如何利用机器学习实现个性化推荐系统？

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SpringCloud-03 Netflix Ribbon学习笔记

Ribbon 实现的一套客户端负载均衡的工具,它可以很好地控制HTTP和TCP客户端的行为。 简单的说，Ribbon 是 Netflix 发布的开源项目，主要功能是提供客户端的软件负载均衡算法，将 Netflix 的中间层服务连接在一起。Ribbon 的客户端组件提供一系列完整的配置项，如

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通过运行的结果，我们可以很好的看出这两者的区别： innerText会去除空格和换行，而innerHTML会保留空格和换行。 innerText不会识别html，而innerHTML会识别。 3.6.2、获取属性的值 我们可以使用JavaScript来获取属性的值，他的基本语法为元素对象

探索计算机视觉的奥秘：图像处理的新纪元

函数加载预训练的深度学习模型，然后对输入图像进行分类，返回预测的类别标签。 计算机视觉的发展历程 计算机视觉的发展经历了多个阶段。早期，基于传统图像处理方法的计算机视觉系统主要应用于简单的目标检测和跟踪。然而，随着深度学习的兴起，特别是卷积神经网络（CNN）的成功，计算机视觉迎来了一个新纪元。

TensorFlow2迁移学习实战（九）：搭建残差网络ResNet-101，实现对花的精准分类

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根据一学期的学习，谈谈你对软件工程学科的认识。

模式等等。对一款软件从开始到结束的管理，从宏观到微观的把控，我们需要做好每个阶段， 软件工程，是应对软件危机提出的，为生产可复用，易读，易懂，好测试，好维护的软件而形成的编程规范。 是把系统的，有序的，可量化的方法应用到软件的开发，运营和维护上的过程。涉及邻域包括但不限于：软件需求分析，软件设计，软件构件

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【机器学习】————KNN显著性测试(significant test)

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图像分析处理技术：从基础到应用的未来趋势

可解释性：深度学习模型通常被认为是“黑箱”，提高模型的可解释性是一个挑战。潜在的解决方案隐私保护技术：如差分隐私和联邦学习，可以在不泄露个人数据的情况下进行学习。公平性算法：开发新的算法来减少模型的偏见，提高决策的公平性。模型解释性：研究新的技术来解释深度学习模型的决策过程。七

【Spring Boot 源码学习】HttpEncodingAutoConfiguration 详解

Spring Boot 自己内部的 META-INF/spring.factories 中有关自动配置的注册类的配置信息已经被去除掉了，不过其他外围的 jar 中可能有自己的 META-INF/spring.factories 文件，它里面也有关于自动配置注册类的配置信息； 而 Spring

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通过学习了Java的基础语法知识后，又学习了面向对象编程的思想，包括类，函数，方法，继承，多态，内部类，函数式编程，枚举，包装类等内容，学习的内容还是相对比较多的，要想全部都掌握了还需花时间再去巩固学习。要想把这些知识运用到项目中，还要学习常用的设计模式，学习连接操作数据库相关知