Jenkins是一个开源的自动化服务器，用于构建、测试和部署软件项目。本文介绍了Jenkins的安装部署过程：从官网下载war包后，通过java命令启动服务，默认使用8080端口提供web界面。首次安装需获取初始管理员密码，并选择安装推荐插件。安装完成后可创建管理员账户。文章还演示了Jenkins的基本使用流程：新建任务、配置构建脚本（支持Mac和Windows系统）以及运行项目。通过这些步骤，用户可以利用Jenkins实现项目与操作系统的交互，完成简单的持续集成任务。

项目中如何做一些简单的配置来提高数据库的操作效率

Redis 部署（单机、主从、哨兵、集群）、文件目录、配置文件

30 60 | ← 根节点 (非叶子)/ | \|10 20 ... | |40 50 ...| 70 80 90 ← 叶子节点查询id=45根节点：[30,60] → 45 位于中间 → 走中间分支进入[40,50]节点 → 找到 45 或返回不存在。

【代码】ali docker部属rembg。

本课程系统讲解React样式隔离的多种方案，包括CSS Modules、CSS-in-JS和Shadow DOM技术。CSS Modules通过构建时生成唯一类名实现隔离，适合大多数项目；CSS-in-JS（如Emotion）直接在JS中编写样式，支持动态样式但有一定性能开销；Shadow DOM提供最强的原生隔离，适用于Web Components和微前端场景。课程涵盖各方案的原理、配置方法和实战代码，帮助开发者根据项目需求选择最佳样式隔离策略，解决全局污染和命名冲突问题，提升应用可维护性。

当预设策略无法满足需求时，可通过LambdaLR自定义学习率调整规则，支持为不同层设置不同学习率（如微调预训练 CNN 时，对浅层和深层采用不同学习率）。原理：通过lr_lambda函数定义学习率与 epoch 的关系，函数输入为当前 epoch，输出为学习率调整倍数。适用场景迁移学习中，对预训练层（如 ResNet 的 conv1-conv4）用小学习率微调，对新增全连接层用大学习率训练；需特殊学习率变化规则（如前期快速衰减，后期固定）的场景。代码实现 1：全局自定义调整。

在深度学习中，归一化技术是提高模型训练效率和性能的重要手段。归一化通过调整输入数据的分布，使得模型在训练过程中更易于收敛，减少过拟合的风险。本文将介绍几种常见的归一化技术，包括特征归一化、批归一化、层归一化和实例归一化。

开发文档：OneNet开发文档。

要结束喽，嘻嘻~我们现在已经完成了数据清洗与去标签、建立索引的工作，接下来就是要编写服务器的任务了！！很显然我们搜索的时候，内容并不会完全展现，最多展示一些字数，所以我们并不用传给 elem[“desc”] 文档的全部内容 “doc.content” ，所以我们现在来解决一下摘要函数问题// 找到word(关键字)在html_content中首次出现的位置// 然后往前找50个字节(如果往前不足50字节，就从begin开始)// 往后找100个字节(如果往后不足100字节，就找到end即可)