reverse-i-search

时间: 2023-08-29 11:10:38 浏览: 186
RAR

reverse

反向搜索（reverse-i-search）是一个命令行工具中常用的功能，用于搜索并显示之前输入的命令历史记录中最后一个与指定关键词匹配的命令。通过按下Ctrl+R键，你可以启动反向搜索模式，然后开始输入关键词，命令行会自动显示最后一个匹配的命令。你可以继续按下Ctrl+R键来显示更早的匹配命令。如果找到了想要执行的命令，可以按下Enter键来执行它，或者按下右箭头键来编辑它。 请注意，反向搜索功能是特定于使用的命令行工具和操作系统的。不同的终端程序和操作系统可能有不同的实现方式和快捷键。以上是一般情况下的说明，具体使用方法可能会因环境而异。
阅读全文

相关推荐

zip

reverse_image_search_bot：电报反向图像搜索机器人@reverse_image_search_bot-未维护

反向图像搜索机器人 注意 正如您在查看此回购的提交时所看到的那样，它不再维护。 除了XenianBot，我放弃了所有机器人程序。 这是因为XenianBot包含了我所有其他的bot功能。 更多信息请访问： ] 如何使用我 给我发送图像或贴纸，然后我将向您发送IQDB，Google，TinEye，Yandex和Bing的直接反向图像搜索链接。 对于动漫图像，我建议使用IQDB和TinEye，对于其他图像，我建议使用Google Yandex或TinEye。 注意：最佳匹配功能有时在TinEye上找不到最佳匹配，即使您在打开链接时也找到了最佳匹配。 为什么是这样？ 这是因为TinEye I达到了TinEye免费服务的极限。 TinEye每天提供50次搜索，每周最多提供150次搜索。 而且我不会为TinEye atm付款，因为它对我来说太贵了。 特征： 为您提供图片反向搜索链接 支持IQDB，Google，TinEye，Yandex和Bing 支持普通图像，如JPG，PNG，WEBP 支持贴纸 支持GIF（可能需要一些时间才能准备好GIF） 支持视频（将作为GIF搜索） Ti
zip

reverse_image_search:基于VGG16模型的预测结果并通过预训练的Xception或ResNet模型对可能相似的图像进行重新排序

reverse_image_search 基于VGG16模型的预测结果，并通过预训练的Xception或ResNet模型对可能相似的图像进行重新排序。 结果演示 VGG16模型（可以下载并用于检索模型和标签作为model_path ， labelbin_path模块/ get_probable_images_vgg16.py）
zip

reverse-image-search:使用Google进行反向图片搜索的免费解决方案

const reverseImageSearch = require('reverse-image-search-google') const doSomething = (results) => { console.log(results) } reverseImageSearch('i.ebayimg.com/00/s/OTAwWDkwMA==/z/3G8AAOSwzoxd80XB/$_...
application/pdf

javascript-cheat-sheet-v1

- **search(regexp)**: 查找正则表达式在字符串中的位置。 - **slice(start, end)**: 截取字符串的一部分。 - **split(separator, limit)**: 将字符串分割成数组。 - **substring(start, end)**: 返回字符串的一个...
zip

leetcode296-leetcode-in-py-and-go:Go中的Leetcode

search-in-rotated-sorted-array ，比较中间值和边，而不是目标和边 40：combination-sum-ii：传递最后选择的索引 41：先缺失正，交换 42：只是提醒：块 - 垃圾箱 43：多字符串，i+j，i+j+1 44：通配符
pdf

Intermediate-Python-Cheat-Sheet.pdf

- 列表推导提供了一种简洁的创建新列表的方式，例如：[i ** 2 for i in range(10)]生成0到9的平方值列表；[s.lower() for s in l_strings]将列表l_strings中的每个字符串转换为小写。 这些是Python编程中...
zip

Git-2.21.0-64-bit.zip

one (i.e. fast-forward instead), but did not. Which has been corrected. * Code cleanup and futureproof. * More parameter validation. * "git update-server-info" used to leave stale packfiles in...
docx

Python--第3次平时作业1

4. 判断一个字符串是否是回文，使用 str.reverse() 函数来实现字符串的反转。 if s[i] != s[len(s)-i-1]: b = False break 5. 从键盘读入一个由阿拉伯数字组成的字符串，删除左端的所有 0 字符，并将...
-

Python日志与CI_CD集成指南：自动化测试与部署的日志处理

[Python日志与CI_CD集成指南：自动化测试与部署的日志处理](https://opensourcehacker.com/wp-content/uploads/2016/05/logging-1024x399.png) # 1. Python日志处理基础 ## 1.1 日志的重要性 在软件开发与运维中，...

from django.shortcuts import render, redirect from django.core.paginator import Paginator from django.core.paginator import EmptyPage from django.core.paginator import PageNotAnInteger from django.shortcuts import reverse from django.db.models import Q, F from index.models import * def searchView(request, page): if request.method == 'GET': searchs = Dynamic.objects.select_related('video').order_by('-search').all()[:6] kword = request.session.get('kword', '') if kword: videos = Video.objects.filter(Q(name__icontains=kword) | Q(author=kword)).order_by('-release').all() else: videos = Video.objects.order_by('-release').all()[:50] paginator = Paginator(videos, 5) try: pages = paginator.page(page) except PageNotAnInteger: pages = paginator.page(1) except EmptyPage: pages = paginator.page(paginator.num_pages) if kword: idList = Video.objects.filter(name__icontains=kword) for i in idList: dynamics = Dynamic.objects.filter(video_id=i.id) if dynamics: dynamics.update(search=F('search') + 1) else: dynamic = Dynamic(plays=0, search=1, download=0, video_id=i.id) dynamic.save() return render(request, 'search.html', locals()) else: request.session['kword'] = request.POST.get('kword', '') return redirect(reverse('search', kwargs={'page': 1}))

这段代码是一个 Django 视图函数，用于处理用户的搜索请求。...4. 最后将搜索结果渲染到模板 search.html 中，并返回给用户。如果是 POST 请求，则将用户输入的关键词保存在会话中，并重定向到第一页搜索结果。

def searchView(request, page): if request.method == 'GET': searchs = Dynamic.objects.select_related('video').order_by('-search').all()[:6] kword = request.session.get('kword', '') if kword: videos = Video.objects.filter(Q(name__icontains=kword) | Q(author=kword)).order_by('-release').all() else: videos = Video.objects.order_by('-release').all()[:50] paginator = Paginator(videos, 5) try: pages = paginator.page(page) except PageNotAnInteger: pages = paginator.page(1) except EmptyPage: pages = paginator.page(paginator.num_pages) if kword: idList = Video.objects.filter(name__icontains=kword) for i in idList: dynamics = Dynamic.objects.filter(video_id=i.id) if dynamics: dynamics.update(search=F('search') + 1) else: dynamic = Dynamic(plays=0, search=1, download=0, video_id=i.id) dynamic.save() return render(request, 'search.html', locals()) else: request.session['kword'] = request.POST.get('kword', '') return redirect(reverse('search', kwargs={'page': 1}))

这是一个函数视图，用于处理搜索页面的请求。它接收两个参数：request 和 page。其中，request 包含了请求相关的信息，如请求方式、请求头、请求参数等；page 是用于分页的页码。 函数首先判断请求方式是否为 GET，...

import numpy as np import csv import pandas as pd import numpy as npjk import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#解决图标中汉字显示问题 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#解决图标中汉字显示问题 from urllib.request import urlopen,Request from bs4 import BeautifulSoup #云计算2113方宇-2021058226 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.45 Safari/537.36'} url = 'https://search.jd.com/Search?keyword=%E8%93%9D%E7%89%99%E9%BC%A0%E6%A0%87&enc=utf-8&wq=%E8%93%9D%E7%89%99%E9%BC%A0%E6%A0%87&pvid=405a663911e84dd3822389ef5b97c147' response = Request(url,headers=headers) res = urlopen(response) data = res.read().decode('utf-8') soup = BeautifulSoup(data,'html.parser') ddd=soup.find('ul',class_="gl-warp clearfix") bbb=ddd.select('li>.gl-i-wrap>.p-price>strong>i')#价格 ccc=ddd.select('li>.gl-i-wrap>.p-shop>span>a')#店名 #云计算2113方宇2021058226 get_rmb_date = [] for i in bbb: get_rmb_date.append(i.text) get_shop_date = [] for i in ccc: get_shop_date.append(i.text) data = [] for i in range(len(get_shop_date)): temp = [] temp.append(get_shop_date[i]) temp.append(get_rmb_date[i]) data.append(temp) print(data) #云计算2113-方宇2021058226 f = open('D:/mypython/mycode/2021058226.csv','w',encoding='utf-8') csv_write = csv.writer(f) csv_write.writerow(['商品店家','商品价格']) for i in data: csv_write.writerow(i) f.close() #云计算2113方宇-2021058226 csv_file ='D:/mypython/mycode/2021058226.csv' csv_data=pd.read_csv(csv_file,low_memory=False) csv_df=pd.DataFrame(csv_data) dfl=csv_df.head(n=10) print(dfl) plt.figure(figsize = (10,6)) x = np.arange(10) y = np.array(dfl['商品店家']) xticks = list(dfl['商品价格']) print(x,y,xticks) p=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] plt.xticks(p,y,rotation=20) plt.bar(p,xticks,color='red') plt.show()如何将词云柱状图按序排列

data = sorted(zip(get_shop_date, get_rmb_date), key=lambda x: x[1], reverse=True) get_shop_date, get_rmb_date = zip(*data) print(data) f = open('D:/mypython/mycode/2021058226.csv','w',encoding='utf-...

c++ string 的 reverse

search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

# -*- coding: utf-8 -*- import pickle from PCV.localdescriptors import sift from PCV.imagesearch import imagesearch from PCV.geometry import homography from PCV.tools.imtools import get_imlist #载入图像列表 imlist = get_imlist('oxbuild/') nbr_images = len(imlist) #载入特征列表 featlist = [imlist[i][:-3]+'sift' for i in range(nbr_images)] #载入词汇 with open('oxbuild/vocabulary.pkl', 'rb') as f: voc = pickle.load(f) src = imagesearch.Searcher('testImaAdd.db',voc) #查询图像索引和查询返回的图像数 q_ind = 892 nbr_results = 20 # 常规查询(按欧式距离对结果排序) res_reg = [w[1] for w in src.query(imlist[q_ind])[:nbr_results]] print ('top matches (regular):', res_reg) #载入查询图像特征 q_locs,q_descr = sift.read_features_from_file(featlist[q_ind]) fp = homography.make_homog(q_locs[:,:2].T) #用单应性进行拟合建立RANSAC模型 model = homography.RansacModel() rank = {} #载入候选图像的特征 for ndx in res_reg[1:]: locs,descr = sift.read_features_from_file(featlist[ndx]) # get matches matches = sift.match(q_descr,descr) ind = matches.nonzero()[0] ind2 = matches[ind] tp = homography.make_homog(locs[:,:2].T) try: H,inliers = homography.H_from_ransac(fp[:,ind],tp[:,ind2],model,match_theshold=4) except: inliers = [] # store inlier count rank[ndx] = len(inliers) sorted_rank = sorted(rank.items(), key=lambda t: t[1], reverse=True) res_geom = [res_reg[0]]+[s[0] for s in sorted_rank] print ('top matches (homography):', res_geom) # 显示查询结果 imagesearch.plot_results(src,res_reg[:8]) #常规查询 imagesearch.plot_results(src,res_geom[:8]) #重排后的结果

这段代码是一个图像检索的例子，其中使用了SIFT算法提取图像的关键点和特征描述符，使用了单应性矩阵和RANSAC算法进行匹配和筛选，使用了词汇表和倒排索引技术来加速查询。具体来说，代码中首先载入了图像列表和特征...

GET /es_ci/ search { "size":0, "query":{ "bool":{ "must": [ { "multi_match": { "query": "352d9b6cd3ce47e4aa07ac34c818c134", "fields": [ "from^1.0", "to^1.0" ] } }, { "nested": { "query": { "exists": { "field": "common_data.versionCode" } }, "path": "common_data" } } ], "adjust_pure_negative": true, "boost": 1 } }, aggregations": { "comonDataNest": { "nested": { "path": "common_data" }, "aggregations": { "batchcodeAgg": { "terms":{ "field": "common_data.batchcode.keyword", "size"：4, "min_doc _count": 1, "shard_min_doc_count":0, "show_term_doc_count_error": false, "order": { _key":"asc" } }, "aggregations":{ "reverseTop":{ "reverse_nested": {}, "aggregations":{ "top":{ "top_hits": { "from":0, "size":2 } } } } } } } } } }

这是一个 Elasticsearch 的查询请求，使用了多个查询条件和聚合操作。具体的查询内容包括： - 查询字符串为 "352d9b6cd3ce47e4aa07ac34c818c134"，在 "from" 和 "to" 字段上进行匹配。 - 嵌套查询，查询 "common_...

def beam_decode(decoder, decoder_hidden, encoder_outputs, voc, beam_size, max_length=MAX_LENGTH): terminal_sentences, prev_top_sentences, next_top_sentences = [], [], [] prev_top_sentences.append(Sentence(decoder_hidden)) for i in range(max_length): for sentence in prev_top_sentences: decoder_input = torch.LongTensor([[sentence.last_idx]]) decoder_input = decoder_input.to(device) decoder_hidden = sentence.decoder_hidden decoder_output, decoder_hidden, _ = decoder( decoder_input, decoder_hidden, encoder_outputs ) topv, topi = decoder_output.topk(beam_size) term, top = sentence.addTopk(topi, topv, decoder_hidden, beam_size, voc) terminal_sentences.extend(term) next_top_sentences.extend(top) next_top_sentences.sort(key=lambda s: s.avgScore(), reverse=True) prev_top_sentences = next_top_sentences[:beam_size] next_top_sentences = [] terminal_sentences += [sentence.toWordScore(voc) for sentence in prev_top_sentences] terminal_sentences.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) n = min(len(terminal_sentences), 15) return terminal_sentences[:n]

这段代码实现了一个 beam search 解码函数 beam_decode，用于在序列到序列模型中生成输出序列。下面是对该函数的解释： - beam_decode 函数接受以下参数： - decoder：解码器模型 - decoder_hidden：解码...

https://search.jd.com/Search?keyword=%E6%89%8B%E6%9C%BA&enc=utf-8&wq=%E6%89%8B%E6%9C%BA&pvid=8858151673f941e9b1a4d2c7214b2b52 在京东商城，爬取某个品牌的手机型号、店铺名称、价格和评论条数，存储的CSV文件中。1、按照店铺名称计算该品牌手机的均价，利用饼状图呈现店铺名称和手机均价的关系。2、将该品牌手机，评论前10的手机型号和评论数量用柱状图展示出来。

price = item.select('.p-price strong i')[0].text comment_count = item.select('.p-commit a')[0].text[:-3] # 去掉"条评价"三个字 # 获取店铺名称 shop_name = item.select('.p-shop span a')[0].text # ...

class randomMAP: def init(self,size,start,goal,p): self.size=size self.start=start self.goal=goal self.p=p def creatMAP(self): self.map=np.zeros(self.size,dtype='int') for i in range(self.map.shape[0]): for j in range(self.map.shape[1]): if((i!=self.start[0] or i!=self.start[1]) and (j!=self.goal[0] or j!=self.goal[1])) and random.random() <self.p: self.map[i][j] = 5 map1=randomMAP((20,20),(0,0),(19,19),0.3) map1.creatMAP() plt.matshow(map1.map) plt.show()在这个随机地图的基础上创建Point和Astar类，Point类里面定义初始化、g、h、f和拓展EXPAND函数，Astar类里面用A*算法，最终解决迷宫问题，最后生成可视化地图带有具体路径用红色的线标出

path.reverse() return path self.open.remove(current) self.closed.append(current) for child in current.expand(self.map): if child in self.closed: continue g = current.g + 1 if child not in ...
zip

CPPC++_低成本实现Wooting键盘的Rapid trigger功能不必为几个按键购买整个键盘人人都能做Wouo.zip

CPPC++_低成本实现Wooting键盘的Rapid trigger功能不必为几个按键购买整个键盘人人都能做Wouo

最新推荐

recommend-type

c++程序设计知识点总结（谭浩强）.docx

4. **标准算法**：`&lt;algorithm&gt;`库提供了许多预先定义的算法，如`sort`用于排序，`binary_search`用于二分查找。这些算法通常要求随机迭代器，因为它们需要高效的元素访问。例如，`mySort`函数中，`sort(s.begin(), ...
recommend-type

CPPC++_低成本实现Wooting键盘的Rapid trigger功能不必为几个按键购买整个键盘人人都能做Wouo.zip

CPPC++_低成本实现Wooting键盘的Rapid trigger功能不必为几个按键购买整个键盘人人都能做Wouo
recommend-type

CPPC++_可能是世界上最快的协同程序库.zip

CPPC++_可能是世界上最快的协同程序库
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