国家主席习近平将发表二○二○年新年贺词

源码篇：python生成《蔬菜店销售数据分析报告》案例 IT小本本 python python 数据分析开发语言
本文将通过Python实现一个完整的蔬菜销售数据分析项目，涵盖数据生成、清洗、分析及可视化全流程。我们将利用模拟数据生成技术创建90天的销售记录，通过Pandas进行数据处理，结合Matplotlib和Seaborn实现多样化的可视化图表，并最终生成动态交互报告。一、数据生成：模拟真实销售场景为了模拟真实的蔬菜销售数据，我们设计了包含10种蔬菜（白菜、土豆、西红柿等）的90天销售记录。数据生成逻辑
5-1 使用ECharts将MySQL数据库中的数据可视化上课的牛马实训大数据
方法一：使用PythonFlask框架搭建API对于技术小白来说，使用ECharts将MySQL数据库中的数据可视化需要分步骤完成。以下是详细的实现流程：一、技术架构‌后端服务‌：使用PythonFlask框架搭建API（简单易学，适合新手）数据库连接‌：通过Python的pymysql库连接MySQL前端可视化‌：HTML+JavaScript+ECharts数据流向‌：MySQL数据库→Pyt
图论：以二维数组表示的连通图/树应如何表示？leetcode1042.不邻接种花坠金技术面算法图论算法 leetcode
1042.不邻接植花-力扣（LeetCode）容器在这道题中输入类似[[1,2],[3,4]]，这意味着花园1连通了花园2，花园3连通了花园4。那么该怎么根据这个输入，获取一个方便后面算法的表示呢？我们通常管这种存放邻居的数据格式叫做：邻接表通常我的思路是使用下列容器作为邻接表：哈希表，key就是花园i，value是与花园i接壤的其他所有花园。二维数组，第i个数组中的元素是与花园i接壤的其他所有花
JVM垃圾回收器全面解析：从核心概念到选型指南 Debug Your Career 面试 jvm java
一、引言在Java应用运行过程中，垃圾回收（GarbageCollection,GC）是内存管理的核心机制，直接影响程序性能。JVM提供了多种垃圾回收器，适用于不同场景。本文将系统梳理主流垃圾回收器的工作原理、适用场景及选型策略。二、GC核心概念分代收集：堆内存分为新生代（YoungGeneration）和老年代（OldGeneration），采用不同回收策略。STW（Stop-The-World
基础算法高精度运算 #大数加法旧物有情基础算法算法高精度加法
文章目录题目链接题目解读完整代码参考题目链接题目解读题目描述输入两个正整数a,b，输出a+b的值。输入格式两行，第一行a，第二行b。a和b的长度均小于1000位。输出格式一行，a+b的值。完整代码#includeusingnamespacestd;vectoradd(vectora,vectorb){vectorres;intt=0;intsize=max(a.size(),b.size());f
绕过 reCAPTCHA V2/V3：Python、Selenium 指南 qq_33253945 python selenium javascript 网络爬虫爬虫算法
前言验证码（CAPTCHA）技术已经存在许多年，尽管它的有效性一直备受争议，但许多网站仍然依赖它来保护资源。尤其是Google推出的reCAPTCHA系列，一直是验证码领域的佼佼者。本文将详细介绍如何绕过reCAPTCHAV2和V3，并提供实用的代码示例。详情请见：解决验证码recaptcha、cloudflare、incapsula1.什么是reCAPTCHA？reCAPTCHA是Google推
进制转换（2互转8/16）（1293. 二进制转换八进制、1294. 二进制转十六进制、1359. 八进制转换二进制、1306. 十六进制转二进制、1295. 十六进制转换）是帅帅的少年东方博宜OJ题库解析 c++
题单地址：题单中心-东方博宜OJ2进制转换8/16进制使用方法是分组法：因为3位2进制数最大是7，4位2进制最大是15，分别满足8进制与16进制的性质，所以3位2进制数=1位8进制数；4位2进制数=1位16进制数。8/16进制转换2进制使用方法是展开法：上面提到3位2进制数=1位8进制数；4位2进制数=1位16进制数，所以每1位的8/16进制数都可以展开为对应的2进制位数。1293.二进制转换八进
图论——Prim算法水代码的程序猿力扣算法图论数据结构
53.寻宝（第七期模拟笔试）题目描述在世界的某个区域，有一些分散的神秘岛屿，每个岛屿上都有一种珍稀的资源或者宝藏。国王打算在这些岛屿上建公路，方便运输。不同岛屿之间，路途距离不同，国王希望你可以规划建公路的方案，如何可以以最短的总公路距离将所有岛屿联通起来（注意：这是一个无向图）。给定一张地图，其中包括了所有的岛屿，以及它们之间的距离。以最小化公路建设长度，确保可以链接到所有岛屿。输入描述第一行包
Eclipse运行带参数的java程序（转） frank1998819 java 开发工具
N年不用了，再用有点忘记了运行的方法是，右键——》runas——》runconfiguration——》Arguments——》programarguments输入62145698910即每一个参数用空格分开。
DeepSeek来袭！低代码+AI竟让程序员摸鱼接私单月入5W！工业甲酰苯胺低代码人工智能
目录一、引言：开启低代码+AI新时代二、DeepSeek与低代码、AI的关联（一）DeepSeek简介（二）低代码开发概述（三）AI赋能低代码三、低代码+AI开启私单赚钱大门（一）成功案例剖析（二）私单项目类型（三）赚钱模式解析四、实战：利用DeepSeek接私单（一）工具准备与环境搭建（二）需求分析与项目规划（三）低代码开发实战（四）AI技术融合应用（五）项目测试与交付五、挑战与应对策略（一）技
亿级分布式系统架构演进实战（七）- 横向扩展（安全防护设计） power-辰南 java技术架构师成长专栏 spring boot 分布式架构设计高并发安全防护
亿级分布式系统架构演进实战（一）-总体概要亿级分布式系统架构演进实战（二）-横向扩展（服务无状态化）亿级分布式系统架构演进实战（三）-横向扩展（数据库读写分离）亿级分布式系统架构演进实战（四）-横向扩展（负载均衡与弹性伸缩）亿级分布式系统架构演进实战（五）-横向扩展（缓存策略设计）亿级分布式系统架构演进实战（六）-横向扩展（监控与日志体系）核心目标保障系统免受攻击，确保数据安全一、安全防护设计1.
亿级分布式系统架构演进实战（三）- 横向扩展（数据库读写分离） power-辰南 java技术架构师成长专栏数据库 mysql 分布式系统 springcloud 架构设计
亿级分布式系统架构演进实战（一）-总体概要亿级分布式系统架构演进实战（二）-横向扩展（服务无状态化）核心目标分散数据库压力，提升读性能1.数据库架构设计数据库由原理的单实例变成主从模式，主主要负责写，从负责读。1.1主从角色定义节点类型数据流向核心职责主库读写（Write）处理事务性写操作（INSERT/UPDATE/DELETE）/部分读从库只读（Read）承担查询请求（SELECT），支持水平
备忘录二数组模拟邻接表 AugustineDiane c++图论算法
constintN=1010,M=1010;inth[N],e[M],w[M],nxt[M],eidx;voidadd(intu,intv,intweight)//添加有向边u->v,权重为weight{e[eidx]=v;//记录边的终点w[eidx]=weight;//记录边的权重nxt[eidx]=h[u];//将下一条边指向结点u此时的第一条边h[u]=eidx;//将结点u的第一条边的编
【Q&A】Qt中直接渲染和离屏渲染效率哪个高？浅慕Antonio Q&A qt 信息可视化开发语言
直接渲染和离屏渲染的效率取决于具体场景和实现方式，以下是详细对比分析：一、直接渲染（On-screenRendering）原理直接将图形数据绘制到屏幕缓冲区（BackBuffer），完成后通过交换缓冲区显示到屏幕。通常在paintEvent等事件中通过QPainter直接绘制。优势减少数据复制：无需额外的缓冲区传输，直接写入屏幕缓冲区。实时性高：适合需要快速更新的场景（如动画、实时数据可视化）。简
软件工程：数据字典愚戏师软件工程软件工程数据库
一、数据字典的核心作用定位：数据字典是数据流图（DFD）的补充说明文档，与DFD共同构成系统的逻辑模型。核心价值：消除二义性：明确数据流、存储、元素的定义，避免理解偏差。设计依据：为数据库设计、代码开发提供数据规范。团队协作：作为开发团队的共享词汇表，确保术语一致性。二、数据字典的四大组成要素1.数据流（DataFlow）定义：数据在系统中的流动路径。描述内容：来源与去向：起点（外部实体/处理）、
亿级分布式系统架构演进实战（五）- 横向扩展（缓存策略设计） power-辰南 java技术架构师成长专栏多级缓存策略 spring cloud 分布式系统缓存一致性高并发缓存问题解决方案
亿级分布式系统架构演进实战（一）-总体概要亿级分布式系统架构演进实战（二）-横向扩展（服务无状态化）亿级分布式系统架构演进实战（三）-横向扩展（数据库读写分离）亿级分布式系统架构演进实战（四）-横向扩展（负载均衡与弹性伸缩）核心目标降低数据库读压力，提升响应速度一、多级缓存架构客户端CDN/浏览器缓存本地应用缓存分布式缓存数据库缓冲池1.1客户端缓存缓存数据类型：•静态资源（JS/CSS/图片）•
Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术 Mark White dnn 人工智能神经网络
Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术在深度学习的精密机械中，有些细微的调整机制往往被视为理所当然，却实际上蕴含着深刻的数学洞察和巧妙的工程智慧。今天，我们将探讨两个看似独立却本质相通的机制：生成模型中的温度参数与Transformer注意力机制中的缩放因子。这两个设计都围绕着同一个核心概念——softmax分布的平滑控制。Softmax函数：概率分布的催化剂在深入讨论之前，
【轻松学C：编程小白的大冒险】— 09 运算符与表达式的实际应用秋知叶i #C 语言 c语言开发语言
在编程的艺术世界里，代码和灵感需要寻找到最佳的交融点，才能打造出令人为之惊叹的作品。而在这座秋知叶i博客的殿堂里，我们将共同追寻这种完美结合，为未来的世界留下属于我们的独特印记。【轻松学C：编程小白的大冒险】—09运算符与表达式的实际应用一、运算符家族大阅兵二、算术运算符：数学界的五虎上将1.加法运算符`+`2.减法运算符`-`3.乘法运算符`*`4.除法运算符`/`5.取模运算符`%`二、赋值运
用Python实现SFM 薄辉 python opencv 计算机视觉人工智能图像处理
SFM(结构化光流法)是一种用于解决三维重建问题的方法，它可以根据许多二维图像和它们之间的相对位置，估计出三维场景的深度和摄像机的姿态。在Python中，你可以使用OpenCV库来实现SFM。下面是一个简单的例子，展示了如何使用OpenCV库的cv2.sfm_create函数来实现SFM：importcv2#读入图像，存入列表images中images=[]foriinrange(1,11):im
cv2 orb 图像拼接_图像拼接Opencv源码重构是佐罗而非索隆 cv2 orb 图像拼接
请看赵春江https://me.csdn.net/zhaocj的主页，他已经对Opencv图像拼接流程中的代码做了很详细的解释。前人栽树，后人乘凉。一.本文所做的事1.重构了Opencv图像拼接的源代码，整个代码是面向过程的；2.在赵春江源码分析基础上，对一些细节部分进行说明。代码链接：https://github.com/mhhai/ImageStitch二.特征点检测一切起源于这段代码Ptrf
决策树算法及其python实例 m0_74831463 算法决策树 python
一、决策数的概念什么是决策树算法呢？决策树（DecisionTree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部节点表示在属性上的一个测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别二、决策树的构造1、决策树的构造步骤输入：训练集D={(21,11),(z2,32),
大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究 LCG元围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习 python
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练2.3.1常用模型介绍2.3.2模型训练过程三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险预测指标与模型应用3.2基于风险预测的手术方案制定3.3案例分析
HTML5响应式使用css媒体查询前段技术人 html5 css 媒体
HTML负责搭建页面结构，CSS负责样式设计，并且通过媒体查询实现了较好的响应式效果，能够适应不同屏幕尺寸下面就是写了一个详细的实例。CSS部分*{margin:0;padding:0;box-sizing:border-box;}*是通配选择器，会选中页面上的所有元素。margin:0;将所有元素的外边距设置为0。padding:0;将所有元素的内边距设置为0。box-sizing:border
存算一体与存算分离：架构设计的深度解析与实现方案克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗大数据数据库
随着数据量的不断增大和对计算能力的需求日益提高，存算一体作为一种新型架构设计理念，在大数据处理、云计算和人工智能等领域正逐步引起广泛关注。在深入探讨存算一体之前，我们需要先了解存储和计算的基本概念，以及存算分离和存算一体之间的区别。什么是存算一体？存算一体，顾名思义，是将数据存储与计算资源紧密结合，形成一个统一的架构。在这种架构下，存储和计算不仅在物理层面上结合，更在架构设计上深度融合。具体来说，
虚拟机如何扩容磁盘克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗运维 linux 服务器
在日常的虚拟化环境中，虚拟机的磁盘空间不足是一个常见的问题。当虚拟机磁盘空间不够用时，扩容磁盘是一个常见的解决方案。本文将详细介绍如何在虚拟机中扩容磁盘，包含操作步骤，并解释在扩容过程中为什么可以直接删除原有分区。步骤1:扩容虚拟机磁盘首先，我们需要在虚拟化平台上扩展虚拟机的磁盘大小。以下是两种常见虚拟化平台（VMware和VirtualBox）扩容磁盘的步骤：VMware打开VMware管理控制
LakeHouse湖仓一体成为下一站灯塔，数仓、数据湖架构即将退出群聊科杰科技大数据数据仓库
摘要：当前的大数据技术应用趋势表明，客户对单一的数据湖和数仓架构并不满意。近年来几乎所有的数据仓库都增加了对Parquet和ORC格式的外部表支持，这使数仓用户可以从相同的SQL引擎查询数据湖表，但它不会使数据湖表更易于管理，也不会消除仓库中数据的ETL复杂性、陈旧性和高级分析挑战。KeenDataLakeHouse（湖仓一体）作为新一代大数据技术架构，将逐渐取代单一数据湖和数仓架构，成为大数据架
Python Textract库：文本提取程序员喵哥 python 开发语言
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一个比Fiddler/Charles更好用的免费抓包神器金丝猴也是猿 http udp https websocket 网络安全网络协议 tcp/ip
Proxyman与Sniffmaster：抓包工具的双剑合璧在当今的网络开发与调试中，抓包工具是不可或缺的利器。无论是前端开发者、后端工程师，还是安全研究人员，都需要通过抓包工具来分析网络请求、调试接口、排查问题。今天，我们将介绍两款强大的抓包工具：Proxyman和Sniffmaster，它们各自拥有独特的功能，能够帮助你在不同的场景下高效完成工作。Proxyman简介Slogan：只是简单地点
论文解读 | 《忍冬桑黄发酵产黄酮类化合物的研究》桑黄研究员健康医疗人工智能
出版日期：2022年发表刊物：《中南林业科技大学》论文作者：朱姝枚桑黄（Sanghuangporus）是一种传统的药用真菌，具有显著的免疫增强和抗肿瘤功效。黄酮类化合物作为桑黄中的高含量次生代谢物，主要存在于其菌丝和子实体中，对人体健康具有重要作用。近年来，随着人们对健康的日益关注，利用食用菌作为原料提取黄酮类化合物的研究逐渐成为营养学领域的重要课题。忍冬桑黄（Sanghuangporusloni
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相信很多人都用过postman，使用postman其实可以很简便的进行接口调试，但是呢，每次还要写url，以及要添加参数名字(很容易写错)。所以啊，swagger2优势就体现出来了，它只需要添加少量注解即可在项目下调试接口，并且可以根据项目是否是测试还是生产环境，可以显示或禁止页面接口调试，介绍就到这里，开始写整合部分。一.maven添加依赖此处使用的是2.7.0版本，下面的ui二选一即可，spr
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Oracle之Job应用周凡杨 oracle job
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定时器和获取时间的使用百合不是茶时间的转换定时器
定时器:定时创建任务在游戏设计的时候用的比较多 Timer();定时器 TImerTask();Timer的子类由 Timer 安排为一次执行或重复执行的任务。定时器类Timer在java.util包中。使用时，先实例化，然后使用实例的schedule(TimerTask task, long delay)方法，设定
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一.基础介绍在URL前加https://前缀表明是用SSL加密的。你的电脑与服务器之间收发的信息传输将更加安全。 Web服务器启用SSL需要获得一个服务器证书并将该证书与要使用SSL的服务器绑定。 http和https使用的是完全不同的连接方式，用的端口也不一样,前者是80，后
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redis 开窍的石头 redis
在redis的redis.conf配置文件中找到# requirepass foobared 把它替换成requirepass 12356789 后边的12356789就是你的密码打开redis客户端输入config get requirepass 返回 redis 127.0.0.1:6379> config get requirepass 1) "require
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