Spring AI框架快速入门 SpringAI 1.0正式发布：简化Java应用AI集成 SpringAI 1.0于2025年5月20日正式发布，标志着Spring生态全面拥抱人工智能技术。该项目旨在简化生成式AI在Java应用中的集成，提供统一API支持主流大模型（如GPT、Gemini等）和向量数据库（如Pinecone、Milvus）。 核心特性包括：1）标准化API抽象，实现供应商无关的模型调用；2）简化RAG等复杂场景开发，内置ETL框架和向量存储组件；3）深度集成SpringBoot，支持自动配置和响应式编程。开发者可通过C

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SpringBoot 验证码练习 今天来带大家写一个小练习，我们使用Spring写一下验证码的小程序：还是我们熟悉的步骤，需求分析很定义接口文档，前端还是直接模版王，哈哈，一会直接给大家，但是ajax还是需要我们自己写的；

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Python海龟绘图-机器猫 【代码】Python海龟绘图-机器猫。

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技术分享：大数据挖掘平台架构设计与行业应用实践 如何构建高效的数据挖掘体系，实现数据价值变现，成为技术团队面临的重要课题。非结构化数据：MongoDB/Elasticsearch。结构化数据：MySQL/Oracle等关系型数据库。监督学习：XGBoost/LightGBM。文本特征：TF-IDF/Word2Vec。无监督学习：K-Means/DBSCAN。实时数据流：Kafka/Flink。图算法：PageRank/社区发现。缺失值处理（均值填充/多重插补）异常值检测（3σ原则/IQR）欺诈识别响应时间<100ms。特征选择：卡方检验/PCA。

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JS手写代码篇---Pomise.race 今天学习了手写promise.race，和promise.all嘴不停的就是他是只要有应该promise结束就要返回了，所以和all也有很大的不一样。哦哦哦~学到了一个小tips，Promise.resolve可以将每个元素转换为Promise，以处理非Promise的情况。

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机器学习——支持向量机（SVM） 1. 实验目的本次实验旨在通过支持向量机（SVM）对垃圾邮件进行分类，同时对比不同核函数（线性核、多项式核、RBF核）对模型性能的影响，并通过可视化决策边界来直观展示模型的效果2. 实验流程（1）数据准备加载词汇表：通过 load_vocabulary 函数从 vocab.txt 文件中加载词汇表，将单词映射为索引处理邮件文本：通过 process_email 函数将邮件文本转换为特征向量。邮件内容经过小写化、去标点符号等预处理后，根据词汇表生成二值特征向量。

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【C/C++】从零开始掌握Kafka 官方提供的高性能 C/C++ Kafka 客户端库。高吞吐的生产与消费offset 提交topic/partition 管理幂等发送、压缩、批处理。

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机器学习——支持向量机SVM 支持向量机(SVM) 是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面，可以将问题化为一个求解凸二次规划的问题。与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰、更加强大的方式。具体来说：在线性可分时，在原空间寻找两类样本的最优分类超平面。在线性不可分时，加入松驰变量并通过使用非线性映射将低维度输入空间的样本映射到高维度空间，使其变成线性可分，这样就可以在该特征空间中寻找最优分类超平面。✅ 优点（1）效果好，尤其在小样本情况下

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【R语言编程绘图-调色】 本文介绍如何利用R语言的ggsci包绘制符合科研期刊要求的图表。该包提供Nature、Science、Lancet等知名期刊的配色方案，可轻松实现专业可视化效果。内容包括：1) 安装加载方法；2) 应用期刊配色（如scale_color_npg()）；3) 调整图表样式（字体、背景等）；4) 保存高分辨率图像；5) 进阶技巧（分面图、颜色自定义）。强调需保持图表简洁、确保可读性，并考虑黑白打印效果。通过示例代码演示了从基础绘图到复杂图表组合的全流程，帮助科研人员快速生成出版级图表。

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R 语言科研绘图第 52 期 --- 网络图-分组 在发表科研论文的过程中，科研绘图是必不可少的，一张好看的图形会是文章很大的加分项。颜色的选择往往是一件让人特别纠结的事情，这里我们直接使用。为了便于使用，本系列文章介绍的所有绘图都已收录到了。R 语言科研配色工具 --- sciRcolor。R 语言科研绘图模板 --- sciRplot。为了解决 R 语言中科研绘图的问题，我推出了。种绘图代码，按照图形类型进行分类，包含。最后我们保存绘制的图形：​​​​​​​。接下来我们导入绘图用到的数据，在。

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王博Kings，985AI博士在读，优快云博客专家，华为云专家，是《机器学习手推笔记》、《深度学习手推笔记》等作者；在人工智能、计算机视觉、无人驾驶等具有丰富的经验。
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致力于企业信息化&数字化转型。读万卷书，行万里路，阅无数人。超级吃货，爱吃湖南菜，川菜，粤菜，尝遍天下美食。摄影爱好者，游历全国各地，阅尽人间春色。爱看电影电视剧，尤其是国产商业大片以及好莱坞科幻片！
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