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SpringBoot向Excel模板中写入数据并下载 （无需获取file对象及模板绝对路径）

之前用获取模板路径的方式测试没问题打包后就有问题了 莫名出现一个！ 找了很多教程尝试无果 最终使用下面这个方式 无需获取file对象以及模板路径的方式进行写入下载 （那个设置浏览器编码没有测试不知道能不能用！！！） public void export(SampleFilterAO filter, ......
模板 SpringBoot 路径 对象 数据

【机器学习】李宏毅——自监督式学习

本文介绍了近几年比较火热的自监督式学习，并介绍了其中最具有代表性的BERT算法和GPT算法，其中对BERT算法进行了详细叙述。 ......
机器

【机器学习】李宏毅——机器学习任务攻略

【机器学习】李宏毅——机器学习任务攻略，主要内容是讲解了如果出现了测试集误差较大的情况应该如何进行判断以及解决 ......
机器 任务攻略 任务 攻略

【机器学习】李宏毅——Explainable ML(可解释性的机器学习)

在前面的学习之中，我们已经学习了很多的模型，它能够针对特定的任务，接受我们的输入并产生目标的输出。但我们并不满足于此，我们甚至希望机器告诉我们，它是如何得到这个答案的，而这就是可解释的机器学习。 Why we need Explainable ML 首先我们要明确，即使我们训练出来的模型能够得到一个 ......
解释性 机器 Explainable ML

机器学习——人脸性别识别

一、选题背景 人脸识别技术是模式识别和计算机视觉领域最富挑战性的研究课题之一，也是近年来的研究热点，人脸性别识别作为人脸识别技术的重要组成部分也受到了广泛地关注。人脸性别识别就是向计算机输入人脸图像，经过某种方法或运算，得出其性别。这种识别对人眼来说很简单，但对计算机却并不是一件容易的事情。 二、机 ......
人脸 性别 机器

【机器学习】李宏毅——Transformer

本文详细地介绍了Transformer算法，介绍了其内部重要的Encoder和Decoder，以及具体的实现过程和原理，还介绍了其训练过程以及训练过程中应该注意的种种问题。 ......
Transformer 机器

【机器学习】李宏毅——线性降维

降维，可以用下面这张图来很简单的描述，就是将不同的、复杂的多种树都抽象成最简单的树的描述，也就是我们不关心这棵树长什么样子有什么特别的特征，我们只需要降维，知道它是一棵树即可。 维度下降实际上就是找到一个function，使得输入x得到输出z，而输出z的维度要比输入x的维度小。具体有几种方面，下面就 ......
线性 机器

【机器学习】李宏毅——Unsupervised Learning

读这篇文章之间欢迎各位先阅读我之前写过的线性降维的文章。这篇文章应该也是属于Unsupervised Learning的内容的。 Neighbor Embedding Manifold Learning（流形学习） 在实际的数据中，很可能会存在这一种分布： 左边这个分布可以看成原先在二维平面上的分布 ......
Unsupervised Learning 机器

BUU_RE学习记录1

#一、easyre #1.010打开，直接搜flag,得到flag #二、reverse1 #1.先查壳，得知是64位无壳，直接用IDA打开 #2.shiftF12查找字符串，发现关键语句 #3.查看相应代码，F5反编译 #4.发现关键的比较函数，看一下分别比较的字符串 #5.发现是输入的str1和 ......
BUU_RE BUU RE

【机器学习】李宏毅——生成式对抗网络GAN

本文非常详细的介绍什么是生成式对抗网络GAN，以及GAN内部的实现原理，包括各种GAN的训练技巧和变形等等内容。 ......
机器 网络 GAN

【机器学习】李宏毅——Anomaly Detection（异常检测）

本篇文章主要介绍了Anomaly Detection（异常检测）的思路具体实现方法，以及可能在实际应用中遇到的各种情况。 ......
Detection 机器 Anomaly

【机器学习】李宏毅——Adversarial Attack（对抗攻击）

本文主要介绍了Adversarial Attack（对抗攻击）当前的研究现状，包括如何攻击、攻击的类别，以及原始模型如何进行防御等相关知识点。 ......
Adversarial 机器 Attack

【机器学习】李宏毅——类神经网络训练不起来怎么办

如何判断导数值为零的点的类型 当发现训练数据集误差不再下降的时候，不是只有卡在局部最小值的情况，还有另外一种情况是处于鞍点，鞍点位置处虽然其导函数为零，但是其既不是局部最大值也不是局部最小值，如图： 因此，我们把局部最小值和鞍点这种点统称为驻点（critical point），但这两种情况是截然不同 ......
神经网络 神经 机器 怎么办 网络

【机器学习】李宏毅——Recurrent Neural Network(循环神经网络)

假设我们当前要做一个人工智能客服系统，那该系统就需要对用户输入的话语进行辨认，例如用户输入： I want to arrive Taipei on November 2nd 那么该系统就能够辨认出来Taipei是目的地，而后面是时间。那么我们可以用一个简单的前向网络来实现这个事情，输出为这个单词属于 ......
神经网络 Recurrent 神经 机器 Network

【机器学习】李宏毅——Flow-based Generative Models

本文主要介绍了Flow-based Generative Models的概念，以及其内部各个模块的主要思想，可结合我之前写过的生成模型的博客共同阅读。 ......
Flow-based Generative 机器 Models based

【机器学习】李宏毅——自注意力机制(Self-attention)

前面我们所讲的模型，输入都是一个向量，但有没有可能在某些场景中输入是多个向量，即一个向量集合，并且这些向量的数目并不是固定的呢？ 这一类的场景包括文字识别、语音识别、图网络等等。 那么先来考虑输出的类型，如果对于输入是多个数目不定的向量，可以有以下这几种输出方式： 每个向量对应一个输出：输出的数目与 ......
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【机器学习】李宏毅——AE自编码器(Auto-encoder)

1、What 在自编码器中，有两个神经网络，分别为Encoder和Decoder，其任务分别是： Encoder：将读入的原始数据（图像、文字等）转换为一个向量 Decoder：将上述的向量还原成原始数据的形式 而目标是希望还原出来的结果能够与原始数据尽可能的接近。其中的向量可称为Embedaing ......
编码器 Auto-encoder 编码 机器 encoder

对Java Web中WEB-INF目录的理解以及访问方法

事情发生 在上个暑假第一次写Java web大项目的时候，对于目录管理及分配没有任何经验，就想着清晰明了。 后端servlet是用maven进行构建的，所以在目录上没有碰到什么大问题。 用idea进行Java Web项目构建的时候，会自动生成这样一个前端目录 当时对拦截器以及安全目录什么的完全没有概 ......
WEB-INF 目录 方法 Java INF

微信小程序实战，基于vue2实现瀑布流

瀑布流，又称瀑布流式布局。是比较流行的一种网站页面布局，视觉表现为参差不齐的多栏布局，随着页面滚动条向下滚动，这种布局还会不断加载数据块并附加至当前尾部。 ......
瀑布 实战 程序 vue2 vue

深度学习-网络训练流程说明

1.背景 分类神经网络模型：Mobilenetv3。 深度学习框架：PyTorch。 Mobilenetv3简单的手写数字识别： 任务输入：一系列手写数字图片，其中每张图片都是28x28的像素矩阵。 任务输出：经过了大小归一化和居中处理，输出对应的0~9数字标签。 项目参考代码：https://gi ......
深度 流程 网络

Java开发学习(四十五)----MyBatisPlus查询语句之映射匹配兼容性

1、映射匹配兼容性 我们已经能从表中查询出数据，并将数据封装到模型类中，这整个过程涉及到一张表和一个模型类: 之所以数据能够成功的从表中获取并封装到模型对象中，原因是表的字段列名和模型类的属性名一样。那么问题就来了: 问题1:表字段与编码属性设计不同步 当表的列名和模型类的属性名发生不一致，就会导致 ......
兼容性 MyBatisPlus 语句 Java

Java开发学习(四十六)----MyBatisPlus新增语句之id生成策略控制及其简化配置

在前面有一篇博客：Java开发学习(四十一) MyBatisPlus标准数据层（增删查改分页）开发，我们在新增的时候留了一个问题，就是新增成功后，主键ID是一个很长串的内容。 我们更想要的是按照数据库表字段进行自增长，在解决这个问题之前，我们先来分析下ID该如何选择: 不同的表应用不同的id生成策略 ......
MyBatisPlus 语句 策略 Java

在 win11 下搭建并使用 ubuntu 子系统（同时测试 win10)——（附带深度学习环境搭建）

对于一个深度学习从事者来说，Windows训练模型有着诸多不便，还好现在Windows的Ubuntu子系统逐渐完善，近期由于工作需求，配置了Windows的工作站，为了方便起见，搭建了Ubuntu子系统，网上教程比较多，但是都或多或少存在一些小问题（也许是他们没有遇到）， 于是我自己在尝试中，将自己 ......
子系统 win 深度 同时 环境

ArcGIS QGIS学习二：图层如何只显示需要的部分几何面数据（附最新坐标边界下载全国省市区县乡镇）

前言 当我们用GIS软件打开一个SHP文件的时候，会显示出里面全部的几何图形，假如我只想要其中的一部分数据显示出来，其他的均不要显示，有那么几种操作方法。 我们可以通过把需要显示的几何面复制到另外一个图层里面来单独显示，但如果需要显示的区域一变，又要重新搞，不是很方便。 下面将记录一下我学到的解决方 ......
县乡镇 省市区 县乡 坐标 边界

在C#中使用Halcon开发视觉检测程序

简介 本文的初衷是希望帮助那些有其它平台视觉算法开发经验的人能快速转入Halcon平台下，通过文中的示例开发者能快速了解一个Halcon项目开发的基本步骤，让开发者能把精力完全集中到算法的开发上面。 首先，你需要安装Halcon，HALCON 18.11.0.1的安装包会放在文章末尾。安装包分开发和 ......
视觉 程序 Halcon

一文读懂！异常检测全攻略！从统计方法到机器学习 ⛵

本文系统介绍了『单变量异常检测』和『多变量异常检测』识别技术，包括传统的统计方法（四分位距、标准差），以及前沿的机器学习模型（孤立森林、DBSCAN、LOF局部离群因子）。 ......
全攻略 机器 方法

异常值检测！最佳统计方法实践（代码实现）！⛵

数据集中的异常值，对于数据分布、建模等都有影响。本文讲解两大类异常值的检测方法及其Python实现：可视化方法（箱线图&直方图）、统计方法（z分数&四分位距）。 ......
代码 方法

这么简单，还不会使用java8 stream流的map()方法吗？

一、前言 在日常的开发工作中经常碰到要处理list中数据的问题，比如从数据库中查出了很多学生，由于一些原因需要在内存中找出这些学生中的所有姓名，或者把名为“王五”的语文成绩暂时修改为“100”，这些问题怎么处理呐，之前我们想到的是遍历每个元素，然后取出来放到另外一个集合中，在java8中对集合可以进 ......
方法 stream java8 java map

边玩边学！交互式可视化图解！快收藏这18个机器学习和数据科学网站！⛵

机器学习算法理论比较枯燥乏味，但有许多有趣且有用的网站，您可以像游戏一样交互式操作，并同时学习机器学习概念、模型和应用知识。以下是 ShowMeAI 为大家整理的18个交互式机器学习网站，学起来！ ......
交互式 机器 科学 数据 网站

关于Android12安装apk出现-108异常INSTALL_PARSE_FAILED_MANIFEST_MALFORMED的解决方法

原文地址：关于Android12安装apk出现-108异常INSTALL_PARSE_FAILED_MANIFEST_MALFORMED的解决方法 - Stars-One的杂货小窝 问题描述 用户的小米手机上出现以下界面问题 小米手机为Android12系统，根据安装错误码得知，这个是由于Andro ......
INSTALL_PARSE_FAILED_MANIFEST_MAL MANIFEST Android INSTALL 方法
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