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《Spring Batch 批处理框架》全面、系统地介绍了批处理框架Spring Batch，通过详尽的实战示例向读者展示了Spring Batch框架对大数据批处理的基本开发能力，并对框架的架构设计、源码做了特定的剖析；在帮助读者掌握Spring Batch框架基本功能、高级功能的同时，深入剖析了Spring Batch框架的设计原理，帮助读者可以游刃有余地掌握Spring Batch框架。 　　《Spring Batch 批处理框架》分为入门篇、基本篇和高级篇三部分。入门篇介绍了批处理、Spring Batch的基本特性和新特性，快速入门的Hello World等内容引领读者入门，从而进入数据批处理的世界。基本篇重点讲述了数据批处理的核心概念、典型的作业配置、作业步配置，以及Spring Batch框架中经典的三步走策略：数据读、数据处理和数据写，详尽地介绍了如何对CVS格式文件、JSON格式文件、XML文件、数据库和JMS消息队列中的数据进行读操作、处理和写操作，对于数据库的操作详细介绍了使用JDBC、Hibernate、存储过程、JPA、Ibatis等处理。高级篇提供了高性能、高可靠性、并行处理的能力，分别向读者展示了如何实现作业流的控制，包括顺序流、条件流、并行流，如何实现健壮的作业，包括跳过、重试和重启等，如何实现扩展作业及并行作业，包括多线程作业、并行作业、远程作业和分区作业等，从而实现分布式、高性能、高扩展性的数据批处理作业。

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Java SpringBoot 前后端分离项目高仿CSDN项目源代码（前端Vue+Element UI 后端Java的SpringBoot+Myabtis，数据库Mysql）

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本文介绍的是JDBC-Jobstore基于数据库的集群，里面已包含有详细的文档和继承案例，请各位技术追求者门笑纳

怀疑识别等级MATLAB代码分类-计算-智能 本次作业的目的是研究 TSK（Takagi-Sugeno-Tang）模型解决分类问题的能力。 具体来说，从 中选择两个数据集，以便使用模糊神经模型对各自类别中的可用样本进行分类。 第1部分 第一个数据集用于对此类模型的训练和评估过程进行简单调查，并说明分析和解释结果的方式。 我们检查了四个 TSK 模型，其中定义了模糊 IF-THEN 规则数量的参数，即集群半径，被修改。 对于输入分区，我们使用减法聚类 (SC)方法。 特别是，在第一种情况（前两个模型）中，SC 将针对整个训练集（类独立）运行，而在第二种情况（其余两个模型）中，聚类将分别应用于每个类的训练数据（类依赖）。 我们使用这种聚类方法的原因是模型的可解释性的增加和“更干净”的聚类（因此规则）的产生。 数据集： 第2部分 第二个更复杂的数据集用于更完整的建模过程，其中包括预处理步骤，例如特征选择和通过交叉验证优化模型的方法。 由于数据集较大，可能会出现规则爆炸等问题。 为了避免这种情况，我们有必要通过选择最重要的特征并拒绝不太有用的特征来降低其维度。 之后，我们应用网格搜索和5 倍交

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闲暇时和舍友接的老师的一个课题，Java web项目，基于Java的课堂管理系统，分为教师端和学生端以及管理员端，包含消息系统（websocket实现），博客系统（富文本编译器，支持表情照片等基本功能），操作日志（Spring AOP实现），课程管理（包含班级管理，课件，作业布置，扫码签到及导出每次或者总的签到记录，最重要的就是考试系统，包含试卷管理及试题管理，人脸识别等），学生端还有请假系统等，希望对大家有帮助