首页 文章 精选 留言 我的
优秀的个人博客,低调大师

微信关注我们

原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/604964

转载内容版权归作者及来源网站所有!

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

【Spring Boot 实战开发】第1讲 Kotlin 的极简特性之:隐式类型与函数式编程

《Spring Boot 2.0极简教程》—— 基于 Gradle + Kotlin 的企业级应用开发最佳实践 幻灯片1.png Spring Boot 是由 Pivotal 团队提供的全新框架,其设计目的是用来简化新 Spring 应用的初始搭建以及开发过程。在 Java 开发领域的诸多著名框架:Spring 框架及其衍生框架、做缓存Redis、消息队列框架RabbitMQ、Greenplum数据库等等,这些都是 Pivotal 团队的产品。还有Tomcat、Apache Http Server、Groovy里的一些顶级开发者,DevOps理论的提出者都在Pivotal。Spring 团队在现有 Spring 框架的基础上,开发了一个新框架:Spring Boot,用来简化配置和部署 Spring 应用程序的过程,干掉了那些繁琐的开发步骤和样板代码及其配置,使得基于 Spring 框架的 Java 企业级应用开发“极简化”。相比于传统的 Spring/Spring MVC 框架的企业级应用开发(Spring 的各种配置太复杂了,我们之前是在用“生命”在搞这些配置),而Spring B...

基于Keras机器学习库的分类预测

在前面的博文中,我们分享了《基于scikit-learn机器学习库的分类预测》,本文将分享Keras机器学习库的分类预测。 一旦你在Keras中选择好机器学习模型,就可以用它来预测新的数据实例。初学者经常会有这样的疑问: 如何在Keras中用我自己的模型进行预测? 在本教程中,你将会发现如何在KerasPython库的机器学习模型进行分类和回归预测。文章结构如下: 1.如何构建一个模型,为预测做好准备。 2.如何在Keras库中进行类别和概率预测。 3.如何在Keras库中进行回归预测。 一、构建一个模型 在进行预测之前,你必须训练一个最终模型。你可以使用k-fold交叉验证或训练/测试数据,对模型进行训练。这样做的目的就是为了评估模型在样本外数据上的表现及其性能,比如新的数据。 你可以在这里了解更多关于如何训练最终模型

相关文章

发表评论

资源下载

更多资源
优质分享App

优质分享App

近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

腾讯云软件源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。