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Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据机器学习模型在图像识别中的迁移学习与模型优化（173）

news 来源：原创 2025/9/6 2:20:01

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Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据机器学习模型在图像识别中的迁移学习与模型优化（173）

  • 引言：
  • 正文：
      • 一、图像识别技术现状与挑战
        • 1.1 图像识别应用场景与技术需求
        • 1.2 传统图像识别模型的局限性
      • 二、基于 Java 的大数据机器学习模型在图像识别中的应用
        • 2.1 数据采集与预处理
        • 2.2 迁移学习在图像识别中的应用
        • 2.3 模型优化技术
      • 三、实际案例分析：某安防企业图像识别系统优化
        • 3.1 案例背景
        • 3.2 解决方案实施
        • 3.3 实施效果
  • 结束语：
  • 🗳️参与投票和与我联系：

引言：

亲爱的 Java 和 大数据爱好者们，大家好！在数字化浪潮的席卷下，Java 大数据技术凭借其卓越的性能和强大的生态体系，在众多领域实现了深度赋能，催生出一系列创新的应用场景。在智能供应链领域，依据《Java 大视界 ——Java 大数据在智能供应链库存优化与成本控制中的应用策略（172）》，借助大数据分析技术对多源数据的整合与挖掘，实现了库存的精准管理与成本的有效控制，为企业在激烈的市场竞争中赢得了先机。在智能安防领域，《Java 大视界 ——Java 大数据在智能安防入侵检测系统中的多源数据融合与分析技术（171）》通过对海量安防数据的融合分析，构建了高效的入侵检测体系，为社会安全稳定提供了坚实保障。在视频监控数据管理方面，《Java 大视界 —— 基于 Java 的大数据分布式存储在视频监控数据管理中的应用优化（170）》搭建了可靠的分布式存储架构，攻克了海量视频数据的存储与检索难题，大幅提升了数据管理的效率和质量。在智能教育、智慧文旅以及工业物联网等领域，Java 大数据技术同样发挥着不可替代的作用，推动各行业朝着智能化、数字化方向加速迈进。

随着人工智能技术的迅猛发展，图像识别作为其核心应用领域之一，在安防监控、医疗诊断、自动驾驶、电商购物等众多场景得到了广泛且深入的应用。然而，构建高性能的图像识别模型面临着诸多挑战，如数据标注成本高昂、计算资源消耗巨大以及模型在不同场景下的适应性欠佳等问题。迁移学习作为机器学习领域的一项前沿技术，能够将在相关领域学习到的知识迁移到目标任务中，有效降低对目标任务数据的依赖，提升模型的训练效率与泛化能力。Java 语言以其跨平台性、稳定性以及丰富的类库资源，为基于大数据的机器学习模型开发提供了强有力的支持。本文将深入探索基于 Java 的大数据机器学习模型在图像识别中的迁移学习与模型优化技术，结合丰富的真实案例与详尽的代码示例，为图像识别领域的从业者、数据科学家以及技术爱好者提供极具实践价值的技术指导。

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正文：

一、图像识别技术现状与挑战

1.1 图像识别应用场景与技术需求

图像识别技术的应用场景极为广泛，涵盖了社会生活的各个领域：

应用领域具体场景技术要求
安防监控人员身份识别、行为分析、周界防范高准确性、实时性以及对复杂环境的适应性
医疗诊断X 光片、CT 影像分析，疾病辅助诊断高精度、可靠性以及对医学知识的深度融合
自动驾驶道路识别、交通标志检测、车辆与行人识别高可靠性、实时性以及对不同路况的快速响应
电商购物商品搜索、图像匹配高准确性、快速检索以及良好的用户体验

不同的应用场景对图像识别技术的性能有着独特的要求。例如，在安防监控领域，不仅需要模型具备极高的识别准确率，以确保对各类安全威胁的及时发现与处理，还要求模型能够在复杂的光照、天气条件下稳定运行，同时满足实时性的要求，以便对突发安全事件做出快速响应。在医疗诊断领域，图像识别模型的准确性和可靠性至关重要，任何误判都可能导致严重的医疗后果，因此模型需要对医学影像中的细微特征进行精准识别，并结合医学知识进行综合分析。

1.2 传统图像识别模型的局限性

传统的图像识别模型在应对复杂多变的实际应用场景时，暴露出诸多不容忽视的局限性：

局限性类型具体表现带来的影响典型场景应对难点
数据依赖严重构建高精度模型需大量标注数据，而数据标注过程耗时费力且成本高昂限制模型在数据稀缺领域的应用，延缓模型的开发与部署进程在罕见病的医学影像诊断中，由于病例数据稀缺，难以获取足够的标注样本，导致模型训练困难如何借助迁移学习、半监督学习等技术，降低对大规模标注数据的依赖，提升模型在小样本场景下的性能
计算资源消耗大模型训练和推理过程需要强大的计算设备支持，对硬件配置要求高增加应用成本，限制模型在移动设备、嵌入式设备等资源受限环境中的应用在移动端的图像识别应用中，受设备计算能力和电池续航的限制，难以运行复杂的图像识别模型如何通过模型压缩、量化、剪枝等技术，降低模型的计算复杂度和存储需求，使其能够在资源受限设备上高效运行
模型适应性差模型在不同场景、数据集之间的泛化能力不足，容易出现过拟合或欠拟合问题降低模型的实际应用价值，导致在新场景下的识别准确率大幅下降在跨地区、跨季节的安防监控场景中，由于环境差异较大，模型的性能受到显著影响如何通过数据增强、多任务学习等技术，提高模型的鲁棒性和适应性，使其能够在多样化的场景中保持稳定的性能

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二、基于 Java 的大数据机器学习模型在图像识别中的应用

2.1 数据采集与预处理

利用 Java 开发功能强大的图像数据采集系统，从摄像头、图像数据库、网络等多个数据源采集图像数据。为了丰富图像数据集的多样性，提升模型的泛化能力，采用数据增强技术，包括旋转、缩放、裁剪、翻转、添加噪声等操作。数据采集架构如下：

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采集到的原始图像数据通常存在噪声、模糊、尺寸不一致等问题，严重影响模型的训练效果，因此需要进行预处理。以下是使用 Java 和 OpenCV 库进行图像预处理的示例代码，并添加了详细注释：

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;public class ImagePreprocessing {public static void main(String[] args) {// 加载OpenCV库System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);// 读取图像Mat image = Imgcodecs.imread("path/to/image.jpg");// 判断图像是否读取成功if (image.empty()) {System.out.println("无法读取图像");return;}// 转换为灰度图像Mat grayImage = new Mat();Imgproc.cvtColor(image, grayImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);// 高斯模糊去噪Mat blurredImage = new Mat();Imgproc.GaussianBlur(grayImage, blurredImage, new org.opencv.core.Size(5, 5), 0);// 图像二值化Mat binaryImage = new Mat();Imgproc.threshold(blurredImage, binaryImage, 127, 255, Imgproc.THRESH_BINARY);// 保存处理后的图像Imgcodecs.imwrite("path/to/preprocessed_image.jpg", binaryImage);}
}
2.2 迁移学习在图像识别中的应用

借助 Java 的机器学习框架 Deeplearning4j，实现迁移学习在图像识别中的应用。以 VGG16 模型为例，VGG16 是一种在大规模图像数据集（如 ImageNet）上进行预训练的经典卷积神经网络模型，具有强大的特征提取能力。以下是使用 Java 和 Deeplearning4j 实现基于 VGG16 的迁移学习进行图像识别的示例代码，并添加了详细注释：

import org.deeplearning4j.datasets.iterator.impl.ImageDirectoryIterator;
import org.deeplearning4j.nn.api.OptimizationAlgorithm;
import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit;
import org.deeplearning4j.optimize.listeners.ScoreIterationListener;
import org.nd4j.linalg.activations.Activation;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.dataset.DataSet;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.Random;public class TransferLearningImageRecognition {public static void main(String[] args) throws IOException {int batchSize = 32;int height = 224;int width = 224;int channels = 3;int numClasses = 2;// 加载训练数据DataSetIterator trainIter = new ImageDirectoryIterator.Builder().dataSourceDirectory(new File("path/to/train")).labels(new String[]{"class1", "class2"}).batchSize(batchSize).height(height).width(width).channels(channels).build();// 加载测试数据DataSetIterator testIter = new ImageDirectoryIterator.Builder().dataSourceDirectory(new File("path/to/test")).labels(new String[]{"class1", "class2"}).batchSize(batchSize).height(height).width(width).channels(channels).build();// 加载预训练的VGG16模型MultiLayerConfiguration baseConf = new NeuralNetConfiguration.Builder().seed(12345).optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT).weightInit(WeightInit.XAVIER).updater(org.deeplearning4j.nn.conf.updater.Updater.ADAM).l2(0.0005).list().layer(0, new org.deeplearning4j.nn.conf.layers.ConvolutionLayer.Builder(3, 3).nIn(channels).nOut(64).stride(1, 1).padding(1, 1).activation(Activation.RELU).build())// 省略中间层.layer(12, new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD).nIn(512).nOut(numClasses).activation(Activation.SOFTMAX).build()).build();MultiLayerNetwork baseModel = new MultiLayerNetwork(baseConf);baseModel.init();// 冻结前10层，只训练最后几层for (int i = 0; i < 10; i++) {baseModel.getLayer(i).setListeners(false);baseModel.getLayer(i).setGradientMask(org.deeplearning4j.nn.api.Layer.GradientMask.UNGRADED);}baseModel.setListeners(new ScoreIterationListener(1));baseModel.fit(trainIter);// 在测试集上评估模型性能int correct = 0;int total = 0;while (testIter.hasNext()) {DataSet testData = testIter.next();INDArray output = baseModel.output(testData.getFeatureMatrix());INDArray predictions = output.argMax(1);INDArray labels = testData.getLabels().argMax(1);for (int i = 0; i < predictions.length(); i++) {if (predictions.getLong(i) == labels.getLong(i)) {correct++;}total++;}}System.out.println("模型准确率：" + (double) correct / total);trainIter.close();testIter.close();}
}
2.3 模型优化技术

为进一步提升图像识别模型的性能，降低其计算复杂度和存储需求，采用模型压缩、量化、剪枝等优化技术。以模型剪枝为例，模型剪枝是一种通过去除模型中冗余的连接或参数，简化模型结构，从而提高模型运行效率的技术。以下是使用 Java 和 TensorFlow 实现模型剪枝的示例代码，并添加了详细注释：

import org.tensorflow.Graph;
import org.tensorflow.Session;
import org.tensorflow.Tensor;
import org.tensorflow.framework.MetaGraphDef;
import org.tensorflow.framework.SaverDef;
import org.tensorflow.proto.framework.MetaGraphDefOrBuilder;import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.nio.ByteBuffer;public class ModelPruning {public static void main(String[] args) {try (Graph graph = new Graph();Session session = new Session(graph)) {// 加载模型byte[] graphDef = loadGraphDef("path/to/model.pb");graph.importGraphDef(graphDef);// 获取模型中的所有节点for (String nodeName : graph.operationNames()) {org.tensorflow.Operation node = graph.operation(nodeName);// 判断节点是否为可剪枝节点，此处仅为示例，需根据具体模型实现if (node.type().equals("Conv2D") || node.type().equals("MatMul")) {// 获取节点的输入和输出张量Tensor<?>[] inputs = session.runner().fetch(node.input(0)).run().toArray(new Tensor[0]);Tensor<?> output = session.runner().fetch(node.output(0)).run().get(0);// 根据剪枝策略判断是否去除该节点if (shouldPrune(inputs, output)) {graph.remove(node);}}}// 保存剪枝后的模型MetaGraphDef.Builder metaGraphDefBuilder = MetaGraphDef.newBuilder();metaGraphDefBuilder.setGraphDef(graph.toGraphDef());SaverDef saverDef = SaverDef.newBuilder().setFilenameTensorName("save/Const:0").setSaveTensorName("save/control_dependency:0").setRestoreOpName("save/restore_all").build();metaGraphDefBuilder.setSaverDef(saverDef);MetaGraphDefOrBuilder metaGraphDef = metaGraphDefBuilder;try (FileOutputStream fos = new FileOutputStream("path/to/pruned_model.pb")) {metaGraphDef.writeTo(fos);}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}private static byte[] loadGraphDef(String path) throws IOException {try (java.io.InputStream is = new java.io.FileInputStream(path)) {ByteBuffer bb = ByteBuffer.wrap(is.readAllBytes());return bb.array();}}private static boolean shouldPrune(Tensor<?>[] inputs, Tensor<?> output) {// 此处实现具体的剪枝策略，如根据权重的大小、连接的稀疏性等判断是否剪枝// 示例：简单判断输出张量的大小是否小于某个阈值return output.numElements() < 1000;}
}

三、实际案例分析：某安防企业图像识别系统优化

3.1 案例背景

某安防企业专注于为城市安防提供一体化解决方案，其现有的图像识别系统在复杂多变的城市环境中，识别准确率较低，且模型训练和推理过程耗时较长，无法满足实时性和准确性的要求。为提升图像识别系统的性能，该企业引入基于 Java 的大数据机器学习模型，并运用迁移学习和模型优化技术，对系统进行全面升级。

3.2 解决方案实施

  1. 数据采集与预处理：使用 Java 开发高效的图像数据采集程序，从分布在城市各个角落的安防监控摄像头采集图像数据。为了提高数据的多样性和质量，采用数据增强技术对采集到的图像进行处理，同时对图像进行标准化、归一化等预处理操作。

  2. 迁移学习应用：借助 Deeplearning4j 框架，采用基于 VGG16 模型的迁移学习方法，在少量标注的城市安防图像数据上进行模型训练。通过冻结预训练模型的部分层，仅对最后几层进行微调，有效减少了训练时间和数据需求。

  3. 模型优化：运用模型压缩、量化、剪枝等技术，对训练好的模型进行优化。通过模型剪枝去除冗余的连接和参数，采用量化技术降低模型参数的存储精度，从而降低模型的计算复杂度和存储空间，提高模型在安防设备上的运行效率。

3.3 实施效果

  1. 识别准确率大幅提高：通过迁移学习和模型优化，该企业图像识别系统的识别准确率从原先的 65% 提升至 85%，在复杂光照、天气条件以及人员密集场景下，也能精准识别目标对象，极大提升了安防预警的及时性与可靠性。

  2. 训练时间显著缩短：借助迁移学习技术，模型训练周期从原本的两周缩短至一周，开发效率大幅提升，使企业能够快速响应市场需求，推出新的安防解决方案。

  3. 运行效率大幅提升：经过模型压缩、量化与剪枝优化后，模型在安防设备上的推理时间从 500ms 缩短至 350ms，满足了安防监控实时性的严格要求。此外，模型的存储空间降低了 30%，有效缓解了安防设备的存储压力。
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结束语：

亲爱的 Java 和 大数据爱好者们，基于 Java 的大数据机器学习模型，通过迁移学习与模型优化技术，为图像识别领域的难题提供了系统性的解决方案。不仅降低了模型对大规模标注数据的依赖，减少了计算资源的消耗，还提升了模型在复杂场景下的适应性与稳定性。

在即将推出的《大数据新视界》和《 Java 大视界》专栏联合推出的第四个系列的第二十九篇文章《 Java 大视界 ——Java 大数据在智慧交通停车场智能管理与车位预测中的应用实践（174），我们将走进智慧交通领域，探讨 Java 大数据技术如何优化停车场管理、实现精准车位预测，为城市交通治理提供创新思路，敬请持续关注！

亲爱的 Java 和 大数据爱好者们，在构建图像识别模型时，你是否遇到过因数据不均衡导致的模型性能问题？又是如何解决的呢？欢迎在评论区或【青云交社区 – Java 大视界频道】分享您的宝贵经验与见解。

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  64. Java 大视界 – Java 大数据中的联邦学习激励机制设计与实践（111）(最新）
  65. Java 大视界 – Java 大数据在智慧文旅游客流量预测与景区运营优化中的应用（110）(最新）
  66. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据分布式缓存一致性维护策略解析（109）(最新）
  67. Java 大视界 – Java 大数据在智能安防入侵检测与行为分析中的应用（108）(最新）
  68. Java 大视界 – Java 大数据机器学习模型的可解释性增强技术与应用（107）(最新）
  69. Java 大视界 – Java 大数据在智能医疗远程诊断中的技术支撑与挑战（106）(最新）
  70. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据可视化交互设计与实现技巧（105）(最新）
  71. Java 大视界 – Java 大数据在智慧环保污染源监测与预警中的应用（104）(最新）
  72. Java 大视界 – Java 大数据中的时间序列数据异常检测算法对比与实践（103）(最新）
  73. Java 大视界 – Java 大数据在智能物流路径规划与车辆调度中的创新应用（102）(最新）
  74. Java 大视界 – Java 大数据分布式文件系统的性能调优实战（101）(最新）
  75. Java 大视界 – Java 大数据在智慧能源微电网能量管理中的关键技术（100）(最新）
  76. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据机器学习模型压缩与部署优化（99）(最新）
  77. Java 大视界 – Java 大数据在智能零售动态定价策略中的应用实战（98）(最新）
  78. Java 大视界 – 深入剖析 Java 大数据实时 ETL 中的数据质量保障策略（97）(最新）
  79. Java 大视界 – 总结与展望：Java 大数据领域的新征程与无限可能（96）(最新）
  80. 技术逐梦十二载：CSDN 相伴，400 篇文章见证成长，展望新篇(最新）
  81. Java 大视界 – Java 大数据未来十年的技术蓝图与发展愿景（95）(最新）
  82. Java 大视界 – 国际竞争与合作：Java 大数据在全球市场的机遇与挑战（94）(最新）
  83. Java 大视界 – 企业数字化转型中的 Java 大数据战略与实践（93）(最新）
  84. Java 大视界 – 人才需求与培养：Java 大数据领域的职业发展路径（92）(最新）
  85. Java 大视界 – 开源社区对 Java 大数据发展的推动与贡献（91）(最新）
  86. Java 大视界 – 绿色大数据：Java 技术在节能减排中的应用与实践（90）(最新）
  87. Java 大视界 – 全球数据治理格局下 Java 大数据的发展路径（89）(最新）
  88. Java 大视界 – 量子计算时代 Java 大数据的潜在变革与应对策略（88）(最新）
  89. Java 大视界 – 大数据伦理与法律：Java 技术在合规中的作用与挑战（87）(最新）
  90. Java 大视界 – 云计算时代 Java 大数据的云原生架构与应用实践（86）(最新）
  91. Java 大视界 – 边缘计算与 Java 大数据协同发展的前景与挑战（85）(最新）
  92. Java 大视界 – 区块链赋能 Java 大数据：数据可信与价值流转（84）(最新）
  93. Java 大视界 – 人工智能驱动下 Java 大数据的技术革新与应用突破（83）(最新）
  94. Java 大视界 – 5G 与 Java 大数据融合的行业应用与发展趋势（82）(最新）
  95. Java 大视界 – 后疫情时代 Java 大数据在各行业的变革与机遇（81）(最新）
  96. Java 大视界 – Java 大数据在智能体育中的应用与赛事分析（80）(最新）
  97. Java 大视界 – Java 大数据在智能家居中的应用与场景构建（79）(最新）
  98. 解锁 DeepSeek 模型高效部署密码：蓝耘平台深度剖析与实战应用(最新）
  99. Java 大视界 – Java 大数据在智能政务中的应用与服务创新（78）(最新）
  100. Java 大视界 – Java 大数据在智能金融监管中的应用与实践（77）(最新）
  101. Java 大视界 – Java 大数据在智能供应链中的应用与优化（76）(最新）
  102. 解锁 DeepSeek 模型高效部署密码：蓝耘平台全解析(最新）
  103. Java 大视界 – Java 大数据在智能教育中的应用与个性化学习（75）(最新）
  104. Java 大视界 – Java 大数据在智慧文旅中的应用与体验优化（74）(最新）
  105. Java 大视界 – Java 大数据在智能安防中的应用与创新（73）(最新）
  106. Java 大视界 – Java 大数据在智能医疗影像诊断中的应用（72）(最新）
  107. Java 大视界 – Java 大数据在智能电网中的应用与发展趋势（71）(最新）
  108. Java 大视界 – Java 大数据在智慧农业中的应用与实践（70）(最新）
  109. Java 大视界 – Java 大数据在量子通信安全中的应用探索（69）(最新）
  110. Java 大视界 – Java 大数据在自动驾驶中的数据处理与决策支持（68）(最新）
  111. Java 大视界 – Java 大数据在生物信息学中的应用与挑战（67）(最新）
  112. Java 大视界 – Java 大数据与碳中和：能源数据管理与碳排放分析（66）(最新）
  113. Java 大视界 – Java 大数据在元宇宙中的关键技术与应用场景（65）(最新）
  114. Java 大视界 – Java 大数据中的隐私增强技术全景解析（64）(最新）
  115. Java 大视界 – Java 大数据中的自然语言生成技术与实践（63）(最新）
  116. Java 大视界 – Java 大数据中的知识图谱构建与应用（62）(最新）
  117. Java 大视界 – Java 大数据中的异常检测技术与应用（61）(最新）
  118. Java 大视界 – Java 大数据中的数据脱敏技术与合规实践（60）(最新）
  119. Java 大视界 – Java 大数据中的时间序列预测高级技术（59）(最新）
  120. Java 大视界 – Java 与大数据分布式机器学习平台搭建（58）(最新）
  121. Java 大视界 – Java 大数据中的强化学习算法实践与优化 （57）(最新）
  122. Java 大视界 – Java 大数据中的深度学习框架对比与选型（56）(最新）
  123. Java 大视界 – Java 大数据实时数仓的构建与运维实践（55）(最新）
  124. Java 大视界 – Java 与大数据联邦数据库：原理、架构与实现（54）(最新）
  125. Java 大视界 – Java 大数据中的图神经网络应用与实践（53）(最新）
  126. Java 大视界 – 深度洞察 Java 大数据安全多方计算的前沿趋势与应用革新（52）(最新）
  127. Java 大视界 – Java 与大数据流式机器学习：理论与实战（51）(最新）
  128. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据分布式索引技术探秘（50）(最新）
  129. Java 大视界 – 深入剖析 Java 在大数据内存管理中的优化策略（49）(最新）
  130. Java 大数据未来展望：新兴技术与行业变革驱动（48）(最新）
  131. Java 大数据自动化数据管道构建：工具与最佳实践（47）(最新）
  132. Java 大数据实时数据同步：基于 CDC 技术的实现（46）(最新）
  133. Java 大数据与区块链的融合：数据可信共享与溯源（45）(最新）
  134. Java 大数据数据增强技术：提升数据质量与模型效果（44）(最新）
  135. Java 大数据模型部署与运维：生产环境的挑战与应对（43）(最新）
  136. Java 大数据无监督学习：聚类与降维算法应用（42）(最新）
  137. Java 大数据数据虚拟化：整合异构数据源的策略（41）(最新）
  138. Java 大数据可解释人工智能（XAI）：模型解释工具与技术（40）(最新）
  139. Java 大数据高性能计算：利用多线程与并行计算框架（39）(最新）
  140. Java 大数据时空数据处理：地理信息系统与时间序列分析（38）(最新）
  141. Java 大数据图计算：基于 GraphX 与其他图数据库（37）(最新）
  142. Java 大数据自动化机器学习（AutoML）：框架与应用案例（36）(最新）
  143. Java 与大数据隐私计算：联邦学习与安全多方计算应用（35）(最新）
  144. Java 驱动的大数据边缘计算：架构与实践（34）(最新）
  145. Java 与量子计算在大数据中的潜在融合：原理与展望（33）(最新）
  146. Java 大视界 – Java 大数据星辰大海中的团队协作之光：照亮高效开发之路（十六）(最新）
  147. Java 大视界 – Java 大数据性能监控与调优：全链路性能分析与优化（十五）(最新）
  148. Java 大视界 – Java 大数据数据治理：策略与工具实现（十四）(最新）
  149. Java 大视界 – Java 大数据云原生应用开发：容器化与无服务器计算（十三）(最新）
  150. Java 大视界 – Java 大数据数据湖架构：构建与管理基于 Java 的数据湖（十二）(最新）
  151. Java 大视界 – Java 大数据分布式事务处理：保障数据一致性（十一）(最新）
  152. Java 大视界 – Java 大数据文本分析与自然语言处理：从文本挖掘到智能对话（十）(最新）
  153. Java 大视界 – Java 大数据图像与视频处理：基于深度学习与大数据框架（九）(最新）
  154. Java 大视界 – Java 大数据物联网应用：数据处理与设备管理（八）(最新）
  155. Java 大视界 – Java 与大数据金融科技应用：风险评估与交易分析（七）(最新）
  156. 蓝耘元生代智算云：解锁百亿级产业变革的算力密码(最新）
  157. Java 大视界 – Java 大数据日志分析系统：基于 ELK 与 Java 技术栈（六）(最新）
  158. Java 大视界 – Java 大数据分布式缓存：提升数据访问性能（五）(最新）
  159. Java 大视界 – Java 与大数据智能推荐系统：算法实现与个性化推荐（四）(最新）
  160. Java 大视界 – Java 大数据机器学习应用：从数据预处理到模型训练与部署（三）(最新）
  161. Java 大视界 – Java 与大数据实时分析系统：构建低延迟的数据管道（二）(最新）
  162. Java 大视界 – Java 微服务架构在大数据应用中的实践：服务拆分与数据交互（一）(最新）
  163. Java 大视界 – Java 大数据项目架构演进：从传统到现代化的转变（十六）(最新）
  164. Java 大视界 – Java 与大数据云计算集成：AWS 与 Azure 实践（十五）(最新）
  165. Java 大视界 – Java 大数据平台迁移与升级策略：平滑过渡的方法（十四）(最新）
  166. Java 大视界 – Java 大数据分析算法库：常用算法实现与优化（十三）(最新）
  167. Java 大视界 – Java 大数据测试框架与实践：确保数据处理质量（十二）(最新）
  168. Java 大视界 – Java 分布式协调服务：Zookeeper 在大数据中的应用（十一）(最新）
  169. Java 大视界 – Java 与大数据存储优化：HBase 与 Cassandra 应用（十）(最新）
  170. Java 大视界 – Java 大数据可视化：从数据处理到图表绘制（九）(最新）
  171. Java 大视界 – Java 大数据安全框架：保障数据隐私与访问控制（八）(最新）
  172. Java 大视界 – Java 与 Hive：数据仓库操作与 UDF 开发（七）(最新）
  173. Java 大视界 – Java 驱动大数据流处理：Storm 与 Flink 入门（六）(最新）
  174. Java 大视界 – Java 与 Spark SQL：结构化数据处理与查询优化（五）(最新）
  175. Java 大视界 – Java 开发 Spark 应用：RDD 操作与数据转换（四）(最新）
  176. Java 大视界 – Java 实现 MapReduce 编程模型：基础原理与代码实践（三）(最新）
  177. Java 大视界 – 解锁 Java 与 Hadoop HDFS 交互的高效编程之道（二）(最新）
  178. Java 大视界 – Java 构建大数据开发环境：从 JDK 配置到大数据框架集成（一）(最新）
  179. 大数据新视界 – Hive 多租户资源分配与隔离（2 - 16 - 16）(最新）
  180. 大数据新视界 – Hive 多租户环境的搭建与管理（2 - 16 - 15）(最新）
  181. 技术征途的璀璨华章：青云交的砥砺奋进与感恩之心(最新）
  182. 大数据新视界 – Hive 集群性能监控与故障排查（2 - 16 - 14）(最新）
  183. 大数据新视界 – Hive 集群搭建与配置的最佳实践（2 - 16 - 13）(最新）
  184. 大数据新视界 – Hive 数据生命周期自动化管理（2 - 16 - 12）(最新）
  185. 大数据新视界 – Hive 数据生命周期管理：数据归档与删除策略（2 - 16 - 11）(最新）
  186. 大数据新视界 – Hive 流式数据处理框架与实践（2 - 16 - 10）(最新）
  187. 大数据新视界 – Hive 流式数据处理：实时数据的接入与处理（2 - 16 - 9）(最新）
  188. 大数据新视界 – Hive 事务管理的应用与限制（2 - 16 - 8）(最新）
  189. 大数据新视界 – Hive 事务与 ACID 特性的实现（2 - 16 - 7）(最新）
  190. 大数据新视界 – Hive 数据倾斜实战案例分析（2 - 16 - 6）(最新）
  191. 大数据新视界 – Hive 数据倾斜问题剖析与解决方案（2 - 16 - 5）(最新）
  192. 大数据新视界 – Hive 数据仓库设计的优化原则（2 - 16 - 4）(最新）
  193. 大数据新视界 – Hive 数据仓库设计模式：星型与雪花型架构（2 - 16 - 3）(最新）
  194. 大数据新视界 – Hive 数据抽样实战与结果评估（2 - 16 - 2）(最新）
  195. 大数据新视界 – Hive 数据抽样：高效数据探索的方法（2 - 16 - 1）(最新）
  196. 智创 AI 新视界 – 全球合作下的 AI 发展新机遇（16 - 16）(最新）
  197. 智创 AI 新视界 – 产学研合作推动 AI 技术创新的路径（16 - 15）(最新）
  198. 智创 AI 新视界 – 确保 AI 公平性的策略与挑战（16 - 14）(最新）
  199. 智创 AI 新视界 – AI 发展中的伦理困境与解决方案（16 - 13）(最新）
  200. 智创 AI 新视界 – 改进 AI 循环神经网络（RNN）的实践探索（16 - 12）(最新）
  201. 智创 AI 新视界 – 基于 Transformer 架构的 AI 模型优化（16 - 11）(最新）
  202. 智创 AI 新视界 – AI 助力金融风险管理的新策略（16 - 10）(最新）
  203. 智创 AI 新视界 – AI 在交通运输领域的智能优化应用（16 - 9）(最新）
  204. 智创 AI 新视界 – AIGC 对游戏产业的革命性影响（16 - 8）(最新）
  205. 智创 AI 新视界 – AIGC 重塑广告行业的创新力量（16 - 7）(最新）
  206. 智创 AI 新视界 – AI 引领下的未来社会变革预测（16 - 6）(最新）
  207. 智创 AI 新视界 – AI 与量子计算的未来融合前景（16 - 5）(最新）
  208. 智创 AI 新视界 – 防范 AI 模型被攻击的安全策略（16 - 4）(最新）
  209. 智创 AI 新视界 – AI 时代的数据隐私保护挑战与应对（16 - 3）(最新）
  210. 智创 AI 新视界 – 提升 AI 推理速度的高级方法（16 - 2）(最新）
  211. 智创 AI 新视界 – 优化 AI 模型训练效率的策略与技巧（16 - 1）(最新）
  212. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 临时表与视图的应用场景（下）（30 / 30）(最新）
  213. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 临时表与视图：灵活数据处理的技巧（上）（29 / 30）(最新）
  214. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 元数据管理工具与实践（下）（28 / 30）(最新）
  215. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 元数据管理：核心元数据的深度解析（上）（27 / 30）(最新）
  216. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据湖集成与数据治理（下）（26 / 30）(最新）
  217. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据湖架构中的角色与应用（上）（25 / 30）(最新）
  218. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive MapReduce 性能调优实战（下）（24 / 30）(最新）
  219. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 基于 MapReduce 的执行原理（上）（23 / 30）(最新）
  220. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 窗口函数应用场景与实战（下）（22 / 30）(最新）
  221. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 窗口函数：强大的数据分析利器（上）（21 / 30）(最新）
  222. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据压缩算法对比与选择（下）（20 / 30）(最新）
  223. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据压缩：优化存储与传输的关键（上）（19/ 30）(最新）
  224. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据质量监控：实时监测异常数据（下）（18/ 30）(最新）
  225. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据质量保障：数据清洗与验证的策略（上）（17/ 30）(最新）
  226. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据安全：加密技术保障数据隐私（下）（16 / 30）(最新）
  227. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据安全：权限管理体系的深度解读（上）（15 / 30）(最新）
  228. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 与其他大数据工具的集成：协同作战的优势（下）（14/ 30）(最新）
  229. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 与其他大数据工具的集成：协同作战的优势（上）（13/ 30）(最新）
  230. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 函数应用：复杂数据转换的实战案例（下）（12/ 30）(最新）
  231. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 函数库：丰富函数助力数据处理（上）（11/ 30）(最新）
  232. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据桶：优化聚合查询的有效手段（下）（10/ 30）(最新）
  233. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据桶原理：均匀分布数据的智慧（上）（9/ 30）(最新）
  234. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据分区：提升查询效率的关键步骤（下）（8/ 30）(最新）
  235. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据分区：精细化管理的艺术与实践（上）（7/ 30）(最新）
  236. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 查询性能优化：索引技术的巧妙运用（下）（6/ 30）(最新）
  237. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 查询性能优化：基于成本模型的奥秘（上）（5/ 30）(最新）
  238. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据导入：优化数据摄取的高级技巧（下）（4/ 30）(最新）
  239. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据导入：多源数据集成的策略与实战（上）（3/ 30）(最新）
  240. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据仓库：构建高效数据存储的基石（下）（2/ 30）(最新）
  241. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据仓库：架构深度剖析与核心组件详解（上）（1 / 30）(最新）
  242. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：量子计算启发下的数据加密与性能平衡（下）（30 / 30）(最新）
  243. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：融合人工智能预测的资源预分配秘籍（上）（29 / 30）(最新）
  244. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：分布式环境中的优化新视野（下）（28 / 30）(最新）
  245. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：跨数据中心环境下的挑战与对策（上）（27 / 30）(最新）
  246. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能突破：处理特殊数据的高级技巧（下）（26 / 30）(最新）
  247. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能突破：复杂数据类型处理的优化路径（上）（25 / 30）(最新）
  248. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：资源分配与负载均衡的协同（下）（24 / 30）(最新）
  249. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：集群资源动态分配的智慧（上）（23 / 30）(最新）
  250. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能飞跃：分区修剪优化的应用案例（下）（22 / 30）(最新）
  251. 智创 AI 新视界 – AI 助力医疗影像诊断的新突破(最新）
  252. 智创 AI 新视界 – AI 在智能家居中的智能升级之路(最新）
  253. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能飞跃：动态分区调整的策略与方法（上）（21 / 30）(最新）
  254. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 存储格式转换：从原理到实践，开启大数据性能优化星际之旅（下）（20/30）(最新）
  255. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：基于数据特征的存储格式选择（上）（19/30）(最新）
  256. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能提升：高级执行计划优化实战案例（下）（18/30）(最新）
  257. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能提升：解析执行计划优化的神秘面纱（上）（17/30）(最新）
  258. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：优化数据加载的实战技巧（下）（16/30）(最新）
  259. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：数据加载策略如何决定分析速度（上）（15/30）(最新）
  260. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：为企业决策加速的核心力量（下）（14/30）(最新）
  261. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 在大数据架构中的性能优化全景洞察（上）（13/30）(最新）
  262. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：新技术融合的无限可能（下）（12/30）(最新）
  263. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：融合机器学习的未来之路（上 （2-2））（11/30）(最新）
  264. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：融合机器学习的未来之路（上 （2-1））（11/30）(最新）
  265. 大数据新视界 – 大数据大厂之经典案例解析：广告公司 Impala 优化的成功之道（下）（10/30）(最新）
  266. 大数据新视界 – 大数据大厂之经典案例解析：电商企业如何靠 Impala性能优化逆袭（上）（9/30）(最新）
  267. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：从数据压缩到分析加速（下）（8/30）(最新）
  268. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：应对海量复杂数据的挑战（上）（7/30）(最新）
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编程日记 2025/9/6 2:16:26

SpringBoot异步任务实践指南：提升系统性能的利器

精心整理了最新的面试资料和简历模板&#xff0c;有需要的可以自行获取 点击前往百度网盘获取 点击前往夸克网盘获取 引言 在现代Web应用中&#xff0c;高并发场景下的响应速度和资源利用率是系统设计的重要考量。SpringBoot通过简洁的异步任务机制&#xff0c;帮助开发者轻松…...

编程日记 2025/9/6 2:13:01

Gson修仙指南：谷歌大法的佛系JSON渡劫手册

各位在代码世界打坐修行的道友们&#xff01;今天我们要参悟Google出品的JSON心法——Gson&#xff01;这货就像代码界的扫地僧&#xff0c;表面朴实无华&#xff0c;实则内力深厚&#xff0c;专治各种JSON不服&#xff01;准备好迎接"万物皆可JSON"的顿悟时刻了吗&a…...

编程日记 2025/9/5 11:39:05

MINIQMT学习课程Day8

获取qmt账号的资金账号后&#xff0c;我们进入下一步&#xff0c;如何获得当前账号的持仓情况 还是之前的步骤&#xff0c;打开qmt&#xff0c;选择独立交易&#xff0c; 之后使用pycharm&#xff0c;编写py文件。 from xtquant import xtdata from xtquant.xttrader import…...

编程日记 2025/9/3 10:39:47

spring-ai-alibaba第八章使用searxng构建大模型联网搜索应用

1、searxng安装配置 详见 anythingLLM结合searXNG实现联网搜索_anythingllm 配置 searxng-CSDN博客 2、本文介绍如何使用 Spring AI Alibaba 构建大模型联网搜索应用结合模块化 RAG&#xff08;Module RAG&#xff09;和信息检索服务&#xff08;SearXNG&#xff09;赋能大模…...

编程日记 2025/9/2 19:00:27

C#：is关键字

目录 is 关键字的核心是什么&#xff1f; 1. 什么是 is 关键字&#xff0c;为什么要用它&#xff1f; 2. 如何使用 is 关键字&#xff1f; 3. is 的作用和场景 4. is 与 as 的区别 5. 模式匹配的扩展&#xff08;C# 8.0&#xff09; 6. 常见陷阱和注意事项 总结&#x…...

编程日记 2025/9/4 18:00:24

SpringCloud第二篇：注册中心Eureka

注册中心的意义 注册中心 管理各种服务功能包括服务的注册、发现、熔断、负载、降级等&#xff0c;比如dubbo admin后台的各种功能。 有了注册中心&#xff0c;调用关系的变化&#xff0c;画几个简图来看一下。(了解源码可求求: 1791743380) 服务A调用服务B 有了注册中心之后&a…...

编程日记 2025/9/4 18:05:52

CSS语言的硬件驱动

CSS语言的硬件驱动探讨 引言 随着信息技术的迅猛发展&#xff0c;硬件和软件之间的交互愈发复杂&#xff0c;特别是在嵌入式系统、物联网设备等领域&#xff0c;硬件驱动程序的开发变得至关重要。而在众多编程语言中&#xff0c;CSS&#xff08;层叠样式表&#xff09;作为一…...

编程日记 2025/9/3 10:39:32

浅入浅出：从传统开发者角度去了解区块链和智能合约之间的关系

前言 在传统开发者视角：智能合约与区块链数据库探秘文中我为大家简单的讲解了DApp开发中智能合约开发和传统开发中数据存储层面的不同。而智能合约则是DApp中重要的组成部分，如同传统开发中的后端。 但是我们不要忘记的是：智能合约是应区块链而生的。 那么对于区块链来说…...

编程日记 2025/9/3 10:39:28

使用人工智能大模型DeepSeek，如何免费辅助教学？

今天我们学习DeepSeek工具如何辅助教学?DeepSeek功能很强大&#xff0c;带动人工智能快速发展&#xff0c;这里给DeepSeek点个赞。免费手把手学习视频地址&#xff1a;https://edu.csdn.net/learn/40402/666415 第一步&#xff0c;进入DeepSeek官网。打开google浏览器&#x…...

编程日记 2025/9/3 10:39:23

leetcode-代码随想录-链表-链表理论基础

链表&#xff1a; 通过指针串联在一起的线性结构&#xff1b;每个节点包含两部分&#xff1a;数据域、指针域&#xff08;存放下一个节点的指针&#xff09;入口节点&#xff1a;称为 头节点 head最后一个节点的指针指向 NULL&#xff08;空指针&#xff09; 链表的类型 1. 单…...

编程日记 2025/9/3 6:38:59

dify中配置使用Ktransformer模型

一共是两个框架一个是Ktransformer，一个是dify。 Ktransformer用来部署LLM，比如Deepseek，而LLm的应用框架平台Dify主要用来快速搭建基于LLM应用。 这篇教程主要是用来介绍两个框架的交互与对接的，不是部署Ktransformer也部署部署Dify，要部署Dify、Ktransformer可以直接参考…...

编程日记 2025/9/4 17:35:08

解释区块链技术的应用场景和优势

区块链技术是一种基于分布式账本的技术&#xff0c;被广泛应用于多个领域。以下是区块链技术的主要应用场景和优势&#xff1a; 应用场景&#xff1a; 金融领域&#xff1a;区块链可以用于支付结算、跨境汇款、智能合约等金融服务&#xff0c;提高交易效率和降低成本。物联网…...

编程日记 2025/9/3 10:39:12

明清两朝全方位对比

明清两朝是中国历史上最后两个封建王朝&#xff0c;在政治、经济、文化等方面存在显著差异&#xff0c;以下为主要区别&#xff1a; 一、政治制度 皇权集中程度 明朝&#xff1a;废除丞相制度&#xff0c;设内阁辅助皇帝&#xff0c;但中后期宦官专权&#xff08;如刘瑾、魏…...

编程日记 2025/9/3 10:39:08

Mysql的事务

事务的概念 简单的说事务就是一个连贯性任务，只有一起成功或者一起失败的说法。在mysql的事务中要么事务里的sql语句成功执行，其中有出错就回滚到事务开始时候的状态。对于已经提交的事务来说，该事务对数据库所做的修改将永久生效事务的四大特性ACID 原子性(Atomicity)：一件…...

编程日记 2025/9/2 17:57:17

chromium魔改——绕过无限debugger反调试

在进行以下操作之前&#xff0c;请确保已完成之前文章中提到的 源码拉取及编译 部分。 如果已顺利完成相关配置&#xff0c;即可继续执行后续操作。 在浏览器中实现“无限 debugger”的反调试技术是一种常见的手段&#xff0c;用于防止他人通过开发者工具对网页进行调试或逆向…...

编程日记 2025/9/4 19:58:55

【力扣hot100题】（051）腐烂的橘子

我讨厌图论。 这道题写了特别久&#xff0c;不过好歹也是写出来了…… 方法是先将橘子全部遍历一遍&#xff0c;做两件事&#xff1a;①找出所有连通的橘子②找出所有腐烂的橘子&#xff0c;设置一个vector<queue<int>>&#xff0c;每个vector元素代表一片连通的…...

编程日记 2025/9/3 10:38:56

PyTorch实现线性回归的基础写法与封装API写法

目录 1. 基础写法 1.1导包 2.2加载读取数据 2.3原始数据可视化（画图显示） 2.4线性回归的（基础）分解写法 2.5定义训练过程 2.PyTorch实现 线性回归的封装写法（实际项目中的常用写法） 2.1创建线性回归模型 2.2定义损失函数 2.3定义优化器 2.4定义训练过程 1…...

编程日记 2025/9/3 10:38:52

【蓝桥杯】算法笔记3

1. 最长上升子序列（LIS） 1.1. 题目 想象你有一排数字，比如：3, 1, 2, 1, 8, 5, 6 你要从中挑出一些数字，这些数字要满足两个条件： 你挑的数字的顺序要和原来序列中的顺序一致（不能打乱顺序） 你挑的数字要一个比一个大（严格递增） 问：最多能挑出多少个这样的数字？ …...

编程日记 2025/9/5 17:21:48

【Linux】条件变量封装类及环形队列的实现

&#x1f4e2;博客主页&#xff1a;https://blog.csdn.net/2301_779549673 &#x1f4e2;博客仓库&#xff1a;https://gitee.com/JohnKingW/linux_test/tree/master/lesson &#x1f4e2;欢迎点赞 &#x1f44d; 收藏 ⭐留言 &#x1f4dd; 如有错误敬请指正&#xff01; &…...

编程日记 2025/9/3 10:38:44

wsl2 配置ubuntu 固定ip

提示&#xff1a;环境搭建 文章目录 前言一、安装sshd 服务1. ubuntu 子系统安装 openssh-server2.配置sshd 开启密码链接3.配置sshd 服务开机启动 二、配置固定IP1 查看i2 查看路由3 查看wsl虚拟网卡4 配置wsl 子系统网卡4 设置生效 三、问题1. ssh 无法远程 前言 提示&#…...

编程日记 2025/9/5 9:20:07

电机控制学习路线

一、基础理论准备阶段 电路与电子技术 电路分析基础&#xff08;基尔霍夫定律、动态电路分析&#xff09; 模拟电子技术&#xff08;放大器、滤波电路、功率器件&#xff09; 数字电子技术&#xff08;逻辑电路、微控制器基础&#xff09; 数学工具 线性代数&#xff08;矩…...

编程日记 2025/9/3 10:38:35

Sensodrive力控关节模组SensoJoint：TÜV安全认证助力机器人开发

在机器人技术领域&#xff0c;安全性和开发效率是行业关注的重点。SensoDrive的SensoJoint 机器人力控关节模组&#xff0c;凭借其可靠的安全性能和高效的开发优势&#xff0c;正在为机器人开发提供有力支持。 2025年3月31日&#xff0c;SensoDrive的 SensoJoint 力控关节模组获…...

编程日记 2025/9/3 10:38:32

【橘子大模型】Runnable和Chain以及串行和并行

一、Runnable 前面我们实现了一些关于如何和大模型进行交互的操作。那么我们此时来回顾一下我们当前进行的结构。 我们已经很清楚这些操作的具体含义了&#xff0c;所以我这里就不在多介绍了。我们来看其中的几个点 1、用户那边就是客户&#xff0c;没啥说的。 2、langchain&…...

编程日记 2025/9/2 11:16:54

数据结构 -- 图的存储

图的存储 邻接矩阵法 邻接矩阵存储不带权图 0 - 表示两个顶点不邻接 1 - 表示两个顶点邻接 在无向图中&#xff0c;每条边在矩阵中对应两个1 在有向图中&#xff0c;每条边在矩阵中对应一个1 //不带权图的邻接矩阵存储 #define MaxVertexNum 100 //顶点数目的最大值 typed…...

编程日记 2025/9/3 10:38:23

基于大模型预测不稳定性心绞痛的多维度研究与应用

目录 一、引言 1.1 研究背景与意义 1.2 研究目的 1.3 国内外研究现状 二、不稳定性心绞痛概述 2.1 定义与分类 2.2 发病机制 2.3 临床表现 三、大模型技术原理与应用基础 3.1 大模型介绍 3.2 在医疗领域的应用现状 3.3 用于不稳定性心绞痛预测的可行性 四、术前预…...

编程日记 2025/9/2 17:39:24

【Java集合】LinkedList源码深度分析

参考笔记&#xff1a;java LinkedList 源码分析&#xff08;通俗易懂)_linkedlist源码分析-CSDN博客 目录 1.前言 2.LinkedList简介 3.LinkedList的底层实现 4.LinkedList 与 ArrayList 的对比 4.1 如何选择 4.2 对比图 5.LinkedList 源码Debug 5.1 add(E e) &#xff…...

编程日记 2025/9/3 0:21:23

Java 大视界 -- Java 大数据在智能供应链库存优化与成本控制中的应用策略（172）

&#x1f496;亲爱的朋友们&#xff0c;热烈欢迎来到 青云交的博客&#xff01;能与诸位在此相逢&#xff0c;我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代&#xff0c;我们都渴望一方心灵净土&#xff0c;而 我的博客 正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识&#xff0c;也…...

编程日记 2025/9/5 10:22:22

高并发系统架构设计核心要点的结构化提炼【大模型总结】

以下是对高并发系统架构设计核心要点的结构化提炼&#xff0c;结合技术深度与实践视角&#xff0c;以清晰的层次呈现关键策略与实现路径&#xff1a; 一、核心理念重塑 1. 容错优先思维 设计哲学&#xff1a;从"零故障"转向"可恢复性"设计&#xff0c;接…...

编程日记 2025/9/3 7:33:42

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Stable Diffusion的文生图功能

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Stable Diffusion的文生图功能 项目背景项目实现写在最后项目下载链接 本文为原创文章&#xff0c;若需要转载&#xff0c;请注明出处。 原文地址&#xff1a;https://blog.csdn.net/qq_30270773/article/details/147002073 项目对应的Github地…...

编程日记 2025/9/3 10:38:02

k8s的pod的概述和配置

概念 Pod 容器组 是一个k8s中一个抽象的概念&#xff0c;用于存放一组 container&#xff08;可包含一个或多个 container 容器&#xff0c;即图上正方体)&#xff0c;以及这些 container &#xff08;容器&#xff09;的一些共享资源。这些资源包括&#xff1a; 共享存储&…...

编程日记 2025/9/3 10:37:57

RTOS任务句柄的作用

任务句柄（Task Handle）在 FreeRTOS 中的作用详解 任务句柄（TaskHandle_t）是 FreeRTOS 中用于 唯一标识和管理任务 的核心机制，本质是一个指向任务控制块（TCB）的指针。说明即便创建的任务名相同，但对应的任务句柄一定是不同。 它在任务管理、通信、调试中起到关键作用，…...

编程日记 2025/9/5 10:41:11

OpenVLA-OFT——微调VLA的三大关键设计：并行解码、动作分块、连续动作表示以及L1回归目标

前言 25年3.26日&#xff0c;这是一个值得纪念的日子&#xff0c;这一天&#xff0c;我司「七月在线」的定位正式升级为了&#xff1a;具身智能的场景落地与定制开发商 &#xff0c;后续则从定制开发 逐步过渡到 标准产品化 比如25年q2起&#xff0c;在定制开发之外&#xff0…...

编程日记 2025/9/4 13:04:16