梯度下降（Gradient Descent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（Loss Function）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。 1.核心思想 梯…

native取消 在 Vue 3 中，v-on 的 .native 修饰符已经被移除。在 Vue 2 中，.native 修饰符用于在组件的根元素上监听原生 DOM 事件，但在 Vue 3 中，这一行为发生了变化。 在 Vue 3 中，所有未在子组件的 emits 选项中定…

Try-With-Resources 是 Java 7 引入的一种语法糖，用于简化资源管理。它的核心目标是自动关闭实现了 AutoCloseable 或 Closeable 接口的资源，从而避免手动调用 close() 方法导致的资源泄漏问题。以下是对其功能、用法和特点的总结： 1. 核心功…

Java Memory Model Java内存模型（JMM），定义了线程如何与内存交互及线程间的可见性、有序性和原子性。 JMM屏蔽了各种硬件和操作系统的访问差异，保证Java程序在各种平台下对内存的访问都能保证一致效果。 1 JMM 可见性 一个线程…

一、实验拓扑 配置流程： 1、带宽通道：整体带宽、每个用户带宽、连接数、优先级信息 2、带宽策略 3、策略通道，引用 4、配置接口出入带宽 二、实验需求和配置 1、基础配置 接口配置 [dianxin]interface GigabitEthernet 0/0/0 [dianxin-G…

目录 JWT核心概念解析Spring Boot整合步骤 2.1 基础环境搭建2.2 Token生成与解析2.3 拦截器实现 企业级增强方案 3.1 双Token刷新机制3.2 安全防护策略 常见问题与解决方案 1. JWT核心概念解析 1.1 Token的三重使命 身份凭证：替代Session实现无状态认证信息载体&…

【题目描述】 输入一个整数矩阵&#xff0c;计算位于矩阵边缘的元素之和。所谓矩阵边缘的元素&#xff0c;就是第一行和最后一行的元素以及第一列和最后一列的元素。 【输入】 第一行分别为矩阵的行数m和列数n&#xff08;m<100&#xff0c;n<100&#xff09;&#xff0c…

Python 实现的采集诸葛灵签 项目介绍 这是一个基于 Python 开发的诸葛灵签数据采集和展示项目。通过爬虫技术获取诸葛神签的签文和解签内容&#xff0c;并提供数据存储和查询功能。 项目结构 zhuge/├── zhuge_scraper.py # 爬虫主程序├── zhuge_pages/ # 数据存储目录…