1 spring是开源的轻量级框架 2 spring核心主要两部分： （1）aop：面向切面编程，扩展功能不是修改源代码实现 （2）ioc：控制反转， - 比如有一个类，在类里面有方法（不是静态的方法），调用类里面的方法，创建类的对象，使用对象调用方法，创建类对象的过程，需要new出来对象 - 把对象的创建不是通过new方式实现，而是交给spring配置创建类对象 3 spring是一站式框架 （1）spring在javaee三层结构中，每一层都提供不同的解决技术 - web层：springMVC - service层：spring的ioc - dao层：spring的jdbcTemplate 4 spring版本 （1）hibernate5.x （2）spring4.x

这个文档涵盖了网络安全基础的知识，适用于想要学习网络安全的小白，或者学生，有文字概述和操作截图，并且附有资源下载链接，希望会对大家的学习有一定的帮助

在嵌入式系统与数字信号处理器（DSP）领域，TMS320F28P550SJ9是一款由德州仪器（Texas Instruments）生产的高性能数字控制器，它广泛应用于电机控制、工业自动化和高端嵌入式应用。该控制器具备丰富的外设接口和灵活的通信能力，其中，SCI（串行通信接口）是一种常用的串行通信标准，而LIN（Local Interconnect Network）是车辆中用于控制和数据交换的局域网通信协议，尤其适合成本敏感和功耗受限的环境。 学习笔记15聚焦于如何在TMS320F28P550SJ9控制器上通过SCI模式配置LIN通信的TX（发送）寄存器。在进行这一配置之前，首先需要对LIN通信的基本概念有所了解。LIN是一种单主多从的串行通信协议，主要特点是在成本和速度之间取得了良好的平衡。它依赖于主节点来同步整个网络，并允许从节点以预定的方式响应主节点的请求。 在TMS320F28P550SJ9上配置LIN通信的TX发送结构体寄存器，涉及到的主要步骤包括： 1. 初始化SCI模块：首先需要通过相应的寄存器初始化SCI模块，包括设置波特率、数据位、停止位和校验位等参数。这些参数的设置直接影响到LIN通信的速率和通信质量。 2. LIN通信的帧结构：LIN协议定义了一种简单的帧结构，包括同步字段、识别字段、数据字段和校验字段。在TX发送结构体寄存器中，需要正确配置这些字段的起始条件和持续时间，以确保数据的正确发送。 3. 发送消息：在准备好LIN帧之后，要通过TX发送结构体寄存器来发送数据。这通常涉及到设置发送缓冲区以及控制寄存器来启动发送过程。 4. 中断管理：在发送过程中，DSP控制器可能会使用中断来处理各种事件。因此，合理配置中断服务例程（ISR），使其能够响应发送完成或者错误状态，对于保证通信的稳定性和实时性至关重要。 5. 错误检测与处理：在通信过程中，可能会遇到各种错误，例如帧错误、校验错误等。在TX发送结构体寄存器配置中，需要设置相关的错误检测机制，并在检测到错误时执行相应的错误处理程序。 在整个学习过程中，对TMS320F28P550SJ9的底层寄存器进行操作是一个技术挑战，需要对DSP架构及其寄存器映射有深入的理解。此外，掌握LIN协议的工作原理和应用是实施有效配置的前提。通过这些配置，可以使TMS320F28P550SJ9控制器成功实现在LIN网络中的数据传输，从而扩展其在汽车电子等领域的应用范围。 在实际应用中，由于TMS320F28P550SJ9控制器具备的高级定时器和丰富的外设接口，它在实现复杂控制算法的同时，还能高效地管理通信任务，这对于开发高性能、高可靠性的嵌入式系统至关重要。 对TMS320F28P550SJ9控制器的SCI模式下LIN通信TX发送结构体寄存器的配置，不仅有助于工程师深入理解DSP控制器的工作原理，还能够提升嵌入式系统设计的灵活性和通信效率，这对于推动相关领域技术的进步和创新具有重要意义。

读书笔记：企业应用架构模式课程资料

《尚硅谷-韩顺平-Go语言核心编程完整版笔记和代码》是针对Go语言学习者的一份宝贵资源，由知名讲师韩顺平在尚硅谷教育机构讲授的课程整理而成。这份资料集包含了详细的笔记和配套的源代码，旨在帮助初学者深入理解Go语言的核心概念，同时也为有一定基础的开发者提供了巩固和提升Go编程技能的平台。 Go语言，又称为Golang，是由Google公司于2007年设计并推出的开源编程语言，其设计目标是提高开发效率、简化并发处理以及提供更好的工具支持。Go语言的设计理念强调简洁、清晰和高效，它吸收了C语言的简洁语法，同时引入了现代编程语言的特性，如垃圾回收、类型接口、内存安全和内置并发机制。 笔记部分详细讲解了Go语言的基础语法，包括： 1. **变量与常量**：介绍了如何声明和初始化变量，以及Go语言中的常量定义。 2. **数据类型**：涵盖了整型、浮点型、布尔型、字符串以及自定义类型。 3. **控制流程**：包括条件语句（if、switch）、循环（for、range）和跳转（break、continue）。 4. **函数**：讲解了函数的定义、参数传递、匿名函数和闭包。 5. **面向对象编程**：Go语言通过接口实现面向对象特性，包括接口的定义、实现和多态。 6. **数组与切片**：解释了数组的固定长度和切片的动态扩展，以及它们在内存中的表示。 7. **映射（map）**：介绍了如何创建和操作映射，以及并发安全问题。 8. **结构体与指针**：展示了如何定义和使用结构体，以及指针的概念和操作。 9. **包与导入**：阐述了Go语言的模块化设计，以及如何导入和导出包。 10. **并发编程**：Go语言的特色之一，讲解了goroutine和channel，以及它们在并发编程中的应用。 代码部分则提供了实际操作示例，帮助读者加深对Go语言的理解，涵盖上述所有主题的实践案例。通过运行和调试这些代码，学习者可以亲身体验Go语言的特性和效率。 总结来说，《尚硅谷-韩顺平-Go语言核心编程完整版笔记和代码》是一份全面且实用的学习资料，对于想要掌握Go语言的程序员，无论是初学者还是有经验的开发者，都是极具价值的参考资料。通过深入学习这份资料，读者可以系统地理解Go语言，并能熟练运用其进行软件开发。

usb学习笔记

这是一个基于Spring Boot和Vue.js开发的读书笔记应用的项目，其中包含了前端、后端以及Python接口的源代码。让我们深入探讨这些技术栈及其在项目中的应用。 Spring Boot是Java领域的一个微服务框架，它简化了Spring应用程序的创建和运行。Spring Boot的核心特性包括自动配置、嵌入式Web服务器（如Tomcat）以及可执行的JAR包。在本项目中，`book-notes-keeper-backend.zip`很可能包含的就是Spring Boot后端应用的源代码。开发者可能使用了Spring Data JPA或MyBatis来与数据库交互，处理HTTP请求，并通过RESTful API提供服务。此外，Spring Security可能用于实现身份验证和授权，确保系统的安全性。 Vue.js是一个轻量级的前端JavaScript框架，用于构建用户界面。Vue的特点包括声明式渲染、组件化、虚拟DOM和单向数据流。`book-notes-keeper.zip`应该包含Vue.js前端的代码，可能包括Vue Router用于路由管理，Vuex用于状态管理，以及可能使用axios库进行前后端通信。开发者可能还使用了ES6语法和Webpack或Vue CLI进行模块打包。 Python接口代码存在于`book-note-keeper-python.zip`中，这可能是一个独立的服务，用于提供特定功能或者数据处理。Python的Flask或Django框架常被用于快速构建API。这部分代码可能涉及数据抓取、分析或其他与阅读笔记相关的业务逻辑。 Neo4j是一个图形数据库，可能被用于存储和查询书籍、笔记之间的关系。在读书笔记应用中，这种关系数据库可以高效地处理书籍之间的引用、用户的阅读历史以及笔记的关联性。Spring Data Neo4j库可以方便地将Spring Boot应用与Neo4j集成。 这个项目结合了Java后端开发的效率，JavaScript前端的灵活性，Python的多用途，以及图形数据库的强关系处理能力。开发者通过这些技术实现了读书笔记的创建、存储、检索和分享等功能，为用户提供了一个完整的数字化阅读体验。对于学习者来说，这是一个很好的实战案例，涵盖了现代Web开发的多个重要方面。

《考研数一概率论知识点（含例题、注释）手写笔记》是一份非常珍贵的学习资料，专为备考考研数学一的同学准备。这份笔记详细梳理了概率论的基础概念、重要定理和典型例题，同时也融入了作者的个人理解和体会，对于深化理解与记忆知识点大有裨益。下面我们将深入探讨这份笔记中可能涵盖的关键知识点。 1. **概率论基础**：笔记首先会介绍概率论的基本概念，如样本空间、事件、概率的定义及其性质。这部分内容是后续深入学习的基础，包括概率的加法定理、乘法定理以及条件概率等。 2. **随机变量**：随机变量是概率论的核心，笔记将详细阐述离散型和连续型随机变量的概念，以及它们的概率分布，比如二项分布、泊松分布、均匀分布、正态分布等。同时，还会讲解期望值、方差等随机变量的统计特性。 3. **多维随机变量**：在考研数一中，多维随机变量的联合分布、边缘分布和条件分布是重点。笔记可能会通过实例解释如何计算这些分布，并讨论独立性的概念。 4. **大数定律和中心极限定理**：这两个定理是概率论中的基石，对于理解和应用概率理论至关重要。大数定律揭示了独立同分布随机变量序列的平均趋于期望值的规律，而中心极限定理则说明了独立同分布随机变量和的分布趋近于正态分布。 5. **随机过程**：虽然考研数一对随机过程的要求不如对其他部分深，但笔记可能也会提及简单随机过程，如马尔可夫链，以及随机过程的一些基本概念。 6. **极限定理**：除了大数定律，笔记可能还会涉及切比雪夫不等式、伯努利定理等，这些都是概率论中的重要极限结果，对于理解和解决实际问题有重要作用。 7. **统计推断**：这部分可能涉及参数估计和假设检验，包括矩估计、最大似然估计以及t检验、卡方检验等常见统计方法。 8. **例题解析与体会**：笔记的亮点在于结合例题进行深入解析，这有助于考生掌握解题思路和技巧。作者的个人体会可以帮助考生避免常见错误，提升解题效率。 9. **解题策略**：笔记可能还包含了如何高效复习和应对考试的策略，如时间管理、答题技巧等，这对于考研备考至关重要。 通过这份详尽的手写笔记，考生可以系统地复习概率论的知识，理解并掌握每个知识点的实质，提高解题能力。同时，作者的注释和体会将使学习更加生动有趣，帮助考生在备考过程中少走弯路，更好地迎接考研挑战。

修行者教育专注于提供信息技术相关的教育内容，旨在帮助学习者掌握编程语言和技术应用。本次课程以易语言为基础，深入讲解如何实现与小红书平台的协议对接，具体到如何利用编程技术发布图文和视频笔记。小红书作为一个以内容分享为主的社交媒体平台，吸引了大量年轻的用户群体，它不仅是用户日常分享生活点滴的地方，也是品牌推广和市场营销的重要阵地。 易语言作为一种简单易学的编程语言，适合初学者快速上手和进行编程实践。在本课程中，学习者将通过实际操作来掌握易语言开发环境，学习如何构建网络请求，处理数据，并实现自动化操作小红书的功能。这包括但不限于创建用户账户、编辑发布笔记、插入图片和视频、设置话题标签等。 课程内容将围绕以下几个方面展开： 1. 易语言基础：首先介绍易语言的基本语法和结构，为之后的开发工作打下基础。学习者需要理解变量、控制结构、函数等基本概念。 2. 小红书平台协议解析：详细介绍小红书的API接口和协议，包括如何获取访问令牌、认证机制以及可用的API端点。这有助于学习者理解如何与小红书平台进行通信。 3. 编写易语言脚本：结合易语言的特点，编写能够实现小红书协议功能的脚本。这一步骤需要学习者了解如何发起HTTP请求、处理响应数据以及如何进行错误处理。 4. 图文视频发布功能实现：通过编写易语言程序，实现小红书的笔记发布功能。这涉及到上传图片和视频文件，以及编写适合小红书平台展示的富文本内容。 5. 实际案例演练：通过实际案例的操作，加深对整个发布流程的理解。学习者将尝试发布自己的笔记，体验从编写程序到内容展示的整个过程。 6. 安全性和异常处理：讲解在使用易语言操作网络平台时应注意的安全问题，以及如何编写异常处理程序，确保程序的稳定运行。 整个课程不仅提供了技术实践的机会，也强调了编程思想和逻辑思维的培养。学习者在完成本课程后，不仅能够熟练运用易语言开发小红书相关应用，还能够理解并掌握其他编程语言中的相似功能实现。 此外，课程还强调了编程道德和法律规定，比如版权问题和数据隐私保护等，旨在培养学习者的法律意识和职业责任感。通过本课程的学习，修行者教育希望学习者能够在遵守相关法律和道德规范的前提下，利用技术为社会创造价值。 课程内容广泛而深入，涵盖了从编程基础到实际应用的各个方面，非常适合对易语言和社交媒体开发感兴趣的初学者。通过本课程的学习，学习者将能够在技术上实现小红书的协议功能，进一步拓宽编程应用的视野，为未来在信息技术领域的深入学习和职业发展奠定坚实的基础。

林轩田和吴恩达的《机器学习基石》课程笔记详细地涵盖了机器学习领域的基础理论和核心概念。林轩田在课程中细致地讲解了机器学习中的关键问题，包括学习问题的本质、如何对Yes-No问题进行学习、不同类型的学习方法、学习的可行性、训练与测试的区别、泛化理论、VC维、噪声和误差、线性回归、逻辑回归、线性分类模型、非线性变换、过拟合的危害、正则化、验证方法以及三个学习原则。 在《机器学习技法》部分，课程笔记深入讲解了支持向量机（SVM）算法的各种变体，包括线性SVM、对偶SVM、核SVM以及软间隔SVM。这些技术都是机器学习中实现有效分类的重要工具，对于AI算法工程师来说，理解和掌握这些技法对于实际应用至关重要。 林轩田在课程中不仅解释了算法的数学原理，还通过实例演示了如何在实际问题中应用这些机器学习技术。笔记内容的全面性，从基础理论到高级技法，为学习者构建了一个系统的机器学习知识体系。该课程笔记对于那些希望深入了解和支持向量机等机器学习算法的读者来说，是非常有价值的资料。 AI算法工程师在学习这些笔记时能够了解到机器学习的多维度内容，不仅包括基础的理论框架，还有针对实际问题的具体解决方法。AI有道这个专注于人工智能技术分享的平台提供了林轩田和吴恩达两位专家的权威讲解，通过这样的学习资源，学习者可以更快地掌握机器学习的核心知识，进而在人工智能领域更深入地发展自己的专业技能。 另外，这些笔记还适合对人工智能领域有兴趣的读者作为参考材料，有助于加深对AI算法原理和实现细节的认识。可以说，林轩田和吴恩达的这些课程笔记是机器学习领域学习者不可多得的宝贵资料，对于初学者和专业人士都有着重要的参考价值。