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JAVA设计模式之建造者模式详解
建造者模式
1 建造者模式介绍
建造者模式 (builder pattern), 也被称为生成器模式 , 是一种创建型设计模式.
定义: 将一个复杂对象的构建与表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示。
**建造者模式要解决的问题 **
建造者模式可以将部件和其组装过程分开…
Ribbon全方位解析：构建弹性的Java微服务
第1章 引言
大家好，我是小黑，咱们今天聊聊Ribbon，这货是个客户端负载均衡工具，用在Spring Cloud里面能让咱们的服务调用更加灵活和健壮。负载均衡，听起来挺高大上的，其实就是把外界的请求平摊到多个服务器上，避免某个服务器压力太大，其他的却在那儿闲着。
Ribbon的牛…
C++自定义函数详解
个人主页：PingdiGuo_guo 收录专栏：C干货专栏 铁汁们新年好呀，今天我们来了解自定义函数。
文章目录
1.数学中的函数
2.什么是自定义函数
3.自定义函数如何使用？
4.值传递和引用传递（形参和实参区分）
…
计算机毕业设计Python+django医院后勤服务系统flask
结合目前流行的 B/S架构，将医疗后勤服务管理的各个方面都集中到数据库中，以便于用户的需要。该平台在确保平台稳定的前提下，能够实现多功能模块的设计和应用。该平台由管理员功能模块,工作人员模块，患者模块，患者家属模…
iOS 需求 多语言(国际化)App开发 源码
一直觉得自己写的不是技术，而是情怀，一个个的教程是自己这一路走来的痕迹。靠专业技能的成功是最具可复制性的，希望我的这条路能让你们少走弯路，希望我能帮你们抹去知识的蒙尘，希望我能帮你们理清知识的脉络࿰…
SpringSecurity+OAuth2权限管理实战
Spring Security快速入门
官方文档：
Spring Security :: Spring Security 功能： 身份认证（authentication） 授权（authorization） 防御常见攻击（protection against common attacksÿ…
深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案。深度学习模型训练中的调优指南大全概括了数据预处理、模型架构设计、超参数优化、正则化策略和训练技巧等多个关键方面，以提升模型性能和泛化能力。 …
Java图形化界面编程—— 基本组件和对话框 笔记
2.5 AWT中常用组件
2.5.1 基本组件
组件名功能ButtonButtonCanvas用于绘图的画布Checkbox复选框组件（也可当做单选框组件使用）CheckboxGroup选项组，用于将多个Checkbox 组件组合成一组， 一组 Checkbox 组件将只有一个可以 被选中…
深入探索 Express.js 的高级特性
引言
Express.js 是一个基于 Node.js 平台的 Web 开发框架，旨在提供一种简单、易于使用的方式来创建 Web 应用程序。由于其灵活性和可扩展性，它已经成为了 Node.js 社区最受欢迎的框架之一。在本文中，我们将重点介绍 Express.js 的高级特性&…
第62讲商品搜索动态实现以及性能优化
商品搜索后端动态获取数据
后端动态获取数据： /*** 商品搜索* param q* return*/GetMapping("/search")public R search(String q){List<Product> productList productService.list(new QueryWrapper<Product>().like("name", q)…
【原创 附源码】Flutter海外登录--Tiktok登录最详细流程
最近接触了几个海外登录的平台，踩了很多坑，也总结了很多东西，决定记录下来给路过的兄弟坐个参考，也留着以后留着回顾。更新时间为2024年2月7日，后续集成方式可能会有变动，所以目前的集成流程仅供参考&#…
深度学习(13)--PyTorch搭建神经网络进行气温预测
一.搭建神经网络进行气温预测流程详解
1.1.导入所需的工具包
import numpy as np # 矩阵计算
import pandas as pd # 数据读取
import matplotlib.pyplot as plt # 画图处理
import torch # 构建神经网络
import torch.optim as optim # 设置优化器
1.2.读取并处理数据…
解析十六进制雷达数据格式：解析雷达数据长度。
以Cat62格式雷达数据为例，十六进制雷达数据部分代码： 3e0120bf7da4ffee0085 雷达数据长度使用4个字符（2个字节）标识，在这里是“0120”，转换为十进制数为288。
雷达数据长度父类：
base_length_…
1、学习 Eureka 注册中心
学习 Eureka 注册中心 一、创建 Eureka 微服务0、SpringBoot 和 SpringCloud 版本1、引入 Eureka 服务端依赖2、启动类加 EnableEurekaServer 注解3、配置 yaml 文件，把 Eureka 服务注册到 Eureka 注册中心4、访问 Eureka 服务端，查看注册中心的服务列表…
【图形图像的C++ 实现 01/20】 2D 和 3D 贝塞尔曲线
目录 一、说明二、贝塞尔曲线特征三、模拟四、全部代码如下五、资源和下载 一、说明 以下文章介绍了用 C 计算和绘制的贝塞尔曲线（2D 和 3D）。 贝塞尔曲线具有出色的数学能力来计算路径（从起点到目的地点的曲线）。曲线的形…
Django的配置文件setting.py
BASE_DIR
项目路径：默认是已经打开的主项目路径
BASE_DIR os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
SECRET_KEY
密钥
SECRET_KEY (dh&_fm2hfn9y)35!_6#$a7q%%^onoy#-a8x18r4(6*8f(aniDEBUG
帮助调试，默认…
WordPress函数wptexturize的介绍及用法示例，字符串替换为HTML实体
在查看WordPress你好多莉插件时发现代码中使用了wptexturize()函数用来随机输出一句歌词，下面boke112百科就跟大家一起来学习一下WordPress函数wptexturize的介绍及用法示例。
WordPress函数wptexturize介绍
wptexturize( string $text, bool $reset false ): st…
多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限，具备零样本能力
多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限，具备零样本能力。
一种基于多模态（图像、文本）对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下，使用自然语言来预测最相关的文本片段，而无需为特定任务进行优化。CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，具备出色的零射击能力…
电力负荷预测 | 基于GRU门控循环单元的深度学习电力负荷预测，含预测未来（Python）
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springboot167基于springboot的医院后台管理系统的设计与实现
简介 【毕设源码推荐 javaweb 项目】基于springbootvue 的 适用于计算机类毕业设计，课程设计参考与学习用途。仅供学习参考， 不得用于商业或者非法用途，否则，一切后果请用户自负。 看运行截图看 第五章 第四章
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