输入第一个解y1的目标值：3，4，5 输入第二个解y2的目标值：4，5，6 输出为：解y1支配y2。输入第一个解y1的目标值：3，4，5 输入第二个解y2的目标值：4，5，6 输出为：解y1支配y2。

时间: 2024-04-08 15:31:29 浏览: 28
DOCX

解题思路1

根据您提供的信息，解y1和解y2的目标值分别为[3, 4, 5]和[4, 5, 6]。根据支配关系的定义，如果y1的所有目标值都大于等于y2的相应目标值，并且y1至少有一个目标值大于y2的相应目标值，则可以说解y1支配解y2。 在这种情况下，解y1并不支配解y2，因为对于目标值3和4，y1的相应目标值均小于y2的相应目标值。因此，解y1不支配解y2。
阅读全文

相关推荐

cpp

我们第一行包括两个整数n,k(1<=n<=100,k<=6e5),表示有n个数字,目标和为k 第二行输入n个整数(c1 c2

某一天齐木楠雄和照桥心美又在一起玩找数字的游戏,游戏规则是这样的,桌子上有n个的卡片，每一张卡片上都有一个数字(划重点，这里没有说明每个数字必须独一无二),心美从中选择三次(可以重复选择同一张卡片),然后得到一个数为三张卡片上数字之和,如果卡片上的数字之和恰好为k,那么心美获胜,否则齐神获胜。如果心美获胜了，齐神只能乖乖的听从心美的要求说出"哦呼"了。心美从桌上随机选了三张牌（每一张卡片被心美照顾的概率相同）。燃堂想要知道齐木说出哦呼的概率有多大，因为如果齐神说了"哦呼"，那么可能今天就不能和哥们一起吃拉面了。 输入描述: 对于每一个案例,我们第一行包括两个整数n,k(1<=n<=100,k<=6e5),表示有n个数字,目标和为k。第二行输入n个整数(c1 c2...cn),(1<=ci<=2e5),表示每一张卡片上的数字。输出描述: 输出一个形为a/b的最简分数,表示齐神说出"哦呼"的几率的概率(如果概率为0,输出0/1)。

3 请编写一个算法（语言不限）比较一个三目标优化问题的2个解之间的关系。 程序说明：输入两个三目标优化问题的解，利用算法比较输出两个解的关系。 程序运行效果如: 输入第一个解y1的目标值：3，4，5 输入第二个解y2的目标值：4，5，6 输出为：解y1支配y2。

可以使用Pareto支配的概念来比较两个三目标优化问题的解之间的关系。以下是一个示例算法的伪代码： function compare_solutions(y1, y2): dominates_y1 = False dominates_y2 = False for i in range(3): ...
-

YOLOv5目标检测：入门指南：5步掌握YOLOv5架构与训练技巧

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种实时目标检测算法，以其速度快、精度高而闻名。它基于YOLO系列算法，在速度和精度方面进行了显著改进。 YOLOv5采用端到端训练方式，将目标检测任务视为回归问题。它...

使用二维全域优化等值线图阵列实现5目标优化的研究（y1-y2-y3 2DO, y1-y3-y4 2DO, y2-y3-y4 2DO，以及气泡图或颜色图） 请使用python解决

对于你提到的三种二度优化（2DO）目标（y1-y2-y3, y1-y3-y4, y2-y3-y4），我们可以使用matplotlib和numpy创建等值线图阵列，seaborn来绘制气泡图或颜色图。下面是一个简化示例，假设我们有一个简单的多目标...

z1=y1/(y1+y2+y3) z2=y2/(y1+y2+y3) z3=y3/(y1+y2+y3) 已知z1和z2和z3， 且上述方程已知数和未知数均是大于0的正值，求y1，y2，y3。 请问，怎么在C++代码用牛顿迭代法实现求解？

4. 重复第3步，直到f(y1, y2, y3)收敛到足够小的值。 以下是使用牛顿迭代法求解的示例代码： c++ #include #include using namespace std; double f(double y1, double y2, double y3, double z1, double ...

%目标函数：maxM=(373*Y1+201*x1+406*Y2+299*X2)/3000 %约束条件：(373*Y1+201*x1+406*Y2+299*X2<=3000,X1>=0,Y1>=0,X2>=0,Y2>=0)整数规划matlab编程求解X1、X2与Y1、Y2（X，Y全为整数）

可以使用MATLAB的整数线性规划求解器来解决这个问题。下面是一个MATLAB代码示例，可以求解X1、X2和Y1、Y2的...在这个例子中，x(1)、x(2)、x(3)和x(4)分别对应于X1、X2、Y1和Y2的最优整数解，fval是目标函数的最优值。

%目标函数：maxM=(373Y1+201X1+406Y2+299X2)/3000 %约束条件：(373Y1+201*X1+406*Y2+299*X2<=3000,（X1>=0,Y1>=0）,（X2>=0,Y2>=0)）请使用整数优化模型通过matlab求解

可以使用整数线性规划模型来求解该问题。首先，我们将目标函数和约束条件转化为整数形式，得到以下模型： 目标函数：maxM = (373Y1 + 201X1 + 406Y2 + ...即最大值为 2.2450，此时 Y1 = 2，X1 = 5，Y2 = 3，X2 = 2。

多元线性规划模型 %目标函数：maxM=(373Y1+201X1+406Y2+299X2)/3000 %约束条件：(373Y1+201X1+406Y2+299*X2<=3000,（X1>=0,Y1>=0）,（X2>=0,Y2>=0)）请使用整数优化模型通过matlab求解

这是一个多元线性规划模型，可以使用线性规划模型进行求解。首先，我们将目标函数和约束条件写成标准形式，得到以下模型： 目标函数：maxM = (373/3000)...即最大值为 2.2450，此时 Y1 = 2，X1 = 5，Y2 = 3，X2 = 2。

文本文件data.text给出了多个水样中观测到的微生物数量和环境数据，请分析此数据，训练预测模型并给出评测，具体要求为，选取合适的特征，训练线性回归模型，预测各种生物数量，预测值输出为学号-midela.csv文件，数据文件说数据文件说明如下: 前面各列依次为环境数据 season, size, speed, mxPH, mnO2, Cl, NO3, NH4, oPO4, PO4, Chla, 数据缺失用 XXXXXXX 表示 最后 7 列依次为 7 种微生物 y1, y2, y3, y4, y5, y6, y7 的观测数量 testX.txt 和 testY.txt 为测试数据，给出python代码

output = pd.DataFrame(predictions, columns=['y1', 'y2', 'y3', 'y4', 'y5', 'y6', 'y7']) output.to_csv('学号-midela.csv', index=False) 其中，pd.read_csv 函数用于读取文本文件，sep='\s+' 表示使用...

for i in range(start_y, int((height * 2) / 3)): start_point = im[0, i] if x2 or y2: break x2_temp = 0 x2_num = 0 for j in range(width): next_point = im[j, i] if abs(j - x1) < body_width: continue # 棋盘为圆 if abs(next_point[0] - start_point[0]) + abs(next_point[1] - start_point[1]) + abs( next_point[2] - start_point[2]) > 10: x2_temp += j x2_num += 1 if x2_temp: x2 = x2_temp / x2_num # 按实际的角度通过tan值来算计算下一个棋盘的中心点的Y轴坐标 y2 = y1 - abs(x2 - x1) * abs(sample_y1 - sample_y2) / abs(sample_x1 - sample_x2) if not all((x2, y2)): return 0, 0, 0, 0 return x1, y1, x2, y2

首先，它从屏幕截图中的 start_y 行开始，逐行扫描像素点，并找到第一个与起始点像素值不同的像素点，即为跳跃目标的上方一行棋盘。接着，它再扫描这一行棋盘，找到棋盘中心点的 x 坐标 x2，然后通过计算得到棋盘...

[R,C,D] = size(im1); im2 = cat(3,imresize(im2(:,:,1),[R,C]),... imresize(im2(:,:,2),[R,C]),... imresize(im2(:,:,3),[R,C])); function [coorList,num] = SpotTheDifferences(im1,im2) % 平滑 H = fspecial('gaussian',7,3); smooth1 = imfilter(im1,H,'same'); smooth2 = imfilter(im2,H,'same'); % 差 ecolor = uint8(abs(double(smooth1)-double(smooth2))); egray = rgb2gray(ecolor); % 二值 bw = imbinarize(egray); % 去小噪 se = strel('disk',5); obj1 = imopen(bw,se); % 合大体 se = strel('disk',11); obj2 = imclose(obj1,se); % 目标 [label,num] = bwlabel(obj2); coorList = zeros(num,4); for n = 1:num [y,x] = find(label==n); y1 = min(y); y2 = max(y); x1 = min(x); x2 = max(x); coorList(n,:) = [x1,x2,y1,y2]; %% {找不同} [coorList,num] = SpotTheDifferences(im1,im2); %% {绘制} subplot(121),imshow(im1) hold on for n = 1:num drawbox(coorList(n,:)) end subplot(122),imshow(im2) hold on for n = 1:num drawbox(coorList(n,:)) end % ----function---- function drawbox(coor) x1 = coor(1); x2 = coor(2); y1 = coor(3); y2 = coor(4); x = [x1,x1,x2,x2,x1]; y = [y1,y2,y2,y1,y1]; plot(x,y,'r-','LineWidth',2) end

具体实现过程是先将两张图片进行平滑处理，然后计算它们的差异，再将差异图像转化为二值图像，去除小噪声，合并大体，最后找出目标区域并绘制框。其中，SpotTheDifferences函数用来找出不同之处的坐标列表和数量，...

解释代码def get_axis_aligned_bbox(region): try: region = np.array([region[0][0][0], region[0][0][1], region[0][1][0], region[0][1][1], region[0][2][0], region[0][2][1], region[0][3][0], region[0][3][1]]) except: region = np.array(region) cx = np.mean(region[0::2]) cy = np.mean(region[1::2]) x1 = min(region[0::2]) x2 = max(region[0::2]) y1 = min(region[1::2]) y2 = max(region[1::2]) A1 = np.linalg.norm(region[0:2] - region[2:4]) * np.linalg.norm(region[2:4] - region[4:6]) A2 = (x2 - x1) * (y2 - y1) s = np.sqrt(A1 / A2) w = s * (x2 - x1) + 1 h = s * (y2 - y1) + 1 return cx, cy, w, h

该函数的目标是根据传入的旋转框坐标计算出一个与坐标轴对齐的矩形框，并返回该矩形框的中心点坐标和宽高。 首先，代码尝试将传入的region参数转换为一个numpy数组。如果无法转换，说明region已经是一个numpy...

clc; clear; %目标函数：maxM=(373*Y1+201*x1+406*Y2+299*X2)/3000 %约束条件：(373*Y1+201*x1+406*Y2+299*X2<=3000,X1>=0,Y1>=0,X2>=0,Y2>=0) f = [-373/3000, -201/3000, -406/3000, -299/3000]; % 目标函数系数 A = [373, 201, 406, 299]; % 不等式约束系数 b = 3000; % 不等式约束右侧常数 lb = [0, 0, 0, 0]; % 变量下界 intcon = [1, 2, 3, 4]; % 整数变量索引 [x, M] = intlinprog

非常抱歉，我的回答缺失了一部分。以下是完整的 MATLAB 代码： matlab clc; clear; % 目标函数：maxM=(373*Y1+201*x1+406*Y2+299*X2)/3000 % 约束条件：(373*Y1+201*x1+406*Y2+299*X2,X1>=0,Y1>=0,X2>=0,Y2>=0)...

SMOTE适用于目标值中每个值个数大于6个。但我的数据里面有些目标值的个数只有一个或者2个，有些是几千个

是的，SMOTE算法的确是适用于目标值中每个值个数大于6个的情况。对于目标值个数很少的情况，可以考虑使用基于插值的方法来生成新的合成样本。 基于插值的方法通过对目标值进行插值来生成新的合成样本。具体地，可以...

文本文件 data.csv 给出了多个水样中观测到的微生物数量和环境数据, 请分析此数据, 训练预测模型并给出评测. 具体要求为 选取构造合适的特征, 训练线性回归模型, 预测各种生物的数量, 预测值输出为 学号-modelA.csv 文件. 取 RMSE 为评测指标. 自行选取合适的回归预测模型, 预测各种生物的数量, 预测值输出为 学号-modelB.csv 文件. 测试数据只能在评测阶段使用, 不得用于分析和模型训练. 提交如下 4 份文件 学号-姓名.ipynb , 以及对应的 PDF 文件 学号-姓名.pdf 学号-modelA.csv , 学号-modelB.csv,数据文件说明如下: 前面各列依次为环境数据 season, size, speed, mxPH, mnO2, Cl, NO3, NH4, oPO4, PO4, Chla, 数据缺失用 XXXXXXX 表示 最后 7 列依次为 7 种微生物 y1, y2, y3, y4, y5, y6, y7 的观测数量,给出python代码，给出合适的回归模型，并解释

Y_pred_A = pd.DataFrame(Y_pred, columns=['y1', 'y2', 'y3', 'y4', 'y5', 'y6', 'y7']) Y_pred_A.to_csv('学号-modelA.csv', index=False) 选择合适的回归模型需要根据具体的数据特征和目标进行选择和评估。...

loss = -(y1logp1 + y2logp2 + y3logp3 + … + ynlogpn)

对于交叉熵损失函数的计算公式：$loss = -(y_1\log(p_1) + y_2\log(p_2) + y_3\log(p_3) + \ldots + y_n\log(p_n))$，其中$y_i$是目标类别的标签，$p_i$是模型对类别$i$的预测概率。 这个公式表示了真实标签和模型...

有代码如下：start_cor = (19, 0) end_cor = (1, 20) # 定义路径上的路标点 waypoints = [(5, 15), (5, 1), (9, 3), (11, 17), (7, 19), (15, 19), (13, 1), (15, 5)] # 定义计算两个点之间距离的函数 def distance(_from, _to): x1, y1 = _from x2, y2 = _to # 使用 A* 算法寻路，计算出两个点之间的距离 dist = get_dist(x1, y1, x2, y2) return dist 其中distance函数返回的是两个坐标之间的距离将以上代码改进以实现从坐标start_cor开始经过waypoint中的所有坐标最后到达终点坐标end_co，要使整个路径最短并打印出经过的每一个坐标

waypoints = [(5, 15), (5, 1), (9, 3), (11, 17), (7, 19), (15, 19), (13, 1), (15, 5)] # 定义计算两个点之间距离的函数 def distance(_from, _to): x1, y1 = _from x2, y2 = _to dist = abs(x1 - x2) + abs...

% 定义起点和终点坐标 x1 = 12; y1 = 15; x2 = 170; y2 = 155; % 计算中点坐标 xm = (x1 + x2) / 2; ym = (y1 + y2) / 2; % 计算平移向量 dx = -xm + 20; dy = -ym + 35; % 定义平移矩阵 T1 = [1 0 dx; 0 1 dy; 0 0 1]; % 进行平移变换 P1 = [x1 y1 1] * T1; P2 = [x2 y2 1] * T1; % 计算旋转矩阵 theta = -45; T2 = [cosd(theta) -sind(theta) 0; sind(theta) cosd(theta) 0; 0 0 1]; % 进行旋转变换 P3 = P1 * T2; P4 = P2 * T2; % 计算反向平移向量 dx2 = xm - 20; dy2 = ym - 35; % 定义反向平移矩阵 T3 = [1 0 dx2; 0 1 dy2; 0 0 1]; % 进行反向平移变换 P5 = [P1(1) P1(2) 1] * T3; P6 = [P2(1) P2(2) 1] * T3; % 绘制原始直线 hold on plot([x1 x2], [y1 y2], 'b'); % 绘制平移后的直线 plot([P1(1) P2(1)], [P1(2) P2(2)], 'r'); % 绘制旋转后的直线 plot([P3(1) P4(1)], [P3(2) P4(2)], 'm'); % 绘制反向平移后的直线 plot([P5(1) P6(1)], [P5(2) P6(2)], 'g'); % 设置标题 title('直线变换示例'); 改成绕（20，35）旋转

要将旋转中心从原点移动到 (20, 35) 的话，需要进行如下...plot([x1+dx2 x2+dx2], [y1+dy2 y2+dy2], 'g'); % 设置标题 title('直线变换示例'); 其中，cosd和sind是MATLAB中的函数，表示求角度的余弦和正弦值。
docx

Amazon S3：S3静态网站托管教程.docx

Amazon S3：S3静态网站托管教程.docx

最新推荐

recommend-type

python:目标检测模型预测准确度计算方式(基于IoU)

在计算机视觉领域，目标检测是关键任务之一，它旨在定位图像中的特定对象并识别它们。在训练完目标检测模型后，评估模型的性能至关重要。本文将深入探讨如何使用Python和Intersection over Union (IoU)来计算目标...
recommend-type

Amazon S3：S3静态网站托管教程.docx

Amazon S3：S3静态网站托管教程.docx
recommend-type

基于支持向量机SVM-Adaboost的风电场预测研究附Matlab代码.rar

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
recommend-type

前端协作项目：发布猜图游戏功能与待修复事项

资源摘要信息:"People-peephole-frontend是一个面向前端开发者的仓库，包含了一个由Rails和IOS团队在2015年夏季亚特兰大Iron Yard协作完成的项目。该仓库中的项目是一个具有特定功能的应用，允许用户通过iPhone或Web应用发布图像，并通过多项选择的方式让用户猜测图像是什么。该项目提供了一个互动性的平台，使用户能够通过猜测来获取分数，正确答案将提供积分，并防止用户对同一帖子重复提交答案。 当前项目存在一些待修复的错误，主要包括： 1. 答案提交功能存在问题，所有答案提交操作均返回布尔值true，表明可能存在逻辑错误或前端与后端的数据交互问题。 2. 猜测功能无法正常工作，这可能涉及到游戏逻辑、数据处理或是用户界面的交互问题。 3. 需要添加计分板功能，以展示用户的得分情况，增强游戏的激励机制。 4. 删除帖子功能存在损坏，需要修复以保证应用的正常运行。 5. 项目的样式过时，需要更新以反映跨所有平台的流程，提高用户体验。 技术栈和依赖项方面，该项目需要Node.js环境和npm包管理器进行依赖安装，因为项目中使用了大量Node软件包。此外，Bower也是一个重要的依赖项，需要通过bower install命令安装。Font-Awesome和Materialize是该项目用到的前端资源，它们提供了图标和界面组件，增强了项目的视觉效果和用户交互体验。 由于本仓库的主要内容是前端项目，因此JavaScript知识在其中扮演着重要角色。开发者需要掌握JavaScript的基础知识，以及可能涉及到的任何相关库或框架，比如用于开发Web应用的AngularJS、React.js或Vue.js。同时，对于iOS开发，可能还会涉及到Swift或Objective-C等编程语言，以及相应的开发工具Xcode。对于Rails，开发者则需要熟悉Ruby编程语言以及Rails框架的相关知识。 开发流程中可能会使用的其他工具包括： - Git：用于版本控制和代码管理。 - HTML/CSS：用于构建网页结构和样式。 - Webpack或Gulp：用于项目构建和优化流程。 - Babel：用于JavaScript代码的兼容性处理。 - Linting工具：如ESLint，用于代码质量检查和维护代码风格一致性。 总结来看，People-peephole-frontend项目不仅涉及到了跨平台协作的经验分享，还提供了前端开发的学习和实践机会，尤其在交互设计、前端工程化、依赖管理及样式设计等方面。开发者可以通过参与该项目的修复和完善工作，提高自身技能并积累宝贵的项目经验。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【高斯信道信号编码优化】：4大方法优化Chirp信号编码过程

![高斯信道下的chirp信号解调](https://img-blog.csdnimg.cn/d37646d14e4e4b51b01e617b59167c74.png) # 1. 高斯信道与Chirp信号编码基础 ## 简介 在现代通信领域，信息的传递无处不在，而保障信息传递的清晰与高效是通信技术的核心挑战之一。高斯信道作为通信系统中最常见和基础的模型，为我们理解和优化信号传输提供了重要的理论支持。Chirp信号，以其独特的频谱扩展特性，在无线通信、雷达和声纳系统中发挥着越来越重要的作用。本章将介绍高斯信道的特性以及Chirp信号的基础知识，为读者搭建起后续章节深入探讨优化方法的理论基础。
recommend-type

对给定图，实现图的深度优先遍历和广度优先遍历。以邻接表或邻接矩阵为存储结构，实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。以用户指定的结点为起点，分别输出每种遍历下的结点访问序列，并调试算法。使用C语言

在C语言中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵来存储图的数据结构。这里我将简单介绍如何实现深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）： **使用邻接表实现：** ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct Node { int val; struct Node* next; } Node; // 创建邻接列表表示图 Node* createAdjacencyList(int numNodes) { // 初始化节点数组 Node** adjList = malloc(sizeof(No
recommend-type

Spring框架REST服务开发实践指南

资源摘要信息: "在本教程中，我们将详细介绍如何使用Spring框架来构建RESTful Web服务，提供对Java开发人员的基础知识和学习参考。" 一、Spring框架基础知识 Spring是一个开源的Java/Java EE全功能栈（full-stack）应用程序框架和 inversion of control（IoC）容器。它主要分为以下几个核心模块： - 核心容器：包括Core、Beans、Context和Expression Language模块。 - 数据访问/集成：涵盖JDBC、ORM、OXM、JMS和Transaction模块。 - Web模块：提供构建Web应用程序的Spring MVC框架。 - AOP和Aspects：提供面向切面编程的实现，允许定义方法拦截器和切点来清晰地分离功能。 - 消息：提供对消息传递的支持。 - 测试：支持使用JUnit或TestNG对Spring组件进行测试。 二、构建RESTful Web服务 RESTful Web服务是一种使用HTTP和REST原则来设计网络服务的方法。Spring通过Spring MVC模块提供对RESTful服务的构建支持。以下是一些关键知识点： - 控制器（Controller）：处理用户请求并返回响应的组件。 - REST控制器：特殊的控制器，用于创建RESTful服务，可以返回多种格式的数据（如JSON、XML等）。 - 资源（Resource）：代表网络中的数据对象，可以通过URI寻址。 - @RestController注解：一个方便的注解，结合@Controller注解使用，将类标记为控制器，并自动将返回的响应体绑定到HTTP响应体中。 - @RequestMapping注解：用于映射Web请求到特定处理器的方法。 - HTTP动词（GET、POST、PUT、DELETE等）：在RESTful服务中用于执行CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。 三、使用Spring构建REST服务 构建REST服务需要对Spring框架有深入的理解，以及熟悉MVC设计模式和HTTP协议。以下是一些关键步骤： 1. 创建Spring Boot项目：使用Spring Initializr或相关构建工具（如Maven或Gradle）初始化项目。 2. 配置Spring MVC：在Spring Boot应用中通常不需要手动配置，但可以进行自定义。 3. 创建实体类和资源控制器：实体类映射数据库中的数据，资源控制器处理与实体相关的请求。 4. 使用Spring Data JPA或MyBatis进行数据持久化：JPA是一个Java持久化API，而MyBatis是一个支持定制化SQL、存储过程以及高级映射的持久层框架。 5. 应用切面编程（AOP）：使用@Aspect注解定义切面，通过切点表达式实现方法的拦截。 6. 异常处理：使用@ControllerAdvice注解创建全局异常处理器。 7. 单元测试和集成测试：使用Spring Test模块进行控制器的测试。 四、学习参考 - 国际奥委会：可能是错误的提及，对于本教程没有相关性。 - AOP：面向切面编程，是Spring的核心功能之一。 - MVC：模型-视图-控制器设计模式，是构建Web应用的常见架构。 - 道：在这里可能指学习之道，或者是学习Spring的原则和最佳实践。 - JDBC：Java数据库连接，是Java EE的一部分，用于在Java代码中连接和操作数据库。 - Hibernate：一个对象关系映射（ORM）框架，简化了数据库访问代码。 - MyBatis：一个半自动化的ORM框架，它提供了更细致的SQL操作方式。 五、结束语 以上内容为《learnSpring:学习春天》的核心知识点，涵盖了从Spring框架的基础知识、RESTful Web服务的构建、使用Spring开发REST服务的方法，以及与学习Spring相关的技术栈介绍。对于想要深入学习Java开发，特别是RESTful服务开发的开发者来说，这是一份非常宝贵的资源。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【Chirp信号检测算法精解】：掌握高效检测Chirp信号的5大关键步骤

![高斯信道下的chirp信号解调](https://img-blog.csdnimg.cn/1fb88c1f540143859ce0683d26104234.png) # 1. Chirp信号检测算法概述 Chirp信号检测是现代信号处理中的一个关键环节，广泛应用于雷达、声纳、无线通信等领域。Chirp信号，即线性调频连续波信号，因其具有良好的时频特性、抗噪声干扰能力强而备受青睐。本章将对Chirp信号检测算法做一个简要介绍，概述其核心原理与应用场景，为后续深入探讨基础理论和关键技术打下基础。 ## 1.1 Chirp信号检测的应用背景 Chirp信号检测算法的开发与优化，源于对信号在