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Java Deeplearning4j:实现图像分类

本文介绍了如何使用 DeepLearning4J 进行图像分类任务。我们首先介绍了相关的 Maven 依赖,然后详细介绍了数据集准备、模型构建、模型训练和评估等关键步骤。通过实际的例子,我们展示了如何使用 DL4J 构建、训练和评估图像分类模型。最后,我们介绍了一些调整模型和参数的方法,以提高模型的性能。希望本文能够帮助读者更好地理解和使用 DeepLearning4J 进行图像分类任务。

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#java#分类#深度学习 +2
云原生时代:Spring Boot 与 Kubernetes 的无缝集成

本文深入探讨了**云原生**时代下 `Spring Boot` 与 `Kubernetes` 的无缝集成。通过实际案例和代码示例,分享了如何利用 `Spring Boot` 构建微服务,并将其部署到 `Kubernetes` 集群中。文章旨在帮助开发者理解**云原生技术**的核心概念,提升应用的**可扩展性**和**可靠性**。随着云计算的普及,云原生技术成为了企业数字化转型的关键驱动力。`Spr

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#云原生#spring boot#kubernetes
Rocketmq-5.3.0和对应dashboard的最新版本Docker镜像,本人亲自制作,部署十分方便,奉献给大家

是否允许Broker自动创建Topic,建议线下开启,线上关闭autoCreateTopicEnable = false # 是否允许Broker自动创建订阅组,建议线下开启,线上关闭autoCreateSubscriptionGroup = false # 在发送消息时,自动创建服务器不存在的topic,默认创建的队列数defaultTopicQueueNums = 4 # ConsumeQue

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#java-rocketmq#rocketmq#docker
Kubernetes 正在弃用 Docker?Docker将何去何从?

首先因为容器镜像格式已经标准化(OCI规范,开放容器计划),Docker镜像在K8s中还是可以正常使用的,原有的开发测试、CI/CD流程不需要改变,我们仍然可以pull Docker Hub,或者写一个Dockerfile来打包应用。到目前为止,一个相当流行的选择是使用 Docker 作为容器运行时。整体来看,Docker 虽然在容器编排大战中落败,被 K8s 挤到了墙角,但它依然拥有强大的生命力

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为什么程序员应该学习多种语言?

有一句老话适用于所有软件开发人员:知道得越多,成长得越多。程序员学习多种编程语言后、‌可以加速学习新技术、‌拓展认知和视野。‌对于程序员来说,‌精通一门编程语言意味着对该语言有深入的理解和熟练的运用,‌这为程序员在不同领域和场景中发挥自己的优势和能力提供了基础。‌但掌握多门编程语言后,则意味着对这些语言有基本的了解和应用,‌这有助于程序员适应不同的项目需求和行业变化。

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#学习
到底了