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【商城实战(55)】商城数据库备份：策略与实操指南奔跑吧邓邓子商城实战商城实战数据库备份 MySQL 策略与实操
【商城实战】专栏重磅来袭！这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。从项目基础搭建，运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架，到用户、商品、订单等核心模块开发，再到性能优化、安全加固、多端适配，乃至运营推广策略，102章内容层层递进。无论是想深入钻研技术细节，还是探寻商城运营之道，本专栏都能提供从0到1的系统讲解，助力你打造独具竞争力的电商平台，开启电商实战
Android 中蓝牙Profile与UUID jaylkh android bluetooth
在Android中，常用的几种BluetoothProfile分别为：SPP(SerialPortProfile)、A2DP(AdvancedAudioDistributionProfile)、AVRCP(Audio/VideoRemoteControlProfile)、HID(HumanInterfaceDeviceProfile)、HFP(Hands-FreeProfile)。其中Media相
数据结构之顺序表和栈 Dust-Chasing 数据结构算法 c语言
一、顺序表1.1顺序表的概念及结构顺序表是用一段物理地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构，一般情况下采用数组存储。在数组上完成数据的增删查改。1.2静态顺序表静态顺序表，即使用定长的数组来存储元素，用下面一张图就可以清楚看懂1.3动态顺序表动态顺序表：使用动态开辟的数组存储。与静态顺序表不同，动态顺序表使用的数组大小可以动态变化，从而实现更灵活的储存数据。二、动态顺序表的实现静态顺序表只适
深入理解指针（1） Dust-Chasing c语言开发语言
指针，一般是代指针变量，指针是C语言中至关重要的一部分。由于内容较多，且较难，所以我们掰开了揉碎了慢慢讲，今天我们开始先讲解字符指针，指针数组，数组指针。一、字符指针指针与数据类型相同，有多种分类inta=0;int*pd=&a;//取a的地址，并将其存入指针变量pd中doubleb=5.20;double*pb=&b;//取b的地址floatc=13.14;float*pc=&c;//取c的地址
Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现 Java老徐 Python 毕业设计 python 深度学习开发语言深度学习的动物图片识别技术 Python动物图片识别技术
博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来，还有大家
【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解 lynn-66 深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征
不神话大模型，不做技术乌托邦，用"传统IT+AI积木"实现企业智能转型人工智能
一、开篇：AI革命的务实辩证法在技术狂热与落地鸿沟并存的AI时代，灵燕智能体开发平台提出"三轮驱动法则"：•不颠覆的智慧：MySQL、知识图谱库、MQ等传统中间件构成数字地基•不空想的创新：大模型仅承担"认知苦力"，在人类设计的思考链中定向发力•不取巧的工程：通过D2R映射、低代码工具、元数据治理实现可落地的智能装配二、核心价值：智能开发的工业流水线技术要素原子化拆解将复杂需求分解为可执行的"技术
读取一个字符串，字符串可能含有空格，将字符串逆转,原字符串与逆转字符串进行比较@C语言热心市民小汪代码练习 C语言算法学习 c语言开发语言
读取一个字符串，字符串可能含有空格，将字符串逆转原来的字符串与逆转后字符串比较相同，输出0，原字符串小于逆转后字符串输出-1，大于逆转后字符串输出1。例如输入hello，逆转后的字符串为olleh，因为hello小于olleh，所以输出-1SampleInput1helloSampleOutput1-1#include#includeintmain(){charstr[20];charreStr[
Spring Bean 的生命周期：从创建到销毁的完整解析一点多余. java 开发语言
引言：为什么需要了解SpringBean的生命周期？在Spring框架中，Bean是应用程序的核心构建块，理解其生命周期对于开发高效、稳定的应用至关重要。根据2023年JetBrains开发者调查报告，超过75%的Java开发者使用Spring框架，而Bean的生命周期管理是Spring的核心特性之一。以下数据展示了Bean生命周期的重要性：90%的Spring性能问题与Bean的初始化或销毁不当
188.HarmonyOS NEXT系列教程之列表切换案例工具类与最佳实践 harmonyos-next
温馨提示：本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦！HarmonyOSNEXT系列教程之列表切换案例工具类与最佳实践效果演示1.日志工具类1.1Logger类实现classLogger{privatedomain:number;privateprefix:string;privateformat:string='
六十天前端强化训练之第二十九天之深入解析：从零构建企业级Vue项目的完整指南编程星辰海 #前端前端 Vue项目
=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、Vite核心原理与开发优势二、项目创建深度解析三、配置体系深度剖析四、企业级项目架构设计五、性能优化实战六、开发提效技巧七、质量保障体系八、扩展阅读推荐一、Vite核心原理与开发优势1.1为什么选择Vite？Vite采用现代浏览器原生ES模块系统（NativeESM）作为开发服务器，颠覆了传统打包工具的
【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set 开心星人论文阅读论文阅读
将神经网络表征为加权的无环图，直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。通常，这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集（holdoutset）来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数，通常假设模型在验证集上的
【论文阅读】实时全能分割模型万里守约论文阅读论文阅读图像分割图像处理计算机视觉
文章目录导言1、论文简介2、论文主要方法3、论文针对的问题4、论文创新点总结导言在最近的计算机视觉领域，针对实时多任务分割的需求日益增长，特别是在交互式分割、全景分割和视频实例分割等多种应用场景中。为了解决这些挑战，本文介绍了一种新方法——RMP-SAM（Real-TimeMulti-PurposeSegmentAnything），旨在实现实时的多功能分割。RMP-SAM结合了动态卷积与高效的模型
Docker之安装与配置雨五夜 Docker docker 容器运维
Docker之安装与配置一、Docker环境配置1.基本配置2.镜像加速3.网络配置4.数据持久化5.优化建议6.常见问题与解决方案7.补充工具二、Docker配置本地仓库指南1.拉取Registry镜像2.启动本地仓库3.配置Docker客户端Linux/macOSWindows4.推送镜像到本地仓库标记镜像推送镜像5.推送镜像到本地仓库6.管理本地仓库7.优化与安全性8.常见问题一、Docke
【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现 LittleNyima Diffusion Models 笔记机器学习深度学习
论文链接：Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance，这种方法通过引入一个额外的分类器，使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成。虽然ClassifierGuidance可以直接复用训练好的diffusionmodels，不过这种方法的问题是很明显的，首先需要额外训练一个分类器，而且这个分类器不仅仅分类一般的图像，还需要分
动态规划-01背包ん贤算法动态规划算法
兜兜转转了半天，发现还是Carl写的好。看过动态规划-基础的读者，大概都清楚。动态规划是将大问题，分解成子问题。并将子问题的解储存下来，避免重复计算。而背包问题，就是动态规划延申出来的一个大类。而01背包，就隶属于背包问题。那什么又是01背包呢？01背包有n件物品，与一次最多能背w重量的背包。第i件物品，重量为weight[i]，得到的价值为value[i]。每件物品只能用一次，求解，将那些物品装
NLP高频面试题（十）——目前常见的几种大模型架构是啥样的 Chaos_Wang_ NLP常见面试题自然语言处理架构人工智能
深入浅出：目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展，语言大模型迅速崛起，已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构，帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM（大语言模型）？LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型，它们通过海量的文本数据训练而成，能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理
在SPSS的单因素方差分析（One-Way ANOVA）中，F值和t值是两种不同的统计量 f/t zhangfeng1133 数据分析
在SPSS的单因素方差分析（One-WayANOVA）中，F值和t值是两种不同的统计量，用于不同的分析场景，具体含义如下：###1.**F值**F值是单因素方差分析中的统计量，用于检验多个组之间的均值是否存在显著差异。它是通过比较组间方差与组内方差的比值来计算的，具体公式为：**F值=组间方差/组内方差**-**F值的意义**：-F值越大，说明组间差异相对于组内差异越大，即不同组之间的均值差异越显
金鼎量化助手中的板块与成份股如何实时联动以及股票代码与股软联动 wxqq_541182238 金鼎量化助手经验分享笔记其他人工智能
在专栏之前的文章中有介绍板块强度的作用，使用了哪些参考指标等，下面介绍金鼎量化助手板块强度页面中的板块与成份个股的联动以及如何实现个股与股软：如同花顺、通达信之间的联动。通过股票代码直接联动到股软快速查看。一、板块强度与成份股的关联在金鼎量化助手的板块强度页面中分了两列，第一列是板块，第二列是板块对应的成份股，每天打开软件后会实时获取到板块的最新强度排名情况（需保证勾选上实时刷新选项框），板块列表
北单109 德国 vs 意大利 weixin_66725336 后端
北单109德国vs意大利两强对攻激战可期进球大战一触即发阵容动态德国：上轮欧国联客场采用「4-2-3-1」阵型，朱利安·布兰特顶替受伤的凯·哈弗茨出任单箭头，穆西亚拉、萨内与阿米里组成前场攻击群。尽管开场先失一球，但球队通过凯文·丹斯特（替补登场后迅速破门）和格雷茨卡的制胜球完成逆转。本轮莱昂·格雷茨卡和卡里姆·阿德耶米有望轮换首发，门将奥利弗·鲍曼继续镇守球门。意大利：上轮主场以「3-5-2」阵
最新智能优化算法：贪婪个体优化算法（Greedy Man Optimization Algorithm，GMOA）求解23个经典函数测试集，MATLAB代码 IT猿手 MATLAB 智能优化算法算法 matlab 开发语言人工智能智能优化算法
一、贪婪个体优化算法贪婪个体优化算法（GreedyManOptimizationAlgorithm，GMOA）是HamedNozari与HosseinAbdi于2024年提出的一种新型受生物启发的元启发式算法，它模拟了抵抗变化的竞争个体的行为。GMOA引入了两个独特的机制：MMO抵抗机制，防止过早替换解；周期性寄生虫清除机制，促进多样性并避免停滞。该算法旨在解决传统优化算法中的过早收敛和缺乏多样性
Python读取.nc文件的方法与技术详解傻啦嘿哟关于python那些事儿人工智能前端服务器
目录一、引言二、使用netCDF4库读取.nc文件安装netCDF4库导入netCDF4库打开.nc文件获取变量读取变量数据案例与代码三、使用xarray库读取.nc文件安装xarray库导入xarray库打开.nc文件访问变量数据案例与代码四、性能与优化分块读取使用Dask进行并行计算减少不必要的变量加载五、其他注意事项文件路径变量命名数据类型文件关闭六、总结一、引言.nc文件，即NetCDF（
架构师必知必会系列：数据架构与数据管理 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战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.背景介绍数据架构与数据管理介绍数据架构是指用来定义企业数据的逻辑结构、物理存储结构和数据的流转过程。它由数据中心和IT平台、数据库、文件系统、网络、安全、计算资源等构成。其目的是为了满足业务需求、提升组织效率和降低成本。数据架构包括数据字典、元数据、数据模型、数据流、数据仓库、数据管道、数据服务等。在应用中，将数据按照其自身特性进行划分、分类、归档、清洗和加工，才能
中国大陆网站用了lightHouse之后还有必要用WebPageTest么？混血哲谈网络
对于中国大陆的网站，即使已使用Lighthouse进行性能优化，WebPageTest仍有不可替代的价值。两者并非互斥，而是互补工具，适用于不同维度的性能分析。以下是具体原因和场景说明：一、核心结论：Lighthouse与WebPageTest的定位差异工具核心价值适用场景中国大陆场景的局限性Lighthouse提供代码级优化建议（如压缩资源、渲染阻塞修复）本地开发调试、快速生成优化清单仅反映本地
23、nc文件快速切片与索引爱转呼啦圈的小兔子气象数据处理与可视化 python 气象气象可视化气候变化
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HTTP核心知识 Sean2077 HTTP http
理解HTTP协议是优化Web应用性能、调试问题和实现高效通信的基础。以下是前端开发者需要掌握的核心HTTP知识：1.HTTP基础概念请求与响应模型理解客户端（浏览器）发送HTTP请求，服务器返回HTTP响应的基本流程。HTTP方法（Methods）GET：获取资源（幂等操作）POST：提交数据（非幂等）PUT：更新资源DELETE：删除资源HEAD：仅获取响应头OPTIONS：查看服务器支持的通信
秒开WebView Android性能优化全攻略：深度解析与实战策略俊星学长 android 性能优化
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JavaScript 性能优化实战：优化循环结构提升效率 deying0865423 javascript 开发语言
目录一、理解循环的性能损耗二、减少循环迭代次数（一）缓存数组长度（二）提前终止循环三、优化循环内部操作（一）避免在循环内执行复杂计算（二）减少DOM操作四、选择合适的循环类型（一）for循环与while循环的选择（二）for...in与for...of的使用场景在JavaScript编程中，循环结构是实现重复执行任务的基础工具。然而，不当的循环使用常常会导致性能瓶颈，特别是在处理大量数据时，循环的
SAP-ABAP：ABAP内存使用详细说明爱喝水的鱼丶 ABAP开发之必须知道的 VIP详情查看专栏 SAP-ABAP开发基础详解 SAP 运维 ABAP 开发语言 ERP
在SAPABAP中，ABAP内存（ABAPMemory）是一种临时存储机制，用于在同一内部会话（InternalSession）中共享数据。ABAP内存的数据生命周期与当前程序及其调用的子程序相关，程序结束后数据会自动清除。以下是关于ABAP内存的详细说明：—##1.ABAP内存的特点-作用范围:仅在当前内部会话中有效。-生命周期:数据在当前程序及其调用的子程序中有效，程序结束后数据丢失。-共享范
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数据库对象的视图和索引百合不是茶索引 oeacle数据库视图
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老大丢过来的软件跑了10天，摸到点门道，正好跟以前攒的私房有关联，整理存档。 -----------------------------华丽的分割线------------------------------------- 数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间，负责计算数据存储层的数据，并将计算结果返回应用程序的层次。J &nbs
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怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统通过查看论坛，我发现这是一个常见的问题，所以我决定写这篇文章。本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。数据库首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限扩展 CWebUser 类在配置文件(一般为 protecte
未选之路 dcj3sjt126com 诗
作者:罗伯特*费罗斯特黄色的树林里分出两条路, 可惜我不能同时去涉足, 我在那路口久久伫立, 我向着一条路极目望去, 直到它消失在丛林深处. 但我却选了另外一条路, 它荒草萋萋,十分幽寂; 显得更诱人,更美丽, 虽然在这两条小路上, 都很少留下旅人的足迹. 那天清晨落叶满地, 两条路都未见脚印痕迹. 呵,留下一条路等改日再
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架构师之面试------jdk的hashMap实现 nannan408 HashMap
1.前言。如题。 2.详述。 (1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法（其实也就是简单的加乘算法），如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了）。 static int hash(int h) { h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
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