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基于SpringBoot后端实现连接MySQL数据库并存贮数据

MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统(RDBMS),它是开源的,由瑞典公司MySQL AB开发。现在MySQL是Oracle公司的一部分,但MySQL仍然作为开源项目继续开发和维护。1. 关系型数据库管理系统(RDBMS):MySQL是一种关系型数据库,数据以表格的形式存储,这些表格可以通过关系进行连接。MySQL是开源的,意味着你可以免费使用它,而且有一个庞大的开源社区支持。3. 跨平台性

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#数据库#spring boot#mysql +2
Mall4j开源商城系统-基于SpringBoot+Vue系统开发介绍

Mall4j开源商城,一个基于spring boot、spring oauth2.0、mybatis、redis的轻量级、前后端分离、防范xss攻击、拥有分布式锁,为生产环境多实例完全准备,数据库为b2b2c设计,拥有完整sku和下单流程的开源商城。目录今天来介绍一款非常不错的Mall4j开源商城系统​编辑一、序言二、项目基本信息商城文档项目链接三、商城系统技术选型四、系统部署常见问题项目有5个项

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#java#mvc#spring boot +4
Android Studio超级详细讲解下载、安装配置教程(建议收藏)

Android 是一个由 Google 开发的移动操作系统,它主要用于智能手机和平板电脑。Android 是目前全球使用最广泛的移动操作系统,因其开放性、灵活性和可定制性而受到用户和开发者的喜爱。

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#android studio#android#ide +2
nginx(NGINX)详细下载安装及使用教程(非常适合入门)

NGINX 详细安装使用教程,完整命令大全。nginx是一个非常流行的开源 Web 服务器和反向代理服务器,它可以帮助用户负载均衡、缓存、反向代理、SSL 终止等功能,常用于 Web 应用程序的开发和部署。什么是 NGINX?详细介绍)NGINX 是一个开源的 Web 服务器和反向代理服务器,它使用 Nginx 作为 Web 服务器和反向代理服务器的原因是它拥有高性能、可扩展性和可靠性。

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#开发语言#前端#nginx +2
【操作系统】同步和互斥详细讲解(算法+源码)

在多线程编程中,同步用于协调多个线程的执行,确保它们按照一定的顺序执行或等待某些条件满足后再继续执行。同步可以用于协同任务的执行,确保任务之间的依赖关系和顺序。同步机制常用于异步编程中,确保异步任务的正确执行顺序。在图形用户界面(GUI)应用中,同步用于处理用户界面的响应和更新,以保持用户体验。同步操作常用于等待网络数据的到达或发送数据后等待确认。

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#算法#c++#c语言 +3
Python网络爬虫-WebSocket数据抓取

WebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的网络协议。与HTTP不同,WebSocket提供了持久连接,允许服务器和客户端在同一时间内互相发送数据。这种特性使得WebSocket非常适合实时通信,如聊天应用、在线游戏等。握手过程客户端发送一个HTTP请求到服务器,请求的头部包含特定的WebSocket协议信息。服务器接收到请求后,如果支持WebSocket协议,会返回一个HTTP 1

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#faiss#爬虫#python +3
Python网络爬虫-详解XPath匹配网页数据

XPath,全称XML Path Language,即XML路径语言,它是一门在XML文档中查找信息的语言。XPath使用路径表达式来选取XML文档中的节点或节点集。这些节点是通过沿着路径(path)或者步(steps)来选取的。XPath不仅可以用于搜寻XML文档,同样适用于HTML文档的搜索。XPath广泛应用于XML解析、XSLT转换、XPath查询等领域,是XML技术中的重要组成部分。它可

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#sqlserver#python#爬虫 +2
Python网络爬虫-re正则匹配数据

re是一种强大的文本处理工具,它使用单个字符串来描述、匹配一系列符合某个句法规则的字符串。在很多文本编辑器里,正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个模式的文本。正则表达式是由普通字符(例如字符 a 到 z)以及特殊字符(称为“元字符”)组成的文字模式。正则表达式作为一个模板,将某个字符模式与所搜索的字符串进行匹配。例如,在Python中,可以使用re模块来使用正则表达式。正则表达式的主要应用包

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#kylin#爬虫#算法 +1
Machine Learning机器学习之文本分析的词法分析、句法分析、语义分析(详细讲解)

在机器学习中,文本分析的词法分析通常涉及使用统计和机器学习技术来从文本中提取词汇信息,并将文本切分成有意义的词语。这个过程通常被称为分词(tokenization)。基于统计的分词方法基于频率统计的方法:根据词在文本中的频率信息,将文本分割成词语。常见的方法包括基于词频的分割、基于字符频率的分割等。基于信息熵的方法:利用信息熵原理,将文本划分成最小熵的词组合。常见的方法包括最大熵模型、信息熵分割等

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#机器学习#python#算法 +2
机器学习之线性回归与逻辑回归【完整房价预测和鸢尾花分类代码解释】

机器学习的起源可以追溯到人工智能的发展历程。虽然人工智能的概念早在20世纪50年代就已经出现,但直到之后几十年里,随着计算机技术的不断发展和数据的日益增多,机器学习才逐渐成为人工智能领域的主流技术之一。以下是机器学习发展的几个重要时期和里程碑逻辑理论和符号学习: 20世纪50年代末到60年代初,人工智能研究主要集中在基于逻辑理论和符号推理的方法上。这一时期出现了逻辑推理、专家系统等符号学习方法,但

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#机器学习#线性回归#逻辑回归 +1
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