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Feign的三种传参方式及注解
Feign的三种传参方式
asp.net845医院预约挂号网#毕业设计
用户来医院就诊，有可能排很长时间的队，都不能排上号。所以为了更好的适应信息时代的高效性，一个利用计算机来实现医院预约挂号平台管理工作的系统将必然诞生。基于这一点，设计了一个医院预约挂号平台，用来就预约的用户及医生进行管理，以便在最短的时间内，高效准确的完成整个预约过程
项目上线整体流程
上线流程整体步骤
Python最详细安装教程，图文版详解
1.搜索“Python”进入官网2.根据电脑系统选择下载3.确定电脑系统属性，此处我们以win10的64位操作系统为例4.安装python 3.6.3双击下载的安装包 python-3.6.3.exe注意要勾选：Add Python 3.6 to PATH点击 Customize installat
RSA：jsencrypt/Python实现加密
RSA公开密钥密码体制目录一、浏览器中使用jsencrypt二、Node.js使用jsencrypt三、Python实现1四、Python实现2一、浏览器中使用jsencrypt<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jsencrypt/3
Spring中实用的11个扩展点
spring mvc拦截器根spring拦截器相比，它里面能够获取和等web对象实例。preHandle 目标方法执行前执行postHandle 目标方法执行后执行afterCompletion 请求完成时执行为了方便我们一般情况会用接口的实现类类。假如有权限认证、日志、统计的场景，可以使用该拦截器
【Timm】create_model所提供的ViT模型概览
【Timm】create_model所提供的ViT模型概览，⚪结合vision transformer理解
opencv调用yolov7 yolov7 c++ yolov7转onnx opencv调用yolov7 onnx
在项目部署过程中，为了脱离pytorch而只使用C++调用，我参考了市面上N多解决办法，最终把程序调试通过，调用过程是先把yolov7.pt转化为yolov7.onnx，之后再通过opencv dnn来调用onnx。注意：之前我安装的pytorch gpu版本一直没有通过，后来把 requireme
Kaggle，上传，GPU，下载
Kaggle的基本使用
传统目标跟踪——光流法
简单来说，光流就是瞬时速度，在时间间隔很小时，也等同于目标的位移，光流场是灰度图像的二维矢量场，它反映了图像上像素的变化趋势，可看成是带有灰度的像素点在图像平面上运动而产生的瞬时速度场，它包含的信息即是各像素点的瞬时运动速度矢量信息，既可以表现为物体运动的运动方向也可表现为物体运动的速率。为了避免大
MobileNet系列论文
传统CNN，内存需求量大、运算量大，导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行。MobileNet是Google团队在2017年提出，专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络。相比于传统的CNN，在准确率下幅度下降的前提下大大减少了模型参数与运算量。（相比于VGG16准确率下降了0.9%，但模型参
池化（Pooling）
在图像处理中，由于图像中存在较多冗余信息，可用某一区域子块的统计信息（如最大值或均值等）来刻画该区域中所有像素点呈现的空间分布模式，以替代区域子块中所有像素点取值，这就是卷积神经网络中池化(pooling)操作。池化操作对卷积结果特征图进行约减，实现了下采样，同时保留了特征图中主要信息。比如：当识别
互联网大厂程序员岗位职级划分
相信只要是程序员，都有做过对进入大厂的梦。但也有好多小伙伴们，对大厂只了解一些外在的，不是那么了解。所以今天总结一下10家互联网大厂程序员岗位职级划分，让大家更加认清大厂职级，努力晋升，程序员翻身把家当！
机器学习强基计划0-3：数据集核心知识串讲，构造方法解析
用最通俗的例子和语言将机器学习中数据集的众多概念进行串讲，最后分析了数据集的三种构造方式
【深度学习】损失函数详解
损失函数
现代信号处理——阵列信号处理（空域滤波原理及其算法）
现代信号处理——阵列信号处理（空域滤波原理及其算法）
在pycharm新建项目时配置anaconda环境
在pycharm新建项目时配置anaconda环境的解决办法
grad-cam实现可视化｜mmselfsup自监督｜保姆级教学
Grad-CAM是使用任何目标概念的梯度（比如分类类别中的某一类的logits，甚至是caption任务中的输出），流入最后的卷积层，生成一个粗略的定位图来突出显示图像中用于预测的重要区域。
10个最频繁用于解释机器学习模型的 Python 库
XAI，Explainable AI是指可以为人工智能（AI）决策过程和预测提供清晰易懂的解释的系统或策略。XAI 的目标是为他们的行为和决策提供有意义的解释，这有助于增加信任、提供问责制和模型决策的透明度。XAI 不仅限于解释，还以一种使推理更容易为用户提取和解释的方式进行 ML 实验。在实践中，
宽字节注入%df的理解
关于%df宽字节注入的理解