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18《Spring Boot 入门教程》Spring Boot 定时任务

1. 前言 定时任务绝对是实际项目中的刚需。 我们想监控一个重点服务的运行状态，可以每隔 1 分钟调用下该服务的心跳接口，调用失败时即发出告警信息； 我们想每天凌晨的时候，将所有商品的库存置满，以免早上忘记添加库存影响销售； 我们想在每个周六的某个时段进行打折促销。 在以上的案例中，或者是指定时间间隔，或者是指定时间节点，按设定的任务进行某种操作，这就是定时任务了。 在 Spring Boot

人工智能 2025年10月27日 33 点赞 0 评论 10485 浏览

计算机毕业设计Python+Spark+LSTM中药推荐系统 中药大数据可视化 中药数据分析 中药可视化系统 中药知识图谱

开发技术 前端：vue.js、echarts 后端：springboot、vue.js 数据库：mysql 大数据计算框架：spark、hadoop 算法(机器学习、人工智能)：推荐算法(协同过滤算法，基于用户、基于物品全部实现)、lstm情感分析评论、中药知识图谱 第三方平台：百度AI中药材图片智能识别、阿里云短信接口 数据采集(数据集)：python爬虫 创新点 短信接口、识别、情感分析、Sp

人工智能 2025年07月21日 45 点赞 0 评论 10498 浏览

AMS WMS PMS总结

AMS主要功能： ActivityManagerService 简称AMS，AMS是Android中最核心的服务，主要负责系统中四大组件的启动、切换、调度及应用进程的管理和调度等工作。还负责启动或杀死应用程序的进程。 功能包括： 统一调度所有应用程序的Activity的生命周期 启动或杀死应用程序的进程 启动并调度Service的生命周期 注册BroadcastReceiver，并接收和分发Br

人工智能 2025年08月16日 80 点赞 0 评论 10499 浏览

庄子书目

折叠庄子书目 《内篇·逍遥游》《内篇·齐物论》《内篇·养生主》《内篇·人间世》 《内篇·德充符》《内篇·大宗师》《内篇·应帝王》《外篇·骈拇》 《外篇·马蹄》《外篇·胠箧》《外篇·在宥》《外篇·天地》 《外篇·天道》《外篇·天运》《外篇·刻意》《外篇·缮性》 《外篇·秋水》《外篇·至乐》《外篇·达生》《外篇·山木》 《外篇·田子方》《外篇·知北游》《杂篇·庚桑楚》《杂篇·徐无鬼》 《杂篇·则阳》

人工智能 2025年06月12日 150 点赞 0 评论 10501 浏览

在 Flutter 项目中将 Hive 作为数据库与 Provider 集成

什么是Hive？ Hive 是一个 No-SQL 轻量级和快速键值数据库解决方案，它是跨平台的（在移动设备、桌面和 Web 上运行）并且是用纯 Dart 编写的。与不支持 Flutter web 的 sqflite 相比，这使其具有立竿见影的优势——Hive 具有任何原生依赖项，因此它可以在 web 上无缝运行。 深入了解何时以及为什么应该使用 hive。 据统计，在写入或删除方面

人工智能 2025年05月07日 133 点赞 0 评论 10519 浏览

黑马程序员 | Python教程：数据分析常见的误区有哪些？

1、盲目的收集数据 一个正常运营的产品每天会产生大量的数据，如果把这些数据都收集起来进行分析，不仅会使工作量增加，浪费大量时间，很可能还会得不到想要的分析结果。作为一名数据分析人员，更不应该为了分析而分析，而是应该紧紧围绕你的分析目的（了解现状、分析业务变动原因、预测发展趋势等）去进行分析。所以，在开始数据收集工作之前，就应该先把数据分析的目的梳理清楚，防止出现”答非所问”的数据分析结果。 2、对

人工智能 2025年06月15日 89 点赞 0 评论 10524 浏览

第2章 阿里云基础技术（四）

4.Serverless （1）技术特点 随着以K8s为代表的云原生技术成为云计算的容器界面，K8s成为云计算的新异地操作系统。面向特定领域的后端云服务（BaaS）则是这个操作系统上的服务API，存储、数据库、中间件、大数据、AI等领域的大量产品与技术都开始提供全托管的云形态服务。 Serverless计算包含以下特征： 全托管的计算服务 通用性 自动的弹性伸缩 按量计费 Serverless

人工智能 2024年11月24日 170 点赞 0 评论 10530 浏览

AI提效指南：生成精美PPT与漫画

🎬 博主名称： 超级苦力怕 🔥 个人专栏： 《Java 成长录》 《AI 工具使用目录》 🚀 每一次思考都是突破的前奏，每一次复盘都是精进的开始！ 前言 使用前提：拥有科学上网的能力，建议拥有 Gemini Pro 版，否则只能使

人工智能 2026年01月11日 171 点赞 0 评论 10534 浏览

一文详解对抗训练方法

对抗训练方法 Adversarial learning主要是用于样本生成或者对抗攻击领域，主要方法是通过添加鉴别器或者根据梯度回传生成新样本，其主要是为了提升当前主干模型生成样本的能力或者鲁棒性 一. 对抗训练定义 ==对抗训练是一种引入噪声的训练方式，可以对参数进行正则化，提升模型鲁棒性和泛化能力== 1.1 对抗训练特点 相对于原始输入，所添加的扰动是微小的 添加的噪声可以使得模型预测错

人工智能 2025年04月22日 118 点赞 0 评论 10544 浏览

楚存科技SD NAND贴片式T卡—高性能存储解决方案、赋能AI智能硬件

楚存科技SD NAND贴片式T卡—高性能存储解决方案、赋能AI智能硬件应用在 AIoT 技术重构产业生态的时代浪潮中，智能硬件正从单一功能终端向数据枢纽演进 —— 智能家居设备日均产生 TB 级交互数据，工业物联网传感器需实时存储生产参数，车载智能系统更要在毫秒级响应中完成音视频数据的读写。传统存储方案在功耗控制、体积适配与环境耐受性上的局限性&#xff0

人工智能 2025年07月21日 40 点赞 0 评论 10550 浏览