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      摘要: No instances available for localhost 關鍵代碼如下: 在配置RestTemplate的時候,如果加了注解LoadBalance的話,就不能直接用localhost了,因為這樣沒辦法知道這個請求會轉發到哪個項目,所以會報錯,因而只能用項目名稱來代替: 如果想用loc 閱讀全文
      posted @ 2020-05-21 22:07 愛拖交作業的小明 閱讀(3238) 評論(1) 推薦(2)
      摘要: 【轉】https://blog.csdn.net/mnb65482/article/details/80458571 本文主要介紹java的單例模式,以及詳細剖析靜態內部類之所以能夠實現單例的原理。OK,廢話不多說,進入正文。 首先我們要先了解下單例的四大原則: 1.構造私有。 2.以靜態方法或者枚 閱讀全文
      posted @ 2020-05-04 09:12 愛拖交作業的小明 閱讀(336) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 待寫 閱讀全文
      posted @ 2020-05-03 10:24 愛拖交作業的小明 閱讀(105) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 數據雙向同步之觀察者模式 當對象間存在一對多關系時,則使用觀察者模式(Observer Pattern)。比如,當一個對象被修改時,則會自動通知它的依賴對象。觀察者模式屬于行為型模式。 這系列博客主要是為了總結項目中所用到了一些設計模式,為方便說明對其進行了簡化。 在此,我將一個虛擬對象VDevic 閱讀全文
      posted @ 2020-05-03 10:22 愛拖交作業的小明 閱讀(472) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: ![](https://img2018.cnblogs.com/blog/998904/201907/998904-20190707002410115-1707730064.jpg) 閱讀全文
      posted @ 2019-07-07 00:24 愛拖交作業的小明 閱讀(291) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 神經網絡是一門重要的機器學習技術。它是目前最為火熱的研究方向 深度學習的基礎。學習神經網絡不僅可以讓你掌握一門強大的機器學習方法,同時也可以更好地幫助你理解深度學習技術。 本文以一種簡單的,循序的方式講解神經網絡。適合對神經網絡了解不多的同學。本文對閱讀沒有一定的前提要求,但是懂一些機器學習基礎會更 閱讀全文
      posted @ 2019-05-23 01:29 愛拖交作業的小明 閱讀(758) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 未寫,占坑 1.《Answering Natural Language Questions by Subgraph Matching over Knowledge Graphs》(《基于知識圖譜子圖匹配以回答自然語言問題》) 2.《Natural Language Question Answerin 閱讀全文
      posted @ 2018-12-17 15:52 愛拖交作業的小明 閱讀(886) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 學習工作記錄 這是第十五周。主要是在寫項目代碼,收獲很多,不像之前那么像無頭蒼蠅一樣了。老師這周開會說,下學期要去北大和合作項目組的人進行培訓,蠻期待的。 一 、 文獻閱讀 這個禮拜沒看什么論文,周末找了兩篇和子圖匹配相關論文,下個禮拜看看。 1.《Answering Natural Languag 閱讀全文
      posted @ 2018-12-17 15:50 愛拖交作業的小明 閱讀(215) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 轉自 打怪的螞蟻 CSDN: https://blog.csdn.net/xgjianstart/article/details/77285334 neo4j有社區版本和企業版。社區版本是免費的,只支持單機版;企業版是付費的,是分布式的。整理了一些不錯的參考資料分享給大家。 neo4j官網:http 閱讀全文
      posted @ 2018-12-15 10:48 愛拖交作業的小明 閱讀(1298) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 周末的時候為了測試論文中的Almond虛擬助手軟件,所以要去Google Play上去下載。 但是我的兩個安卓模擬器:夜神和海馬玩模擬器的安卓版本太低了,導致無法使用 谷歌服務,所以連商店都進不去。 都來發了朋友圈,舍友點撥我讓我去APKpure下載apk,這樣就不用FQ了。 但是我還是太Naive 閱讀全文
      posted @ 2018-12-12 11:20 愛拖交作業的小明 閱讀(121) 評論(0) 推薦(0)
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