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SpringMVC笔记

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读书笔记丨远程服务调用和RESTful,如何分析和抉择?

摘要:相信未来REST规范将会变得更加流行和普及。本文分享自华为云社区《云原生时代,远程服务调用和RESTful,如何分析和抉择?》,作者:breakDawn。随着云原生的概念越来越火,服务的架构应该如何发展和演进,成为很多程序员关心的话题。大名鼎鼎的《深入理解java虚拟机》一书作者于21年推出了新作《凤凰架构》,从这本书中可以看到当前时下很多最新的技术或者理念。本博文将沉淀发布这本书的学习笔记和思考。如果希望了解更加详细的内容,欢迎购买该书继续详细学习。访问远程服务1远程服务调用这一个章节主要讲解rpc的设计理念和发展历史。先是讲解了IPC(进程间通信)所需要的各个必要因素接着解释RPC是

Python+OpenCV 零基础学习笔记(4-5):计算机图形基础+Python相对文件路径+OpenCV图像+OpenCV视频

文章目录相关链接运行环境前言计算机图形OpenCV简单使用图形读取文件读取可能会出现的问题:路径不对解决方案其它路径问题解决方案图像显示+保存OpenCV视频视频素材如何获取?简单视频读取相关链接【2022B站最好的OpenCV课程推荐】OpenCV从入门到实战全套课程CSDN标题里个括号对应视频的分POpenCV+PythonCSDN专栏Gitee项目地址运行环境Python:3.11.5Anaconda:23.7.4IDE:vscode运行环境:WindowsOpenCV:4.8.1Python+OpenCV零基础学习笔记(1-3):anaconda+vscode+jupyter环境配置前

论文笔记--Exploiting Asymmetry for Synthetic Training Data Generation: SynthIE and the Case of Informati

论文笔记--ExploitingAsymmetryforSyntheticTrainingDataGeneration:SynthIEandtheCaseofInformationExtraction1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1REBEL数据集3.2知识图谱(KG)构建3.3采样三元组集合3.4文本生成3.5人类评估3.6模型4.文章亮点5.原文传送门1.文章简介标题:ExploitingAsymmetryforSyntheticTrainingDataGeneration:SynthIEandtheCaseofInformationExtraction作者:MartinJos

【论文阅读笔记】RFNet: Region-aware fusion network for incomplete multi-modal brain tumor segmentation

DingY,YuX,YangY.RFNet:Region-awarefusionnetworkforincompletemulti-modalbraintumorsegmentation[C]//ProceedingsoftheIEEE/CVFinternationalconferenceoncomputervision.2021:3975-3984.【开放源码】论文概述本文的核心思想是提出了一个名为RFNet(Region-awareFusionNetwork)的新型网络架构,用于处理不完整的多模态脑肿瘤分割问题。RFNet的关键创新点包括:区域感知融合模块(RFM):RFNet通过RFM来

SpringMVC之视图和RESTful

学习的最大理由是想摆脱平庸,早一天就多一份人生的精彩;迟一天就多一天平庸的困扰。各位小伙伴,如果您:想系统/深入学习某技术知识点…一个人摸索学习很难坚持,想组团高效学习…想写博客但无从下手,急需写作干货注入能量…热爱写作,愿意让自己成为更好的人…文章目录前言一、SpringMVC的视图1、ThymeleafView2、转发视图3、重定向视图4、视图控制器view-controller二、RESTful1、RESTful简介a>资源b>资源的表述c>状态转移2、RESTful的实现3、HiddenHttpMethodFilter总结前言一、SpringMVC的视图1、ThymeleafView2

读算法霸权笔记09_信用数据的陷阱

1. 信用评级模型1.1. 评估个人贷款违约风险的模型为FICO1.1.1. 唯一评分参数就是贷款者的资产,主要依据是贷款者的债务负担和账单支付记录1.1.2. 这种信用评分模型相对透明1.1.3. 信用评分行业受政府管制1.1.4. 信用评分系统的使用得到了广泛普及1.2. 脸书就发明了一款建基于人们在社交网络上的行为数据的信用评级软件1.2.1. A先生脸书上的同学有投资银行家,专业领域的博士,还有软件设计师1.2.1.1. 更信任自己圈子里的人,因为人性就是如此1.2.1.2. “物以类聚,人以群分”的理论表明他是可以信任的1.2.2. B清洁工很可能有很多失业的朋友,甚至还有几个正在坐

《算法竞赛入门经典(第二版)》学习笔记

算法竞赛入门经典(第二版)学习笔记本文是《算法竞赛入门经典(第二版)》这本书中的学习总结,如有不足欢迎提出宝贵意见。第一章程序设计入门1.1算数表达式实验1~4intmain(){printf("%d\n",3-4);//实验1printf("%d\n",5*6);//实验2printf("%d\n",8/4);//实验3printf("%d\n",8/5);//实验4return0;}/*执行结果-13021*/实验5~6#includeintmain(){printf("%.2f\n",8.0/5.0);//实验5:1的含义是小数点后保留1位小数,%f的含义是输出浮点数printf("%.

《算法竞赛入门经典(第二版)》学习笔记

算法竞赛入门经典(第二版)学习笔记本文是《算法竞赛入门经典(第二版)》这本书中的学习总结,如有不足欢迎提出宝贵意见。第一章程序设计入门1.1算数表达式实验1~4intmain(){printf("%d\n",3-4);//实验1printf("%d\n",5*6);//实验2printf("%d\n",8/4);//实验3printf("%d\n",8/5);//实验4return0;}/*执行结果-13021*/实验5~6#includeintmain(){printf("%.2f\n",8.0/5.0);//实验5:1的含义是小数点后保留1位小数,%f的含义是输出浮点数printf("%.

【论文笔记】3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering

原文链接:https://arxiv.org/abs/2308.040791.引言网孔和点是最常见的3D场景表达,因其是显式的且适合基于GPU/CUDA的快速栅格化。神经辐射场(NeRF)则建立连续的场景表达便于优化,但渲染时的随机采样耗时且引入噪声。本文的方法结合了上述两种方法的优点:使用3D高斯表达和基于tile的溅射,能实时地渲染高质量高分辨率图像。首先建立3D高斯表达场景。从使用运动恢复结构(SfM)方法校准的相机出发,使用SfM过程中产生的稀疏点云初始化3D高斯集合。即使使用随机初始化,本文的方法也能达到高质量图像合成。3D高斯是可微体积表达,且可以通过投影到2D、并使用标准的α\a

笔记本连接手机热点通过网线给其他电脑联网

需要给台式机(服务器)连接网络,又不想去配置无线网卡,通过手机给笔记本开热点,然后通过网线给台式机(服务器)联网。(1)打开"网络和Internet设置",然后点击高级网络设置,进入更多网络适配器选项。(2)右键WLAN进入属性,点击共享。(3)然后笔记本电脑的以太网IP会被设置为192.168.137.1,然后在台式机中设置自动获取IP,这样台式机就可以正常使用手机热点了。