企业级WEB应用服务器TOMCAT 从代价 的角度看，就是为了注册的一点点信息，结果返回了整个网页内容，不但浪费了网络带宽，还需要浏览 器重新渲染网页，太浪费资源了，影响了用户体验和感受。而微服务的设计思想对团队的 划分有着一定的影响，使得团队组织架构的划分更倾向于垂直架构，比如用户业务是一个团队来负 责，支付业务是一个团队来负责。如果负载能力不行，将整个应用进行水平复制，进行扩展，然后通过负载均衡实现访问。由一个个的标签（标记）组成，这些标签各司其职，有的提供网页信息，有的负责文字，有的负责图片，有的负责网页布局，所以一个HTML。

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MysqL（二：sqL调优） 硬件层面：包括服务器的 CPU、内存、磁盘（如使用 SSD 提升 IO 性能）等硬件配置，硬件性能不足会成为数据库性能瓶颈。系统与存储引擎层面：操作系统的参数设置（如 Linux 的文件句柄数、内存分配等），以及数据库存储引擎的选择（如 InnoDB 适合事务型场景，MyISAM 适合读多写少场景）。数据库结构层面：表结构设计（如合理的字段类型、范式化与反范式化的平衡）、索引设计等。SQL 语句层面：SQL 语句的编写质量，如是否有低效的查询（全表扫描、不必要的连接等）。缓存层面。

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机器学习---KNN算法 KNN（K最近邻）算法通过“邻居投票”机制进行分类预测，其核心逻辑类似于根据周围人的选择判断餐厅好坏。文章以天气预测为例，详细解析KNN的运作流程，包括数据准备、距离度量、K值选择和结果评估。该算法优势在于无需训练、可解释性强，但存在计算量大、维度灾难等局限。优化方法包括降维、索引加速和加权投票。KNN适用于小规模数据、快速验证和需高解释性的场景，是机器学习入门的经典算法，体现了“复杂问题源于简单观察”的底层逻辑。文末还通过学生兴趣预测实验，直观展示了KNN的优缺点。

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机器学习--数据清洗 本文构建了一个智能矿物识别系统的数据处理流程，重点解决数据清洗和缺失值填充问题。首先对矿物数据进行预处理，包括异常值处理、标准化和数据集划分。针对数据缺失问题，提出了6种填充方法：完整数据保留、均值填充、中位数填充、众数填充、线性回归和随机森林预测，并采用按矿物类别分别填充的策略。同时使用SMOTE算法处理样本不均衡问题。最终将处理后的数据保存为训练集和测试集，为后续矿物分类模型训练奠定数据基础。整个流程完整覆盖了数据清洗、特征处理和样本均衡等关键环节。

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心路历程-三个了解敲开linux的大门 本文分享了关于Linux系统的入门知识及计算机基础概念。Linux广泛应用于Web服务器、安卓系统及云计算等领域，学习运维方向可能具备长期职业价值。文章对比了Windows与Linux的文件系统差异，解释了硬盘分区的基本原理（主分区、扩展分区、逻辑分区）及MBR/GPT格式区别，并简述了计算机硬件组成（CPU、内存、硬盘等）。内容偏向初学者视角，强调实践与理论结合，为后续系统安装铺垫基础。

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正则化：从过拟合到泛化的「平衡艺术」 摘要： 正则化是解决机器学习模型过拟合的核心技术，通过在损失函数中加入惩罚项来约束模型复杂度，提升泛化能力。L1正则化（Lasso）通过稀疏化参数实现特征选择，L2正则化（Ridge）则压缩参数值使其平滑。深度学习中，Dropout通过随机失活神经元模拟集成学习，早停法则在验证集误差上升前终止训练。数据增强通过扩展训练数据分布提升鲁棒性。不同正则化方法适用于不同场景，常需组合使用，如弹性网络结合L1/L2优势。选择正则化策略需考虑数据特性、模型结构及任务需求，遵循奥卡姆剃刀原则平衡模型复杂度和泛化性能。

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Linux shell：扫盲 Linux shell 基础扫盲备忘

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Azure 机器学习初学者指南 Azure 机器学习初学者指南

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MySQL 中 VARCHAR(3) 与 VARCHAR(1024) 的本质区别详解：字符集、存储机制与性能深度解析 本文深入解析MySQL中VARCHAR字段的特性与实际存储机制。关键点包括：VARCHAR(n)中的n代表字符数而非字节数；实际存储空间由字符集（如utf8mb4）决定，1字符可能占用1-4字节；MySQL会额外使用1-2字节存储长度信息；内存中VARCHAR会按最大长度分配空间，过大的n值会导致内存浪费；建议根据实际业务需求合理设置长度，避免盲目使用VARCHAR(255)。文章通过实验数据验证了字符数与字节数的差异，并提供了长度估算建议和性能优化方向。

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【深度学习】深度学习的四个核心步骤：从房价预测看机器学习本质 **机器学习不是简单的数据拟合，而是一种从数据中自动发现规律的方法论。**

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算法第四十九天：单调栈part02（第十章） 1.接雨水。

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【JavaEE】多线程初阶3：死锁 + 线程安全 + volatile 关键字 【JavaEE】多线程初阶3：死锁 + 线程安全 + volatile 关键字 的学习~

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20day-人工智能-机器学习-线性回归 回归的目的是预测数值型的目标值y。最直接的办法是依据输入x写出一个目标值y的计算公式。假如你想预测小姐姐男友汽车的功率，可能会这么计算：写成中文就是：小姐姐男友汽车的功率 = 0.0015 * 小姐姐男友年薪 - 0.99 * 收听公共广播的时间这就是所谓的回归方程（regression equation），其中的0.0015和-0.99称为回归系数（regression weights），求这些回归系数的过程就是回归。一旦有了这些回归系数，再给定输入，做预测就非常容易了。

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关于开发语言的一些效率 从堆栈角度理解一部分c java go python 堆和栈是操作系统内存概念，cc++直接用系统堆栈，javago通过内存逃逸分析来确定哪些放到堆栈，python直接用堆，这句话对吗？说说你的理解

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教材采购管理系统（java） 本研究设计并实现了一套基于Java的教材采购管理系统，针对高校传统手工管理教材效率低下、信息不透明等问题，开发了包含采购管理、库存管理、进货管理和信息管理四大核心功能的数字化解决方案。系统采用B/S架构和三层设计模式，运用工厂模式、策略模式等多种设计模式，实现了从采购计划制定到库存预警的全流程管理。通过MySQL数据库存储教材、供应商、订单等关键数据，并采用JDBC进行高效访问。

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Linux容器基石：LXC核心概念与实践指南 LXC容器技术概述 LXC（Linux Containers）是一种操作系统层虚拟化技术，通过Linux内核提供容器功能，将应用打包成独立运行的沙箱环境。相比虚拟机，LXC隔离性较弱但更轻量。其特点包括：提供简易工具链管理容器，但学习成本较高；依赖命令操作导致批量迁移复杂。Docker后来在LXC基础上发展，逐渐转向自研的libcontainer技术。 基础操作 安装：CentOS/Ubuntu通过包管理器安装lxc及相关组件 容器管理：lxc-create创建容器，lxc-start启动，lxc-atta

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【Python】-- 机器学习项目 - 基于KNN算法的鸢尾花分类 KNN算法是一种基于距离的分类方法，通过计算测试样本与训练样本的距离，选取最近的K个邻居进行多数表决分类。其核心思想是"平滑假设"——相近样本具有相似特征。本文以鸢尾花分类为例，展示了KNN算法的完整实现流程：包括数据加载、标准化处理、数据集划分、模型训练与评估。Python代码实现了75/25和56/19/25的数据集划分比例，使用KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)构建模型，最终在测试集上验证分类效果。文章附有完整源码下载地址，便于读者实践应用。

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测试用例的一些事项 写测试用例的原因是为了避免遗漏测试，我们要根据给的文档将逻辑都表达出来，，日后版本更新就知道自己哪些测了哪些没测。

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李发展
《iOS移动开发从入门到精通》、《神奇的Photoshop脚本自动化与插件开发》、《幻灯之美-PPT设计艺术》图书作者，苹果商店热门应用《互动教程》作者，互动教程网创始人。拥有20多年的IT行业工作和教学经验，曾就职于知名外企，主要负责iOS高级开发、Java开发，服务过中国电信，宾利，古琦，香格里拉，杜蕾斯等行业标杆品牌。拥有丰富的实战和教学经验，授课形式不拘一格。熟悉iOS、Swift、Java、UI设计、Javascript开发等技术。
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一叶飘舟
目标赋予我们生命的意义和目的。有了目标，我们才会把注意力集中在追求喜悦，而不是在避免痛苦上。（急需找我，加微信：jdsjlzx）
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JavaEdge聊AI
关注并私信我，获取更多大厂求职经验。 《编程严选网》创始人，多年大厂一线开发经验，现魔都一线数据中心软件架构师。全网近30w粉丝，擅长分布式系统设计和AIGC应用开发。
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一个处女座的程序猿
2025年初博主2本新书(机器学习耗时5年/大模型耗时3年)正在预售！人工智能硕学历，拥有十多项发专利(6项)和软著(9项)，包括国际期刊SCI内多篇论文，多个国家级证书(2个国三级、3个国四级)，曾获国内外“人工智能算法”竞赛(包括国家级省市级等，一等奖5项、二等奖4项、三等奖2项)证书十多项，以上均第一作者身份，并拥有省市校级个人荣誉证书十多项。目前也是国内知名博主，连续3年获CSDN十大博客之星，荣获达摩院评测官、阿里社区/CSDN/华为社区等十多个开发者社区专家博主荣誉，曾受邀阿里/华为/谷歌等社区采访-评审-论坛几十次。截止2022年，AI领域粉丝超100万，文章阅读量超5000万
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jeanron100
《Oracle DBA工作笔记》，《MySQL DBA工作笔记》作者，Oracle ACE,dbaplus社群发起人之一
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teayear
《Java编程讲义》作者,华为认证讲师，微软MVP，ORACLE认证专家称号，，主要研究方向为云计算、人工智能、AI/VR、算法 PYTHON/JAVA，曾经服务过中国铝业、中国烟草等央企,欢迎合作！
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dog250
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david_lv
深圳明源软件CTO,房地产行业信息化领导者,专注房地产行业信息化13年.
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HarkerYX
学习各类技术CSDN博客专家！ 热爱日系指弹！ 目前就职新能源汽车行业！
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