：打开cmd，依次输入以下三个命令即可。代码语言：txt复制这里使用的是清华源，提高安装速度。代码语言：txt复制# 创建一个series数据,索引值自定义。
2025-02-14 19:46:58
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原创 Python与java的区别
1 Java中类的概念很重要，Python中强调函数为王，函数可以单独引用，复杂面向对象项目中中才需要类，一个py文件可以包含多个类，称作模块，java文件只能是一个类，Python支持多继承。数据类型没有java丰富，但是比java多了元祖（Java泛型），采用冒号和缩进代替大括号，新增py文件命名不能跟已有类库重名。2 Django，flask相当于spring，Python主要学习类库也就是pandas 等常见框架。3 Django中间件相当于Java拦截器，Python采用注解式事务。
2025-02-09 20:54:34
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原创 SQL/Panda映射关系
Pandas语句：df.groupby('col_1').size() 或 df.groupby('col_1')['col_2'].count()。Pandas：使用df[(df['col_1'] == 11) & (df['col_2'] > 5)]。Pandas：使用df[['col_1', 'col_2']]。Pandas：使用df[df['col_1'].notna()]。Pandas语句：使用df.head(10)函数。
2025-02-03 20:47:10
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转载 python 生成 requirements.txt
在开发过程中，往往一个项目涉及多个依赖的环境包，给别人部署时往往依赖的版本对不上，就需要把自己的项目依赖单独写一个requirements.txt，将所依赖的包以及版本写入进去，方便后续给别人部署，本文涉及两种写requirements.txt，一种是将自己整个python的环境包写进去，另一种是仅将当前项目用的的包写进去(更推荐这种)。注意！！！默认使用的环境是添加到。
2025-02-02 20:56:04
162
原创 python之Django
访问Python官网下载Python 3.x版本（推荐3.8以上）安装时勾选"Add Python to PATH"4.3 基本配置（settings.py）pip配置（Python包管理工具）pip通常随Python一起安装。验证安装：打开命令行输入。4.2 项目结构说明。
2025-01-27 14:30:15
791
转载 Django——目录介绍（app，配置，路由，视图），django运行方式
0 app可以理解为一个包，项目中一个独立的功能1 创建python3 manage.py startapp app名字2 是什么，有什么用？-没有app完全可以（一般情况下，一个项目，至少有一个app）-解耦合，把相同类似的功能写到一起组成一个app-多个app的作用是：区分不同的功能-比如淘宝：用户相关功能，商品相关功能，订单相关功能 可以放在不同的app中3 创建第二个app，叫app02（项目根路径，pycharm的terminal中敲）
2025-01-26 14:29:37
108
转载 云原生架构的核心原则：微服务、容器与DevOps
云原生架构正以前所未有的速度席卷各行各业，成为众多企业迈向高效、敏捷与创新之路的关键力量。据 Gartner 预测，到 2025 年，将有 95% 的新建数字工作负载基于云原生平台，这一数据直观地反映出云原生架构在未来企业技术布局中的核心地位。云原生架构之所以备受瞩目，源于它能充分释放云计算的潜能，为企业带来诸多显著优势。它打破了传统架构的诸多束缚，让应用开发、部署与运维变得更加灵活、高效，极大提升了企业应对市场变化的速度与能力。
2025-01-23 20:55:10
79
转载 python import 另一个文件夹下的类
在 Python 开发中，有时我们需要将不同文件夹中的模块或类相互导入，以实现代码的复用和组织。本文将帮助你了解如何在 Python 中导入另一个文件夹下的类，并为你提供详细的步骤与代码示例。因此，在 folder_a 中，我们需要创建一个空的 __init__.py 文件。接下来，我们可以在 main.py 中使用 import 语句来导入 folder_a 中的类。如上代码中所示，我们成功导入了 MyClass 类，并创建了其实例 my_instance，然后调用了该类的方法 greet()。
2024-12-15 09:24:28
513
转载 神经元网络概述
神经元网络神经元网络（Neural Network），也称人工神经元网络（Artificial Neural Network，简称ANN），是一种模仿生物大脑神经元之间相互连接和传递信息的计算模型。它由大量的神经元组成，这些神经元通过连接权重相互连接，形成一个复杂的网络结构。神经元（Neuron）：神经元是网络的基本单元，它接收输入信号并产生输出信号。连接（Connection）：连接是神经元之间的路径，通过连接传递信号。权重（Weight）：权重是连接的强度，它决定了信号在神经元之间的传递效果。
2024-12-15 09:13:12
146
转载 人工智能常用python库
Python是一门广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言，由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum创造，第一版发布于1991年，版本号为0.9.0。Python的创造者在设计Python时，受到了ABC语言和C++等语言的影响，并试图克服它们的某些限制。他希望创建一种既能够用于教学，又能够用于实际开发的编程语言，既能够像C++那样强大和灵活，又能够像ABC那样易于学习和使用。因此，Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁性，使其成为一种易于学习、易于阅读和易于维护的编程语言。
2024-12-15 09:10:56
723
vuepress 前后端在一起部署时，需要把前端生成文件放到 springboot识别的目录中
2023-10-05
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