Fastify 脚手架：快速构建高效 Node.js 应用
2025/01/17
Fastify脚手架是一个高效的Node.js框架，旨在通过简洁的核心和丰富的插件系统快速构建和管理应用。其项目结构包括src、plugins、routes、services、utils等目录，便于组织和扩展。使用ESLint进行代码风格检查，确保代码质量。Fastify内置Pino日志库，适合高性能应用的日志管理。通过YAML文件进行配置管理，增强应用灵活性。Fastify的全局错误处理机制确保应用稳定性，是开发高性能Web应用的理想选择。
同时执行分类和回归的数据集：多任务学习的应用与实践
【技术杂货铺】
本文探讨了多任务学习在同时执行分类和回归的数据集上的应用。通过使用Keras和TensorFlow等库，可以在同一数据集上构建多输出模型，提升模型的预测能力和泛化性能。以鲍鱼数据集为例，展示了如何在一个数据集中同时进行回归和分类任务。多任务学习的优势在于共享信息，提高整体性能，适用于需要同时处理分类和回归的复杂数据集。
2025/01/17
Amazon Rufus：AI购物助手的功能与策略分析
【技术杂货铺】
Amazon Rufus 怎么样？Rufus是亚马逊推出的AI购物助手，通过COSMO算法提升用户购物体验。其功能包括产品搜索、比较、个性化推荐和订单管理。Rufus能根据用户需求提供购物建议，减少搜索时间，提高购物效率。对卖家而言，Rufus带来的流量要求优化产品分类、评论内容和参与Q&A板块。Rufus已在部分市场测试，未来将扩展至更多地区，成为亚马逊购物流程的核心工具。
2025/01/17
Python 并行产生组合数的原理与实现
【技术杂货铺】
本文探讨了如何利用Python的多进程技术并行产生组合数，以优化随机森林算法的性能。通过将组合数生成任务分解为多个子任务，并利用`multiprocessing`模块在多个进程中并行执行，可以显著提高计算效率。实验结果表明，增加进程数能够有效缩短训练时间，而对预测准确性影响不大。这表明并行计算在提升计算效率方面具有显著优势。未来可探索多线程和协程等其他并行化策略以进一步优化性能。"
2025/01/17
访问控制Demo：深入了解Spring Boot和Vert.x的实现
【API开发】
本文介绍了在现代Web应用中如何通过Spring Boot和Vert.x实现访问控制demo。Spring Boot通过配置HTTPS确保数据加密传输，提供了详细的证书生成和配置指南。而Vert.x则展示了如何通过事件驱动的方式实现简单的登录访问控制，包括用户认证和会话管理的代码示例。这些技术帮助开发人员构建安全可靠的Web应用。
2025/01/17
XGBoost、LightGBM 与 CatBoost 比较——机器学习中的三大 Boosting 算法
【AI驱动】
在机器学习中，XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 是三大 Boosting 算法。XGBoost 适合处理复杂数据集，尽管速度较慢，但精度高；LightGBM 以其高效的训练速度和综合性能著称，尤其在大规模数据集上表现优异；CatBoost 则在处理分类变量时具有显著优势。三者在结构、性能和参数调优上各有特点，适用于不同的应用场景。
2025/01/17
探索boto3 client：AWS服务交互的低级接口
【日积月累】
本文探讨了boto3 client，这是Python语言的AWS SDK中用于与AWS服务交互的低级接口。boto3 client提供了对API请求和响应的精细控制，适用于需要直接调用服务特定API操作的场景。通过boto3 client，开发者可以实现复杂的AWS服务操作，并在需要时显式处理分页。相比Resource接口，boto3 client提供了更低级的服务特定API访问，适合需要细粒度控制的应用开发。
2025/01/17
RAG 流式输出如何返回
【API开发】
RAG流式输出结合了检索与生成技术，提供实时文本生成和信息检索能力，广泛应用于实时数据分析、客户服务和内容创作等场景。其优势在于实时性、高效性和灵活性。实现RAG流式输出需搭建支持流式输出的环境，并结合检索与生成模块。当前挑战包括数据延迟、资源消耗及隐私安全问题。随着技术进步，RAG流式输出将在更多领域发挥更大价值。
2025/01/17
python并行组合生成原理及实现
【API开发】
本文探讨了如何利用Python实现并行计算，以加速随机森林算法中组合数的生成。通过多进程技术，任务被分配给多个进程，每个进程负责生成一定数量的决策树，从而提高计算效率。并行化训练和预测的实现展示了如何通过Python的多进程库优化随机森林的性能。实验表明，增加进程数可以显著减少训练和预测时间，但需注意进程间调度开销。合理配置进程数可在实际应用中获得最佳性能。
2025/01/17
和summation相对的惩罚分析：回归技术与神经网络的深度解读
【AI驱动】
本文深入分析了回归技术与神经网络的应用，强调了和summation相对的惩罚在模型选择中的重要性。回归分析是一种统计方法，用于研究变量间的关系，通过最小化数据点到拟合曲线的距离实现预测。不同的回归技术如线性回归、逻辑回归、套索回归等各有其适用场景。ElasticNet回归结合了套索和岭回归的优点，适合处理多个相关特征。神经网络则是一种机器学习算法，常用于复杂数据的模式识别，具有多样的架构和训练算法。
2025/01/17
Matplotlib双坐标轴深入解析：原理、应用与实操
【日积月累】
在数据可视化中，Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一。它提供了丰富的绘图功能，能够满足大多数数据可视化的需求。然而，当我们需要在同一张图中展示两组不同量级或不同单位的数据时，单一的坐标轴往往无法满足需求。这时，双坐标轴（Twin Axes）就显得尤为重要。本文将深入探讨Matplotlib中的双坐标轴技术，结合实际案例，详细介绍其原理、应用场景以及具体实现方法。
2025/01/17
查看已安装的 JPOM 版本：深入解析与实操指南
【日积月累】
JPOM（Java Project Online Management）是一款基于 Java 的轻量级项目管理和部署工具，广泛应用于中小型企业的项目管理和自动化部署场景。随着项目的不断迭代和升级，了解当前系统中已安装的 JPOM 版本显得尤为重要。本文将深入探讨如何查看已安装的 JPOM 版本，并提供详细的操作步骤和注意事项，帮助开发者更好地管理和维护 JPOM 系统
2025/01/17
macOS 查看监听端口：深入解析与实操指南
【日积月累】
在 macOS 系统中，查看监听端口是网络管理和系统调试中的一项重要任务。无论是排查网络问题、监控系统安全，还是优化服务配置，了解如何查看和管理监听端口都至关重要。本文将深入探讨 macOS 系统中查看监听端口的方法，并提供详细的实操指南，帮助读者掌握这一技能
2025/01/17
从零开始使用Nest JS（结合Prisma和PostgreSQL）构建完整的REST API功能——适合初学者——第1部分
【API开发】
我一直在寻找一个很棒、很好、很棒的 Node JS 框架来构建 API。经过一番探索，我发现了 Nest JS，它非常棒。它是一个 Node JS 框架，具有许多用 Typescript 编写的内置功能。 在本文中，我将展示如何创建具...
2025/01/17
基于.NetCore3.1搭建项目系列 —— 使用Swagger做Api文档
【API开发】
上篇 前言 为什么在开发中，接口文档越来越成为前后端开发人员沟通的枢纽呢？ 随着业务的发张，项目越来越多，而对于支撑整个项目架构体系而言，我们对系统业务的水平拆分，垂直分层，让业...
2025/01/17
Asp Net Core 5 REST API 使用 RefreshToken 刷新 JWT – Step by Step（三）
【API开发】
在本文中，我将向您演示如何在 Asp.Net Core REST API 中将 Refresh Token 添加到 JWT 身份验证。 我们将覆盖的一些主题包含：Refresh Token、一些新的 Endpoints 功能和 JWT...
2025/01/17
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