一位留学生新冠患者的独白

Dijkstra算法例题及解析 _gxd_ 算法
最短路算法（2）——Dijkstra算法本章一共有三道例题。1.最短路2.TiltheCowsComeHome3.成语接龙1.最短路Description在每年的校赛里，所有进入决赛的同学都会获得一件很漂亮的t-shirt。但是每当我们的工作人员把上百件的衣服从商店运回到赛场的时候，却是非常累的！所以现在他们想要寻找最短的从商店到赛场的路线，你可以帮助他们吗？FormatInput输入包括多组数据
3.16-随记：状态一般步子迈不开就随便迈笔记
不知道是周末的原因还是别的原因，感觉学习的那股动力有点提不起来，感觉很累，但又说不上哪里累，可能是心累吧。今天其实还真是给自己放了个假，看了会书，找了项目的代码，写了力扣的，每日一题，报名了马拉松。一会写完博客可能还会去跑一会步，其实刚发现自己梳理完今天干的事情之后好像也干了不少事，但是不知道为什么现在觉得什么也没干，可能是学的内容都没有进脑子吧，只是停留在表面，找到一片很好的github文章专门
Prometheus架构详解 HeZephyr 工具 prometheus 架构
1Prometheus简介Prometheus是一个开源的系统监控报警工具套件，它最初由SoundCloud开发，并于2016年成为CNCF（云原生计算基金会）托管的第二个项目（第一个是kubernetes）。Prometheus以其简单高效的方式收集指标而闻名，能更好地与容器平台、云平台配合，这使得它在现代云原生环境中非常受欢迎。Prometheus被广泛应用于各种场景中，包括但不限于：应用性能
公司com网站域名怎么注册？ zacji 个人注册网络域名前端服务器 javascript
是否考虑过为您的公司注册一个“.com”域名?为什么“.com”域名如此受欢迎?对于许多企业来说，拥有一个合适的“.com”域名是建立在线品牌形象的第一步。“.com”域名的普及性是其受欢迎的主要原因之一。作为最早推出的顶级域名之一，“.com”已经成为互联网的代名词。人们在浏览网页时，往往习惯性地输入“.com”，这使得拥有一个“.com”域名的公司更容易被找到。如果您的企业网站使用其他后缀，潜
iOS 真机打包，证书报错No signing certificate “iOS Distribution” found #摩斯先生 iOS ios
之前将APP从旧账号转移到了新账号，在新账号打包的时候遇到的证书问题。因为新账号还没有导出“本地签名证书”，也还没有创建新的“发布证书”。当我创建好这两者之后，在xcode打包的时候就报错了。报错信息：Nosigningcertificate“iOSDistribution”foundNo“iOSDistribution”signingcertificatematchingteamID“xxxx”
@mouseleave，@mouseenter和 @mouseover，@mouseout 的区别以及使用腥臭腐朽的日子熠熠生辉前端开发 Vue Javascript 前端 css
@mouseleave，@mouseenter的含义：表示在当前绑定元素及其子元素中之触发一次，如遇到其中子元素不再触发。@mouseout，@mouseover的含义：表示在当前绑定元素触发一次，遇到其子元素则将重新触发。图示。
系统架构师备考——系统架构设计篇（软件架构）牛马程序员小邓系统架构师备考笔记系统架构
系统架构师备考日记（2.24）第7章系统架构篇（一）——软件架构文章目录系统架构师备考日记（2.24）考点一、软件架构定义二、软件架构设计与生命周期2.1生命周期2.1.1需求分析阶段2.1.2设计阶段2.1.3实现阶段2.1.4构件组装阶段2.1.5部署阶段2.1.6后开发阶段三、软件架构的重要性总结考点单项选择题（约占8～15分）和下午案例题（25分），论文一、软件架构定义软件体系结构是指系统
系统架构师备考——软件可靠性基础知识篇（上）牛马程序员小邓系统架构师备考笔记系统架构
系统架构师备考日记（3.11）第9章软件可靠性基础知识篇（上）文章目录系统架构师备考日记（3.11）考点一、软件可靠性基本概念1.1软件可靠性定义1.2软件可靠性的定量描述1.3可靠性目标1.4可靠性测试的意义1.5广义的可靠性测试与狭义的可靠性测试二、软件可靠性建模2.1影响软件可靠性的因素2.2软件可靠性的建模方法2.3软件可靠性模型分类三、软件可靠性管理总结考点软件可靠性基本概念、建模、管理
系统架构师备考——软件可靠性基础知识篇（下）牛马程序员小邓系统架构
系统架构师备考日记（3.13）第9章软件可靠性基础知识篇（下）文章目录系统架构师备考日记（3.13）考点一、软件可靠性设计1.1容错设计技术1.2检错技术1.3降低复杂度设计1.4系统配置技术二、软件可靠性测试2.1软件可靠性测试概述2.2定义软件运行剖面2.3可靠性测试用例设计2.4软件可靠性测试的实施三、软件可靠性评价3.1软件可靠性评价概述3.2怎样选择可靠性模型3.3可靠性数据的收集3.4
iOS 文件预览（PDF、Excel、World等）之QuickLook框架仰望星空01 Swift iOS QuickLook OC File PDF Excel Swift 5.0
iOS文件预览QuickLook之工程文件预览QuickLook之网络URL预览QuickLook之工程文件预览一、简介QuickLook库可以让我们的App在iPhone/iPad中直接预览各个文件了。官方的开发文档中说明其支持的文件类型有：iWorkdocumentsMicrosoftOfficedocuments(Office‘97andnewer)RichTextFormat(RTF)do
【003】调用Kimi实现AI对话，流式内容输出_#py 木易:_/ Python AI对话数据库 microsoft
调用Kimi实现AI对话，流式内容输出前言1.实现流式输出的主要代码块2.完整代码前言流式输出（Streaming），一言以蔽之，就是每当Kimi大模型生成了一定数量的Tokens时（通常情况下，这个数量是1Token），立刻将这些Tokens传输给客户端，而不再是等待所有Tokens生成完毕后再传输给客户端。当你与Kimi智能助手进行对话时，Kimi智能助手的回复是按字符逐个“跳”出来的，这即是
【014】利用gitee的代码仓的功能进行软件的OTA升级_#py 木易:_/ Python gitee python
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定积分及其在概率论与统计学中的应用 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
定积分及其在概率论与统计学中的应用1.背景介绍1.1定积分的概念定积分是微积分学中一个基本概念,它是对连续函数在一个区间上的累积变化量进行测度。定积分可以看作是对无限小量的累加,是对函数在给定区间内的面积进行测量。1.2定积分在概率论与统计学中的重要性在概率论和统计学中,定积分扮演着非常重要的角色。概率论中的概率密度函数、累积分布函数等核心概念都需要借助定积分来定义和计算。统计学中的置信区间估计、
AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型 AI天才研究院 AI实战 AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法，并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科，它研究随机事件发生的可能性。
架构设计与模式之：容器化与云原生架构设计模式 AI天才研究院 Python实战 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型大数据人工智能语言模型 Java Python 架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介当今，企业越来越依赖云计算服务来获得快速、经济和弹性伸缩的能力。云原生架构正逐渐成为主流，而容器技术也已经在为企业提供更灵活、更高效的开发环境。本文将从云原生架构和容器技术的角度出发，结合实际应用场景，系统全面剖析容器化及云原生架构的设计模式及优缺点，并为读者提供参考指导。2.背景介绍什么是云原生？云原生（CloudNative）的概念源于Google在Kube
【源码阅读】olmocr中的prompts 海绵波波107 #大模型 pdf
目录一、PDF转换为训练数据二、使用微调模型三、比较差异总结一、PDF转换为训练数据让ChatGPT-4将文档（如PDF文件）转换为结构化的“银级”训练数据（silvertrainingdata）#Thisisthepromptweuseforgettingchatgpt4otoconvertdocumentsintooursilvertrainingdatadefbuild_openai_sil
如何使用 Python 实现生成对抗网络 NoABug python 生成对抗网络 tensorflow
如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。GAN模型由两个神经网络组成：一个生成器和一个判别器。生成器的任务是以噪声为输入，生成看似真实的图像；而判别器则需要根据输入的图像，判断该图像是真实的还是由生成器生成的。下面我们将通过Python代码来实现一个简单的GAN模型。首先，我们
GAN模型的Python应用——生成对抗网络代码编织匠人 python 生成对抗网络开发语言
GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是深度学习中的一种重要模型，已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。GAN模型由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器用于生成假样本，判别器用于评估真实性。两个神经网络相互博弈，通过一次次迭代训练，最终生成器可以生成足以骗过
嵌入式C语言进阶（汇总）系统化详解 niuTaylor c语言开发语言
以下是嵌入式C语言进阶知识的系统化详解，结合嵌入式开发的实际需求和典型场景：一、硬件级编程技巧1.位操作与寄存器控制//位掩码操作（STM32GPIO控制示例）#defineGPIO_PIN5(1USR&=~TIM_SR_UIF;//2.最小化处理逻辑staticuint32_tcounter=0;counter++;//3.避免调用不可重入函数//4.禁止使用浮点运算（除非启用FPU上下文保存）
嵌入式c语言进阶（三）状态机State Machine niuTaylor c语言开发语言
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嵌入式开发中的Doxygen注释规范实践剁椒鱼头炖香菇 c语言 stm32 单片机
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二值逻辑、三值逻辑到多值逻辑的变迁（含示例）搏博人工智能原理算法人工智能机器学习线性代数图像处理数据分析
二值逻辑、三值逻辑到多值逻辑的变迁是一个逻辑体系不断拓展和深化的过程，反映了人们对复杂现象和不确定性问题认识的逐步深入。前文，我们已经探讨过命题逻辑与谓词逻辑，了解了如何用符号语言从浅入深地刻画现实世界。具体可以看我的CSDN文章：人工智能的数学基础之命题逻辑与谓词逻辑（含示例）-CSDN博客人工智能中用到的逻辑可概括地划分为两大类。第一类是经典命题逻辑和一阶谓词逻辑，第二类是泛指除经典逻辑之外的
这里是 Grok 3 为我规划的大学物联网工程自学计划！王倚山物联网学习开发语言
我理解你可能希望我提供更详细的优化版本，包含更具体的技术细节、时间分配、资源推荐以及项目示例，以便让规划更具操作性。我将在保持原有结构的基础上，显著扩展每个阶段的内容，增加更多具体建议和实践指导，确保优化后的规划更加详尽、全面，同时仍然基于你的裸机开发经验进行调整。优化后的详细学习规划总体思路（扩展版）你的裸机开发经验（数据采集、控制、配网、上云、手机交互）表明你已经掌握了嵌入式开发的基础技能，如
ollama下载的DeepSeek的模型(Model)文件在哪里？(C盘下) 神秘泣男子常见AI大模型部署与应用 Ollama部署LLM 人工智能 ollama llama 自然语言处理机器学习
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能保存Properties文件注释的Properties工具类 BrokenDreams properties
今天遇到一个小需求：由于java.util.Properties读取属性文件时会忽略注释，当写回去的时候，注释都没了。恰好一个项目中的配置文件会在部署后被某个Java程序修改一下，但修改了之后注释全没了，可能会给以后的参数调整带来困难。所以要解决这个问题。 &nb
读《研磨设计模式》-代码笔记-外观模式-Facade bylijinnan java 设计模式
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After Effects教程收集 cherishLC After Effects
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Linux Apache 安装过程 crabdave apache
Linux Apache 安装过程下载新版本： apr-1.4.2.tar.gz（下载网站：http://apr.apache.org/download.cgi） apr-util-1.3.9.tar.gz（下载网站：http://apr.apache.org/download.cgi） httpd-2.2.15.tar.gz（下载网站：http://httpd.apac
Shell学习之变量赋值和引用 daizj shell 变量引用赋值
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Java面试十问之三：Java与C++内存回收机制的差别 HNUlanwei java C++finalize()堆栈内存回收
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MongoDB windows安装基本命令 liyonghui160com
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