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前端工程师转向后端Java开发的学习路径

Java OOP 核心 -> Spring Boot 核心 (REST Controller 注解) -> 数据库操作 (JPA) -> 项目分层与 DTO -> API 文档 (Swagger) -> 安全 (Spring Security/JWT)。初期重点就是快速掌握如何使用 Spring Boot 接收 HTTP 请求、操作数据库、返回 JSON 数据。最大的思维转变在于:从“如何调用接口

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#java#spring
深入理解 Spring Boot + JPA 项目中 Controller、Entity、Repository、Service四层核心组件

Spring Boot + JPA 四层架构摘要(150字) Spring Boot + JPA 项目采用分层架构设计,核心组件包括: Entity层 - 数据库表映射,使用JPA注解定义数据结构 Repository层 - 数据访问接口,继承JpaRepository自动实现CRUD Service层 - 业务逻辑处理,组合Repository操作并添加事务管理 Controller层 - 接收

#spring boot#后端#java
PyTorch神经网络构建完全指南:从零到一的深度学习实战

本文是PyTorch神经网络构建的实战指南,涵盖从基础张量操作到复杂网络架构设计的完整知识体系。主要内容包括: PyTorch张量核心概念:深入解析张量的维度、数据类型和设备特性,提供内存管理和性能优化技巧 nn.Module模块化设计:详细讲解神经网络基础构建块,包括: 网络初始化与权重管理 前向传播实现 参数统计方法 实战代码示例:通过BasicNeuralNetwork类展示完整的三层全连接

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#深度学习#pytorch#神经网络
多模态大模型数据蒸馏技术全面调研:方法与趋势

摘要 本文系统调研了多模态大模型数据蒸馏的主流方法,首先介绍了多模态模型和知识蒸馏的基础概念,为零基础研究者建立知识框架。随后详细阐述了文献调研方法,包括学术数据库检索策略、关键词组合技巧和严格的文献筛选标准。核心部分分析了四种主流蒸馏技术:基于架构优化的MoE蒸馏、跨模态对齐的语义解耦蒸馏、轻量化高效蒸馏以及特定任务定制蒸馏,通过性能参数对比表直观展示各方法优劣。最后提供了实践指导,包括数据准备

#多模态
前端性能优化 -- 14个最佳实践

如今浏览器能够实现的特性越来越多,并且网络逐渐向移动设备转移,使我们的前端代码更加紧凑,如何优化,就变得越来越重要了。 开发人员普遍会将他们的代码习惯优先于用户体验。但是很多很小的改变可以让用户体验有个飞跃提升,所以任何一点儿小小的优化都会提升你网站的性能。 前端给力的地方是可以有许多种简单的策略和代码习惯让我们可以保证最理想的前端性能。我们这个系列的主题就是要告诉你一些前端性能优化的最佳实践,只

#性能优化#前端
react-wavesurfer录音组件2:前端如何处理后端返回的仅Blob字段

本文介绍了前端如何处理后端仅返回Blob音频数据的解决方案。提出了两种主要方案:在父组件中转换Blob为AudioData对象,或修改AudioRecorder组件使其直接处理Blob。详细说明了如何定义TypeScript接口、处理不同数据格式转换(包括Blob、Base64等),并提供了API响应示例和代码实现。同时给出了组件修改建议,使AudioRecorder能够兼容处理纯Blob输入,保

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#前端#react.js#状态模式
步步为营--深入研究react技术栈 系列一 (jsx、组件、数据流)

一、React简介React 是一个用于构建用户界面的 JavaScript 库。把用户界面抽象成一个个的组件,通过引入jsx语法,复用组件更容易,同时保证组件结构清晰。React 特点专注于视图层React不是完成的MVC/MVVM框架,很多人认为 React 是 MVC 中的 V(视图)Vitual DOMReact把真实的DOM树转换成js对象树,也就是Vitual DOM,通过对DOM的模

#javascript#reactjs#es6 +1
PyTorch神经网络构建完全指南:从零到一的深度学习实战

本文是PyTorch神经网络构建的实战指南,涵盖从基础张量操作到复杂网络架构设计的完整知识体系。主要内容包括: PyTorch张量核心概念:深入解析张量的维度、数据类型和设备特性,提供内存管理和性能优化技巧 nn.Module模块化设计:详细讲解神经网络基础构建块,包括: 网络初始化与权重管理 前向传播实现 参数统计方法 实战代码示例:通过BasicNeuralNetwork类展示完整的三层全连接

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#深度学习#pytorch#神经网络
Transformer架构原理完全解析:全网最完整专业细致

🚀 Transformer的三大创新:自注意力机制:完全替代RNN,解决长距离依赖问题位置编码:弥补注意力机制缺失的位置信息多头注意力:从多个角度捕捉不同类型的语义关系。

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#transformer#android#深度学习
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