6.21 一面（2个面试官）1、自我介绍？2、设计模式中的六大原则，项目中使用到的设计模式？3、Spring事务传播机制，隔离级别？4、A方法有事务，B方法也有事务，A方法中调用B方法过程？5、HashMap和Hashtable区别，HashMap底层介绍，扩容条件，怎么扩容的？6、JUC下了解哪些API，AutomicInteger实现，CAS介绍，ABA问题？7、乐观锁和悲观锁使用场景？8、P

前言先简单介绍一下这三个插件作用：gofmt、goimports、gometalintergo fmt：保存的时候自动 格式化go代码goimports：保存的时候自动导入处理包gometalinter：保存的时候自动检查go语法安装1、开启File Watchers2、在tools里面引入这三个包但是，goimports需要我们进行go get之后才能使用(一般去cmd中执行，我是直接在gola

文章目录一、神经网络的学习为何要设定损失函数二、为什么用交叉熵做损失函数1.信息熵2.相对熵(KL散度)3.交叉熵4.为什么使用交叉熵5.使用场景纯转载文章,链接见文末一、神经网络的学习为何要设定损失函数▍基本概念：神经网络中的“学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。学习的目的就是以该损失函数为基准，找出能使它的值达到最小的权重参数。▍问题描述：可能有人会问：我们想获得的是能提高识别精

描述：SpringBoot整合JPA，正常引入JPA的jar包<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId></dependency>但在实体类中导入java

  随着信息技术快速发展，在互联网上发表评论已成为人们表达观点传递经验的重要途径。与此同时，互联网评论文本也成为人们寻找决策参考信息的重要来源。然而，信息爆炸式增长使得从中获取有用信息的难度加大。对评论文本所表达的观点进行自动获取的情感分析技术，通过对文本中的观点、情感、评价和态度进行计算，实现自动化情感识别，为用户获取观点信息带来便利。  文本情感分析，也称为观点挖掘（Opinion Minin

1、全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性，一般全连接层的参数也是最多的。对于卷积神经网络CNN来说，全连接层之前的作用是提取特征，全连接层的作用是分类。从上图，可以看出：红色的神经元表示这个特征被找到了（激活了），同一层的其他神经元，要么猫的特征不明显，要么没找到。当我们把这些找到的特征组合在一起，发现最符合要求的是猫，则认为这是猫了！2

1、首先打开百度文字识别官网，输入百度账号登陆2、找到文字识别，然后进入后点击创建应用3、应用名称，填你自己的应用名称，也可以随便填写一个文件识别包名选择 不需要即可，描述随便填一些4、点击立即创建，出现如下图，点击查看应用详情如下图已经申请到apikey和Secret Key拿到上面的apikey和Secret Key我们就可以做事情了。附上图片验证码（数字+字母）识别案列(用于某柠打卡)：现在

首先确保你已经安装好了docker，如果没安装好，可以简单参考一下Ubuntu中Docker安装+docker常用命令一、docker安装redis1、搜索redis镜像docker search redis2、拉取redis镜像（不指定版本则默认最新版）docker pull redis//不指定版本，默认拉取最新版docker pull redis:6.0.8 //版本看自己需要了3、查看镜像

文章目录前言1、HashMap2、LinkedHashMap3、TreeMap前言关于HashMap、ConcurrentHashMap底层知识前面已有文章进行分析了，因此，在本文中只会介绍HashMap、LinkedHashMap和TreeMap的一些明显区别。1、HashMapHashMap是无序的数据结构，也就是说，插入顺序和读取顺序不一致，下面简单验证即可。class Test{publi

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