SpringCloud学习笔记【尚硅谷2024版】
文章目录一、笔记内容技术选型二、Spring Cloud介绍1.为什么需要Spring Cloud？2.相关组件介绍三、单体项目构建1.SpringBoot单体服务1.1 项目构建1.2 MyBatis逆向工程1.3 编写业务逻辑1.4 整合Swager31.5 统一返回结果Result1.6 优化
AI翻唱+视频剪辑全流程实战
目录一、AI翻唱之模型训练（1）模型部署 （2）数据集制作——搜集素材（3）数据集制作——提升音频质量方法一：使用RVC提供的音频处理功能。方法二：可以使用音频剪辑工具Adobe Audition（4）训练二、AI翻唱之模型推理三、视频剪辑前言：从0到1，忙碌了三天，剪了三个视频，其中两个放在
当AI融入到空调制造中
这项技术的核心在于通过多个执行器的协同工作，实现对空调系统的精细化控制，从而有效防止因结霜而引起的温度骤降，保持室内温度的稳定。根据AI算法的分析结果，自动调节空调的运行参数，如温度设定点、风速、运行时间等，以达到最优的舒适度和能效。例如，算法可以根据室内外温度、湿度、用户设定温度等因素，动态调整压
虚幻五中的AI行为树笔记，实现AI的“巡逻”
类，就相当于一个模板，将某物进行分解之后，每一部分都可以进行输入参数这样的操作，使其从模板，变成一个具体的实例，我们蓝图中的操作许多都是面向类，对类进行操作之后，其实并没有对哪个实例进行操作，因此，当我们的操作没有对应的实例时，我们的类就是没有意义的，空的，所以需要对其进行赋值传参，把具体的需要进行
禹神：一小时快速上手Electron，前端Electron开发教程，笔记。一篇文章入门Electron
1.后面有的bug可能与Electron Forge配置有关。有时间试试，找个解决方案。2.也有可能与main.js写法有关。3.打包时删除main.js里的win.openDevTools() //自动打开调试窗口否则软件会自动打开调试窗口。4. 代码仓库位置终于完成，虽然有bug,但能运行起来了
【Datawhale AI 夏令营】基于术语词典干预的机器翻译挑战赛——机器翻译入门极速版【笔记】
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能和语言学领域的一个分支，它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。语音识别：将语音转换为文本，这是NLP的第一步，它允许计算机“听到”人类语言。自然语言理解（NLU）：使计算机能够理解语言的含义，包括语义、语法
Datawhale AI夏令营 Task01笔记
此篇博客分为两部分，第一部分是对机器翻译的了解，第二部分则是对第一个打卡的解析。
手把手教你学习PyQT5：打造精美、功能强大的桌面应用程序（更新中。。）
PyQt5是一个用于创建图形用户界面（GUI）的Python库。它是基于Qt库的，Qt是一个用于创建跨平台应用程序的C++库。PyQt5允许开发人员使用Python语言创建功能强大的应用程序PyQt5是一个用于创建图形用户界面（GUI）的Python库。
selenium基础学习笔记&淘宝商品爬取
用selenium接管浏览器爬取淘宝商品，验证码、动态页面的爬虫处理
flink05 并行度与事件时间
1、在代码中设置:env.setParallelism(并行度数量) （优先级高，会将代码并行度定死）3、在配置文件中统一设置4、每一个算子可以单独设置并行度。
【Datawhale AI夏令营】|从零入门机器学习竞赛笔记
是一款基于决策树算法的分布式梯度提升框架，旨在提供快速高效、低内存占用、高准确率的模型训练工具。它通过多种优化手段，解决了传统GBDT在面对海量数据时遇到的效率和内存瓶颈问题，使其更适用于工业级应用。
数据仓库中，增量表和全量表的区别是什么，举个简单的例子
增量表主要存储的是数据源中新增的数据，它不包括修改和删除的数据。这种表类型在数据仓库中常用于实时数据分析和数据挖掘任务，因为它只处理新增的数据，从而大大减少了数据处理的时间和资源消耗。但是，由于全量表的数据量较大，存储空间占用较多，这可能会导致数据导入和查询的效率较低。以同样的电商平台为例，如果需要
开源项目 篇一：Docker私有化部署Joplin服务端，实现笔记私有化存储及多端同步
一直想有一款可多端同步的笔记软件作为自己的知识库，随时记录、可自动同步，今日尝试下私有化搭建一个Joplin服务端，好用的话以后就用这个了。1、一台云服务器（Linux系统均可）2、安装好docker-compose环境3、域名。
Datawhale AI 夏令营 电力需求预测赛（机器学习）——task2个人笔记
此处的model参数设定处，因为使用的lightgbm为3.3.0版本，如果使用最新版本的lightgbm会导致报错，我在此处也因为版本问题苦恼许久，后面根据群内大佬的解答，此处的verbose_eval=500, early_stopping_rounds=500可以进行更改，更改为callbac
gite+picgo+typora打造个人免费笔记软件
typora+picgo+gie，国内笔记天花板
【Git 学习笔记_09】第四章 git rebase 变基操作与相关示例（上）
本篇为《Git Version Control Cookbook》第二版第四章学习笔记整理，主要学习了 Git 变基操作（rebase）的相关概念及应用。并通过本地命令实测加以巩固。对于加深rebase的理解非常有帮助。建议初学者收藏，并跟着认真敲一遍命令。
揭秘今日头条AI起号新姿势，月入6000+轻松达成，第二天就能见分晓，教程详解
今天，我要向大家介绍一个简单且易上手的AI项目，即使你是互联网新手也能迅速掌握并赚取收益。这个项目主要是利用AI技术进行创作，并将创作的内容分发到各大平台以获取收益。通过AI，我们可以轻松制作出高质量的原创视频，然后将其分享到头条、公众号、百家号等平台。
Datawhale AI 夏令营——电力需求挑战赛——Task1学习笔记
很简单的流程，最关键的处理数据也只是单纯的筛选、分组、求平均、重置序号、合并。这一份 baseline 只是用来入门，明显可以优化，具体考虑增加数据处理的流程与准确性，参数的选取与加工等等。时间序列问题是指对按时间顺序排列的数据点进行分析和预测的问题，往往用来做未来的趋势预测。比如，基于历史股票每天
单链表＜数据结构 C版＞
单链表是一种在物理存储结构上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接顺序实现的。
Datawhale AI 夏令营 Task2笔记
在中，我学习并使用来解决问题。这种预测方式简便，但是结果准确性有待提高。于是我学习了，这次我解决本次问题。和使用机器学习方法的步骤：探索性数据分析、数据预处理、提取特征、切分训练集与验证集、训练模型、预测结果。首先导入了warnings模块用于忽略警告，numpy用于数值计算，pandas用于数据处
