在过去的几年中，神经网络的兴起与应用成功推动了模式识别和数据挖掘的研究。许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务（如目标检测、机器翻译和语音识别），如今都已被各种端到端的深度学习范式（例如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）和自动编码器）彻底改变了。曾有学者将本次人工智能浪潮的兴起归因于三个条件，分别是：·计算资源的快速发展（如GPU）·大

终于可以静下心来系统看一下SQL的东西，为了查阅方便特此记录，以下都是基于SQL必知必会教材，若能提出意见，不胜感激~~select语句通常用于从表中检索数据，最主要的无非就是select...from...where...，然后在根据自己的需要添加一下字段、检索条件等等，如果省略了from子句后就是简单的访问和处理表达式，如select3\2将返回

以前只听过SpringBoot，但是没有用过，今天自己尝试搭建一个。开始之前下面先说一下Spring、SpringMVC和SpringBoot的区别：Spring是一个“引擎” SpringMVC是基于Spring的一个MVC框架 SpringBoot是基于Spring4的条件注册的一套快速开发整合包 Spring最初利用“工厂模式”（DI）和“代理模式”（AOP）解耦应用组件。大家觉得挺好用，于是按照这种模式搞了一个M

LinuxPwn入门教程系列分享已接近尾声，本套课程是作者依据i春秋Pwn入门课程中的技术分类，并结合近几年赛事中出现的题目和文章整理出一份相对完整的LinuxPwn教程。教程仅针对i386/amd64下的LinuxPwn常见的Pwn手法，如栈，堆，整数溢出，格式化字符串，条件竞争等进行介绍，所有环境都会封装在Docker镜像当中，并提供调试用的教

本篇文章将重点讲解HanLP的ViterbiSegment分词器类，而不涉及感知机和条件随机场分词器，也不涉及基于字的分词器。因为这些分词器都不是我们在实践中常用的，而且ViterbiSegment也是作者直接封装到HanLP类中的分词器，作者也推荐使用该分词器，同时文本分类包以及其他一些自然语言处理任务包中的分词器也都间接使用了ViterbiSegment

开发人员的生活总是在学习新事物。作为前端开发人员必须知道一些使我们的代码如何更优雅，工作更轻松的技巧。也许你已经进行了很长时间的JavaScript开发，但有时你可能没有使用不需要解决或编写一些额外代码即可解决问题的最新功能。这些技术可以帮助你编写干净且优化的JavaScript代码。1\.多个条件判断//lo

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1.在数据库中条件查询速度很慢的时候,如何优化?1.建索引2.减少表之间的关联3.优化sql，尽量让sql很快定位数据，不要让sql做全表查询，应该走索引,把数据量大的表排在前面4.简化查询字段，没用的字段不要，已经对返回结果的控制，尽量返回少量数据2.在Hibernate中进行多表查询,每个表中各取几个字段,也就是说查询出来的结果

一问题重现夜黑风高的某一晚，突然收到一条运营后台数据库慢sql的报警，耗时竟然达到了60s。看了一下，还好不是很频繁，内心会更加从容排查问题，应该是特定条件下没有走到索引导致，如果频繁出现慢查询，可能会将数据库连接池打满，导致数据库不可用，从而导致应用不可

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