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Springboot 整合 Java DL4J 打造自然语言处理 之 语音识别系统
在本文中，我们将探索如何使用Spring Boot整合Java Deeplearning4j来构建一个语音识别系统。Spring Boot作为一个流行的Java开发框架，能够为我们提供便捷的开发环境和高效的项目管理方式。而Deeplearning4j则是一个专门为Java开发者设计的深度学习库，它提供了丰富的神经网络构建和训练工具。我们将详细介绍这个语音识别系统的构建过程，包括数据集的准备、神经网
Java 自然语言处理基础
作者小头像 程风破浪 2024-11-29 11:17:06
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2024-11-29 11:17:06
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Java 并发神器 CountDownLatch：原理、机制与应用场景
CountDownLatch是java.util.concurrent包中的一个类，它是一种同步辅助工具。从概念上来说，它就像是一扇门，在门的一侧有一组线程（我们称之为工作线程）在进行各种操作，而在门的另一侧有一个或多个线程（我们称之为等待线程）在等待。这扇门初始是关闭的，当工作线程完成它们各自的任务时，就相当于在门上进行一次“倒计时操作”（countDown操作），当所有工作线程都完成任务，倒计
Java 任务调度
作者小头像 程风破浪 2024-11-29 11:12:23
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2024-11-29 11:12:23
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JDBC 调用带输入和输出参数的存储过程
存储过程（Stored Procedure）是一组为了完成特定功能的 SQL 语句集，经编译后存储在数据库中。它就像是数据库中的一个自定义函数，用户可以通过指定存储过程的名称并传递参数（如果有）来执行它。存储过程可以包含数据操纵语句（如 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE）、变量定义、流程控制语句（如 IF、WHILE）等，是数据库编程的重要组成部分。
JDBC 数据库
作者小头像 程风破浪 2024-11-29 11:10:10
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2024-11-29 11:10:10
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【Elasticsearch】基于 Word2Vec 实现文章抄袭检测
Elasticsearch具有出色的索引和搜索能力，能够快速处理大规模的数据。而Word2Vec模型则可以将文本中的词语映射为低维向量，这些向量能够很好地捕捉词语的语义信息。通过将文章中的词语向量进行组合等操作，可以得到文章的语义向量表示。将其存储在Elasticsearch中，并利用Elasticsearch的向量搜索功能，就可以实现对文章的语义相似度检索，从而有效地判断文章是否存在抄袭嫌疑。
Elasticsearch Java
作者小头像 程风破浪 2024-11-29 11:07:55
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2024-11-29 11:07:55
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【Java 解释器模式】实现高扩展性的医学专家诊断规则引擎
解释器模式是一种行为设计模式，它定义了一种语言的语法规则，并提供了一个解释器来解释该语言中的语句。在我们的案例中，这种语言就是由各种知识规则组成的规则集。 解释器模式通常包含以下几个关键角色： 抽象表达式（Abstract Expression）：声明一个抽象的解释操作，该操作被具体的子表达式所实现。它是所有具体表达式的父类，定义了统一的接口。
Java
作者小头像 程风破浪 2024-11-29 11:07:13
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【Elasticsearch】容器日志管理：提升容器化应用运维效率
Elasticsearch 的出现为容器日志管理提供了一个强大而灵活的解决方案。Elasticsearch 是一个分布式、开源的搜索与分析引擎，具备高可用性、可扩展性和强大的全文搜索能力。它能够快速地索引和搜索海量的日志数据，通过其丰富的查询语言和数据聚合功能，可以轻松地从复杂的容器日志数据中提取有价值的信息。例如，我们可以根据容器的名称、命名空间、时间范围等条件精确地筛选出特定容器的日志，还可以
Docker Elasticsearch 容器 运维
作者小头像 程风破浪 2024-11-29 11:06:36
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Spring Boot 3.4.0 发行：革新与突破的里程碑
本次Spring Boot 3.4.0 的发布带来了一系列令人期待和关注的重要特性，显著提升了开发体验与应用性能，本次带来的更新核心的几点如下： 一、日志与配置优化 结构化日志记录：支持多种格式如 ECS、GELF 和 Logstash，通过logging.structured.format.file与logging.structured.format.console属性便捷开启
Spring Spring Boot 容器
作者小头像 程风破浪 2024-11-28 11:45:27
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2024-11-28 11:45:27
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【深度学习】利用Java DL4J训练中文版的Word2Vec模型
在自然语言处理（NLP） 领域，Word2Vec 模型无疑是一颗璀璨的明星。它犹如一把神奇的钥匙，为我们开启了通往文本语义理解的大门。Word2Vec 模型的主要作用体现在多个方面。 首先，在词向量表示方面，它能够将单词映射到低维向量空间，使得语义相近的单词在向量空间中距离相近。例如，“苹果”和“香蕉”这两个表示水果的词汇，其对应的词向量在经过 Word2Vec 训练后。
Java 机器学习 深度学习
作者小头像 程风破浪 2024-11-28 11:41:49
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2024-11-28 11:41:49
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Elasticsearch 8.16.0：革新大数据搜索的新利器
BBQ）是中一种开创性的向量数据量化方法。它的核心目标是在提高向量数据压缩率的同时，维持高召回率，并提供自定义选项。其原理是通过巧妙地结合标量量化和位向量支持来实现这一目标。在实际的数据处理中，向量数据往往占据大量的存储空间。传统的量化方法可能会在压缩数据的过程中损失一定的准确性，导致搜索结果的召回率下降。而BBQ则打破了这种局限，它能够在不影响准确性的情况下，将向量数据的压缩率提高32倍。
Elasticsearch 大数据
作者小头像 程风破浪 2024-11-28 11:35:00
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2024-11-28 11:35:00
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【历代文学】Druid连接池实战：搞懂6个参数，就能用好它
你是否遇到数据库因故障重启后，druid却无法自动恢复？ 实际项目中，你是否经常会遇到以下问题： 如下日志所示，数据库宕机，重启恢复后，druid连接池却依然死翘翘，无法自动恢复，如下错误日志所示：
SQL 数据库
作者小头像 程风破浪 2024-11-28 11:22:57
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2024-11-28 11:22:57
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https://www.baidu.com/s?ie=utf-8&f=3&rsv_bp=0&rsv_idx=1&tn=baidu&wd=sed%20%E6%9B%BF%E6%8D%A2%E5%AD%97%E7%AC%A6%E4%B8%B2&rsv_pq=c7db61a600035dc5&rsv_t=5e19yEsbV9N5fIvdlGRU
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