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【微服务】springboot 多模块打包使用详解

项目打包是项目进行服务器部署的最后一关,对于一个springboot项目来说,功能开发完成后,需要将代码编译、打包、并部署到服务器上进行验证和测试,以maven为例,使用大家熟悉的mvn命令即可完成本地的打包构建,但事实上真的这么简单吗?以Java项目的工程模块为例进行说明,从早期的前后端一个工程搞定,到今天普遍使用的前后端分离的模式,从早期流行的承载式tomcat容器部署到如今更简洁的jar包部

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#微服务#spring boot#python
Pytorch迁移学习使用Resnet50进行模型训练预测猫狗二分类

深度学习在图像分类、目标检测、语音识别等领域取得了重大突破,但是随着网络层数的增加,梯度消失和梯度爆炸问题逐渐凸显。随着层数的增加,梯度信息在反向传播过程中逐渐变小,导致网络难以收敛。同时,梯度爆炸问题也会导致网络的参数更新过大,无法正常收敛。为了解决这些问题,ResNet提出了一个创新的思路:引入残差块(Residual Block)。残差块的设计允许网络学习残差映射,从而减轻了梯度消失问题,使

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#pytorch#迁移学习#分类
AI绘画Stable Diffusion原理之Autoencoder-Latent

stable diffusion本质是一种,隐向量扩散模型。diffusion models (DMs)将图像的形成过程分解为去噪自动编码器(denoising autoencoders)的一系列操作,但这些都是直接在像素空间上进行的操作,因此对于昂贵的计算资源,特别是高像素的图像。而LDMs则是引入隐向量空间,能够生成超高像素的图像。这里,我们先整体地来了解下stable diffusion的结

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#AI作画
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