java202303java学习笔记第四十四天函数-使用规则-前缀索引2 原创 前端歌谣 2023-05-28 00:03:46 ©著作权 文章标签 学习 文章分类 JavaScript 前端开发 ©著作权归作者所有:来自51CTO博客作者前端歌谣的原创作品,请联系作者获取转载授权,否则将追究法律责任 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:java202303java学习笔记第三十八天综合练习读写多个对象1 下一篇:java202303java学习笔记第三十七天序列化流和反序列化流细节2 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 Nginx学习笔记 - 第十四天 Nginx配置参数详细说明与整理:深入了解nginx.conf配置文件的结构,包括全局块、events块和http块。学习并理解每个块内的具体参数,如user(配置用户或者组)、worker_processes(允许生成的进程数)、pid(指定nginx进程运行文件存放地址)等。了解如何优化这些参数以提高Nginx的性能。Nginx作为Web服务器的深入理解:巩固Nginx作为高性能HTTP和反向 Nginx Web 服务器 Java学习第六天笔记 学习目标:掌握Java中的面向对象编程概念。学习并实践Java中的类和对象。理解访问控制修饰符(private, public, protected, 默认)的用法。学习Java中的构造方法。学习内容:1. 面向对象编程概念复习了面向对象编程(OOP)的基本概念,包括类(Class)、对象(Object)、封装(Encapsulation)、继承(Inheritance)和多态(Polymorph 构造方法 Java 修饰符 Docker学习笔记 - 第2天 一、学习内容回顾Docker镜像管理:深入学习了Docker镜像的创建、拉取、推送、删除等操作。了解了Docker镜像的分层存储机制,以及如何通过Dockerfile来定义镜像的构建过程。容器生命周期管理:掌握了容器的启动、停止、重启、删除等操作。学习了如何通过命令行参数或Docker Compose来管理容器的生命周期。容器数据卷管理:了解了容器数据卷的概念,它使得容器数据可以持久化,并且可以在 数据 Docker Dockerfile java202303java学习笔记第四十四天函数-使用规则-update优化 java 学习 java202303java学习笔记第四十四天函数-使用规则-覆盖索引2 学习 Java计算器课程设计内容 给你一个吧。import java.awt.BorderLayout; import java.awt.Color; import java.awt.GridLayout; import java.awt.event.ActionEvent; import java.awt.event.ActionListener; import javax.swing.JButton; import javax Java计算器课程设计内容 文本框 java 初始化 大数据监控源码 文章目录前言Client端cat-client模块的包结构Client模块架构图类图源码阅读阅读思路:Cat.javaCat lazy InitCatClientModule消息构造Context.java消息完成后,将消息放入一个队列中,从而保证异步上报。 transaction.complete();**通信上报服务端使用了Netty-Client,并且自定义了消息协议。** TcpSock 大数据监控源码 分布式 监控 CAT 源码 java swing中怎么添加事件的进度条 JFrame窗口容器和JPanel面板容器Java Swing中,任何一个Swing组件都需要置于一个顶层容器中。JFrame窗口和JPanel面板是常用的顶层容器。JFrame中的顶层容器主要有JFrame、JDialog 和 JApplet。JFrame(窗口容器)Java GUI程序基本思路是以JFrame为基础,用来设计类似于Windows系统中窗口形式的界面,它是屏幕上window的对象 java Swing 布局管理器 embed ASIC 专用集成电路 与应用相关的集成电路。集成在一个芯片中的用户设计的硬件。 address bus 地址总线 与处理器及外设相连的电路线。 地址总线被处理器用来选择内存地址或指定外设的寄存器。如果地址总线包括 n 条电路线,处理器就可以寻址 2n 个地址。 application software 应用软件 与某个特定嵌入式项目相关的软件模块, 这种软件模块一般是不可重复利用的,因为每个嵌入 embed 嵌入式 任务 存储 编程 注意力机制权重矩阵WQ一定是方阵吗 关于注意力机制,一直都了解的比较浅显,只知道怎么去计算,但是具体算出来的怎么就体现了词跟词之间的关系一点都不清楚。 后来在b站上看到一个讲解transformer的视频,里边给了一个特别简单易懂的解释,就把它粘过来分享一下,具体如下:假设有一个问题:给出一段文本,使用一些关键词对它进行描述! 为了方便统一正确答案,这道题可能预先已经给大家写出来一些关键词作为提示,其中这些给出的提示就可以看作key 注意力机制权重矩阵WQ一定是方阵吗 nlp transformer 深度学习 神经网络