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视觉人机器视觉
杂说数码相机计算机视觉人工智能
在机器视觉系统中,线阵相机的分时频闪技术通过单次扫描切换不同光源或亮度,实现在一幅图像中捕捉多角度光照效果,从而提升缺陷检测效率并降低成本。以下是分时频闪线阵相机的选型要点及关键考量因素:一、分时频闪技术的核心需求多光源同步控制分时频闪需相机支持多路光源独立控制,每行图像采集时切换光源类型(如明场、暗场、侧光等)或亮度。例如:苏州大视通智能科技CL-L8KM-R1-100KT相机提供8路光源控制信
- 面试必问之缓存击穿、穿透、雪崩及常用解决方案
就要学Java
RedisSpringMysql缓存面试redis数据库java
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- python网络爬虫——爬取新发地农产品数据
张謹礧
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这段代码是一个爬取新发地蔬菜价格信息的程序,它使用了多线程来加快数据获取和解析的速度。具体的步骤如下:导入所需的库:json、requests、threading和pandas。初始化一些变量,包括页数、商品总列表以及存放json数据的列表。定义了一个函数url_parse(),用于发送请求并解析网页数据。函数使用requests.post()方法发送POST请求,获取商品信息,并将其保存到jso
- python数据分析之爬虫基础:爬虫介绍以及urllib详解
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前言在数据分析中,爬虫有着很大作用,可以自动爬取网页中提取的大量的数据,比如从电商网站手机商品信息,为市场分析提供数据基础。也可以补充数据集、检测动态变化等一系列作用。可以说在数据分析中有着相当大的作用!页面结构介绍这里主要介绍HTML的一些简单结构,需要一点前端的知识,可以根据情况直接跳过。Title姓名年龄性别张三18男铁锅炖大鹅小鸡炖蘑菇锅包肉奖励自己睡觉起床读书学习爬虫相关概念1、爬虫的概
- 人事管理系统设计与实现
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人事管理系统设计与实现1.背景介绍在现代企业管理中,人力资源管理是一个非常重要的环节。传统的人事管理方式效率低下,无法满足企业快速发展的需求。因此,开发一套功能完善、高效实用的人事管理系统就显得尤为重要。本文将详细介绍一个基于Web的人事管理系统的设计与实现过程,该系统采用B/S架构,后端使用Java语言,前端采用Vue.js框架。系统主要包括员工信息管理、招聘管理、考勤管理、薪酬管理、绩效考核等
- 用idea创建低版本springboot2.X的项目
詹皇wm
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文章目录我的环境:创建项目:进入创建项目页面:进入Springboot版本选择和添加依赖页面进入项目打开pom.xml*补充*_本文章主要是对于现在idea配置大部分都是自带SpringBoot3.X,怎么创建低版本springboo
- 2011-2019年各省移动电话普及率数据
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数据#省份省移动电话普及率
2011-2019年各省移动电话普及率数据1、时间:2011-2019年2、来源:国家统计局、统计年鉴3、指标:行政区划代码、地区、年份、移动电话普及率(部/百人)4、范围::31省5、指标解释:移动电话普及率是指在一个特定地区或国家中,移动电话的普及程度或普及程度的比例。它衡量了使用移动电话的人口占总人口的比例。移动电话普及率是一个重要的社会经济指标。6、下载链接:2011-2019年各省移动电
- 使用 Flink CDC 实现 MySQL 数据,表结构实时入 Apache Doris
一天两晒网
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背景现有数据库:mysql数据:库表较多,每个企业用户一个分库,每个企业下的表均不同,无法做到聚合,且表可以被用户随意改动,增删改列等,增加表分析:用户自定义分析,通过拖拽定义图卡,要求实时,点击确认即出现相应结果,其中有无法预判的过滤问题:随业务增长,企业用户越来越多,mysql压力越来越大,已经出现一些图卡加载过慢[mysqlsql]同步流程脚本读取mysql中需要同步的企业,在获取需要同步的
- es 生产集群的部署架构是什么?每个索引的数据量大概有多少?每个索引大概有多少个分片?
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Elasticsearch生产集群部署架构及面试解析在后端面试中,Elasticsearch(ES)是一个经常被问到的技术点,尤其是涉及到生产环境的部署架构。面试官往往希望通过这个问题来验证你是否有真正的生产经验,而不仅仅是玩过一些Demo。如果你对ES的生产环境一无所知,可能会在这个问题上暴露短板。因此,提前了解并掌握一些基本的生产环境参数,对于面试至关重要。一、为什么面试官会问这个问题?面试官
- 丹尼尔·卡尼曼《噪声》——读书笔记
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好久没有写博客了,趁着出差有时间,读完了《噪声》这本买了很久的书,整体感觉还是有一些认知层面的迭代的,也整理下书中的一些内容,让自己能够沉下心来把思维和逻辑整理清楚,也能给大家做个分享。书籍介绍这本书是已故诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼的新书,之前就是在这位作者去世的时候买回来学习的。本书主要讲的是人类在判断过程中的一个常见“噪声”问题,由于人或者时间原因导致决策的随机性偏差。这本书通过对人类决
- macbook上的vim怎么设置语法高亮和显示行号
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在我写这篇文章之前我的vim就很普通,没有语法高亮、无法显示行号。但是我通过在网上不断查阅一些处理方法和经验之后,我终于能将我MacBook电脑上的vim配置出语法高亮和显示行号了!作为一名乐于分享、乐于助人的新手程序员,我决定把我的解决办法分享给更多跟我遇到相似问题的人,去帮助他们解决问题。首先我想说的是,vim中的各个设置都被储存在一个名叫“vimrc”的文件之中,并且这个文件的路径就是:/u
- 搜索赋能:大型语言模型的知识增强与智能提升
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引言近年来,大型语言模型(LLM)取得了显著的进展,并在各个领域展现出强大的能力。然而,LLM也存在一些局限性,尤其是在知识库方面。由于训练数据的局限性,LLM无法获取最新的知识,也无法涵盖所有领域的专业知识。为了克服这些局限性,LLM需要依赖外部搜索来增强性能和保证输出结果的可靠性。本文将深入探讨搜索技术如何增强LLM的能力,并分析不同搜索引擎对LLM输出结果的影响。大型语言模型知识库的局限性L
- IDEA-插件开发踩坑记录-第七坑-Unable to locate JNA native support library
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背景插件里需要要到Neo4j存储一些数据关系。因为插件环境没办法使用用户的Neo4j库,因此需要用到Neo4j的内嵌模式(Embedded)。参考官方文档操作遇到一个问题:依赖dependencies{//内置图数据库implementation("org.neo4j:neo4j:5.25.1")}代码publicstaticNeo4jServiceINSTANCE(){if(INSTANCE!=
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预测模型是一类通过分析和建模历史数据来预测未来结果的算法或模型。这些模型广泛应用于各种领域,包括金融、医疗、市场营销、气象、制造业等。以下是一些常见的预测模型:1.回归模型线性回归(LinearRegression):用于预测连续变量,通过拟合一个线性方程来最小化预测值和实际值之间的误差。多元线性回归(MultipleLinearRegression):扩展线性回归模型,使用多个特征进行预测。岭回
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DeepSeekR2要来了?“下一代推理王者”能否再掀AI浪潮?最近,AI圈内最火的话题,莫过于DeepSeek即将推出的R2模型了。继今年1月发布的R1推理模型大获成功之后,DeepSeek似乎并没有停下脚步,而是马不停蹄地投入到了R2的研发之中。更让人兴奋的是,根据多方消息,DeepSeek正在加速R2的推出计划,原本预计在5月初亮相的时间表,现在被提前到了“尽可能快的速度”!为什么DeepS
- mac中vim的一些命令和用法
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有的时候,我们经常从命令行中进入vim文本编辑器,如何退回来呢:只需要经过两步:1.按下esc键2.输入":wq"(保存退出)输入":q!"(不保存退出)在文件名前面加./,表示在当前目录中查找该文件例如执行可执行文件prog1:$./prog1Executeprog1注意:最重要和最容易忽略的是英文模式下输入这些不然不管用vi/vim的使用基本上vi/vim共分为三种模式,分别是命令模式(Com
- 企业微信里可以使用的企业内刊制作工具,FLBOOK
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如何让员工及时了解公司动态、行业资讯、学习专业知识,并有效沉淀企业文化?一份高质量的企业内刊是不可或缺的。现在让我来教你该怎么制作企业内刊吧1.登录与上传访问FLBOOK官网,注册账号后上传排版好的文档2.选择模板FLBOOK提供了丰富的模板库,你可以选择适合你的企业风格的模板。点击“套用模板创建”,然后开始替换文字和图片3.添加内容在选择好的模板上,添加相关的内容。确保内容丰富多彩,包括文字、图
- 解决yarn安装依赖报错:certificate has expired at TLSSocket.onConnectSecure
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在使用npm或yarn等包管理器安装依赖时,可能会遇到一些常见错误。其中之一是SSL证书验证问题SSL证书过期错误信息:Error:certificatehasexpiredatTLSSocket.onConnectSecure问题分析:此错误表明在使用npm或yarn下载依赖包时,SSL证书已过期。SSL证书用于确保客户端与服务器之间的通信是加密的和安全的。如果证书过期,客户端将无法验证服务器的
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前言:在一些不需要依赖手机蓝牙等硬件相关的测试时,可以使用模拟器来解决占用真机的问题。环境1、模拟器:Mumu模拟器(此处用Mumu为例子)2、ADB:1.0.41一、模拟器设置开启本地和远程连接二、ADB链接模拟器1、连接前点击多开器的右上角的ADB查看端口2、命令行输入adbconnect127.0.0.1:16384,出现connected即为连接成功三、uiauto.dev调试1、安装ui
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在Android系统裁剪和优化过程中,分析组件间的依赖关系是至关重要的一步。以下是一些常用的工具和方法,可以帮助你分析Android系统中的组件依赖关系:1.静态分析工具1.1ldd用途:查看可执行文件或共享库的依赖关系。使用方法:ldd/system/bin/toolbox#查看toolbox的依赖库输出示例:libc.so=>/system/lib/libc.solibm.so=>/syste
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原创关注前沿科技量子位现在写代码,最fashion的“姿势”应该是什么?答案或许就是:截图。没错,就像这样,先随便找个网页,截取想要的那部分界面,然后“喂”给AI,并附上一句Prompt:参考这个页面,生成一个类似的HTML页面。只是一张图和一句话,AI就“唰唰唰”的把代码给写出来了。有了这个功能,前端程序员搞简单的页面代码可就方便太多了(甚至编程小白都可以尝试做网页)~而且这个AI啊,还不是国外
- 你曾经star学习的项目现在能看懂了吗?
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前言我有随时翻看GitHubStar的习惯,尤其是下载了GitHubApp后更加方便我查看了,后来我偶然翻到了自己曾经折腾过的项目LiteWebChat_Frame看了看文档忽然一个问题映入了我的脑海自己曾经因为没看懂而star的项目现在看懂了吗这也是我写文的缘由且也想和大家聊聊这件事三个阶段我又重新看了一遍我的Star,发现可分为三个阶段1.Minecraft及相关启动器2.命令行及后端3.前端
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作为一个资深安卓开发工程师,我们在日常开发中经常会用到ChatGPT来提升开发效率,比如代码优化、bug排查、生成单元测试等。但要想真正发挥ChatGPT的潜力,我们需要掌握一些提示词(Prompt)的编写技巧,并且有一个良好的提示词框架。本文将详细介绍ChatGPT提示词的框架,并结合Kotlin代码示例,帮助大家更高效地使用ChatGPT。1.什么是提示词框架?提示词框架(PromptFram
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一简介在Java中,集合(如List、Set等)和数组是可以互相转换的。下面是两种数据结构之间相互转换的一些常用方法。二数组转集合1.使用Arrays.asList()方法Arrays.asList()方法是将数组转换为集合最常用的方式之一。它返回一个由指定数组支持的固定大小的列表,这意味着你不能对返回的列表进行添加或删除操作,但可以修改现有元素。如果数组是对象类型,可以直接使用Arrays.as
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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- Java 对象大小的计算
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- NIO示例
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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If i select like this:
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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位运算
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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