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JEECG

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【CSDN英雄会】囯炬CEO张代浩:做写架构、做制定游戏规则的人

JEECG的特点是快，引领了业内很多第一，代码生成器模式、Online在线开发模式、插件开发模式，通过JEECG的智能化可以让原来6月的项目压缩至2月，8个人的团队压缩至3人，大大提高开发效率，所以JEECG一经开源，就积累...

期待JEECG3.0新版本发布

最近在www.javaeye.com( iteye)上看见一篇文章：“基于代码生成器的智能开发框架 JEECG 作者张代浩专访” ，对代码自动生成策略有兴趣，所以登录到其demo系统上看了下，感觉很不错，具体的内容请看专访的内容：专访...

JEECG（J2EE Code Generation）

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国内外优秀开源项目创始人专访

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微生物细胞壁中S层蛋白的功能与结构解析及其应用前景

内容概要：本文深入探讨了微生物表面层次（S-layer）蛋白质的结构和功能，尤其关注其在古菌和细菌中的角色。文中详细介绍了S层结构特征，如形成二維晶格的方式以及与其他细胞外膜成分的相互作用机制。对于S层的具体生物学作用——从保护细胞到适应环境变化——都有详尽论述，并且对不同种类微生物S层的特异性进行了分类比较。此外，还提到了当前的研究热点和潜在的应用领域。 适合人群：生物学家、微生物学家及其他生命科学研究人员；对细胞生物学特别是细胞壁研究感兴趣的学生及专业人士。 使用场景及目标：作为参考资料帮助科学家理解S层的物理化学属性，为实验设计提供思路，推动相关领域学术交流与发展；也为寻找新的工业材料和技术提供了理论依据。 阅读建议：鉴于论文的技术性强且内容丰富复杂，在初读时可以先把握各章节的大致意义，后续针对个人感兴趣的专题进一步深入了解。由于涉及到大量的分子生物学知识，请确保读者有良好的背景基础。同时推荐配合最新的科研报道一同学习以获取最新进展。

一个简单的Python爬虫示例，使用了requests库来发送HTTP请求，以及BeautifulSoup库来解析HTML页面 这个示例将从一个简单的网页中获取标题并打印出来

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深度学习中全连接神经网络与卷积神经网络融合用于猫狗二分类任务（PyTorch实现）-含代码设计和报告

内容概要：本文介绍了一种使用PyTorch构建的深度学习模型，该模型结合了一个包含一个隐藏层的全连接神经网络（FCN）和一个卷积神经网络（CNN）。模型用于解决CIFAR-10数据集中猫狗图片的二分类问题。文章详细描述了从数据预处理到模型架构设计、融合方式选择、损失函数设定以及训练和测试流程。实验证明，模型的有效性和融合的优势得到了显著体现。 适用人群：面向具有一定机器学习和Python编程基础的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：本项目的目的是提供一种可行的猫狗分类解决方案，同时帮助研究者深入了解两类网络的工作机制及其协作的可能性。 其他说明：文中不仅展示了完整的代码片段，还讨论了多种改进方向如结构优化、预处理策略、超参数调节、引入正则化技术等。 本项目适合有兴趣探究全连接网路与卷积网络结合使用的从业者。无论是初学者想要加深对这两类基本神经网络的理解还是希望找到新的切入点做相关研究的专业人士都可以从中受益。 此资源主要用于指导如何用Python（借助于PyTorch框架）实现针对特定分类任务设计的人工智能系统。它强调了实验的设计细节和对关键组件的选择与调优。 此外，作者还在最后探讨了多个可用于改善现有成果的方法，鼓励大家持续关注并试验不同的改进措施来提升模型性能。

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文中使用了逻辑回归模型对病人如约就诊与相关变量进行分析，结果发现该数据对逻辑回归模型的拟合程度很差，需要在后续使用其他模型进行进一步的拟合。因此，**该文章未能成功探索到相关变量和如约就诊之间的关系，不能提供准确的参考，可以作为小白的逻辑回归模型流程参照使用**。且待后续更新（课程和考试繁忙，学习进度较为缓慢，尚在学习中，但一定会进行补充）

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