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文章目录前言软件开发整体介绍软件开发流程瑞吉外卖项目介绍项目介绍产品原型展示技术选型功能架构角色开发环境搭建数据库环境搭建maven项目搭建设置静态资源映射后台登录需求分析代码开发功能测试后台退出需求分析代码开发功能测试🌕博客x主页：己不由心王道长🌕!🌎文章说明：SpringBoot项目-瑞吉外卖【day01】🌎✅系列专栏：SpringBoot项目🌴本篇内容：对黑马的瑞吉外卖项目的day01进行笔记和项目实现🌴☕️每日一语：人有退路，就有些许安全感。等到哪一天，你真没了退路，你就发现眼前哪条路都能走，也能通。☕️🚩交流社区：己不由心王道长(优质编程社区)前言从今天开始，正式进入项目阶段。本次的

消除idea顶部窗口上的白色标题栏点击Hlep,找到EditCustomVMOptions...点击添加下面一段话(如果有责显示为false责改为true)：-Dide.win.frame.decoration=true然后重启即可，如下图所示，顶部白框已经没有出现了

我是第一次学习JavaScript，我想知道为什么我的代码不起作用。我有Python/Django知识。目标:我必须创建一个姓名列表，并且我必须只显示以“B”字母开头的名字。我的脚本:varlistNames=['Paul','Bruno','Arthur','Bert','José']for(variinlistNames){if(i.substr(0,1)==='B'){console.log(i);}}但是这段代码没有显示任何东西。 最佳答案 您需要使用listNames[i]作为i为您提供数组listNames的index。

   大家好，我是带我去滑雪！   本期使用爬取到的有关房价数据集data.csv，使用支持向量回归（SVR）方法预测房价。该数据集中“y1”为响应变量，为房屋总价，而x1-x9为特征变量，依次表示房屋的卧室数量、客厅数量、面积、装修情况、有无电梯、、房屋所在楼层位置、有无地铁、关注度、看房次数共计9项。数据集data.csv可在文末获取。  （ps，往期出过一个利用SVR预测房价，但代码没有分开讲，许多童鞋复制代码运行，总会出现各种问题，所以应童鞋要求，出一篇更为仔细的博客，大部分博主讲解SVR都采用python自带波士顿房价数据集，但很多童鞋大多都需要用到自己的数据集进行SVR建模，我想这

介绍本系列文章主要介绍使用docker-compose部署mysql,nginx,redis等中间件,前后分离微服务项目部署流程。不介绍docker安装以及基础命令，话不多说首先进入mysql安装教学。操作首先创建个目录用来存放docker-compse文件以及mysql数据存放地址docker-compose文件如下version:'3'services:zzx-mysql:#容器名(以后的控制都通过这个)container_name:zzx-mysql#重启策略restart:alwaysimage:mysql:5.7ports:-"3306:3306"volumes:#挂挂载配置文件#-

目标跟踪综述论文阅读心得1、目标跟踪任务是什么？​目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要分支。目标跟踪就是在一段视频序列中定位感兴趣的运动目标，得到目标完整的运动轨迹。给定图像第一帧目标的位置，预测下一帧图像中目标的位置。2、目标跟踪的主要部分：运动模型（MotionModel）：如何产生众多的候选样本。 生成候选样本的速度与质量直接决定了跟踪系统表现的优劣。常见的有粒子滤波（ParticleFilter）滑动窗口（SlidingWindow）半径滑动窗口（RadiusSlidingWindow）。论文中的结论：通常情况下，运动模型对性能的影响较小。然而，在尺度变化和快速运动的情况下，正确设置参数

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项目使用了若依的前后端分离版，后台用的ruoyi多模块版本，需要同时使用mysql和postgresql数据源，主数据源是mysql，从数据源是postgresql,本博用以记录配置过程。在若依中已经为我们搭建好了多数据源的配置相关项，只需要几步就可完成配置：一，修改application-druid.yml:修改后如下：#数据源配置spring:datasource:type:com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcedruid:#主库数据源master:url:jdbc:mysql://localhost:3306/ruoyi?useUnicode=tru

文章目录前言一元线性回归多元线性回归局部加权线性回归多项式回归Lasso回归&Ridge回归Lasso回归Ridge回归岭回归和lasso回归的区别L1正则&L2正则弹性网络回归贝叶斯岭回归Huber回归KNNSVMSVM最大间隔支持向量&支持向量平面寻找最大间隔SVRCART树随机森林GBDTboosting思想AdaBoost思想提升树&梯度提升GBDT面试题整理XGBOOST面试题整理LightGBMXGBoost的缺点LightGBM的优化基于Histogram的决策树算法带深度限制的Leaf-wise算法单边梯度采样算法互斥特征捆绑算法直接支持类别特征支持高效并行Cache命中率优化