Spring简介：是一个开源框架，是为了解决企业应用程序开发复杂性而创建的。框架的主要优势之一就是其分层架构，分层架构允许您选择使用哪一个组件，同时为J2EE 应用程序开发提供集成的框架。Spring学习方法：一、首先Java的基础、面向对象的基础和设计模式的基础知识是必不可少的。关于设计模式我觉得不用学太多，但以下三个模式是学习Spring必不可少的：factory模式（包括简单工厂和抽象工厂）
每天产生的数据量多到令人难以置信。IDC预测，到2025年总数将增长到5.2 ZB（zettabyte相当于2500亿张DVD。），并且它呈指数级增长，仅在过去两年中，产生了现有的90％的数据。数据对于任何人来说都是很有帮助的，特别是数据科学家负责利用这些数据来训练，验证和测试机器学习系统。两年前，为了让事情变得简单，软件工程师Yosi Taguri与三位同事——Shay Erlichmen，Jo
在上周，我密集面试了若干位Java后端的候选人，工作经验在3到5年间。我的标准其实不复杂：第一能干活，第二Java基础要好，第三最好熟悉些分布式框架，我相信其它公司招初级开发时，应该也照着这个标准来面的。我也知道，不少候选人能力其实不差，但面试时没准备或不会说，这样的人可能在进团队干活后确实能达到期望，但可能就无法通过面试，但面试官总是只根据面试情况来判断。但现实情况是，大多数人可能面试前没准备，
spring modelAttributes的使用
（1）用在处理方法（有requestmapping注解的方法）的入参之前，用来将请求参数注入到特定对象，并且将得到的对象暴露在模型数据中（暴露的意思就是将该对象添加到modelMap中，并指定对象的名字，方便在视图中使用）。如下所示：
@RequestMapping(value = "show",
# Java 如何训练自己的 AI 模型
在人工智能时代，训练自己的模型是许多开发者寻求的目标。尤其是在 Java 环境下，虽然大部分深度学习框架是用 Python 编写的，但我们仍然可以通过一些库实现这一目标。本篇文章将介绍如何使用 Java 来训练一个简单的机器学习模型，解决一个具体的问题：预测房价。
## 一、问题定义
我们将使用波士顿房价数据集，构建一个线性回归模型来预测房价。波士顿
1.spring mvc业务处理流程：http请求到达->dispathcer servlet与处理器映射器决定使用哪个控制器->dispatcher serlvet通过处理器适配器调用处理器方法->调用容器类的处理器方法来处理业务（该方法会返回模型数据返回给视图)->dispatcher servlet选择视图->将模型数据传递给视图在浏览器中显示。2.定义serv
1．一个简单的Java程序的编写与编译 第一步：先在磁盘上创建保存程序文件的目录（文件夹），如：D:\javawork\lesson1。 第二步：在“记事本”中创建并编辑Java源程序文件Test1.java，程序代码如下： class Test1
{
}
保存文件，扩展名为.java。 第三步：在命令行窗口中，对源文件Test1.java进
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2023-11-03 10:10:28
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首先几个软件要弄明白：1.3dmax 2.maya 3.zbrush 4.Substance painter MD 八猴等。1.3dmax3dmax:各种大大小小建模同上，建模用max感觉好做点，动作建议用Maya，其实也都差不多，二会一就够了，学会用渲染器（如：八猴）调效果图，渲染图，绑骨骼（动作师），花点时间学学刷权重，还有3d的粒子系统，3d做建筑也是比较好的软件，新手可以从道具与小场景开始
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2023-12-11 11:59:30
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引言文本使用 tensorflow 2.8, CUDA 11.2 以及 cuDNN 8.1.1 训练了 cifar10 数据集. 代码没有那么重要, 主要是完成了环境的安装以及各种问题排查, 最后用一个简单的网络结构跑了一下训练. 如果本文对你有用, 麻烦不吝点个赞; 如果有啥问题, 请不要犹豫, 赶紧联系我.下载数据集和查看数据import tensorflow as tf
from keras
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2024-07-23 15:12:15
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文章目录微调方法Lora(在旁边添加训练参数)Adapter（在前面添加训练参数）Prefix-tuning（在中间添加训练参数）Prompt tuningPEFTPEFT 使用PeftConfigPeftModel保存和加载模型 微调方法现流行的微调方法有：Lora,prompt,p-tunning v1,p-tunning v2,prefix，adapter等等，下面抱着学习的心态进行宏观层
# 利用Python进行AI自我训练
近年来，人工智能（AI）逐渐成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。随着Python语言的盛行，越来越多的开发者和数据科学家开始利用Python进行AI模型的训练与开发。本文将介绍如何利用Python自我训练AI模型，并通过代码示例和图示帮助理解。
## 什么是AI自我训练？
AI自我训练通常指的是使用机器学习与深度学习技术，让AI系统在没有过多人工干预的
原创
2024-09-30 04:18:13
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AI模型的训练通常包括以下几个步骤:1.数据收集:首先需要收集足够多的训练数据。这些数据通常是用于模型训练的文本、图片、音频等2.数据预处理:在训练之前通常需要对数据进行预处理，包括去除噪音、分词、标注等。这些数据预处理步要有助于提高模型的训练效果。3.模型构建:根据任务的需要选择合适的模型架构。例如，自然语言处理任务通常使用Transformer模型，而图像处理任务通常使用卷积神经网络(CNN)
原创
2023-12-08 09:18:25
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要点：提供步骤：使用一个经过训练的paddleocr模型继续训练，然后继续优化后使用flask部署到服务器水表数据集：水表数字检测和识别 - 飞桨AI Studio
验证码识别的案例：简单进阶实践：通过OCR实现验证码识别 - 飞桨AI Studio
一 大致步骤安装PaddleOCR模型：使用pip或conda安装PaddleOCR模块，确保可以调用PaddleOCR模型。准备数据集：准备一些O
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2024-07-17 11:18:10
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# 使用 SnowNLP 训练自定义模型的完整指南
在自然语言处理（NLP）领域，训练自己的模型是提升产品效果的一个重要环节。SnowNLP 是一个用 Python 编写的中文文本处理工具，适合新手进行文本分析和情感分析。本文将详细介绍如何使用 SnowNLP 训练自定义模型，从准备数据到训练模型的整个流程。
## 整体流程
我们将通过以下步骤来实现自定义模型的训练：
| 步骤 | 描
# 使用 SnowNLP 训练自己的模型
在自然语言处理领域，训练一个合适的模型是开发应用的基础。SnowNLP 是一个用于中文文本处理的 Python 库，提供了一系列的工具，特别是在情感分析、文本分类等任务上表现良好。在这篇文章中，我将指导你如何使用 SnowNLP 来训练自己的模型。
## 整体流程
下面是训练自己模型的整体流程。我们将这个流程分为几个主要步骤：
| 步骤 | 描述
利用PaddleNLP训练自己的模型是一个快速发展的技术领域，适用于各种自然语言处理任务，从文本分类到对话系统的构建，甚至更复杂的应用场景。在不断演进的AI领域，充分利用如PaddleNLP这样的工具，对于研究人员与工程师来说至关重要。
### 适用场景分析
在当今的数据驱动世界，自然语言处理的需求愈加迫切。PaddleNLP不仅提供了丰富的预训练模型，还支持自定义模型的训练，适合用于以下场景：
做东西，最重要的就是动手了，所以这篇文章动手跑了一个fcn32s和fcn8s以及deeplab v3+的例子，这个例子的数据集选用自动驾驶相关竞赛的kitti数据集， FCN8s在训练过程中用tensorflow2.0自带的评估能达到91%精确率, deeplab v3+能达到97%的准确率。这篇文章适合入门级选手，在文章中不再讲述fcn的结构，直接百度就可以搜到。 文章使用的是tenso
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2024-05-13 13:57:08
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@Author：Runsen上次介绍了Faster-RCNN模型，那么今天就开始训练第一个Faster-RCNN模型。本文将展示如何在水果图像数据集上使用Faster-RCNN模型。这是我目前见到RCNN最好的教程数据集来源：https://www.kaggle.com/mbkinaci/fruit-images-for-object-detection由于很多对象检测代码是相同的，并且必须编写，
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2024-07-17 15:31:36
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使用object detection训练并识别自己的模型1.安装tensorflow(version>=1.4.0)2.部署tensorflow models - 在这里下载 - 解压并安装 - 解压后重命名为models复制到tensorflow/目录下 - 在linux下 - 进入tensorflow/models/research/目录，运行protoc ob
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2023-10-05 11:35:44
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文章目录 **1、运行环境2、获取本人人脸图片集 3、获取其他人脸图片集 4、cnn训练模型 5、使用模型进行识别**1、运行环境系统: window或linux 软件: python 3.X 、 pycharm (软件安装可以看——最详细的anaconda+python+pycharm安装）2、获取本人图片集获取本人的照片，我们需要通过代码来打开摄像头给自己拍照，如果你自己有照片，也可以用那些现
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2024-06-14 16:28:00
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