spring-boot学习笔记（三）ElasticSearch介绍与项目集成

summary,content,pageable); return page.getContent(); }    }访问如图所示的地址，可看到返回的json格式数据

数学建模学习笔记（七）TF-IDF算法提取关键词

TFw​=Di​count(w)​ 其中count(w)是关键字w的出现次数，Di是文档Di中所有单词的数量。 逆文档频率(IDF)反映一个关键词的流行程度——一个词越流行(大量文档包含该词)，其IDF值越低；相反，IDF值越高。IDF的定义如下:

孙叫兽VUE学习笔记总结（值得收藏），很全很详细！！！

是一套用于构建用户界面的渐进式框架。 与其它大型框架不同的是，Vue 被设计为可以自底向上逐层应用。 Vue 的核心库只关注视图层，不仅易于上手，还便于与第三方库或既有项目整合。 另一方面，当与现代化的工具链以及各种支持类库结合使用时， Vue 也完全能够为复杂的单页应用提供驱动。 如果你想在深入学习

MindSpore代码评析（一）从计算图开始，带你看MindIR（上）

IR和计算图的IR。函数方式的优点在于更方便的实现自动微分和隐式并行分析，计算图方式则能更方便的实现图的优化。 而MindSpore的图层IR叫做MindIR，MindIR选择的技术路线是采用Functional Graph IR，理论可以同时拥有函数和计算图方式的优点。 Min

【转载】大V博文系列之聊一聊AI框架前端

式：符合算法的直观，除了深度学习场景外，也适合科学计算等，比如做高阶微分很方便，grad(grad())(....)；Tensor的方式：非常符合深度学习的场景，直接使用tensor的结果，做计算过程的拼接相对方便，比函数式少一次封装。未来编程范式的思考现在AI框架的前端表达还没

C#编程-.NET Framework使用工具类简化对象之间的属性复制和操作

曲线较陡，适合需要高级映射功能的项目。 ValueInjecter 是一个轻量级、易于使用的工具，适合处理简单的属性复制场景，但功能有限，适合需要简单映射的项目。 ExpressMapper 是一个高效快速的工具，性能优异，适合对性能有较高要求的项目，但功能较少，适合需要简单高效映射的项目。

【开发者故事】第10期：黑客松冠军，为听障儿童推开一扇“有声的窗”

实无时无刻不在自己耳朵的监听之下。儿童的咿呀学语也是“边听边说”的过程，如果听不到自己的发音，就很难判断说话的效果。而且如果在6-12岁适合进行听觉语言治疗的黄金时期，没有及早干预和采取康复训练，听障儿童将慢慢地失去模仿和学习语言的机会，长大以后也就无法如常人般交流。

Transformers亦能贝叶斯推断

FN，并根据数据集的条件输出测试点的预测分布。正如我们将演示的那样，这种分布近似于贝叶斯后验预测。我们将此步骤称为(贝叶斯)推理，而不是PFN本身的训练。因此，我们的PFNs 使我们能够近似于我们能够采样数据的任何先验的后验预测分布。与贝叶斯推理的其他近似值的标准假设相比，这是一个非常弱的要求(Hoffman

让我们来谈谈对Linux的认识 值得每一位运维人员深读

但是你还可以读适合自己的书籍，也并不一定要读我推荐的这本，因为我完整的读完过，觉得确实适合初学者。3. 多练习、学会总结和思考因为学习每一项技术都是在别人造好的轮子上不断的模仿再模仿，只有多去练习，才能够明白其中的原理，通过理解的方式去记忆，这样就学会的很快。不懂的地方一定要查资

《人工智能赋能网络拓扑分析：洞察关键节点与脆弱链路》

人工智能技术的崛起，为网络拓扑分析带来了新曙光，开启了精准洞察网络关键节点与脆弱链路的大门。 网络拓扑：复杂网络的基石 网络拓扑是用传输介质互连各种设备的物理布局结构，反映了网络中各实体间的结构关系。它如同建筑的蓝图，规定了网络中设备的连接方式和数据的传输路径。简单的网络拓扑类型

麻烦问下2.6.2版本这个类的这个方法用什么替代

Mindspore0.5版本的Ascend不支持组卷积

Mindspore0.5版本的Ascend不支持组卷积（Conv2D中的group），请问有什么可以替代的算子吗？可以使用mindspore.ops.DepthwiseConv2dNative来代替group=in_channels=out_channels时的组卷积，但是当group

继承的特性【JAVA笔记】

类，C 类继承 B 类，所以按照关系就是 B 类是 C 类的父类，A 类是 B 类的父类，这是 Java 继承区别于 C++ 继承的一个特性。 提高了类之间的耦合性（继承的缺点，耦合度高就会造成代码之间的联系越紧密，代码独立性越差）。

JAVA继承的概念【笔记】

继承是java面向对象编程技术的一块基石，因为它允许创建分等级层次的类。 继承就是子类继承父类的特征和行为，使得子类对象（实例）具有父类的实例域和方法，或子类从父类继承方法，使得子类具有父类相同的行为。 生活中的继承： 兔子和羊属于食草动物类，狮子和豹属于食肉动物类。 食草动物和食肉动物又是属于动物类。

Atlas 200 DK是否支持pytorch、mxnet训练模型转换为离线模型

最近想要找一个靠谱的深度学习硬件平台，刚接触Atlas 200 DK，对它的使用存在一定的疑问，希望获得解答：查看技术白皮书，指明是否支持Pytorch、Mxnet框架下的模型转换为Atlas支持的离线模型，如何操作？视频流输入仅支持2路树莓派摄像头吗，得到的树莓派视频流是什么格式的？如何支

SpringBoot系列之Redis缓存使用详细教程

介绍SpringBoot项目中使用缓存，之前先介绍一下Spring的缓存抽象和JSR107，本博客例子是经过自己验证的，学习参考其它资料，之后做的笔记，仅供学习参考，本博客会比较详细地介绍Spring的缓存注解，以及如何在Springboot项目中使用这些注解实现缓存，同时也会介

Python推荐书籍从入门到进阶（珍藏版）

对于提高自己对python的认识很有帮助. 对于python的内部机制有简明的介绍,对于一些容易搞混的概念也有很详细的对比 12.《Python3网络爬虫数据采集》 非常提纲携领地讲解了python爬虫可能涉及到的各个方面的知识。非常全面和广泛，但也牺牲了细节。不错的代码实例一定程度上

《解锁AI密码，机器人精准感知环境不再是梦！》

器人对环境的感知，让机器人获得更全面、准确的环境信息，在复杂多变的环境中也能稳定运行。 深度学习算法：感知能力的智慧引擎 深度学习算法是人工智能助力机器人环境感知的关键驱动力。在物体识别方面，卷积神经网络（CNN）表现卓越。它通过构建多层卷积层和池化层，自动提取图像中的特征。在工

RustDesk vs WebUI: 两种远程桌面软件的对比与选择

远程桌面技术已经成为现代办公和学习中不可或缺的一部分。随着云计算和远程工作的兴起，找到合适的远程桌面软件变得越来越重要。RustDesk 和 WebUI 是两种非常流行的远程桌面解决方案，各自有其独特的優勢和用途。本文将对这两种技术进行详细比较，帮助读者找到最适合他们需求的选择。 RustDesk 介绍

用Python进行文本大数据的情感分析

maxlen=256) ​ # 输出预处理后的数据 print("训练集样本数据的形状:", train_data.shape) 2. 词嵌入 我们将使用Keras中的预训练词嵌入来表示每个词汇的向量。Embedding层可以将整数索引的单词转换为密集的向量表示。Keras还提供了GloV