上一小节

日志记录是任何应用程序的关键方面，提供了对应用程序运行时行为的可见性。在 Spring Boot

前言

大家好，我是 god23bin，今天继续说 Spring 的内容，关于 Spring 中 Bean 的配置的，通过上一篇文章的学习，我们知道了 Spring 中的依赖注入，其中有两种主要的方式，分别是基于构造方法的 DI 和 基于 Setter 的 DI。

我们知道，当写完一个普通的 Java 类后，想让 Spring IoC 容器在创建类的实例对象时使用构造方法完成实例对象的依赖注入，那么就需要在配置元数据中写好类的 Bean 定义，包括各种标签的属性。

概述

Spring Boot的配置文件的格式有：`properties` 和 `yml(yaml)[官方推荐]`。当`properteis` 和 `yml(yaml)`同时存在时，按照如下规则加载：`yml>yaml>properties`。

SpringBoot-19-Mybatis的xml配置方式

在上一章节中，我们已经简单介绍mybatis的增删改查的基本操作，基础(单表)的增删改查可以按照，如果稍微复杂一些我们就需要使用

《Spring6》第02节：基于XML方式搭建Spring6框架开发环境

1.1、Spring6.x运行环境

Spring 6.x是Spring Framework框架最后发布的一个主要版本，是

机器学习通常涉及在训练期间可视化和度量模型的性能。 有许多工具可用于此任务。 在本文中，我们将重点介绍 TensorFlow 的开源工具套件，称为 TensorBoard，虽然他是TensorFlow 的一部分，但是可以独立安装，并且服务于Pytorch等其他的框架。

什么是 TensorBoard？

TensorBoard 是一组用于数据可视化的工具。它包含在流行的开源机器学习库 Tensorflow 中。TensorBoard 的主要功能包括：

在网络安全日益严峻的今天，传统的入侵检测系统（IDS）已经难以满足高效、精准的检测需求。结合 AI 技术的 IDS 具有更强的自适应能力，能够有效识别未知攻击模式。本篇文章将从 0 到 1，详细介绍如何在 Linux 上部署 AI 驱动的 IDS，从环境准备到模型训练、规则配置，再到自动响应的完整流程。

TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架，可用于各种深度学习任务。在本教程中，我们将深入探讨如何使用TensorFlow创建一个图像分类应用，用于将图像分类为不同的物体类别。

这是我的第275篇