原创 springboot04-配置文件加載位置

一、配置文件加載位置: spring boot啓動會掃描以下位置的application.properties或者application.yml文件作爲Spring boot的默認配置文件。 1、file:./config/

原创 Spring學習1:Spring環境的搭建

第一步:搭建java環境 搭建java環境:jdk配置 第二步:Spring環境的搭建(idea環境下) 新建一個spring項目: 首先: file->New->Project 其次:選擇spring項目 然後:設置項目名稱

原创 Tensorflow學習2:四層神經網絡進行手寫數字識別(輸入層+隱藏層1+隱藏層2+輸出層)+卷積神經網絡

我採用的是本地的MNIST數據,道友們可以自己在網上下載好MNIST數據,然後再進行識別。 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot a

原创 SpringBoot18-RabbitMQ

1)、RabbitMQ學習 一、簡歷: ​ RabbitMQ是實現了高級消息隊列協議(AMQP)的開源消息代理軟件(亦稱面向消息的中間件)。RabbitMQ服務器是用Erlang語言編寫的,而羣集和故障轉移是構建在開放電信平臺框架

原创 SpringBoot20-異步服務、定時服務、郵件服務

一、SpringBoot異步訪問 1)、在需要異步處理的方法上添加註解:@Async 2)、在主類上開啓異步註解功能,添加註解:@EnableAsync 二、SpringBoot定時服務 1)、在需要定時執行的方法上添加註解:@S

原创 springboot05-日誌的配置

SpringBoot選用SLF4j和logback; SLF4j是抽象層,logback實現層 1、SLF4j使用 以後開發的時候,日誌記錄方法的調用,不應該來直接調用日誌的實現類,而是調用抽象接口類。 給系統裏面導入slf4j的

原创 SpringBoot19-ElasticSearch

ElasticSearch的學習 一、ES的基礎學習 二、ES與SpringBoot的集成 SpringBoot默認支持兩種技術來和ES交互; 1、Jest(但是默認是不生效的) 需要導入jest的工具包:io.searchbox

原创 springboot03-Profile多環境配置

三、Profile 1、多Profile文件 我們在主配置文件編寫的時候,文件名爲: application-{profile}.properties 默認使用的是application.properties的配置 2、yml支

原创 Tensorflow線性迴歸的實現

一、首先安裝好TensorFlow1.x: 二、代碼 #%% import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #%% n

原创 Java數據結構學習1:BitSet

一、BitSet學習: 一個Bitset類創建一種特殊類型的數組來保存位值。BitSet中數組大小會隨需要增加。這和位向量(vector of bits)比較類似。這是一個傳統的類,但它在Java 2中被完全重新設計。 二、Bit

原创 Redis詳細學習

目錄1、單體Mysql的年代2、Memcached(緩存)+Mysql+垂直拆分(讀寫分離)3、分庫分表+水平拆分+集羣4、如今最近的年代5、什麼是NoSQL6、NoSQL特點:7、阿里巴巴演進分析NoSQL的四大分類Redis入

原创 碼雲Gitee的提交過程

C:\Users\ouguangji\Desktop\vueFile\vue3\vue3project\vue_shop>git status On branch login Your branch is up to date wit

原创 前後端分離後的跨域問題

在當前前後端分離技術熱火的情況下,在開發過程中難免會遇到跨域問題,記錄一次跨域配置的代碼: @Configuration public class CorsConfig { @Bean public CorsWe

原创 Spring底層學習:【AOP源碼的探究】

AOP源碼探究AOP源碼探究:一、@EnableAspectJAutoProxy是什麼?二、AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator組件的結構:三、流程: 定義--》註冊--》創建--》賦值、初

原创 MNIST手寫數字的識別+LeNet的網絡的實現+迭代8輪達到測試集98.78%

LeNet網絡: LeNet分爲卷積層塊和全連接層塊兩個部分。下⾯我們分別介紹這兩個模塊。 卷積層塊⾥的基本單位是卷積層後接最⼤池化層:卷積層⽤來識別圖像⾥的空間模式,如線條和物體局部,之後的最⼤池化層則⽤來降低卷積層對位置的