【API开发】 本文介绍了在现代Web应用中如何通过Spring Boot和Vert.x实现访问控制demo。Spring Boot通过配置HTTPS确保数据加密传输，提供了详细的证书生成和配置指南。而Vert.x则展示了如何通过事件驱动的方式实现简单的登录访问控制，包括用户认证和会话管理的代码示例。这些技术帮助开发人员构建安全可靠的Web应用。

【AI驱动】 在机器学习中，XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 是三大 Boosting 算法。XGBoost 适合处理复杂数据集，尽管速度较慢，但精度高；LightGBM 以其高效的训练速度和综合性能著称，尤其在大规模数据集上表现优异；CatBoost 则在处理分类变量时具有显著优势。三者在结构、性能和参数调优上各有特点，适用于不同的应用场景。

【日积月累】 本文探讨了boto3 client，这是Python语言的AWS SDK中用于与AWS服务交互的低级接口。boto3 client提供了对API请求和响应的精细控制，适用于需要直接调用服务特定API操作的场景。通过boto3 client，开发者可以实现复杂的AWS服务操作，并在需要时显式处理分页。相比Resource接口，boto3 client提供了更低级的服务特定API访问，适合需要细粒度控制的应用开发。

【API开发】 RAG流式输出结合了检索与生成技术，提供实时文本生成和信息检索能力，广泛应用于实时数据分析、客户服务和内容创作等场景。其优势在于实时性、高效性和灵活性。实现RAG流式输出需搭建支持流式输出的环境，并结合检索与生成模块。当前挑战包括数据延迟、资源消耗及隐私安全问题。随着技术进步，RAG流式输出将在更多领域发挥更大价值。

【API开发】 本文探讨了如何利用Python实现并行计算，以加速随机森林算法中组合数的生成。通过多进程技术，任务被分配给多个进程，每个进程负责生成一定数量的决策树，从而提高计算效率。并行化训练和预测的实现展示了如何通过Python的多进程库优化随机森林的性能。实验表明，增加进程数可以显著减少训练和预测时间，但需注意进程间调度开销。合理配置进程数可在实际应用中获得最佳性能。

【AI驱动】 本文深入分析了回归技术与神经网络的应用，强调了和summation相对的惩罚在模型选择中的重要性。回归分析是一种统计方法，用于研究变量间的关系，通过最小化数据点到拟合曲线的距离实现预测。不同的回归技术如线性回归、逻辑回归、套索回归等各有其适用场景。ElasticNet回归结合了套索和岭回归的优点，适合处理多个相关特征。神经网络则是一种机器学习算法，常用于复杂数据的模式识别，具有多样的架构和训练算法。

【日积月累】 在数据可视化中，Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一。它提供了丰富的绘图功能，能够满足大多数数据可视化的需求。然而，当我们需要在同一张图中展示两组不同量级或不同单位的数据时，单一的坐标轴往往无法满足需求。这时，双坐标轴（Twin Axes）就显得尤为重要。本文将深入探讨Matplotlib中的双坐标轴技术，结合实际案例，详细介绍其原理、应用场景以及具体实现方法。

【日积月累】 JPOM（Java Project Online Management）是一款基于 Java 的轻量级项目管理和部署工具，广泛应用于中小型企业的项目管理和自动化部署场景。随着项目的不断迭代和升级，了解当前系统中已安装的 JPOM 版本显得尤为重要。本文将深入探讨如何查看已安装的 JPOM 版本，并提供详细的操作步骤和注意事项，帮助开发者更好地管理和维护 JPOM 系统

【日积月累】 在 macOS 系统中，查看监听端口是网络管理和系统调试中的一项重要任务。无论是排查网络问题、监控系统安全，还是优化服务配置，了解如何查看和管理监听端口都至关重要。本文将深入探讨 macOS 系统中查看监听端口的方法，并提供详细的实操指南，帮助读者掌握这一技能

【API开发】 上篇 前言   为什么在开发中，接口文档越来越成为前后端开发人员沟通的枢纽呢？  随着业务的发张，项目越来越多，而对于支撑整个项目架构体系而言，我们对系统业务的水平拆分，垂直分层，让业...

【API开发】 在本文中，我将向您演示如何在 Asp.Net Core REST API 中将 Refresh Token 添加到 JWT 身份验证。 我们将覆盖的一些主题包含：Refresh Token、一些新的 Endpoints 功能和 JWT...

【AI驱动】 背景 正态分布是统计学中的一种连续概率分布，也称为高斯分布，其概率密度函数呈钟形曲线，正态分布有以下几个重要特点： 均值（  ）为中心，数据在均值左右对称分布 标准差（  ）决定了...

【AI驱动】 背景 在机器学习的回归任务中，不同模型的选择和性能评估对于提升预测效果和避免模型过拟合、欠拟合至关重要，本文参考 Wei Zhuang 等人在《Water Research》期刊上发表的研究文章，该文采用了多种机器学习模型对数据集进行...

【AI驱动】 Z Highlights 随着AI的进步，美国的能源需求飙升。几十年来，电力消费首次出现增长，这使得原本就已老化的电网带来了冲击，也重新点燃了对新型、可靠电力来源的寻找热情。 对于初创公司而言，2025年他们越来越需要拥有一个...

【AI驱动】 近些年，开源大语言模型（LLM）进步飞快，例如 LLaMA 和 Vicuna 等模型在各种语言理解、生成任务上展现了极佳的水平。但是，当它们面对更高级别的任务，例如根据用户指令使用外部工具（API）时，仍然有些力不从心。 为了...