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百度地图汽车版

【智图译站】基于异步时空图卷积网络的不规则交通预测随着智能交通系统（ITS）的快速发展，精准的交通预测已成为现代城市交通管理的核心支撑技术，在应急响应、自动驾驶、交通信号优化等领域发挥着关键作用。交通预测的核心目标是基于历史交通数据，提前预判未来一段时间内的交通状态（如车流量、信号周期等），为交通管理部门和出行者提供决策依据。传统交通预测方法通常假设交通数据是按固定时间间隔采集的规则时间序列，然而在实际城市交通场景中，交通信号灯会在一天内发生多次调整 —— 不同传感器的采集时间错位、时间间隔波动、预测序列长度不固定等问题，这使得传统方法预测精度大幅下降。

基于Spring Boot的“味蕾探索”线上零食购物平台的设计与实现（源码+论文+部署+安装）在互联网技术飞速发展与电子商务深度普及的背景下，线上购物凭借便捷性、丰富性和高效性重塑了大众消费习惯。随着居民生活水平提升，消费者对零食的需求已从基础饱腹转向品质、口感、健康与品牌等多元化追求，且快节奏生活推动零食线上购物需求持续增长。然而，当前市场上的零食购物平台质量参差不齐，普遍存在商品信息展示不详尽、用户交互体验欠佳、支付安全保障不足等问题。在此背景下，“味蕾探索” 线上零食购物平台应运而生，平台以 Spring Boot 框架为核心，整合优质零食资源，打造集展示、购买、支付、物流跟踪于一体的综合性

开心就好2025

Python爬虫基础：HTTP和HTTPS协议的请求与响应过程详解HTTP 协议（HyperText Transfer Protocol，超文本传输协议）：是一种发布和接收 HTML页面的方法。

悟能不能悟

springboot怎么将事务设置为pending，等另外一个请求ok了，再做commit在Spring Boot中实现跨请求的事务管理是一个复杂的需求，因为HTTP协议是无状态的，而数据库事务通常绑定在一个请求的上下文中。不过，有几种方案可以实现类似的效果：

黑马SpringBoot2自动配置原理可以发现，SpringBoot只要启动类一写，然后springMVC就全部都ok了。咱们以前springMVC要配置的，至少要配1…源 2注解驱动 3.内部资源视图解析器，甚至于还要做文件上传解析器，然后还有restful风格配一些过滤器put请求过滤器都要配。现在发现一个都没配吧，tomcat端口也没配，DisPatherServlet的拦截路径也没配。那这些配置都去哪了呢，为什么我什么都没配他也能行了呢。

用户2685161210756

GMP 调度器深度学习笔记运行命令：输出示例：字段含义：A: P 的存在是为了减少锁竞争。每个 P 有独立的本地队列，避免了所有 M 竞争全局队列的问题。同时 P 可以在 M 阻塞时移交给其他 M，保证并行度。

SpringBoot深度解析i18n国际化：配置文件+数据库动态实现（简/繁/英）在全球化业务场景下，系统适配多语言已成为标配需求。SpringBoot作为主流的Java开发框架，提供了完善的国际化（i18n，internationalization的缩写，因i和n之间有18个字母得名）解决方案。本文将从实战角度出发，完整讲解两种企业级i18n实现方案：基于配置文件的静态实现（适配简体中文、繁体中文、英文）和基于数据库的动态实现（支持运行时修改语言配置），同时覆盖校验注解国际化、性能优化、常见问题排查等核心要点，所有代码均可直接落地到生产项目。

springboot 配置访问上传图片在 Spring Boot 中配置访问上传的图片，主要有两种方式：这样就可以通过类似 http://localhost:8080/uploads/filename.jpg 的 URL 访问上传的图片了。

用户2685161210756

GMP 三大核心结构体字段详解Q: 为什么需要 P？ A: P 的本地队列 runq 实现无锁调度，避免所有 M 竞争全局队列。同时 P 可以在 M 阻塞时移交（Hand Off），保证并行度。

一路向北⁢

短信登录安全防护方案（Spring Boot）后端将短信登录拆分为两个接口：建议对以下维度分别限流，并组合判定：使用 Redis 的 INCR + EXPIRE 或 Lua 脚本实现原子限流。

Tokio：Rust 异步界的 “霸主”在 Rust 的异步生态系统中，Tokio 的地位可以用一句话概括：它是 Rust 异步编程的事实标准运行时（Runtime），也是构建高性能网络应用的基石。

进击的丸子

基于虹软Linux Pro SDK的多路RTSP流并发接入、解码与帧级处理实践随着城市安防、智慧园区、智能零售以及工业监控等场景的快速发展，多路网络摄像头实时人脸检测已成为安防等系统中的核心需求。为了实现这些需求，我选择了虹软（ArcSoft）服务器版人脸识别 SDK（以下简称“SDK”），利用其在人脸检测、跟踪、识别方面的高精度与高性能特性，实现多路网络摄像头人脸检测功能。网络摄像头离不开ONVIF和RTSP，其中ONVIF（开放式网络视频接口论坛）是一个全球性开放标准，旨在实现不同品牌网络视频设备（如摄像头、录像机）之间的互联互通；RTSP是一种流媒体控制传输层协议，作为ON

Go 1.18+ slice 扩容机制详解小于 1024，直接翻倍大于等于 1024，每次增长 1.25 倍Go 1.18 在 commit 2dda92ff 中优化了扩容策略：

浙江巨川-吉鹏

【城市地表水位连续监测自动化系统】沃思智能城市地表水位连续监测自动化系统是现代智慧水务建设的核心基础设施，犹如城市水系的"神经末梢"，通过物联网感知技术编织成一张全天候运行的监测网络。该系统采用分布式架构部署，由高精度压力式水位计、雷达水位传感器和超声波测流装置等智能终端设备组成，这些"电子哨兵"以分钟级采集频率持续捕捉水位波动数据，其测量精度可达±0.5mm，堪比医用体温计的灵敏度。

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Paimon Action Jar 实现机制分析Paimon Action Jar 是 Apache Paimon 提供的一套用于表维护操作的命令行工具框架。通过 flink run 命令，用户可以执行各种维护操作，如快照过期、分区删除、表压缩等。

写了几年 Java，我发现很多人其实一直在用“高级 C 语言”写代码很多 Java 工程师都有一个隐秘的习惯：拿到需求，第一反应不是“这个业务对象有什么行为”，而是打开数据库客户端，先把表建了。

@我们的天空

【FastAPI 完整版】路由与请求参数详解（query、path、params、body、form 完整梳理）- 基于 FastAPI 完整版FastAPI 对路由传参的分类、校验、解析做了极致的封装和标准化，是目前最规范的现代化 Web 框架，没有之一。你关注的 query、path(params)、body、form 是 FastAPI 最核心的传参方式，其中 path 和 params 是同一个概念（路径参数），本文会基于 FastAPI 完整、系统、实战化的讲透所有参数类型，包含「语法 + 完整示例 + 参数校验 + 使用场景 + 核心区别」，所有代码可直接复制运行。

大数据-211 逻辑回归的 Scikit-Learn 实现：max_iter、分类方式与多元回归的优化方法续接上一节剩余的内容。逻辑回归的数学目的是求解能够让模型最优化，你和成都最好的参数w的值，即求解能够让损失函数J（w）最小化的w值。对于二元逻辑回归来说，有多种方法可以用来求解参数w，最常见的有梯度下降法（Gradient Descent），坐标下降法（Coordinate Descent），牛顿法（Newton-Raphson method）等，其中又以梯度下降法最著名。每种方法都涉及到了复杂的数学原理，但这些计算在执行的任务其实是类似的。来看看数据集下的max_iter的学习曲线：

一路向北North

springboot基础(85): validator验证器在Java中，javax.validation.constraints包和org.hibernate.validator.constraints包提供了丰富的注解，用于对Java Bean的字段进行验证。以下是这些注解的详细分类和示例：