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本文介绍了Apache ShardingSphere-JDBC的核心功能与应用实践。主要内容包括：1) ShardingSphere-JDBC作为轻量级Java框架，提供数据分片和读写分离功能，兼容JDBC和ORM框架；2) 详细解析分库分表的核心概念，包括虚拟库/表、真实库/表、分片策略等；3) 通过SpringBoot整合案例演示水平分库分表实现；4) 深入讲解四种分片策略（行表达式、标准、复

Redis，Spring boot， nginx，jmeter，Synchronized锁，redis的setnx 实现分布式锁，Lua脚本原子删除锁，使用Redission 实现分布式锁

IntelliJ IDEA插件安装失败，终极解决方案

文章摘要 本文系统介绍了Java日志框架的组成与集成方案，主要包含四个核心部分：1）日志门面（SLF4J/JCL）提供统一API；2）日志实现（Logback/Log4j/JUL）；3）适配器实现门面到具体日志的绑定；4）桥接器将旧日志框架转接到新门面。文章通过大量Maven依赖示例，详细展示了SLF4J与Logback、Log4j等不同组合的集成方式，以及如何通过桥接器将Commons Logg

PyTorch 是 Facebook 开发的深度学习框架，专注于张量计算和自动微分，提供高效张量库和动态计算图，支持 GPU 加速，适用于构建神经网络。它在学术研究、自然语言处理、计算机视觉等领域广泛应用。PyTorch 提供灵活的张量操作和自动微分功能，便于模型构建与训练。

NN→ 类比：盲人摸象，每个神经元独立感知全局特征→ 局限：输入图像需展平为向量，丢失空间信息（如将28x28图片变成784维向量）CNN→ 类比：人类视觉系统，先识别边缘→形状→物体→ 实战：用3x3卷积核扫描猫的图片，提取耳朵、胡须等局部特征RNN→ 类比：阅读理解，需记住前文才能理解后文→ 痛点：输入句子“The cat sat on the mat”，到第6个单词时可能已遗忘“cat”Tr

相似度计算是数据分析和机器学习中的基础任务，广泛应用于推荐系统、聚类分析、自然语言处理等领域。根据数据特性（如维度、稀疏性、分布类型）和任务目标（如相似性排序、聚类、相关性分析）选择合适的方法，必要时可结合归一化或降维预处理。非对称性：DKL(P∥Q)≠DKL(Q∥P)DKL​(P∥Q)=DKL​(Q∥P)。将集合表示为二进制向量（存在为1，否则为0），再计算余弦相似度。与余弦相似度的关系：点积

这篇文章详细介绍了神经网络的基础知识、组成要素、优化方法、正则化策略以及一个完整的案例——使用神经网络构建手机价格分类模型。文章从神经网络的定义、神经元模型讲起，逐步深入到激活函数、权重初始化、损失函数、优化器等内容，并通过手机价格分类案例展示了从数据预处理到模型构建、训练、优化和部署的全过程，适合深度学习初学者系统学习。

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