Spring RestTemplate GET请求带参数的实现方法技术背景在使用Spring框架进行开发时，经常需要与外部RESTful服务进行交互。RestTemplate是Spring提供的一个用于简化HTTP请求的工具类，它支持各种HTTP方法，如GET、POST等。当我们进行GET请求时，有时需要传递自定义的头部信息和查询参数。然而，在实际使用中，可能会遇到请求参数无法正确传递的问题。 实

Spring @Transactional 背后的原理技术背景在 Java 开发中，事务管理是保证数据一致性和完整性的重要手段。Spring 框架提供了 @Transactional 注解，使得开发者可以以声明式的方式管理事务，避免了大量的手动事务代码。理解 @Transactional 背后的工作原理，有助于更好地使用该注解并解决实际开发中遇到的问题。 实现步骤1. 配置 Spring 事务管理

Spring单元测试中填充@Value注解属性技术背景在Spring项目开发中，经常会使用@Value注解从配置文件中注入属性值。在编写单元测试时，有时不希望依赖配置文件，因为配置文件中的值变化可能影响测试结果，而测试的重点是验证代码逻辑，并非属性值本身。因此，需要一种在单元测试中填充@Value注解属性的方法。 实现步骤方法一：使用ReflectionTestUtils不使用Spring上下文，

TensorFlow中logits的含义解析技术背景在机器学习尤其是深度学习领域，logits 是一个常见且容易引起混淆的术语。在TensorFlow里，许多函数如 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 都会用到 logits 这个参数。理解 logits 的准确含义，对于正确使用这些函数和构建有效的神经网络模型至关重要。 实现步骤数学层面的logit函数

Transformer模型中自注意力机制的计算复杂度分析技术背景在自然语言处理领域，传统的基于循环神经网络（RNN）的序列编码层在处理长序列时存在效率和性能问题。Google Research提出的Transformer模型，通过自注意力机制完全替代了传统的RNN层，为机器翻译等任务带来了显著的性能提升。在Transformer论文的表1中，作者比较了不同序列编码层的计算复杂度，并指出当序列长度n

理解Logits、Softmax和softmax_cross_entropy_with_logits的区别技术背景在机器学习尤其是深度学习中，分类问题是一个常见的任务。在解决分类问题时，我们需要将模型的输出转换为概率分布，以便确定每个类别的可能性。同时，我们需要一个损失函数来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，从而进行模型的训练和优化。在TensorFlow中，logits、softmax和so

理解Spring @Autowired注解的使用技术背景在Spring框架中，依赖注入（Dependency Injection，DI）是一个核心特性，它允许对象之间的依赖关系由外部容器来管理。@Autowired 注解是Spring提供的一种简化依赖注入过程的方式。通过使用 @Autowired 注解，开发者可以避免在XML文件中进行大量的手动配置，从而提高开发效率。 实现步骤1. 启用组件扫描

深入理解Spring Beans技术背景在Java开发领域，Spring框架是一个广泛使用的轻量级企业级开发框架，它提供了IoC（Inversion of Control，控制反转）和AOP（Aspect-Oriented Programming，面向切面编程）等核心功能。Spring Beans是Spring框架中非常重要的概念，是构成Spring应用程序的基础。 实现步骤定义Bean在Spri

使用批量归一化替代输入归一化技术背景在机器学习和深度学习中，归一化是一种常见的数据预处理技术，能够加快模型的训练速度和提高模型的稳定性。输入归一化是在将数据输入模型之前对其进行处理，而批量归一化（Batch Normalization）则是在模型内部对每一批次的数据进行归一化处理。有人提出疑问，能否在输入层之后直接使用批量归一化层，而不对数据进行归一化，并且期望获得相似的效果和性能。 实现步骤在K

未知簇数量的无监督聚类算法技术背景在机器学习领域，无监督聚类是一种重要的数据分析技术，它能够将数据集中相似的数据点划分为不同的簇。然而，在实际应用中，我们往往并不知道数据集中具体存在多少个簇。例如，给定一组三维向量，需要根据欧几里得距离将它们聚类，使得同一簇内任意两个向量之间的欧几里得距离小于某个阈值 T，同时可能存在一些单独的向量，它们与其他向量的欧几里得距离都不小于 T，不属于任何一个簇。 实