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Java项目框架搭建系列(Java学习路线)-博客提纲

小宝鸽想写一系列这样的文章:将Java项目开发过程中的一些框架,如何一步步串联起来,并且结合源码探索其核心部分原理。以及项目从小项目演变到大项目的过程中,需要开发框架以及结构变化。...主要分为下面三个阶段博客提纲。...阶段一:集中式基本架构 一、基本工具:Eclipse、Maven、Tomcat(此篇不写博客,关于Maven猿友可自行网上安装教程及博客) 二、Spring介绍及探索:主要就是依赖注入以及AOP原理,Spring...三、之前阅读过小宝鸽的博客的猿友应该都知道,小宝鸽喜欢将工程代码分享出来,让大家可以动手边运行,边看看其原理。 四、对博客提纲有什么建议的猿友欢迎提出,一个人未必能思考周全。...五、有兴趣一起参与本系列博客书写的猿友,非常欢迎,请私信我,我一起交流探讨,也可以将源码放到git上一起维护。

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国产优秀java开源博客-Halo

大家好,我是指北君,今天为大家推荐一款优秀的国产开源博客。如何评价一个开源项目是否优秀呢?...Halo 就是这样一个基于Java语言的国产优秀开源博客项目,Github上Star 20k+。...图片推荐理由开箱即用,文档手册完整,对非技术人员友好官网、手册、开发社区成熟完整,各种主题也可以支持你不安分的内心java开源,前后端分离,对于Java 开发者来说很友好,易于二次开发功能齐全,支持多种安装方式...个人使用这个博客也有近两年了,稳定性还不错,版本升级备份也很简单,也自己修改了一些个性化的代码,总的来说蛮适合Java开发者的。...对其他语言开发者来说,也不失为一个学习springboot的实用项目,相比于更为流行的 WordPress 也毫不逊色,作为优秀的国产开源项目值得支持一下。

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java基于ssm的个人博客系统个人博客网站个人博客项目源码

简介 Java ssm开发的个人博客系统,可以发布博客,照片,站长留言。 演示视频 https://www.bilibili.com/video/BV1sf4y1y7Ne/?...copy_web&vd_source=ed0f04fbb713154db5cc611225d92156 技术 mysql,SSM,css,js,jq 功能 简单版(个人): 网站功能:登录,上传照片,发布博客...,首页,博客详情,注册,照片管理,博客管理,给站长留言,查看留言,分页,编辑博客,删除博客,删除照片,分页展示博客和照片,分页展示站长留言,修改登录密码。...增强版 角色 管理员+注册用户 添加功能:博文浏览量,博文评论,用户可以删除自己的评论,博主可以管理该博文以下的所有评论,搜索博文,博客首页展示用户头像,昵称,上传头像,修改基本信息,相册显示用户头像昵称

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java 基础语法 Java 博客 2 年前 桃李Taoli

这是成功的 这是编译错误的图片,如果出现返回查看代码检查错误,一般为符号错误 1.4 输入 java Helloworld 就可以运行java程序 输出结果图 2.基本语法 编写 Java 程序时...,应注意以下几点: 大小写敏感:Java 是大小写敏感的,这就意味着标识符 Hello 与 hello 是不同的。...当保存文件的时候,你应该使用类名作为文件名保存(切记 Java 是大小写敏感的),文件名的后缀为 .java。(如果文件名和类名不相同则会导致编译错误)。...注意 编写 Java 程序时,应注意以下几点: 大小写敏感:Java 是大小写敏感的,这就意味着标识符 Hello 与 hello 是不同的。 类名:对于所有的类来说,类名的首字母应该大写。...当保存文件的时候,你应该使用类名作为文件名保存(切记 Java 是大小写敏感的),文件名的后缀为 .java。(如果文件名和类名不相同则会导致编译错误)。

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博客 | 「特征工程」与「表示学习

1.表示学习 当我们学习一个复杂概念时,总想有一条捷径可以化繁为简。机器学习模型也不例外,如果有经过提炼的对于原始数据的更好表达,往往可以使得后续任务事倍功半。...这个例子仅供抛砖引玉之用,表示学习不等于维度压缩或者特征选择。 2. 特征工程与表示学习:人工 vs....自动 正因为数据表示的重要性,机器学习一般有两种思路来提升原始数据的表达: 特征学习(feature learning),又叫表示学习(representation learning)或者表征学习,一般指的是自动学习有用的数据特征...根据这个思路,机器学习模型对于数据的处理可以被大致归类到两个方向: 1. 表示学习:模型自动对输入数据进行学习,得到更有利于使用的特征(*可能同时做出了预测)。...从这个角度来看,深度学习首先革的是传统机器学习模型的命:最先被淘汰的不是工人,而是特定场景下的传统机器学习模型。 但话说回来,在很多领域数据依然是稀缺的,我们依然需要人工的手段来提炼数据。

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