当前位置：首页 > 工具软件 > Jodd > 使用案例 >

jodd学习

萧宏远

2023-12-01

http://www.boyunjian.com/javadoc/org.jodd/jodd/3.3.8/_/jodd/JoddDefault.html

转载于:https://www.cnblogs.com/lqCnblog/p/6978716.html

类似资料：

Jodd

Jodd 是一个开源的 Java 工具集，包含一些实用的工具类和小型框架。简单，却很强大！ Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.7 Mb Jodd 被分成众多模块，按需选择，其中工具类模块有： jodd-core 一些工具类，包括Printf、JDateTime、StringUtil、Fast buffers等等
jodd HttpRequest表单集内容类型无效

HttpRequest设置表单内容类型无效但是打印content-type=application/x-www-form-urlencoded；charset=UTF-8 如果使用，那么没有问题，但是查询只支持字符串。
动手学深度学习 v1

本书将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练的方方面面，以及它们在计算机视觉和自然语言处理中的应用。
学习敏捷数据科学

Agile是一种软件开发方法，通过使用1至4周的短迭代，通过增量会话帮助构建软件，从而使开发与不断变化的业务需求保持一致。敏捷数据科学包括敏捷方法和数据科学的组合。
动手学深度学习 v2

本书将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练的方方面面，以及它们在计算机视觉和自然语言处理中的应用。Github 地址：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh
机器学习：集成学习

“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。集成学习就是利用了这样的思想，通过把多分类器组合在一起的方式，构建出一个强分类器；这些被组合的分类器被称为基分类器。事实上，随机森林就属于集成学习的范畴。通常，集成学习具有更强的泛化能力，大量弱分类器的存在降低了分类错误率，也对于数据的噪声有很好的包容性。
机器学习和深度学习

主要内容：机器学习,深度学习,机器学习与深度学习的区别,机器学习和深度学习的应用人工智能是近几年来最流行的趋势之一。机器学习和深度学习构成了人工智能。下面显示的维恩图解释了机器学习和深度学习的关系 - 机器学习机器学习是让计算机按照设计和编程的算法行事的科学艺术。许多研究人员认为机器学习是实现人类AI的最佳方式。机器学习包括以下类型的模式 - 监督学习模式无监督学习模式深度学习深度学习是机器学习的一个子领域，其中有关算法的灵感来自大脑的结构和功能，称为人工神经网络。
机器学习与深度学习

主要内容：数据量,硬件依赖,特色工程在本章中，我们将讨论机器和深度学习概念之间的主要区别。数据量机器学习使用不同数量的数据，主要用于少量数据。另一方面，如果数据量迅速增加，深度学习可以有效地工作。下图描绘了机器学习和深度学习在数据量方面的工作 - 硬件依赖与传统的机器学习算法相反，深度学习算法设计为在很大程度上依赖于高端机器。深度学习算法执行大量矩阵乘法运算，这需要巨大的硬件支持。特色工程特征工程是将领域知识放入指定特征的

jodd学习

相关阅读

相关文章

相关问答

相关文档