目录1、什么是springboot?2、springboot的特点(1)SpringBoot的依赖管理(2)SpringBoot的自动装配(3)springApplication.run()方法1、什么是springboot?        SpringBoot,就是一个javaweb的开发框架,和SpringMVC类
文章目录SpringSpring的三大特性 Spring1、概念:是JAVAEE应用轻量级开源框架。2、优缺点: (1)优点:方便解耦,简化开发。Spring提供IOC容器,将对象间的依赖关系交由Spring进行控制。AOP编程的支持。通过Spring的AOP功能,方便进行面向切面的编程,许多不容易用传统OOP实现的功能可以通过AOP轻松应付。声明式事务的支持。可以将我们从单调烦闷的事务管理代码
Spring功能特性Spring框架是以解决开发的复杂性为目的而创建出来的框架,使用基本的JavaBean来完成EJB的功能。Spring简化Java开发的方式基于POJO的轻量级和最小侵入性编程 对于一个POJO类在Spring应用和非Spring应用中是相同的意义,不需要通过强制性的继承框架的规范类或者实现规范接口,最多是使用Spring注解,达到最小侵入性的特性。通过依赖注入和面向接口编程实
转载 2024-10-24 07:36:17
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之前我们讲过如何使用SpringBoot Admin监控微服务,但是这种情况下,所有的服务都会暴露给外部,一旦SBD地址泄露,那我们的服务将毫无安全可言,所以我们需要给SBD配置安全策略。Web应用的身份认证和授权方式有多种方法,Spring Boot Admin不提供默认方法。默认情况下,spring-boot-admin-server-ui提供登录页面和注销按钮,我们使用Spring Secu
转载 2024-05-06 15:59:01
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Spring Cloud 学习笔记(一)——入门、特征、配置[TOC]0 放在前面0.1 参考文档http://cloud.spring.io/spring-clou\
转载 2022-11-14 20:45:22
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本文是个人对SpringBoot的一些理解和记录,会不断更新。大佬们发现有什么问题,请在评论区口下留情。?一、 SpringBoot特点通过依赖管理解决依赖问题。通过自动配置,解决配置复杂和繁多问题。通过内嵌web容器,由应用启动tomcat,而不是tomcat启动应用,来解决部署运行问题。二、 SpringBoot和SpringMVC的关系SpringMVC是一个面向web开发的框架,用于替代s
转载 2024-01-15 21:19:57
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0 放在前面 0.1 参考文档 http://cloud.spring.io/spring-cloud-static/Brixton.SR7/ https://springcloud.cc/ http://projects.spring.io/spring-cloud/ 0.2 maven配置 <p
转载 2018-02-24 11:12:00
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SpringBoot1.内置Servlet Container2.生产准备特性3.装配模式 随着spring使用的越来越广泛,项目的各种配置文件也随之越来越多,大量的配置文件让开发者很烦恼。springboot的诞生简化了spring应用的创建、运行、部署。在JDK1.5之后引入的注解也在springboot中大量使用,springboot也提供了一些注解(集成了spring的注解),如Spri
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特征工程概述一、特征工程概述特征工程 = 数据准备(for
原创 2018-05-26 17:51:47
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一、特征选择–与降维的差异相同点:效果一样,都是试图减少数据集
原创 2018-06-14 13:37:45
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​​一、连续型变量​​​​1.1 连续变量无量纲化​​​​1.2 连续变量数据变换​​​​1.3 连续变量离散化​​​​二、类别变量编码​​​​三、时间型、日期型变量转换​​​​四、 缺失值处理​​​​五、 特征组合​​ 一、连续型变量1.1 连续变量无量纲化无量纲化: 使不同规格尺度的数据转化统一规格尺度(将数据单位统一)无量纲化方法:标准化, 区间所方法 x′=x−x¯¯¯σ 
原创 2018-06-14 13:09:06
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注意:1.本系列所有的文章主要是梯度提升树模型展开的,抽取的特征主要为帮助梯度提升树模型挖掘其挖掘不到的信息,本文介绍的所有特征都可以当做特征直接加入模型,和基于神经网络的策略有些许差别;2. 因篇幅过多
转载 2022-04-22 23:38:55
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HOG特征:方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,)特征是一种全局图像特征描述子。 它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行...
转载 2017-03-16 15:32:00
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https://scm_mos.gitlab.io/slam/text_feature/
原创 2023-02-05 09:55:08
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原创 2021-09-08 13:08:29
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1. 最基本那肯定是STFT,说白了就是FFT加窗。有人肯定说这不算是feature,因为这是raw data,但是现在深度学习已经越来越多的使用这种raw data作为“feature” 输入到网络让模型自己学习其中的特征。其物理含义也十分明确:就是把时间信号转换为时间-频率的信号,根据FFT的窗长和选择的窗函数来决定时间-频率分辨率的tradeoff。说白了就是直接让你看每一段时间内的频率成分
转载 2023-12-20 09:36:15
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AI学习---特征工程
原创 2022-02-17 16:44:40
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原创 lightcity 光城 2018-10-14特征工程之特征关联      0.说在前面1.皮尔逊2.pointbiserialr系数3.Spearman's 系数4.总结5.作者的话0.说在前面昨天学习了seaborn绘制图形,以及单变量与多变量之间的绘图,那么今天从统计学角度实战分析在处理特征工程过程中所涉及的三个相关系数(具体的三个系数数学推导,在后续更新)。为了更好的便于大家的交流,
c++
转载 2021-03-18 13:33:07
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特殊的特征处理比如时间和地理位置
转载 2019-05-17 02:33:00
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特征提取——颜色特征 颜色直方图 OpenCV之颜色空间: 颜色空间RGB(Red 红色,Green 绿色,Blue 蓝色) R的取值范围:0-255 G的取值范围:0-255 B的取值范围:0-255 颜色空间HSV (Hue 色相,Saturation 饱和度,intensity 亮度) H的取值范围:0-179 S的取值范围:0-255 V的取值范围:0-255 颜色空间HLS (Hue 色
原创 2023-06-07 18:28:10
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