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1、程序从①行位置开始执行，调用Wolf类对应的构造器来初始化改Wolf对象。 2、但在执行Wolf构造器里的代码之前（③行字体代码），系统会隐式执行父类无参的构造器（②行字体代码）。 3、在执行②行字体代码时，不会调用父类的getDesc()方法，而是调用Wolf类的getDesc()方法。 4、此
Duration类型，在数字后面需要加上s，h或d等等，一般加上s配置文件就不会出现报错提醒。但是，其实我们也可以不用加s，虽然它会出现红颜色的报错字体，但是我们的SpringBoot在读取缓存时间时还是会默认是以秒为单位的，比如6666后面不加s，还是可以读取到缓存中的时间。 具体分析：
png) ### 4.部署 部署也是一键点击即可，我这里以V002这个版本为基础进行在线部署，依旧是等待片刻，服务正常运行即可调用。这里不得不夸赞一下，ModelArts依旧提供了一个免费的在线部署服务实例，又进一步降低了我们开发AI的成本。  Geolocation 地理定位移除的元素纯表现的元素<basefont> 默认字体，不设置字体，以此渲染<font> 字体标签<center> 水平居中<u> 下划线<big> 大字体<strike> 中横线<tt> 文本等宽框架集<frameset><noframes><frame>
配置项识别和分类 通过机器学习算法，可以自动识别和分类配置项。传统的方法需要手工识别和分类，不仅耗时且容易出错。通过训练模型，AI可以自动从配置文件中提取关键信息，并对配置项进行分类。 代码示例：配置项识别 以下是一个简单的Python代码示例，使用自然语言处理技术自动识别配置文件中的配置项：
来处理数据。例如，正在接受计算机视觉培训的深度学习系统可能会首先学会识别出现在图像中的物体边缘。这些信息被传送到下一层，可能会学习识别角落或其他特征。它一遍又一遍地经历同样的过程，直到系统最终开发识别物体甚至识别人脸的能力。 大多数深度学习系统都依赖于称为深度神经网络(DNN)的
阅读器识别。阅读器（Reader）: 读取（或写入）含有标签信息的设备。天线（Antenna）: 在“标签”和“读写器”间传递射频信号。（RFID：Radio Frequency Identification，即射频识别，是一种非接触式的自动识别技术，通过射频信号自动识别目标对象
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