1、本文内容 Controller 中的方法如何接收 http 请求过来的参数呢？ 具体有哪些方式呢？...上面我们将 form 表单有一个对象来接收，实际上也可以用多个对象来接收。...workAddress='" + workAddress + '\'' + '}'; } } 对应的控制器方法如下 /** * 也可以用多个对象来接收 * 比如表单有4...9、通过@PathVariable 接受 url 中的参数 有时候我们请求的 url 是下面这样的，有一部是动态的，也就是/userInfo/后面的部分，是 userId，具体 userId 的值是多少我们不知道...10.2、案例代码有两种运行方式 10.2.1、方式 1：浏览器中查看效果 将 chat02-receiveparam 模块部署到 tomcat 中，然后访问首页即可看到案例，如下图 http://localhost
确定递归函数的参数和返回值：参数就是传入树的根节点，返回就返回以该节点为根节点二叉树的节点数量，所以返回值为int类型。
了不起心想，虽然代码行数确实是一个可以进行精确统计的维度，但是用行数来判断一个人工作量的多少真的合理吗？ 不过话说回来，有什么好的方式来统计自己项目里的代码量呢？...使用 cloc，你可以轻易的统计一个文件、一个项目或者一个压缩包中，一共存在多少行代码。 cloc 有以下优点： 小巧简洁，使用方便，一行命令就可以获取结果。...统计一个项目的代码行数 使用命令：cloc 项目路径 统计一个压缩包里的代码行数 使用命令：cloc 压缩包名 不同格式导出 如果想要将代码行数的统计结果按照不同的格式进行导出，在 cloc 后面加上参数即可...，比如想要导出为 markdown 格式，则使用参数 --md。...如果想要导出为 json 格式，使用参数 --json 总结 尝试下来，cloc 还是非常好用的，尤其是对于一个项目里包含多种编程语言的源文件时，它按照语言分类的统计方式对你大有帮助。
不过作为粉丝心目中的大神，我怎么可以自降身段呢，我就跟他扯起来别的了，你有没有女朋友啊，哈哈！！...其实吧，要是他说话清楚，我决定不会给他远程啊，可是他给我说的语音原话是“我右侧maven有的项目飞了”！！！我当时一机灵啊，飞了是什么鬼，远程上以后我才知道是灰了，飞了。。。灰了。。。...等等，让我清醒会，我的神啊，我当时心里是这样的 ?...不过，这不是让我最崩溃的，最崩溃的是后面，他说我先启动一下，试试，有问题让我一并解决了，我本着救人救到底的帅气觉悟，安静的等了他十分钟！！！...妈呀，焦急的我啊，最后终于启动起来了，他自己在哪弄了半天，改了点代码，说我再重启一下，没问题就可以了，我当时的心咯噔一下，问道：兄嘚，你没配置热部署吗？？
公众号中分享了一篇文章，关于SpringBoot集成validation校验参数的，粉丝留言说有坑。...原留言如下： 有坑，你试试^A-\\d{12}-\\d{4}$,这条正则经过validate这个方法无论参数写的对不对都会报验证错误，而用main方法测试是正常的。。...话说，针对这种回复我是不太信了，直觉告诉我，肯定是这位粉丝用错了。但既然粉丝有疑问还是需要专门写一个demo来验证一下的。说写就写。...而粉丝遇到的问题，很可能是哪个细节导致了校验失败，而他总结的经验就是validation校验参数有坑。 其实这个问题在没有人相互交流的过程中更容易发生。...原文链接：《粉丝说SpringBoot集成validation校验参数有坑，我试了试》 ----
有学术机构正在解禁，微软也计划在年内把 ChatGPT 整合到 Office 全家桶里。或许过不了多久，人人都可以用大模型去写文章。...今天，有个斯坦福本科生在谷歌学术搜索（Google Scholar）上就发现了这类「浑水摸鱼」的掺假论文。...另外一篇经过同行评审、发表在《网络银行和商业杂志》上的论文，题目为《基于反向传播神经网络和梯度下降的股价预测》，同样有不存在的作者 ——ChatGPT。 开篇就是 AI，看上去让人忍俊不禁。...机器之心也在谷歌学术中输入「“As an AI language model” -“ChatGPT”」，结果出现了 10 个页面，有 100 篇左右。
Q：在实际生产环境中，InnoDB 中一棵 B+ 树索引一般有多少层？可以存放多少行数据？ 关于这个问题最近好像在牛客上经常看到，感觉没啥意义，可能主要考察的是对 B+ 索引的理解吧。...那么 B+ 数的根节点（非叶子节点）能够存储多少数据呢？...这样一共可以存放 1170 * 1170 个指针，即对应的有 1170 * 1170 个非叶子节点，所以一共可以存放 1170 * 1170 * 16 = 21902400 行记录。...我是小牛肉，长风破浪会有时，小伙伴们下篇文章再见 博主小硕在读，深耕 Java，目前在维护一个教程类仓库 CS-Wiki「Gitee 官方推荐项目，现已 1.9k+ star，仓库地址：https:/.../gitee.com/veal98/CS-Wiki」，公众号上的文章也会在此同步更新，欢迎各位前来交流学习 准备春招秋招的小伙伴可以参考我的这个论坛项目 Echo「Gitee 官方推荐项目，现已 1.1k
三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点一个Python实用的案例，这个案例可以适用于实际工作中文件名去重等工作，感谢【听风】大佬给予耐心指导。
话不多说，直接上题 问：对于输入图像为 180 × 180 pixel 的卷积神经网络，我应该取多少个训练实例比较合适？...来自社友的回答 ▼▼▼ @莱特•哈灵顿： 这个没有固定的说法，我一般同比例缩放，比方说 180 * 180的图，180 的图其实不用缩，再缩就没有了，如果非要缩，就缩成 64 * 64 之类的。...@巴特莱•芬克： 越多越好啊，百级和千级的数据量都不是太大，至少几百吧，可以的话最好是10K以上，不过有的只需要几张或者几十张，那种都是一些训练得非常好的模型了。
关注可以叫我才哥，学习分享数据之美 我们的第90篇原创 作者：才哥 ---- ☆ 大家好，我是才哥。...行政区域查询 思路有了，我们就开始干活吧！ 2....后续我们结合道具数据试试一些好玩的探索吧，或者你有什么想法可以留言交流哦！
Hold Time----保活时间 BGP在建立对等体关系时两端需要协商该参数，并保持一致。但是该参数并不会影响BGP对等体关系的建立。...该参数可以设置为0，此时代表不发送keepalive报文周期保活。...keepalive报文的确认实际上是针对open报文中的参数信息进行确认。而非open报文本身。...TCP协议进行确认的目的是为了保障数据传输的可靠性，而keepalive报文确认的目的是为了告知对端本地认可你的参数内容。...当收到的open报文中的参数通过验证，则回复keepalive报文；如果未通过验证，则回复notification报文。
这个坑很大，我尽自己最大的努力来填一填，争取用浅显易懂、生动有趣的方式对相关的理论、方法及应用聊一聊，文笔简陋、疏漏错误之处请各位看官不吝指点，这里先感谢了 拉个提纲 根据统计学习所依赖的数据情况可以将方法分为四类...，即函数中的参数如何设定？...再比如股价随时间变化的规律是一个二次多项式，学习算法就是要找出多项式的参数都是什么，就像我们解方程一样，真有这么简单该多好！...这个学习过程就是通过我们收集到的一些历史股价数据训练学习算法A，找出函数g（x）的，再通过没有用来训练的股价数据验证一下g（x）在输入时间t时所给出的股价p是否足够精确，当误差能够接受的时候，我们就认为学习完成了...这时候你就可以用这个模型去炒股了，你就是股神，你可以非常自信的说明天这只股票的价格是多少，今天是买入还是卖出，同学，你财务自由了！
比方说，如果你朋友的房子是 1250 平方尺大小，你要告诉他们这房子能卖多少钱。...更进一步来说，在监督学习中我们有一个数据集，这个数据集被称训练集。 我将在整个课程中用小写的 m 来表示训练样本的数目。...在线性回归中我们有一个像这样的训练集，m 代表了训练样本的数量，比如 m = 47。 而我们的假设函数，也就是用来进行预测的函数，是这样的线性函数形式： ?...当然，我们真正需要的是一种有效的算法，能够自动地找出这些使代价函数 J 取最小值 的参数 θ0 和 θ1 来。...，能够自动地找出能使代价函数 J 最小化的参数 θ0 和 θ1 的值。
以上述投篮类比：这就像你分析篮球距离篮筐的位置，并找出如何改进你的投篮技巧。你观察篮球偏离篮筐的方向和距离（损失函数），然后找出如何调整你的投篮姿势、力量等因素（权重梯度），以便下次投篮更接近篮筐。...enter image description here 1000 次迭代后，Loss 值已经很小了： 1.2 大模型推理 有了一个训练好的模型，我们就可以进行推理上线了，推理过程主要包括五个步骤：...如上图，简单理解 MoE 类比：我把百度拆分为了，医学知识百度+历史知识百度+地理知识百度等等，实际我请求百度的时候，百度路由到对应的 XX 知识百度上，然后回答我的问题。...实际上 GPT-4 采用了 16 个专家，每个专家的 MLP 参数约为 1110 亿，每次前向传递有 2 个专家进行路由，还有 550 亿共享参数用于注意力机制，如上图每次调用实际走到了其中 16 个专家中的...训练，需要 89 天；与公开数据使用了约 25000 个 A100 进行了 90-100 天的训练基本一致 3.3.3、业界模型推演 有了如上的验证，我们推演下业界一些公开模型的算力数据： 四、优化
，各种分类器有类似的接口 这些不同分类器都可以解决类似的问题 让算法从数据中学习到底是什么 拒绝手工写分类规则代码 本质上，是学习feature到label，从输入到输出的函数 从一个模型开始，用规则来定义函数...根据训练数据调整函数参数 从我们发现规律的方法中，找到model 比如一条划分两类点的线就是一个分类器的model，调整参数就能得到我们想要的分类器： ?...A，多少属于类别B 距离：两点间的直线距离（Euclidean Distance） ?...TensorFlow for Poets 目标 区分图片之间的差异 工具 TensorFlow for Poets 高度封装 效果奇佳 只需要目录中的图片和目录名字作为label，不需要预设feature 数据 找出图片中五种花的差异...Quantity：样本数量越多，分类器越强大 觉得我的文章对您有帮助的话，就给个star吧～
模型出现过拟合现象的原因 发生过拟合的主要原因可以有以下三点： （1）数据有噪声 （2）训练数据不足，有限的训练数据 （3）训练模型过度导致模型非常复杂 下面我将分别解释这三种情况（这里按自己的理解解释...我们是在模型参数空间搜索一组参数，使得我们的损失函数最小，也就是不断的接近我们的真实假设模型，而真实模型只有知道了所有的数据分布，才能得到。...往往我们的模型是在训练数据有限的情况下，找出使损失函数最小的最优模型，然后将该模型泛化于所有数据的其它部分。这是机器学习的本质！ 那好，假设我们的总体数据如下图所示： ?...（我这里就假设总体数据分布满足一个线性模型y = kx+b,现实中肯定不会这么简单，数据量也不会这么少，至少也是多少亿级别，但是不影响解释。...好了，到这里本文要讲的内容已经讲完了，我根据自己的理解，试图通俗的讲解产生过拟合的原因，希望能够让更多的人有一个直观的理解~真心希望对大家有帮助，欢迎大家指错交流~
案例简介：有178个红酒样本，每一款红酒含有13项特征参数，如镁、脯氨酸含量，红酒根据这些特征参数被分成3类。要求是任意输入一组红酒的特征参数，模型需预测出该红酒属于哪一类。 1....分别计算新点到其他各个点的距离，按距离从小到大排序，找出距离自身最近的k个点。统计在这k个点中，有多少点属于a类，有多少点属于b类。在这k个点中，如果属于b类的点更多，那么这个新点也属于b分类。...1.2 算法优缺点 算法优点：简单易理解、无需估计参数、无需训练。适用于几千-几万的数据量。 算法缺点：对测试样本计算时的计算量大，内存开销大，k值要不断地调整来达到最优效果。...找不到这个数据集的，我把红酒数据集连接放在文末了，有需要的自取。...（找出离自身最近的k个点） algorithm：用于计算最近邻居的算法。有：'ball_tree'、'kd_tree'、'auto'。
二、模型出现过拟合现象的原因 发生过拟合的主要原因可以有以下三点： ● 数据有噪声 ● 训练数据不足，有限的训练数据 ● 训练模型过度导致模型非常复杂 下面我将分别解释这三种情况（这里按自己的理解解释，...我们是在模型参数空间搜索一组参数，使得我们的损失函数最小，也就是不断的接近我们的真实假设模型，而真实模型只有知道了所有的数据分布，才能得到。...往往我们的模型是在训练数据有限的情况下，找出使损失函数最小的最优模型，然后将该模型泛化于所有数据的其它部分。这是机器学习的本质！ 那好，假设我们的总体数据如下图所示： ?...（我这里就假设总体数据分布满足一个线性模型 y = kx+b, 现实中肯定不会这么简单，数据量也不会这么少，至少也是多少亿级别，但是不影响解释。...好了，到这里本文要讲的内容已经讲完了，我根据自己的理解，试图通俗的讲解产生过拟合的原因，希望能够让更多的人有一个直观的理解~ 真心希望对大家有帮助，欢迎大家指错交流~
二、模型出现过拟合现象的原因 发生过拟合的主要原因可以有以下三点： （1）数据有噪声 （2）训练数据不足，有限的训练数据 （3）训练模型过度导致模型非常复杂 下面我将分别解释这三种情况（这里按自己的理解解释...我们是在模型参数空间搜索一组参数，使得我们的损失函数最小，也就是不断的接近我们的真实假设模型，而真实模型只有知道了所有的数据分布，才能得到。...往往我们的模型是在训练数据有限的情况下，找出使损失函数最小的最优模型，然后将该模型泛化于所有数据的其它部分。这是机器学习的本质！ 那好，假设我们的总体数据如下图所示： ?...（我这里就假设总体数据分布满足一个线性模型 y = kx+b, 现实中肯定不会这么简单，数据量也不会这么少，至少也是多少亿级别，但是不影响解释。...好了，到这里本文要讲的内容已经讲完了，我根据自己的理解，试图通俗的讲解产生过拟合的原因，希望能够让更多的人有一个直观的理解~ 真心希望对大家有帮助，欢迎大家指错交流~
2 问Python给自己打多少分？Python多线程怎么实现？ 3 线程和进程的区别？ 4 不同进程之间数据能共享吗？ 5 Numpy和pandas做了什么？他们有什么优缺点？...6 五行五列二维数组，手写代码输出每行每列的最大值、最小值、平均值、方差 7 问Redis数据库知道多少？ Redis数据类型有几种？ MySQL和Redis有什么区别？...10 举了一个高维数据，怎么找出异常值？ 技术2面 二面面试官来了。是个算法大佬。是个专门做算法的。直接手出题，他说时间不多，就让我说思路。 1.先是一个m*n矩阵图走迷宫共有多少条路径？...缺乏常规算法训练 2. 没有很深究到机器学习原理的细节和底层具体推导。 想进大厂，必须得加强算法训练(多刷题)，机器学习算法掌握来龙去脉，熟知重要原理和应用及优化。...相关链接 回归算法 回归分析简介 最小二乘法：背后的假设和原理（前篇） 最小二乘法原理（后）：梯度下降求权重参数 线性回归：算法兑现为python代码 线性回归
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