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SpringMVC笔记

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算法学习笔记——dfs与bfs

笔者语言组织能力不太好,可能需要笔者结合图和思考模拟加以理解,请见谅。搜索是暴力法的具体体现,列举每种情况或者遍历所有节点(路径)来求解的一种直接,较为通用(如果不限制运行时间)的算法。对树的搜索对于一棵树,熟悉的同学知道遍历这棵树一般有三种遍历的方法:前序遍历、中序遍历、后序遍历。但对于今天的搜索来说,遍历到每个点,就只有横向,纵向两种遍历的方法。纵向的搜索,深度优先搜索,也就是dfs(Depth-firstsearch),它的遍历方法就是从根节点出发,优先访问最左边的儿子节点,也就是先访问最左边的一条链直到底部,此时无法再向下走了就回头往上走,直到访问到有两个及以上儿子的节点,就去访问原链

用AI做小红书,只需要2分钟,用GPT批量生成10篇小红书爆款笔记(附案例实操过程)

大家好,我是企企宣创始人南则北,专注于小红书生态营销及AI赋能和商业化。随着科技和AI的发展,做品牌营销、做新媒体运营,做小红书运营,都需要更加智能、更加高效。在小红书上,有人借助GPT,快速批量生产内容,收入百万。对于我们大多数人来说,ChatGPT的横空出世真的是天大的惊喜。这次是真的人工智能了,是史无前例的突破。360创始人周鸿祎也是一直在呼吁大家关注AI,他还调侃,说自己之前确实做了20年的智障产品,但这一次是真智能了。GPT可以帮助我们快速生成高质量的小红书笔记内容,涵盖时尚、美妆、生活等方方面面。无论是时尚搭配的建议、美妆技巧的分享,还是生活小窍门的揭秘,GPT都能在短短的时间内输

笔记本电脑WIFI无故自动禁用(内网电脑)

在运维工作,遇到了笔记本电脑的无线网卡无故自动禁用的情况,型号为戴尔DellInspiration3467,网上查了很多方法,譬如关掉无线网卡中的电源管理,并没有解决。随后尝试重装系统大法。重装系统后,暂时不会出现这样的情况,但在弄着弄着,忽然又开始了这样的情况。随后是逐步接近原因的一个过程————并非连所有Wifi都会这样,而是连了内网的WIFI才会出现这样的情况。随后查看了无线网卡的驱动程序文件,发现驱动程序中掺入了360的驱动文件。电脑安装了奇安信天擎,内网监控,推测可能有一定影响,卸载奇安信后,果然未再出现类似状况。遇到类似情况的朋友,可以看看网卡驱动程序文件,如是内网监控影响,可以考

【深度学习】TensorFlow实现线性回归,代码演示。全md文档笔记(代码文档已分享)

本系列文章md笔记(已分享)主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归(含代码),熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。在算法上,掌握神经网络的数学原理,手动实现简单的神经网络结构,在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用,掌握神经网络图像相关案例。具体包括:TensorFlow的数据流图结构,神经网络与tf.keras,卷积神经网络(CNN),商品物体检测项目介绍,YOLO与SSD,商品检测数据集训练和模型导出与部署。全套笔记和代码自取移步gitee仓库:gitee仓库获取完整文档和代码感兴趣的小伙伴可以自取哦,欢迎大家点赞转发~共9章,

【机器学习科学库】全md文档笔记:Jupyter Notebook和Matplotlib使用(已分享,附代码)

本系列文章md笔记(已分享)主要讨论人工智能相关知识。主要内容包括,了解机器学习定义以及应用场景,掌握机器学习基础环境的安装和使用,掌握利用常用的科学计算库对数据进行展示、分析,学会使用jupyternotebook平台完成代码编写运行,应用Matplotlib的基本功能实现图形显示,应用Matplotlib实现多图显示,应用Matplotlib实现不同画图种类,学习Numpy运算速度上的优势,知道Numpy的数组内存块风格,了解Numpy与Pandas的不同,学习Pandas的使用,应用crosstab和pivot_table实现交叉表与透视表,应用Pandas实现数据的读取和存储,并且了解

【性能测试】性能测试工具LoadRunner,参数化关联。全md文档笔记(已分享文档代码)

本系列文章md笔记(已分享)主要讨论性能测试相关知识。入门阶段:认识性能测试分类-(负载测试、压力测试、并发测试、稳定性测试),常用性能测试指标-(吞吐量、并发数、响应时间、点击数...),性能测试工具选择。性能脚本:1.LoadRunner介绍,2.脚本录制、运行、参数化,3.关联、检查点、事务、集合点。性能场景:1.场景分类、场景设计、场景运行策略,2.资源监控、SLA、IPWizard应用。性能分析:1.摘要报告、事务图表、图表合并,2.交叉结果、拐点分析、Web项目资源分析。全套笔记和代码自取移步gitee仓库:gitee仓库获取完整文档和代码感兴趣的小伙伴可以自取哦,欢迎大家点赞转发

Docker学习笔记

这篇博客是基于尚硅谷-周阳老师的docker课程,是我在学习时记录下来的,有的地方是我结合自己的工作情况做了修改。初级篇一、安装一次打包处处运行,实现跨平台1.卸载旧版本sudoyumremovedocker\docker-client\docker-client-latest\docker-common\docker-latest\docker-latest-logrotate\docker-logrotate\docker-engine2.安装yum-config-manager#yum-util提供yum-config-manager功能yuminstall-yyum-utils3.配置

朝花夕拾-《接口自动化测试持续集成:postman+newman+git+jenkins+钉钉》-学习笔记

朝花夕拾-《接口自动化测试持续集成:postman+newman+git+jenkins+钉钉》-学习笔记朝花夕拾,一个老年人的学习笔记,不妥请指,感谢学习《接口自动化测试持续集成:postman+newman+git+jenkins+钉钉》Storm著这里写目录标题朝花夕拾-《接口自动化测试持续集成:postman+newman+git+jenkins+钉钉》-学习笔记第1章接口测试基础知识1.1接口测试背景1.1.1.接口测试的必要性1.1.2.接口测试的原理1.1.3.接口测试的范围1.2接口基础知识1.2.1接口的定义1.2.2接口的分类1.2.3HTTP简介1.2.4HTTP请求1.

Datawhale 强化学习笔记(四)结合策略梯度和价值函数的 Actor-Critic 算法

参考强化学习A3C算法策略梯度算法的缺点采样效率低。由于使用的是蒙特卡洛估计,与基于价值算法的时序差分估计相比其采样速度必然是要慢很多的,这个问题在前面相关章节中也提到过。高方差。虽然跟基于价值的算法一样都会导致高方差,但是策略梯度算法通常是在估计梯度时蒙特卡洛采样引起的高方差,这样的方差甚至比基于价值的算法还要高。收敛性差。容易陷入局部最优,策略梯度方法并不保证全局最优解,因为它们可能会陷入局部最优点。策略空间可能非常复杂,存在多个局部最优点,因此算法可能会在局部最优点附近停滞。难以处理高维离散动作空间:对于离散动作空间,采样的效率可能会受到限制,因为对每个动作的采样都需要计算一次策略。当动

AI大模型学习笔记之四:生成式人工智能(AIGC)是如何工作的?

OpenAI发布ChatGPT已经1年多了,生成式人工智能(AIGC)也已经广为人知,我们常常津津乐道于ChatGPT和Claude这样的人工智能系统能够神奇地生成文本与我们对话,并且能够记忆上下文情境。Midjunery和DALL·E这样的AI绘图软件可以通过Prompt输入文本提示生成多张令人惊艳的美图,看起来相当神奇。但是,你有没有想过,生成式人工智能(AIGC)究竟是怎么运作的呢?在这篇文章里,我们就来简单了解一下生成式人工智能技术(AIGC)的基本原理,看看它到底能做些什么,还有啥时候你可能不太想依赖它。一、从有监督学习到生成式人工智能大多数传统类型的人工智能(如判别式人工智能)都是