第十天： 1、使用freemarker实现网页静态化 2、ActiveMq同步生成静态网页
在一个多层结构中，水晶报表的使用往往比较繁琐： 1、在项目中添加数据集，形成xsd文件 2、利用xsd文件，在水晶报表环境中生成报表 3、回到.net，添加rpt文件 这样做的坏处除了繁琐，就是在UI层直接要访问数据库，将使得层次结构晚节难保。其实利用水晶报表的推模式，将很灵活的实现报表。思路是：事先建立报表的架子，运行时为报表指定数据。具体实现： 1、在水晶报表环境中，建立新数据连结，怎么方便怎么来，建议用oledb，快。 2、然后创建报表 3、回到.net
从架构中可以看出商品详情页面是一个表现层工程。 创建一个商品详情页面展示的Maven工程。
一 数据加载服务1、目标2、步骤二 离线推荐服务2.1 基于统计性算法1、目标2、步骤2.2 基于隐语义模型(LFM)的协同过滤推荐算法(ALS)1、目标2、步骤2.3 基于 ElasticSearch 的内容推荐算法1、目标2、步骤2.4 基于内容的推荐服务--电影标签三 实时推荐服务3.1 推荐算法解析3.2 实时推荐算法的实现过程3.3 日志的预处理四 综合业务服务4.1 后台架构4.2 Spring 框架搭建4.3 API 接口规划五 用户可视化服务5.1 前端框架搭建5.2 创建与运行项目5.2.1 创建项目骨架5.2.2 添加项目依赖5.2.3 创建模块、组件与服务5.2.4 调试项目5.2.5 发布项目六 项目重构6.1 核心模型提取6.2 通过配置的方式来获取硬编码的值6.3 项目打包6.3.1 AngularJS 前端文件打包6.3.2 businessServer 下的 java web 项目的打包方式6.3.3 核心模型 项目的打包方式6.3.4 recommender 下的后端文件打包方式6.4 系统部署
直观的说 1）首先，在数据库Sql server2019中新建一个数据库eg:students；
该文章讲述了技术社区中如何利用Spring Boot、MyBatis、MySQL等技术实现一个高性能、可扩展的会员积分抵扣系统设计。通过详细的设计方案，阐述了系统的基本架构、核心模块、数据存储、接口设计等方面，为开发人员提供了详实的实现指南。
RDLC报表是微软自家的报表，已经集成在vs2010中，相对水晶报表更轻量级，更重要的是：可直接在web项目中使用。 使用步骤： 一、创建DataSet 右击->Add New Item-> Data
关于DL4J DL4J是Deeplearning4j的简称，是基于Java虚拟机的深度学习框架，是用java和scala开发的，已开源，官网：https://deeplearning4j.org/ 关于《DL4J实战》系列 《DL4J实战》是欣宸在深度学习领域的原创，旨在通过一系列动手操作，由浅入深了解深度学习的基本知识，掌握通用操作，并且对DL4J逐渐熟练，进而在学习和工作中解决实际问题 本篇概览 作为《DL4J实战》系列的开篇，本文为后面的文章和实战做好准备工作，包含以下内容： 确定环境和版本信息 创建
<xs:schema xmlns:xs=”http://www.w3.org/2001/XMLSchema” 表示数据类型等定义来自w3
示例程序SAXLocalNameCount默认使用非验证解析器，但也可以激活验证。激活验证允许应用程序判断 XML 文档是否包含正确的标记，或这些标记是否按正确顺序出现。换句话说，它可以告诉您文档是否有效。然而，如果未激活验证，它只能告诉文档是否格式良好，就像在上一节中删除 XML 元素的闭合标记时所示。要进行验证，XML 文档需要关联到一个 DTD 或 XML 模式。SAXLocalNameCount程序可以选择这两个选项。
在之前的博客中已经用单机、Spark分布式两种训练的方式对深度神经网络进行训练，但其实DeepLearning4j也是支持多GPU训练的。 这篇文章我就总结下用GPU来对DNN/CNN进行训练和评估过程。并且我会给出CPU、GPU和多卡GPU之前的性能比较图表。不过，由于重点在于说明Mnist数据集在GPU上训练的过程，所以对于一些环境的部署，比如Java环境和CUDA的安装就不再详细说明了。 软件环境的部署主要在于两个方面，一个是JDK的安装，另外一个是CUDA。目前最新版本的DeepLearning4j
添加针对scala文件的编译插件 ------------------------------ <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xml
gitee地址：https://gitee.com/shawsongyue/aurora.git 源码直接下载可运行，模块：aurora_flink Flink 版本：1.18.0 Jdk 版本：11
SQL Server对于XML支持的核心在于XML数据的格式，这种数据类型可以将XML的数据存储于数据库的对象中，比如variables, columns, and parameters。当你用XML数据类型配置这些对象中的一个时，你指定类型的名字就像你在SQLServer 中指定一个类型一样。
SQL Server对于XML支持的核心在于XML数据的格式，这种数据类型可以将XML的数据存储于数据库的对象中，比如variables, columns, and parameters。当你用XML数据类型配置这些对象中的一个时，你指定类型的名字就像你在SQLServer 中指定一个类型一样。 XML的数据类型确保了你的XML数据被完好的构建保存，同时也符合ISO的标准。在定义一个XML数据类型之前，我们首先要知道它的几种限制，如下： 一个实例的XML列不能包含超过2GB的数据。 一个XML的列不能是索引
虽然遵守 GDPR 和 BCBS 239 等法规可能是一项挑战，但它们只不过是现代数据平台的最佳实践指南。一个有远见的组织应该有一个数据基础结构（data fabric ），以解决常见的非功能需求，同时还要有一个运营模式，以识别数据的战略价值。本文介绍 Saxo 银行如何借助数据网格架构来实现这一愿景。在数据平台团队的推动下，我们彻底地重新思考了组织内的数据使用情况。
【人工智能头条导读】本文是我们知识图谱系列的第二篇文章，希望人工智能头条为大家准备的文章对大家的学习有更多的帮助。
首先看看思维导图，我的spark是1.6.1版本，jdk是1.7版本 spark是什么？ Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的
SAP Business Objects数据服务是一种提取，转换和加载（ETL）工具，用于在源环境和目标环境之间移动和操作数据。 SAP数据服务提供了一个数据管理平台，可支持各种举措，包括商业智能，数据迁移，应用程序集成和更多特定应用程序。 SAP Data Services是应用程序中的可执行组件，可以在批处理或实时（服务）架构中部署。
商品详情信息频繁访问 jsp页面被频繁解析 加载起来太慢， 因此我们要把网页静态化。
作者 | GRAHAM STIRLING 译者 | 平川 审校 | 蔡芳芳 虽然遵守 GDPR 和 BCBS 239 等法规可能是一项挑战，但它们只不过是现代数据平台的最佳实践指南。一个有远见的组织应该有一个数据基础结构（data fabric ），以解决常见的非功能需求，同时还要有一个运营模式，以识别数据的战略价值。本文介绍 Saxo 银行如何借助数据网格架构来实现这一愿景。在数据平台团队的推动下，我们彻底地重新思考了组织内的数据使用情况。 本文最初发布于 Confluent 官方博客，经原作者授权由
前面的图可以看出，读取CSV再发送消息到kafka的操作是Java应用所为，因此今天的主要工作就是开发这个Java应用，并验证；
随着Internet的飞速发展，W3C成员意识到必须找到一种办法将数据和Web的表现方式分离出来，于是XML诞生了。当今的XML已经成为IT领域各个数据（特别是文档）的首选格式。由于它具有标记不同字段的能力，因此使搜索变得更简单。从微软发布SQL Server 2000的时候，就读XML数据的存储和检索提供内置的支持。而且微软早已意识到必须对其不断地改进，以便和不断发展的W3C的XML标准保持一致。在微软发布SQL Server 2000的几个月之后，它便在Web站点上发布了完全可以支持XML特性的软件包提
本篇概览 作为《DL4J》实战的第三篇，目标是在DL4J框架下创建经典的LeNet-5卷积神经网络模型，对MNIST数据集进行训练和测试，本篇由以下内容构成： LeNet-5简介 MNIST简介 数据集简介 关于版本和环境 编码 验证 LeNet-5简介 是Yann LeCun于1998年设计的卷积神经网络，用于手写数字识别，例如当年美国很多银行用其识别支票上的手写数字，LeNet-5是早期卷积神经网络最有代表性的实验系统之一 LeNet-5网络结构如下图所示，一共七层：C1 -> S2 -> C3 ->
在《如何利用 Flink CDC 实现数据增量备份到 Clickhouse》里，我们介绍了如何cdc到ck，今天我们依旧使用前文的案例，来sink到hudi，那么我们开始吧。
XML（可扩展标记语言）是一种常用的数据交换格式，用于存储和交换数据。然而，为了确保数据的一致性和有效性，通常需要定义XML约束。XML约束是一种规则集，定义了XML文档的结构、元素、属性和数据类型。本篇博客将详细介绍Java中如何使用XML约束，以及如何创建、验证和应用XML约束。
该项目以车辆预测为基础，学习业务解决的方法论。 学习完本项目后，可以解决如下问题或适用于如下业务场景： 1、公路堵车预测 2、地铁人流量预测 3、共享单车聚集点预测等等
RDF(Resource Description Framework)，即资源描述框架，其本质是一个数据模型（Data Model）。它提供了一个统一的标准，用于描述实体/资源。简单来说，就是表示事物的一种方法和手段。
知识图谱学习笔记第一部分，包含RDF介绍，以及Jena RDF API使用 知识图谱的基石：RDF RDF(Resource Description Framework)，即资源描述框架，其本质是一个
Studio提供了一个向导，该向导读取XML模式(从文件或URL)，并生成一组支持XML的类，这些类对应于模式中定义的类型。 所有的类都扩展%XML.Adaptor。 指定一个包来包含类，以及控制类定义细节的各种选项。
本篇概览 本文是《DL4J》实战的第二篇，前面做好了准备工作，接下来进入正式实战，本篇内容是经典的入门例子：鸢尾花分类 下图是一朵鸢尾花，我们可以测量到它的四个特征：花瓣（petal）的宽和高，花萼（sepal）的 宽和高： 鸢尾花有三种：Setosa、Versicolor、Virginica 今天的实战是用前馈神经网络Feed-Forward Neural Network (FFNN)就行鸢尾花分类的模型训练和评估，在拿到150条鸢尾花的特征和分类结果后，我们先训练出模型，再评估模型的效果： 源码
众所周知，VB.NET自身并不具备对数据库进行操作的功能，它对数据库的处理是通过.NET FrameWork SDK中面向数据库编程的类库和微软的MDAC来实现的。其中，ADO.NET又是.NET FrameWork SDK中重要的组成部分。要了解VB.NET的数据库编程，首先要明白ADO.NET的工作原理以及相关的对象、方法、属性。本文将结合具体实例为你简单介绍ADO.NET数据库访问对象以及VB.NET数据库编程基本方法。
XML -- Extensible Markup Language，即可扩展标记语言。
前段时间对Spring的事务配置做了比较深入的研究，在此之前对Spring的事务配置虽说也配置过，但是一直没有一个清楚的认识。通过这次的学习发觉Spring的事务配置只要把思路理清，还是比较好掌握的。
文章目录 1. JDBC 1.1. 什么是JDBC 1.2. 为什么使用JDBC 1.3. eclipse配置maven 1.4. 如何使用JDBC 1.5. 执行方法(Statement) 1.6. ResultSet(查询得到结果集) 1.7. 关闭资源(close) 1.8. 关闭顺序 1.9. 异常处理 1.10. JDBC封装 JDBC 什么是JDBC Java Database Connectivity JDBC是java中一套和数据库进行交互的API(应用程序编程接口) 为什么使用JDBC
SQL-MAP的目标： 集中管理SQL语句，所有SQL语句放在专门的配置文件中进行管理； 通过替换SQL配置文件，达到平滑切换数据库到另外一个数据库，比如从Oracle的应用移植到SQLSERVER； 由DBA来写程序，对于复杂的查询，DBA写的SQL语句和存储过程更有保障更有效率，SQL-MAP工具让DBA也能够写.NET程序； 代码自动生成，由于在SQL配置文件中指定了很多编程特性，所以可以使用专用工具将配置文件映射到.NET代码； PDF.NET 数据开发框架介绍（含实例程序下载）请看： http
老惯例之碎碎念。 厦门的夏天又来了，热得整个人都没脾气了。 最近忙得连轴转，博客也停了很久，空闲下来还是要继续写的。
选自TowardsDataScience 作者：Anuradha Wickramarachchi 机器之心编译 参与：Nurhachu Null 在机器学习中，绝大多数任务会涉及到耗费时间的大量运算，
首先，同样记得将对应的jar包放入一个文件夹（如libs）,并将这个文件add as library。然后我们创建java的类，使用java语言来对XML文档进行解析（java可以调用用于解析XML的相关jar包的功能，从而实现XML的解析）。
全文检索的应用越来越广泛，几乎成了互联网应用的标配，商品搜索、日志分析、历史数据归档等等，各种场景都会涉及到大批量的数据，在全文检索方面，方案无外乎Lucene、Solr、Elasticsearch三种应用的较为广泛。es、solr的底层都依托于Lucene，但es比solr学习成本更低，由于其提供的RESTful API简单快捷，对互联网应用开发而言更是如虎添翼。
很早之前研究的规则应擎拿出来总结一下。 一、项目路径： 二、pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="
Spring 框架是一站式的框架，针对 JavaEE 的三层结构，每一层都有解决的技术，在 DAO（数据操作层）使用 jdbcTempalte。并且 Spring 也是一个胶水式的框架，对于第三方的框架也有很好的整合支持，对不同的持久层技术都进行封装。
DefaultListableBeanFactory是整个bean加载的核心部分，是Spring注册及加载bean的默认实现。
近年来，因为拥挤人群计数在视频监控、公共安全方面的应用广泛，引起了不少学者的关注。
分享一篇关于聚类的文章：10种聚类算法和Python代码。文末提供jupyter notebook的完整代码获取方式。
来源：海豚数据科学实验室 转自：数据分析1480 今天给大家分享一篇关于聚类的文章，10种聚类介绍和Python代码。 聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。 完成本教程后，你将知道： 聚类是在输入数据的特征空间中查找自然组的无监督问题。 对于所有数据集，有
来源：海豚数据科学实验室本文约7000字，建议阅读14分钟本文将介绍一篇关于聚类的文章，10种聚类介绍和Python代码。 聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。 完成本教程后，你将知道： 聚类是在输入数据的特征空间中查找自然组的无监督问题。 对于所有数据集，
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