摘要： 在hibernate5中,有了一些新的变动: 新引导 API Spatial/GIS 支持 Java 8 支持 扩展 AUTO id 生成支持 命名策略分离 属性转换器支持 更好的 在hibernate5中,有了一些新的变动: 新引导 API Spatial/GIS 支持 Java 8 支持 扩展 AUTO id 生成支持 命名策略分离 属性转换器支持 更好的 “bulk id table” 支持 事务管理 模式工具链 Session API类化 改进 OSGi 支持 改进 bytecode 增强功
Apache Felix Felix是一个OSGi版本4规范的Apache实现。 OSGi是一个基于Java的服务平台规范，其目标是被需要长时间运行、动态更新、对运行环境破坏最小化的系统所使用。有许多公司(包括Eclipse IDE，它是第一个采用OSGi技术的重要项目)已经使用OSGi去创建其微内核和插件架构，以允许在运行时刻获得好的模块化和动态组装特性。几个其他项目如Apache Directory、Geronimo、Jackrabbit、Spring以及JOnAS也都正在转向采用OSGi。 目前Fel
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SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一个非常经典且高效的分类模型。在机器学习领域，有两大类方法既理论优美又能在实践中取得很好的效果，其中一类是 SVM 及其衍生的核方法和统计学习理论；另一类是 AdaBoost 及其衍生的 Boosting 方法，例如在 Kaggle 竞赛中十分流行的 XGBoost 和 LightGBM 即属于 Boosting 方法。目前十分热门的深度学习方法虽然在实践中能取得十分突出的效果，但是理论支持不够完善。
机器之心报道 机器之心编辑部 本书从零推导 SVM，涵盖从 SVM 的思想、到形式化、再简化、最后实现的完整过程。 SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一个非常经典且高效的分类模型。在机器学习领域，有两大类方法既理论优美又能在实践中取得很好的效果，其中一类是 SVM 及其衍生的核方法和统计学习理论；另一类是 AdaBoost 及其衍生的 Boosting 方法，例如在 Kaggle 竞赛中十分流行的 XGBoost 和 LightGBM 即属于 Boosting 方法。目前十
【导读】1月28日，Vihar Kurama和Sai Tejaswie撰写了一篇机器学习技术博文，为读者介绍了如何用python进行监督学习。作者首先解释什么是监督学习，并讲解了监督学习中的两个任务：
回顾 上一节，我们简单介绍了Spring的各个模块，包含核心Sping容器模块、Spring的AOP模块、数据访问与集成模块、web应用模块、测试模块等，接着详细分析了每个模块所覆盖的功能，各模块之间的关系，最后我们列出来各功能模块所在的jar文件，为我们后面使用spring功能打下基础。 今天我们来分析一下sping的历史版本变更记录，并且结合最新的Spring官方文档说说它的新功能特性，以便于我们在开发项目中能够快速、熟练的应用。 Spring框架的历史 1.1 Spri
通过本文你将知道： Maven Archetype的基本原理以及如何使用Maven Archetype生成适用于不同版本的ODL子项目。 本文将着重讲解cli命令开发，以及Carbon Release中新引入的Blueprint的一些基本知识。OpenDaylight Carbon Release中模块运行的大致流程以及对于api和impl的开发可以参考ODL碳版本模块开发及流程梳理还有ODL controller官方开发指南（它对DataStore的描述相当不错）。 如何将编写好的应用添加到一个正在运行的
使用他们提出的最新提示策略Medprompt，在医疗专业领域，GPT-4在MultiMed QA九个测试集中取得最优结果。
这两天在研究Kotlin时，看到Kotlin和和OSGi的完美融合，就有必要介绍下OSGi。 OSGi是什么 OSGi是Open Services Gateway initiative的缩写，叫做开放服务网关协议。我们说到OSGi时，根据上下文不同，通常可能指OSGi联盟、OSGi标准或者OSGi框架。OSGi联盟成立于1999年，当时是为了建立一套将可管理的服务（Managed Service）通过网络交付到设备中的开放标准。可见，OSGi最开始面向的是从嵌入式和移动设备，这也不难理解OSGi名称的由来了
你可以在一个接口中声明一个抽象方法，然后再不同的实现类中去实现这个方法。这样不就进行了统一了吗。
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最近维护了一段时间的组件包，在向同事进行推广的时候，经常会听到身边会有类似的抱怨：
看到一篇写得非常好的加载器文章，转过来与大家分享一下(https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-classloader/#download) ---- 类加载器是 Java 语言的一个创新，也是 Java 语言流行的重要原因之一。它使得 Java 类可以被动态加载到 Java 虚拟机中并执行。类加载器从 JDK 1.0 就出现了，最初是为了满足 Java Applet 的需要而开发出来的。Java Applet 需要从远程下载 Java 类文件到浏览器中
类加载器是 Java 语言的一个创新，也是 Java 语言流行的重要原因之一。它使得 Java 类可以被动态加载到 Java 虚拟机中并执行。类加载器从 JDK 1.0 就出现了，最初是为了满足 Java Applet 的需要而开发出来的。Java Applet 需要从远程下载 Java 类文件到浏览器中并执行。现在类加载器在 Web 容器和 OSGi 中得到了广泛的使用。一般来说，Java 应用的开发人员不需要直接同类加载器进行交互。Java 虚拟机默认的行为就已经足够满足大多数情况的需求了。不过如果遇到了需要与类加载器进行交互的情况，而对类加载器的机制又不是很了解的话，就很容易花大量的时间去调试 ClassNotFoundException和 NoClassDefFoundError等异常。本文将详细介绍 Java 的类加载器，帮助读者深刻理解 Java 语言中的这个重要概念。下面首先介绍一些相关的基本概念。
基于一些已知样本，根据其变量（是否出现胸痛、是否有良好的血液循环、是否有闭锁的动脉、体重指标），预测其是否患有心脏病（左侧）。接着，出现一个新来的患者，我们可以测量或询问这些变量，然后基于这些变量预测其是否患有心脏病（右侧）。
阅读——阅读书籍、浏览网页、翻阅杂志、细品文章等 不管花多少时间都要找到适合你的语言 思考——你写这个程序的目的是什么？ 流程图——让你有效组织代码，省时省力 做好备份 注释代码 勇于寻求帮助 找一本好书 测试——指的是让其他人来评价你的程序，或者当做免费软件提供给他人使用 以上是文章《写给年轻程序员的一些建议》给出的，也有网友在看完此文后增加了一条：“一定要挤出时间的，泡MM。” 上周热门的文章基本上都和程序员的成长、学习有关，不管是准程序员、初级程序员以及老鸟程序员，都应该看一下这一期的一周极客热文
相对于「 基于词典的分析 」，「 基于机器学习 」的就不需要大量标注的词典，但是需要大量标记的数据，比如： 还是下面这句话，如果它的标签是： 服务质量 - 中 （共有三个级别，好、中、差） ╮(╯-╰)╭，其是机器学习，通过大量已经标签的数据训练出一个模型， 然后你在输入一条评论，来判断标签级别 宁馨的点评 国庆活动，用62开头的信用卡可以6.2元买一个印有银联卡标记的冰淇淋， 有香草，巧克力和抹茶三种口味可选，我选的是香草口味，味道很浓郁。 另外任意消费都可以10元买两个马卡龙，个头虽不是很大，但很好吃，
是 Java 类加载层次中最顶层的类加载器，负责加载 JDK 中的核心类库，如：rt.jar、resources.jar、charsets.jar 等
这篇教程会介绍如何用TensorFlow里的tf.keras函数，对Fashion-MNIST数据集进行图像分类。
要说 Java 编程中哪个异常是你印象最深刻的，那 NullPointerException 空指针可以说是臭名昭著的。不要说初级程序员会碰到，即使是中级，专家级程序员稍不留神，就会掉入这个坑里。
文章目录 1. 类加载全过程 1.1 加载 1.2 链接 1.3 初始化 2. 类加载器的作用 3. java.class.ClassLoader类 4. 类加载器的层次结构(树状结构) 5. 类加载
编者说 OpenDaylight自面世起，“坑”就一直伴随着它的成长而成长，无论是起初的“不稳定”门，还是长期“言简意不赅”的文档，似乎对于想一探究竟的小伙伴总是竖着若干道高耸的壁垒。很多前期的投入者们多数在挫折面前纷纷离场，留下的那些勇毅的斗士则继续战斗，共同推动着OpenDaylight朝着更好的方向发展。其实在诸多溃败者中，往往是重技巧而轻心法者，今天未来网络君就邀请了在OpenDaylight开发征战数年的耿兴元前辈为ODLer和准ODLer们提供心法方向的指导，以期通过十问十答为大家在学习Op
静态应用安全测试（Static Application Security Testing，简称SAST）产品可以帮助企业在应用的开发过程中，自动化发现应用程序代码中的安全漏洞和风险，对于企业的应用安全发挥着重要作用。
JVM 类加载机制分为五个部分:加载，验证，准备，解析，初始化，下面我们就分别来看一下这五个过程。
Spring框架是一个为支持开发Java应用提供全面基础架构的Java平台。Spring处理基础架构，因此你可以集中精力在你有应用上。
相比较机器学习模型需要大量的标注数据进行训练，人类学习新知识和新技能的过程要更快更高效。
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最近也是考试多，没来得及更新文章。废话不多说，理论讲太多没啥感觉，不清楚的可以翻到前面的文章仔细看看。
Python+Playwright系列的文章还没有结束，就有好的小伙伴或者童鞋们私信公众号留言，问宏哥什么时候出Java语言的Playwright的自动化测试文章。本来想趁热打铁将Python+Playwright完结后，就开始Java语言的Playwright的自动化测试文章，但是好多人私信留言，索性就两个系列的文章同时进行吧，还有一个原因就是许多小伙伴们或者童鞋们私信问宏哥什么时候可以有java版的Playwright，因为不会Python，或者现在大多数企业和公司还是把java奉在神坛上，所以宏哥打算就换个口味，介绍一下Java+Playwright自动化测试。大致和前边的Python+Playwright自动化测试差不多。基于Java和Playwright做自动化测试，俗话说：工欲善其事必先利其器；没有金刚钻就不揽那瓷器活，磨刀不误砍柴工，因此你必须会搭建基本的开发环境，掌握Java基本的语法和一个IDE来进行开发，这里通过详细的讲解，介绍怎么搭建Java和Playwright开发环境，并提供一个基本入门的代码，后续逐步提供这一系列实践文章。
【新智元导读】本文介绍深度学习方法在图像翻译领域的应用，通过实现一个编码解码“图像翻译机”进行图像的清晰化处理，展示深度学习应用在图像翻译领域的效果。 近年来深度学习在图像处理、音频处理以及NLP领域取得了令人瞩目的成绩，特别在图像处理领域，深度学习已然成为主流方法。本文介绍深度学习方法在图像翻译领域的应用，通过实现一个编码解码“图像翻译机”进行图像的清晰化处理，展示深度学习应用在图像翻译领域的效果。此外，由于神经网络能够自动进行特征工程，同一个模型，如果我们使用不同场景下的数据进行训练，便可适应不同的场景
K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。 它没有训练的过程，它的学习阶段仅仅是把样本保存起来，等收到测试集之后再进行处理，属于“懒惰学习”。反之，在训练阶段就对样本进行学习的算法属于“急切学习”。 它本质上是衡量样本之间的相似度。
对于今天的大型分布式系统OSGi提供了一个和小型、嵌入式应用一样的模块化的架构来减少系统复杂性。从内部和现成的模块来构建系统可以显著的减少开发和维护的成本。OSGi编程模型就是实现组件为基础的系统。
这节课开始介绍第一种分类器: 最邻近分类器(Nearest Neighbor Classifier), 这种分类器与神经网络(Convolutional Neural Network)并没有啥关系, 只是一种最简单的将图片分类的分类器.
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
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原始数据下载地址为：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/breast+cancer+wisconsin+%28original%29
什么是OSGI OSGi（Open Service Gateway Initiative）有双重含义。一方面它指OSGi Alliance组织；另一方面指该组织制定的一个基于Java语言的服务（业务）规范——OSGi服务平台（Service Platform）。 OSGi Alliance是一个由Sun Microsystems、IBM、爱立信等于1999年3月成立的开放的标准化组织， 最初名为Connected Alliance。该组织及其标准原本主要目的在于使服务提供商通过住宅网关，为各种家庭智能设备提
发生依赖冲突主要表现为系统启动或运行中会发生异常，99%表现为三种NoClassDefFoundError、ClassNotFoundException、NoSuchMethodError。
OSGi中的每个模块（称为Bundle）与普通的Java类库区别并不太大，两者一般都以JAR格式进行 封装[2]，并且内部存储的都是Java的Package和Class。但是一个Bundle可以声明它所依赖的Package（通 过Import-Package描述），也可以声明它允许导出发布的Package（通过Export-Package描述）。在OSGi 里面，Bundle之间的依赖关系从传统的上层模块依赖底层模块转变为平级模块之间的依赖，而且类库的可见性能得到非常精确的控制，一个模块里只有被Export过的Package才可能被外界访问，其他的 Package和Class将会被隐藏起来。以上这些静态的模块化特性原本也是OSGi的核心需求之一，不过它和后来出现的Java的模块化系统互相重叠了，所以OSGi现在着重向动态模块化系统的方向发展。
从本系列文章开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前五篇文章讲解了神经网络基础概念、Theano库的安装过程及基础用法、theano实现回归神经网络、theano实现分类神经网络、theano正规化处理，这篇文章讲解神经网络的评价指标、特征标准化和特征选择，均是基础性知识。主要是学习"莫烦大神" 网易云视频的在线笔记，后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基础性文章和在线笔记，希望对您有所帮助，本系列作者采用一篇基础一篇代码的形式讲解，也建议大家一步步跟着学习，同时文章中存在错误或不足之处，还请海涵~
OSGI（Open Service Gateway Initiative） 是一个为 Java 平台设计的动态模块化系统框架。它提供了一种模块化管理应用程序功能的机制，使得开发者可以将应用程序拆分成独立的模块，这些模块可以动态地添加、移除或替换。每个模块都有自己的生命周期和依赖关系，可以独立地进行部署和升级。
读完 机器学习基础 之后，你已经知道了到底什么是机器学习以及机器学习的学习任务。在这篇给大家介绍一些机器学习中必须要了解的几个算法常识，这些算法常识在之后从事机器学习方面研究和工作时是非常重要的。
关键词：训练集（train set）、验证集（valid set）、测试集（test set） 。
朴素贝叶斯分类器是一个以贝叶斯定理为基础，广泛应用于情感分类领域的优美分类器。本文我们尝试使用该分类器来解决上一篇文章中影评态度分类。 1、贝叶斯定理 假设对于某个数据集，随机变量C表示样本为C类的概
大部分机器学习项目死在第1步和第2步，平时我们说的机器学习，指的是3、4、5这3步，实践中，其实最难的是业务理解这一步，业务理解OK了，后面的一切都有章可循。
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