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Spring Boot零基础入门

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简介：
《Spring Boot零基础入门》是一本专为初学者设计的手册，旨在通过简单易懂的方式引导读者快速掌握Spring Boot框架的核心概念和开发技巧。 从零开始学习Spring Boot并通过实战快速入门其实并不难。Spring Boot并非一种全新的技术，因此不必过于紧张。本质上来说，它就是Spring的一个扩展版本，在项目中自动完成了许多原本需要手动配置的Spring Bean设置。“习惯优于配置”的理念是其核心思想之一：通过预设的一系列默认值和最佳实践来减少开发者在启动新项目时所需的繁琐工作量。 使用Spring Boot可以轻松创建一个独立运行的应用程序（通常以jar包形式发布，并内置了Servlet容器），并且该应用程序具有准生产级别的性能。借助于它，你可以几乎不需要或只需少量的配置就能基于Spring框架搭建起自己的系统架构来开发应用服务。

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  • Spring Boot零基础入门
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    《Spring Boot零基础入门》是一本专为初学者设计的手册，旨在通过简单易懂的方式引导读者快速掌握Spring Boot框架的核心概念和开发技巧。 从零开始学习Spring Boot并通过实战快速入门其实并不难。Spring Boot并非一种全新的技术，因此不必过于紧张。本质上来说，它就是Spring的一个扩展版本，在项目中自动完成了许多原本需要手动配置的Spring Bean设置。“习惯优于配置”的理念是其核心思想之一：通过预设的一系列默认值和最佳实践来减少开发者在启动新项目时所需的繁琐工作量。 使用Spring Boot可以轻松创建一个独立运行的应用程序（通常以jar包形式发布，并内置了Servlet容器），并且该应用程序具有准生产级别的性能。借助于它，你可以几乎不需要或只需少量的配置就能基于Spring框架搭建起自己的系统架构来开发应用服务。
     
  • NLP零基础入门.pdf
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    《NLP零基础入门》是一本面向初学者的实用指南，旨在通过简洁易懂的语言和实例帮助读者快速掌握自然语言处理的基础知识和技术。适合对NLP感兴趣的编程爱好者阅读学习。 阿里天池平台上有一个题目叫做《零基础入门NLP之新闻文本分类》。这个项目旨在帮助初学者了解并实践自然语言处理技术在新闻文本分类中的应用。参与者可以在这个项目中学习到如何使用Python和相关库进行基本的自然语言处理任务，包括数据预处理、特征提取以及模型训练等步骤。 该项目提供了一个完整的教程与实战环境，并且包含了详细的代码示例及解释说明，适合对NLP领域感兴趣的编程初学者或有兴趣深入了解新闻文本分类技术的人士参与。通过完成这个项目的学习和实践环节，学员们可以掌握基础的自然语言处理技能并能够应用于实际问题中。 对于希望进一步了解该题目的同学来说，在阿里天池平台上可以直接找到相关文档与资源进行学习参考。
     
  • OpenMV入门零基础教程
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    《OpenMV入门零基础教程》是一本专为初学者设计的学习指南，旨在帮助读者快速掌握OpenMV硬件和软件的基础知识及应用技巧。通过丰富实例讲解计算机视觉原理与实践操作。 本段落档通过OpenMV资料导航、OpenMV简介、OpenMV IDE使用指南以及OpenMV理论基础的介绍，并结合小球追踪和植保飞行器视觉设计两个案例讲解，旨在帮助初学者零基础入门OpenMV。
     
  • xm-spring-boot: Spring Boot基础项目
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    xm-spring-boot 是一个基于Spring Boot框架的基础项目模板，旨在简化Java应用程序的开发流程，快速搭建应用服务。 Xm Spring Boot 是一个基于Spring Boot的基础项目在线演示版本的后台系统。账号为test, 密码是123456。前端接口包括 /api/user/login、/api/user/register 和 /api/user/info。 如果需要使用Spring-cloud版本，请参考相应的目录结构： - admin-server-template：管理后台模板，采用vue.js构建 - admin-server：管理后台服务 - api-server：接口服务 - common-lib：公共资源 - generator：基于Mybatis的代码生成器
     
  • Spring Boot入门脚手架
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    Spring Boot入门脚手架是一款专为初学者设计的快速开发工具包，简化了Spring应用的初始搭建和配置过程，帮助开发者轻松上手。 该项目整合了MyBatis、LogBack、druid、devtools和actuator，并采用了自定义的返回结构。旨在帮助用户快速入门SpringBoot，简化开发流程。
     
  • Spring Boot入门指南.pdf
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    《Spring Boot入门指南》是一本全面介绍Spring Boot框架的教程书籍，适合初学者快速掌握构建独立的、生产级别的基于Spring的应用程序。 SpringBoot入门包括配置、JDBC、事务管理、JPA、Mybatis以及NoSql的使用方法，还有跨域访问、日志记录及监控的相关知识。
     
  • System C入门基础教程（零基础友好）
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    《System C入门基础教程》专为编程新手设计，内容涵盖System C的基本概念、语法结构及实践应用，帮助读者轻松掌握系统级芯片设计技巧。 第1章 绪论 1.1 SystemC是什么？ 1.2 为什么使用SystemC？ 1.3 设计方法概述 1.4 系统设计能力介绍 1.5 SystemC的寄存器传输级（RTL）描述 1.6 本书结构安排 1.7 练习题 第2章 SystemC入门指南 2.1 基础知识讲解 2.2 再看一个2*4译码电路示例分析 2.3 描述层次关系说明 2.4 验证功能介绍 2.5 练习题 第3章 数据类型详解 3.1 值保持器的使用方法 3.2 类型概述与分类 3.3 位类型的定义和应用 3.4 不定宽的位类型描述 3.5 逻辑类型的介绍及其作用 3.6 宽度可变的逻辑类型讨论 3.7 带符号整数数据类型的使用方法 3.8 无符号整型变量的应用场景及特点分析 3.9 可变精度带符号整数类型详解 3.10 不定宽无符号整形介绍及其应用范围 3.11 解析式类型的定义与用法说明 3.12 用户自定义数据类型的设计和使用指导 3.13 推荐使用的数据类型分析及建议 3.14 练习题 第4章 组合逻辑建模方法论 4.1 SC-MODULE的介绍及其作用机制 4.1.1 文件结构解析与设计原则说明 4.2 示例代码展示与解释 4.3 读写端口和信号的设计详解 4.4 逻辑运算符的应用及注意事项 4.5 算术运算符使用指南，包括无符号和带符号算术操作的详细讲解。 4.6 关系运算符介绍及其在组合逻辑建模中的应用实例分析 4.7 向量与位区间处理方法详解，含常量下标及非固定值索引情况下的具体实现方式讨论。 4.8 if语句的应用技巧和最佳实践分享 4.9 switch语句的使用策略及其局限性探讨 4.10 循环结构的设计思路与优化建议 4.11 方法定义的最佳实践指导原则 4.12 结构体类型在SystemC中的应用案例分析及设计注意事项提示。 4.13 多个进程间的时间延迟处理技巧说明，包括△延迟的计算方式和应用场景讨论。 4.14 小结：本章内容回顾与总结要点强调 4.15 练习题 第5章 同步逻辑建模技术探讨 5.1 触发器建模的基本概念及其在SystemC中的实现方法论介绍 5.2 多进程同步机制的设计原则和实践技巧分享 5.3 异步预置位与清零触发器的模型构建策略及其实现细节解析。 5.4 同步预置位与清零触发器设计思路及其特点分析，包括如何在SystemC中实现此类功能模块。 5.5 多时钟体系结构下的同步逻辑建模技术探讨，涵盖多相位时钟的应用场景和具体实施方法论讲解。 5.6 锁存器模型的设计原理及其实现细节解析，包括if语句、switch语句等控制机制在锁存器设计中的应用实例分析。 5.7 如何避免产生不必要的锁存结构以提高系统性能的策略探讨 5.8 小结：本章内容回顾与总结要点强调 5.9 练习题 第6章 其他逻辑建模技术分享 6.1 三态驱动器的设计原理及其实现方法论介绍，包括如何在SystemC中实现此类功能模块。 6.2 多个输出驱动源的管理策略及其应用实例分析 6.3 不确定值处理机制设计思路及其应用场景探讨 6.4 层次化建模技术的应用案例分享与实践技巧指导原则说明 6.5 模块参数化的最佳实践指南，包括如何根据具体需求灵活调整模块设计方案。 6.6 变量和信号赋值规则详解及其实现方法论介绍，涵盖不同场景下的应用实例分析。 6.7 练习题 第7章 建模示例展示与解析 7.1 参数化三态输出寄存器的设计思路及其应用场景讨论 7.2 存储模型设计原理分享及最佳实践指南说明 7.3 有限状态机建模技术探讨，包括Moore型和Mealy型的状态转换机制分析。 7.4 通用移位
     
  • 零基础学习PLC入门(精品)
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    本课程专为PLC初学者设计，适合零编程经验者。通过系统讲解和实际案例分析，帮助学员快速掌握可编程逻辑控制器的基础知识与应用技能，成为自动化领域的专业人才。 零基础自学PLC入门（精品），为初学者提供电气PLC编程入门参考。
     
  • 深度学习零基础入门（hanbingtao）
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    简介：《深度学习零基础入门》由Han BingTao编写，专为深度学习初学者设计，从基础知识讲起，逐步引导读者掌握核心概念与实践技能。 深度学习是一种机器学习方法，它利用神经网络的概念来解决各种问题。初学者可以通过编程实践快速理解和掌握这一技术，即使缺乏深入的数学背景。 **深度学习与机器学习的关系** 深度学习是机器学习的一个子集，具体指那些使用深层神经网络算法的方法。这些模型能够通过多层非线性变换处理复杂的数据结构。 **感知器（Perceptron）** 感知器是一种简单的二分类模型，在神经网络中作为基本单元存在。它接收多个输入信号，并根据加权和与偏置项经过激活函数计算得到输出，通常使用阶跃函数进行判断。 **感知器算法** 用于训练单层神经网络的感知器算法旨在找到合适的权重和偏置值以正确分类线性可分的数据集。通过迭代更新参数直至模型能够准确预测数据。 **深度学习的优势** 深层网络相比浅层网络具有更强的表现力，可以使用更少的神经元来实现同样效果，在处理复杂模式识别任务时表现尤为突出，如图像和语音识别等场景中应用广泛。 **挑战与问题** 训练深层网络需要大量数据及复杂的技巧。常见问题是梯度消失或爆炸、过拟合以及参数调优难度大等问题，解决这些问题往往需要专业知识和技术积累。 **神经网络的结构** 典型的神经网络包含输入层、一个或多个隐藏层和输出层构成，每一层级由许多相互连接的节点组成。数据经输入层进入，在经过内部转换后通过输出层给出结果预测。 **反向传播算法** 这是一种训练深层模型的关键技术，它允许误差信息从最终输出传递回前一层，指导权重调整以减少总体损失函数值。 **深度学习的应用领域** 该技术已广泛应用于计算机视觉、语音识别等多个领域，并继续推动人工智能在更多场景中的应用拓展。 **卷积神经网络（CNN）** 专门用于处理图像等具有网格结构数据的模型。通过局部感受野和池化操作提取特征，适用于分类及检测任务。 **循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）** 这两种方法主要用于序列数据分析如时间序列或文本信息。普通RNN在长序列上表现不佳，而LSTM则引入了门控机制来改善这一状况。 **递归神经网络** 这类模型通过递归计算隐藏状态处理不同长度的输入数据，在自然语言理解和编程代码解析等方面表现出色。 深度学习技术让机器能够从大量数据中自我优化，而不是依赖于人工编写的程序。这种能力使它能应对复杂问题，并且随着更多数据的应用而提高性能表现。尽管入门门槛较低，但深入掌握仍需系统的学习和实践过程。