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农产品 二维码 溯源前端、后台系统（前端用户、后台管理员）+MVC框架+mysql+tomcat+idea项目（毕设学习）可以用于学习javaweb项目入门。 博客地址：https://blog.csdn.net/qq_29009981/article/details/131255429 代码运行视频地址：https://live.csdn.net/v/305228

在将机器学习应用于粒子物理学的过程中，一个持续的挑战是如何超越歧视来学习基础物理学。 为此，一个强大的工具将是无监督学习的框架，在该框架中，机器无需参考预先建立的标签，即可学习对其进行训练的数据的复杂高维轮廓。 为了处理这样一个复杂的任务，必须基于对数据的定性理解，智能地构建一个不受监管的网络。 在本文中，我们围绕数据背后的物理先导模型来构建神经网络的架构。 除了使无监督学习变得易于处理外，该设计还缓解了性能和可解释性之间的现有紧张关系。 我们将框架称为Junipr：“来自不受监督的可解释PRobabilistic模型的喷气机”。 在这种方法中，组成射流的粒子动量集合被聚类为神经网络依次检查的二叉树。 训练不受监督且不受限制：网络可以决定数据与所选树形结构几乎没有对应关系。 但是，当存在对应关系时，沿树的网络输出具有直接的物理解释。 瞻博网络模型可以通过统计上的最佳似然比检验执行判别任务，并且它们可以使喷气树中每个分支的辨别力可视化。 此外，瞻博网络模型提供了可以从中得出事件的概率分布，从而提供了数据驱动的蒙特卡洛生成器。 作为第三种应用，瞻博网络模型可以对一个（例如，模拟的）数据集的

网上LSTM框架图不少，如果直接截图或下载，分辨率非常低。我自己用PPT重新画了一个LSTM的框架图，可以导出高清格式图片，放在投稿的小论文里面。导出方式如下： 1用office的powerpoint打开下载的LSTM.pptx文件； 2.在office中设置，保证可导出高分辨率图片，可参考https://blog.csdn.net/mbtt00/article/details/122343259，建议用注册表修改，然后导出tiff图片； 3.将导出的tiff图片直接复制到word中，即可完成高分辨率图片的方式

unittestreport介绍 1、什么是unittestreport unittestreport是基于unittest开发的的一个功能扩展库，关于unittestreport最初在开发的时候，最初只是计划开发一个unittest生成html测试报告的模块，所以起名叫做unittestreport。在开发的过程中结合使用者的反馈，慢慢的扩展了更多的功能进去。后续还会持续的扩展和开发一些新的功能，目前实现了以下功能： HTML测试报告生成 unittest数据驱动 测试用例失败重运行 多线程并发执行用例 发送测试结果及报告到邮箱 测试结果推送到钉钉 测试结构推送到企业微信 2、安装unittestreport unittestreport是基于python3.6开发的，安装前请确认你的python版本>3.6 安装命令 pip install unittestreport 3、使用文档

目前所有的日志记录方式采用的都是同步的方式，即直接将日志写入文件。每次日志输出到文件都会进行一次磁盘IO，在多应用的时候这种效果会导致一定的线程运行延迟，所以可以采用异步的方式处理。 采用异步写日志的方式，通过不让主线程去写日志文件而减少磁盘IO，避免并发下造成线程阻塞，从而减少不必要的性能损耗。

孟加拉国的沿海地区性质上非常不同，具有创造国家重要机会并为GDP做出贡献的巨大潜力。 在农业集约化，水产养殖和海洋渔业，造船业，生态旅游，深海港口等方面潜力最大。 不幸的是，该国的沿海地区是灾害多发地区。 沟通不畅，缺乏教育和保健设施，长期缺乏安全饮用水以及旋风避难所不足，造成了脆弱性的扩大，并扩大了脆弱性的范围。 此外，日益增加的人口压力加剧了对有限资源的竞争。 因此，为了释放这些潜力，需要现有和新的干预措施以综合和包容的方式发挥作用； 呼吁制定独特和综合的沿海发展战略。 这项研究旨在调查恒河西部洪泛区的问题，并提出一些相同的策略和随后的适应途径，以向决策者和研究者描绘发展路线图。 通过GIS和RS技术，动态路径生成器，Excel分析和现场调查进行了分析。