软件项目管理 3.5.敏捷生存期模型

Linux 内存管理（六）之内存管理区
目录前言一、x86上的内存区域划分二、管理区结构1、structzone2、ZONE_PADDING三、高端内存1、高端内存的由来2、高端内存的访问3、高端内存的划分总结前言为了支持NUMA模型，也即CPU对不同内存单元的访问时间可能不同，此时系统的物理内存被划分为几个节点，一个节点对应一个内存簇bank，即每个内存簇被认为是一个节点。接着各个节点又被划分为内存管理区域，接下来将对内存管理区域进行
Linux五大网络IO模型 Acto
一、须知对于操作系统来说，空间会分为用户空间与内核空间用户空间：用户程序的运行空间。为了安全，它们是隔离的，即使用户的程序崩溃，内核也不会受到影响。只能执行简单的运算，不能直接调用系统资源，必须通过系统接口（systemcall），才能向内核发出指令。内核空间：这是Linux内核的运行空间，可以执行任意命令，调用系统的一切资源通过用户空间访问系统空间并让其帮助我们完成我们所需要执行的操作或者任务二
Flutter基础（前端教程①⑤-API请求转化为模型列成列表展示实战） aaiier Flutter flutter
models/post_model.dart定义Post数据模型包含fromJson()方法用于解析JSONcontrollers/post_controller.dart管理帖子数据的获取和状态使用http包请求API通过RxList和RxBool实现响应式状态管理views/post_list_view.dart展示帖子列表的UI使用Obx监听状态变化包含加载中、错误和数据展示三种状态main
揭秘网络通信：数据传输的完整流程解析
网络通信是一个复杂但高度结构化的过程，涉及多个层次和协议的协作。以下是其核心原理和步骤的详细解析：1.网络通信的分层模型网络通信基于分层架构（如OSI七层模型或TCP/IP四层模型），每一层专注于特定功能，确保数据可靠传输：OSI模型TCP/IP模型功能应用层应用层提供用户接口（如HTTP、FTP、DNS）。表示层—数据格式转换（如加密、压缩）。会话层—建立、管理会话（如RPC、SQL）。传输层传
Rust+ChatBoxAI：实战
ChatboxAIChatboxAI是一款基于人工智能技术的智能助手工具，旨在通过自然语言交互帮助用户完成多种任务。以下是其核心功能与特点：功能概述多模型支持：可连接OpenAI、Claude、Gemini等主流大语言模型，用户能自由切换不同AI服务。本地运行：支持离线使用，数据隐私性较强，适合敏感信息处理场景。跨平台兼容：提供Windows、macOS和Linux客户端，同步支持移动端应用。核心
高速通道的实用建模
正如MolexCorp.的DaveDunham喜欢说的那样，“在设计超过10GB/s的高速串行链路时，一切都很重要”。为了确保以这样的速度首次成功，准确的通道建模是先决条件。对于长背板通道尤其如此。尽管许多EDA工具都包含最新、最出色的导体表面粗糙度和宽带介电特性模型，但获得正确的参数来为模型提供数据始终是一项挑战。通常，唯一的来源仅来自数据表。但在大多数情况下，这些数字并不能直接转化为EDA工具
基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大语言模型应用阁楼里的小花儿 R语言 Python Copula变量相关性分析 AI大语言模型结构方程模型贝叶斯网络统计学
前言：在工程、水文和金融等各学科的研究中，总是会遇到很多变量，研究这些相互纠缠的变量间的相关关系是各学科的研究的重点。虽然皮尔逊相关、秩相关等相关系数提供了变量间相关关系的粗略结果，但这些系数都存在着无法克服的困难。例如，皮尔逊相关系数只能反映变量间的线性相关，而秩相关则更多的适用于等级变量。大多数情况下变量间的相关性非常复杂，而且随着变量取值的变化而变化，而这些相关系数都是全局性的，因此无法提供
轻松入门学python（四）python类的继承、添加与覆盖 Sunhen_Qiletian python 开发语言
Python类的继承、添加与覆盖：从语法到设计思想的完整指南————————————————————（全文约2000字，示例基于Python3.11）一、为什么要继承1.代码复用：子类自动拥有父类的属性与方法，减少重复。2.扩展与特化：在父类基础上增加新功能（添加），或改写已有实现（覆盖），使类型体系更符合领域模型。3.多态：通过继承+方法覆盖，实现“一个接口，多种实现”，让高层代码只依赖父类接口
【案例教程】基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大模型应用 AAIshangyanxiu 编程算法统计语言农林生态遥感生态环境 r语言 python 人工智能 copula函数变量相关性分析贝叶斯统计学
查看原文>>>https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxNzcxMzc5MQ==&mid=2247726953&idx=6&sn=7ebd9948d54bbce401efdc908dbf67e2&scene=21#wechat_redirect在工程、水文和金融等各学科的研究中，总是会遇到很多变量，研究这些相互纠缠的变量间的相关关系是各学科的研究的重点。虽然皮尔逊相
2025 Java技术深度洞察：从性能革命到安全重构编***海科技 java
一、Java虚拟机的范式突破：虚拟线程与ZGC的协同进化Java22/23通过ProjectLoom将虚拟线程（VirtualThreads）正式带入生产环境，彻底重构并发编程模型。某电商平台将订单处理系统迁移至虚拟线程后，线程创建成本降低95%，单服务器并发处理能力从8000QPS提升至4.2万QPS。配合Java24引入的结构化并发（StructuredConcurrency），开发者可通过t
网络通信原理：分层协作与协议解析
1.分层模型与协议栈分层设计的核心思想OSI七层模型：理论框架，明确网络通信的逻辑分工（物理层→应用层）。TCP/IP四层模型：实际应用模型，简化为链路层→网络层→传输层→应用层。分层优势：解耦性：每层独立设计，降低复杂度（如物理层仅关注比特流传输）。标准化：统一接口（如HTTP协议仅需关注应用层，无需关心底层物理介质）。可扩展性：新技术可灵活嵌入（如IPv6替代IPv4时仅需修改网络层）。协议栈
【KDD2025】时间序列|KDD‘25 FPS：预测模型也能改变未来！
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2411.15241v2代码地址：https://github.com/AdityaLab/pets为了更好地理解时间序列模型的理论与实现，推荐参考UP“ThePPP时间序列”的教学视频。该系列内容系统介绍了时间序列相关知识，并提供配套的论文资料与代码示例，有助于理论与实践相结合。https://space.bilibili.com/61345
IDP-L5-学习心得 swag_ae02
进入进阶课，我们的好朋友林菠萝也开启了职业生涯的新的阶段。在回顾她的成长经历时，她有一句话让我印象特别深刻，“我要给工作赋予意义。”而在这当中牵扯到的一个概念就是内驱目标。与之相对应的就是外驱目标。自我决定理论当中提到过我们做一件事情是因为我们自己想做，而不是被迫或者受到强迫而不得不做。因为我们想，我们就会有更强的目标认同感，更敏捷的行动，这样，我们才能实现真正的改变。当我们突然收到上级的紧急任务
ICT模拟零件测试方法--测量参数详解可可南木 ICT（In Circuit Tester）在线测试测试工具开发语言 pcb工艺
ICT模拟零件测试方法–测量参数详解文章目录ICT模拟零件测试方法--测量参数详解测量参数调整幅值ASRU范围ASRU加速电压合规电容补偿检测器等待额外数字增强频率电流变化电流合规直流电流直流偏移反向并联电容合格/不合格并联模型SenseASenseBSenseL串联模型等待宽带测量参数在调试的时候，选择不同的参数可以达到我们对稳定性的要求，选择不同的参数是好是坏，我们可以通过CPK的高低进行验证
支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）详解 DuHz 回归数据挖掘人工智能信号处理算法数学建模机器学习
支持向量回归（SupportVectorRegression,SVR）详解支持向量回归（SupportVectorRegression，简称SVR）是一种基于支持向量机（SVM）的回归分析方法，广泛应用于预测和模式识别领域。SVR通过在高维空间中寻找一个最优超平面，以最大化数据点与超平面的间隔，从而实现对连续型变量的预测。本文将深入探讨SVR的理论基础、数学原理、模型构建、参数选择、训练与优化、应
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场情绪分析与投资策略制定中的应用青云交大数据新视界 Java 大视界 java 大数据机器学习情绪分析智能投资多源数据
Java大视界--Java大数据机器学习模型在金融市场情绪分析与投资策略制定中的应用）引言：正文：一、金融情绪数据的立体化采集与治理1.1多模态数据采集架构1.2数据治理与特征工程二、Java机器学习模型的工程化实践2.1情感分析模型的深度优化2.2强化学习驱动的动态投资策略三、顶级机构实战：Java系统的金融炼金术四、技术前沿：Java与金融科技的未来融合4.1量子机器学习集成4.2联邦学习在合
生成式人工智能实战 | 像素卷积神经网络（PixelCNN）盼小辉丶生成式人工智能实战150讲深度学习生成模型 aigc
生成式人工智能实战|像素卷积神经网络0.前言1.PixelCNN工作原理1.1掩码卷积层1.2残差块2.PixelCNN分析3.使用混合分布改进PixelCNN3.1模型构建3.2模型训练0.前言像素卷积神经网络(PixelConvolutionalNeuralNetwork,PixelCNN)是于2016年提出的一种图像生成模型，其根据前面的像素预测下一个像素的概率来逐像素地生成图像，模型可以通
Python,Java,C++开发磁悬浮原理与技术实操APP Geeker-2025 python java c++
#磁悬浮原理与技术实操APP技术方案基于Python、Java和C++开发的磁悬浮原理学习与应用APP，结合理论教学与实操模拟：##系统架构设计```mermaidgraphTDA[跨平台客户端-C++/Qt]-->|API调用|B[后端服务-Java/Spring]B-->C[磁悬浮模拟引擎-Python]B-->D[硬件控制接口]C-->E[物理模型计算]D-->F[磁悬浮套件]A-->G[3
Python SSTI漏洞原理与基础利用以及Fenjing的使用教程 cba尼里托圣 python 网络 web安全
文章目录一、Python类与对象模型基础二、魔术方法的作用与利用价值1.__class__魔术方法2.__bases__与__mro__魔术方法3.__subclasses__()魔术方法4.__init__魔术方法5.__globals__魔术方法三、魔术方法链的构建与利用1.漏洞验证2.获取类对象3.定位到object基类4.遍历object的子类5.定位危险类6.获取全局变量空间7.执行命令
【Python】socket 宅男很神经 python 开发语言
第一章：网络通信基石——深入理解OSI与TCP/IP模型在深入探究Pythonsocket模块之前，我们必须首先建立对网络通信底层原理的深刻理解。socket作为操作系统提供的低级网络接口，其行为和功能直接映射着网络协议栈的各个层次。因此，对OSI（开放系统互连）模型和TCP/IP模型的透彻分析，是理解socket操作精髓的先决条件。1.1网络通信的起源与核心概念网络通信的本质是数据在不同物理位置
【机器学习【9】】评估算法：数据集划分与算法泛化能力评估 roman_日积跬步-终至千里 #机器学习机器学习
文章目录一、数据集划分：训练集与评估集二、K折交叉验证：提升评估可靠性1.基本原理1.1.K折交叉验证基本原理1.2.逻辑回归算法与L22.基于K折交叉验证L2算法三、弃一交叉验证（Leave-One-Out）1、基本原理2、代码实现四、ShuffleSplit交叉验证1、基本原理2、为什么能降低方差3、代码测试五、选择建议在机器学习中，评估算法的核心目标是衡量模型在“未知数据”上的表现，而不是仅
Kafka面试问题1 小小少年Boy
1请说明什么是ApacheKafka?Kafka是分布式发布-订阅消息系统。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。它可以同时用于在线消息数据处理，和离线的数据文件处理。2、请说明什么是传统的消息传递方法?传统的消息传递方法包括两种：排队：在队列中，一组用户可以从服务器中读取消息，每条消息都发送给其中一个人。发布-订阅：在这个模型中，消息被广播
深度解析Java类加载器机制与双亲委派模型 cyc&阿灿 java 开发语言
一、类加载器概述类加载器（ClassLoader）是Java虚拟机（JVM）的核心组件之一，负责将.class文件加载到JVM中，并转换为java.lang.Class类的实例。这一过程是Java实现"一次编写，到处运行"的关键所在。1.1类加载的时机Java类的加载不是一次性完成的，而是遵循按需加载原则，主要触发场景包括：创建类的实例（new操作）访问类的静态变量或方法反射调用（Class.fo
bash方式启动模型训练 BILLY BILLY 深度学习基础开发必备工具自动驾驶
export\PATHPYTHONPATH=/workspace/mmlab/mmdetection/:/workspace/mmlab/mmsegmentation/:/workspace/mmlab/mmdeploy/:${env:PYTHONPATH}\CUDA_VISIBLE_DEVICES=0\DATA_ROOT_1=/mnt/data/…/\DATA_ROOT_2=/mnt/data/
【Go语言-Day 22】解耦与多态的基石：深入理解 Go 接口 (Interface) 的核心概念吴师兄大模型 Go 语言从入门到精通 golang 开发语言后端 go语言人工智能 python 大模型
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【Docker-Day 7】揭秘 Dockerfile 启动指令：CMD、ENTRYPOINT、ENV、ARG 与 EXPOSE 详解吴师兄大模型 Docker 与 Kubernetes docker 容器运维大模型 python dockerfile 深度学习
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【数据结构与算法-Day 4】从O(1)到O(n²)，全面掌握空间复杂度分析吴师兄大模型数据结构与算法数据结构与算法 python 时间复杂度大模型人工智能数据结构深度学习
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新兴市场股市估值与智能电网网络安全技术的互动关键词：新兴市场股市估值、智能电网网络安全技术、互动关系、金融市场、电力行业、风险评估、技术驱动摘要：本文旨在深入探讨新兴市场股市估值与智能电网网络安全技术之间的互动关系。通过对新兴市场股市估值的影响因素、智能电网网络安全技术的重要性及发展现状的分析，阐述两者相互作用的内在机制。利用数学模型和算法原理，结合实际案例，揭示这种互动对金融市场和电力行业的影响
PHPStorm携手ThinkPHP8：开启高效开发之旅奔跑吧邓邓子项目攻略 phpstorm ThinkPHP ThinkPHP8 php开发
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大型语言模型在自动化AI科学研究与论文撰写中的应用与展望这是Jamon AI4SR 人工智能
1.引言：LLM驱动科学研究与论文撰写的范式转变大型语言模型（LLM）的快速发展正在科学发现领域引发一场深刻的范式转变。这些模型正从最初的任务特定自动化工具，逐步演变为能够自主执行复杂任务的智能代理，从根本上重新定义了研究过程以及人机协作的模式。LLM所展现出的新兴能力，例如高级规划、复杂推理和精确指令遵循，显著加速了科学发现的步伐。传统科学研究通常是一个由人类主导的、高度线性且劳动密集型的过程，
Linux的Initrd机制被触发 linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制，linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式，变化不仅反映在文件格式上， linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术，然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
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默认maven本地仓库路径：C:\Users\Administrator\.m2 修改maven本地仓库路径方法： 1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml 2.找到
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Java 求素数运算周凡杨 java 算法素数
网络上对求素数之解数不胜数，我在此总结归纳一下，同时对一些编码，加以改进，效率有成倍热提高。第一种：原理: 6N(+-)1法任何一个自然数，总可以表示成为如下的形式之一： 6N，6N+1，6N+2，6N+3，6N+4，6N+5 (N=0，1，2，…)
java 单例模式 g21121 java
想必单例模式大家都不会陌生，有如下两种方式来实现单例模式： class Singleton { private static Singleton instance=new Singleton(); private Singleton(){} static Singleton getInstance() { return instance; }
Linux下Mysql源码安装 510888780 mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz (1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录解压缩下载的源码包，目录结构，特殊指定的目录除外：
32位和64位操作系统墙头上一根草 32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指：CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的，但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU，里面依然保留了大部分32位的技术，只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面，32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296（bit）= 4（GB）左右，而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架 aijuans Spring 3
一、问题提问： → 请简单介绍一下什么是轻量级？轻量级（Leightweight）是相对于一些重量级的容器来说的，比如Spring的核心是一个轻量级的容器，Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小，使用Spring核心包所需要的资源也是很少的，您甚至可以在小型设备中使用Spring。
mongodb 环境搭建及简单CURD antlove Web Install curd NoSQL mongo
一搭建mongodb环境 1. 在mongo官网下载mongodb 2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db" 3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
数据字典和动态视图百合不是茶 oracle 数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典（data dictionary）是 Oracle 数据库的一个重要组成部分，这是一组用于记录数据库信息的只读（read-only）表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭数据字典中包含数据库中所有方案对象（schema object）的定义(包括表，视图，索引，簇，同义词，序列，过程，函数，包，触发器等等) 数据库为一
多线程编程一般规则 bijian1013 java thread 多线程 java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象，那么把执行修改的方法定义为被同步的，如果对象更新影响到只读方法，那么只读方法也要定义成同步的。不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据，就不要将方法设置为synchronized的。
将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp bijian1013 linux unix scp
一.功能说明 scp就是security copy，用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议，保证了数据传输的安全，其格式如下： scp 远程用户名@IP地址：文件的绝对路径
【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询 bit1129 Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系，在这里认为一个教员可以叫多门课程，而一门课程只有1个教员教，这种关系在实际中不太常见，通过教员和课程是多对多的关系。示例数据：地址表： CREATE TABLE ADDRESSES ( ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, STREET VAR
cookie状态判断引发的查找问题 bitcarter form cgi
先说一下我们的业务背景： 1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台，图片我们都做了base64的编码，并且前台图片进行了压缩 2.form中action是一个cgi服务 3.后台cgi服务同时供PC，H5，APP 4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法（公共的，大家都用，几年了没有问题）问题：（折腾两天。。。。） 1.PC端cgi服务正常调用，cookie判断没
通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时 ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间 nginx.conf使用配置方式： log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
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看别人的博客，觉得心情很好 Cb123456 博客心情
以为写博客，就是总结，就和日记一样吧，同时也在督促自己。今天看了好长时间博客: 职业规划: http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua android学习: 1.http://byandby.i
[JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析 comsci 工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次，通过对引擎的升级，今天我测试了一下循环反馈模式，大概跑了200圈，引擎报一个溢出错误在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程，每次引擎运行到这个节点的时候，通过实时编译器GM模块，计算这个方程，计算结果与预设值进行比较，符合条件则跳跃到开始节点，继续新一轮拓扑分析，直到遇到
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事件描述 onactivate 当对象设置为活动元素时触发。 onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。 onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。 onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。 onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
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质数也叫素数，是只能被1和它本身整除的正整数，最小的质数是2，目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。判断一个数是质数的最简单的方法如下： def isPrime1(n): for i in range(2, n): if n % i == 0: return False return True 但是在上面的方法中有一些冗余的计算，所以
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hbase（hadoop）是用java编写的，有些语言（例如python）能够对它提供良好的支持，但也有很多语言使用起来并不是那么方便，比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口，它内嵌了jetty作为servlet容器。启动命令：./bin/hbase rest s
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今天我们服务器组遇到个问题：我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key

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