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重生之 SpringBoot3 入门保姆级学习（15、内容协商返回不同数据类型）

数据挖掘是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储或动态地流入系统的数据。数据挖掘的步骤1 数据清洗（去除噪声和不一致的数据）2 数据聚合（多种数据源的融合）3 数据选择（和分析任务相关的数据从数据库中检索出来）4 数据转换（数据被使用摘要和聚合的方式转换和联合成合适用于挖掘的形式)5 数据挖掘（最重要的步骤，智能的抽取数据模式的方法）6 模式评估7 知识表达属性（attribute）

【代码】JVM学习-内存泄漏。

帮助文档：https://www.w3.org/TR/scxml/2.使用技术：qml,scxml。1.功能说明：制作简易计算器。

Bundle name：包名，标识应用程序，默认应用ID也使用该名Compile SDK：编译时API版本。

使用数据说明问题，使用知识分析问题，使用工具处理问题无监控，不调优！命令行工具在JDK安装目录下，可以查看到相应的命令行工具，如下图jps(Java Process Status)显示指定系统内所有的Hotpot虚拟机进程，可用于查询正在运行的虚拟机进程，对于本地虚拟机进程来说，进程的本地虚拟机ID与操作系统的进程ID是一致的，是唯一的基本语法jps [options] [hostid]【options】-q：仅显示LVMID(local virtual machine id)，即

上采样和下采样是图像处理中常见的操作，它们在许多应用中发挥着重要作用。下采样可以减小图像的尺寸和计算量，而上采样则用于增加图像的分辨率或恢复细节。在深度学习中，这些技术被广泛用于构建各种网络架构，如卷积神经网络和生成对抗网络。

数据结构学习 + 基础的python代码实现

卷首：这部分会记录建模场景等相关学习内容，与ue引擎学习笔记不同的是，可能会略过一些基础内容，因为部分知识在blender中已经学习过了，不再继续记录。1.首先找到你想要的材质球，当然自己创建，或者从素材网站下载均可，ue5本身自带了bridge上就有相当多不错的材质，但网络可能存在问题，下载缓慢。想构建一个山地的场景，在ue5中先构建好基本模型，下一步进行材质贴图，希望构建一种混合材质的贴图。3.重复这一操作，把每种材质都连接好。

本文章通过一个需求来引申出一个让背景不包括 padding 的功能，进而系统学习背景裁剪属性 background-clip。包含丰富的讲解和实战示例。

可以使用上例中的配置文件，但是得到的日志同样是把抓取的日志都放到message里面，这就失去了调整格式的意义，因此我们需要将消息中的字段全部打散成多个键值，然后放到Elasticsearch中，在Kibana中查看时，可以查看任意的键值。从nginx端输出的日志就已经分割好了，filebeat只需要接收并提取json格式的信息，发送给Elasticsearch。采用filebeat的模块将日志分割成json格式，不修改nginx的原生日志格式。因此需要进行多行匹配，将原本分多行显示的日志整合到一起。

uni-app分编译器和运行时（runtime）。uni-app能实现一套代码、多端运行，是通过这2部分配合完成的。总：编译器将开发者的代码进行编译，编译的输出物由各个终端的runtime进行解析，每个平台（Web、Android App、iOS App、各家小程序）都有各自的runtime。uni-app是一个使用vue.js开发所有前端应用的框架，开发者编写一套代码，可发布到iOS、Android、h5以及各种小程序(微信/支付宝/百度/头条/qq/钉钉)等多个平台。

kafka的相关知识

ORM:ORM：以面向对象的思想去操作数据库。即：一张表对应一个类，一行数据对应一个对象，一个列对应一个属性。

autotrain框架可以通过配置简单的yaml文件就能训练dreambooth,llm_sft,llm_dpo, llm_orpo,llm_generic,llm_reward,text_classification,text_regression,token_classification image_object_detection seq2seq image_classification等模型,本文以SFT微调为例演示如何一步步操作。为了快速测试多个不同的模型,没有下载模型的权值。

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本报告旨在学习SOFA-RPC框架，特别是其动态配置更新的设计，以及如何与微服务架构和配置中心（如Nacos和Apollo）集成。

介绍完深度强化学习的背景后，我们来看一下深度强化学习的发展历程，以及里程碑事件深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的发展历程是人工智能领域中的一个重要分支，它结合了深度学习和强化学习的优势。

我在工作中使用echarts较少，这就导致每次使用时都要从头再来，这让我很头疼。因此我决心编写一系列文章将我参与工作后几次使用echarts所用到的知识记录下来，以便将来可以快速查阅。

在本节将会对TH方程打包成一个函数，通过输入目标星的轨道要素，追踪星在目标星VVLH坐标系下的相对位置和速度，以及预报的时间，得到预报时刻追踪星在VVLH坐标系下的位置和速度，以及整个状态转移矩阵。其中 STKVVLh,STKVVLh2的数据通过STK计算得到的VVLH坐标系，其数据在作者的数据包里可以免费下载，最后得到四个图。合并（1）（2），得到归一化形式的XZ方向的状态转移矩阵。，（3），得到归一化形式的Y方向的状态转移矩阵。根据归一化，可以写成的矩阵形式如下所示。所以合并后的形式可以写为。