《实战》专题

本文向大家介绍Spring入门实战之Profile详解，包括了Spring入门实战之Profile详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前言 Spring中的Profile功能其实早在Spring 3.1的版本就已经出来，它可以理解为我们在Spring容器中所定义的Bean的逻辑组名称，只有当这些Profile被激活的时候，才会将Profile中所对应的Bean注册到Spring容器中。

本文向大家介绍Python线性回归实战分析，包括了Python线性回归实战分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、线性回归的理论 1）线性回归的基本概念 线性回归是一种有监督的学习算法，它介绍的自变量的和因变量的之间的线性的相关关系，分为一元线性回归和多元的线性回归。一元线性回归是一个自变量和一个因变量间的回归，可以看成是多远线性回归的特例。线性回归可以用来预测和分类，从回归方程可以看出

我们的业务逻辑代码主要在 controllers 目录中，新建一个 todo.py 文件, 核心代码如下 (完整代码参考这里)，代码说明可以参考注释： # -*- coding: utf-8 -*- import flask from flask import request, redirect, flash, render_template, url_for from application.e

该项目是一个 TODO 应用，可以对任务清单进行增加、修改、删除等，相应地，我们需要设计一个数据模型来存储相应的数据和状态。不难想到，表的字段主要有以下几个： id: 标识每条记录的字段，是表的主键，Integer 类型； title: 即任务清单的标题，String 类型； posted_on: 任务创建时间，DATE 类型； status: 任务的状态，Boolean 类型； 因此，我们的数据

我们在前面所举的例子基本都是写在一个单一的脚本文件中，比如 app.py，这在做一些简单的测试中是可行的，但是在较大的项目中则不应该这么做。好的项目结构可以让人更易于查找代码，也易于维护。当然了，每个团队都有自己的项目规范，在这里，我分享自己在平时的开发中经常用到的项目结构，仅供参考。 我们以该 TODO 项目为例，介绍项目结构。 为了方便，这里使用 shell 脚本生成项目基础骨架： # !/b

案例分析 任务：爬取京东指定商品图片信息，并存储在当期目录下。 url地址：https://list.jd.com/list.html?cat=9987,653,655 分析Web的响应内容，并作出对应处理准备： 具体实现代码： import requests from bs4 import BeautifulSoup from urllib.request import urlretrieve

本节是完成商城网站前台结构搭建，并且将网站首页，商品列表和详情页的界面摆放到web项目中 由于三个网页界面都有公共的页头和页脚，故采用模板继承来实现网页布局： (1). 开发前的准备工作： 安装项目设计创建对象的文件和目录 将素材下的提前准备好模板目录中的静态资源目录：css、fonts、img、js 复制到项目的static/web/目录下。 (2). 目urls路由信息配置： from dja

本节介绍如何创建Python程序的图形用户界面（GUI），也就是那些带有按钮和文本框的窗口。 目前支持Python的所谓"GUI工具包"有很多，但没有一个被认为是标准的，也好，选择空间大 GUI工具包： 工具包名 介绍 URL地址 Tkinter 使用Tk平台。很容易得到。半标准 http://wiki.python.org/moin/TkInter wxpython 基于wxWindows。跨平

17.1 编写服务启动入口 package com.clsaa.edu.springboot; import com.clsaa.edu.springboot.bean.Product; import com.clsaa.edu.springboot.mapper.ProductMapper; import org.springframework.boot.SpringApplicati

本文重点给大家介绍如何将邮箱和消息队列运用到实际项目中去。 本次任务 通过 ENV 工具获取 nrf24l01 软件包，并加载到 MDK 工程里面。 了解多线程间的通信，了解 IPC 中邮箱和消息队列的特性，并能灵活使用，实现 ds18b20 线程与 nrf24l01 线程之间的数据通信。 修改 nrf24l01 软件包，实现多点通信功能。 上述任务的重点，是要学习去灵活运用邮箱和消息队列。 软件

R语言介绍 熟悉R语言的朋友请直接略过。R语言是贝尔实验室开发的S语言(数据统计分析和作图的解释型语言)的一个分支，主要用于统计分析和绘图，R可以理解为是一种数学计算软件，可编程，有很多有用的函数库和数据集。 R的安装和使用 在https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/下载对应操作系统的安装包安装。安装好后单独创建一个目录作为工作目录(因为R会自动在目录里

作为深度学习基础篇章的总结，我们将对本章内容学以致用。下面，让我们动手实战一个 Kaggle 比赛：房价预测。本节将提供未经调优的数据的预处理、模型的设计和超参数的选择。我们希望读者通过动手操作、仔细观察实验现象、认真分析实验结果并不断调整方法，得到令自己满意的结果。 Kaggle 比赛 Kaggle 是一个著名的供机器学习爱好者交流的平台。图3.7展示了 Kaggle 网站的首页。为了便于提交结

欢迎阅读 Python 机器学习系列教程的回归部分。这里，你应该已经安装了 Scikit-Learn。如果没有，安装它，以及 Pandas 和 Matplotlib。

Istio 是由 Google、IBM、Lyft 等共同开源的 Service Mesh（服务网格）框架，作为云原生时代下承 Kubernetes、上接 Serverless 架构的重要基础设施层，于 2017 年开始进入大众视野。

触发器实战教程