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Selenium是一个用于Web应用程序自动化测试工具。Selenium测试直接运行在浏览器中,就像真正的用户在操作一样。支持的浏览器包括IE(7,8,9,10,11),MozillaFirefox,Safari,GoogleChrome,Opera等。主要功能包括:测试与浏览器的兼容性——测试你的应用程序看是否能够很好得工作在不同浏览器和操作系统之上。测试系统功能——创建回归测试检验软件功能和用
- 云原生周刊丨CIO 洞察:Kubernetes 解锁 AI 新纪元
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开源项目推荐DRANETDRANET是由谷歌开发的K8s网络驱动程序,利用K8s的动态资源分配(DRA)功能,为高吞吐量和低延迟应用提供高性能网络支持。它旨在优化资源管理,确保K8s集群中的网络资源能够按需高效分配。DRANET采用Apache-2.0开源许可,鼓励社区贡献与扩展,是云原生环境下提升网络性能的创新解决方案。LazyjournalLazyjournal是一个用Go语言编写的终端用户界
- 深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践
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一、引言:模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中,欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计,工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。本文将从基础概念到工程实践,系统解析其本质特征、诊断方法及解决方案,并辅以可复现的代码案例。二、核心概念与通熟易懂解释简单而言,欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说,就是模型复杂度低,模型在
- 设计模式之装饰器模式
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装饰器模式(Decorator)依然是我们设计模式中的结构型模式,其中的构造思想仍然是对多个类进行组合使用,以达成系统调用实现指定功能的设计模式。装饰器模式不论在我们日常开发过程中还是在我们提升技术阅读源码过程中都是比较常见的,但是整体学习这个模式的思路难度不大,接下来我将详细讲解此设计模式。目录1.概念2.代码实现3.应用场景4.装饰器模式与代理模式的区别1.概念我们前期所讲到的适配器模式,是连
- CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构
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一、Introduction一般来说,在一个典型的基于CNN的目标检测器中,使用主干网络来提取检测对象的基本特征,该网络通常是为图像分类任务而设计的,并在ImageNet上预训练。毫无疑问,更强大的主干网可以带来更好的检测性能。尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果,但仍有很大改进空间。此外,通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵
- .gitlab-ci.yml 配置文件详解
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- git runner 配置_gitlab-ci配置详解(一)
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近期因为折腾gitlab-ci,专门去翻了很多文档,想想貌似自己挺傻的。按照官网教程本来biubiubiu就弄好了,非自己折腾了好几天,还没啥积累,真是作。想想唯一能积累的就是ci的配置详解了。该文基于最新版GitLabCommunityEdition10.1.1和GitLabRunner9.5.1-1使用.gitlab-ci.yml配置你的项目这篇文档描述了.gitlab-ci.yml的用法,本
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一、OpenManus架构的详细技术实现1.核心分层架构的深度解析底层:LLM层模型选择与适配:OpenManus允许用户替换底层LLM(如mPLUG-Owl3、Qwen、Llama等),通过统一接口调用模型API,实现跨模型兼容性Prompt工程设计:用户输入的自然语言指令通过精心设计的Prompt转换为结构化指令。例如,PlanningTool使用预定义的Prompt模板(如请将任务分解为可执
- 遗传算法-变异算法
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遗传算法系列(4)变异算法在基因交叉之后产生的子代个体,其变量可能以很小的概率或者步长发生转变,这个过程称为变异(Mutation)。如果进化的目标函数极值是单峰值的,那么,将变异概率p设置为种群数量n的倒数是一个比较好的选择。如果变异概率很大,那么整个搜索过程就退化为一个随机搜索过程。所以,比较稳妥的做法是,进化过程刚刚开始的时候,取p为一个比较大的概率,随着搜索过程的进行,p逐渐缩小到0附近。
- k8s集群版本升级
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Kubernetes集群版本升级是为了获得最新的功能、增强的安全性和性能改进。然而,升级过程需要谨慎进行,特别是在生产环境中。通常,Kubernetes集群的版本升级应遵循逐步升级的策略,不建议直接跳过多个版本。Kubernetes版本升级的常见流程:升级顺序:先升级控制平面节点(MasterNodes),然后升级工作节点(WorkerNodes)。遵循版本兼容性:Kubernetes支持小版本的
- 7-6 字符串排序--string类的使用
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先输入你要输入的字符串的个数。然后换行输入该组字符串。每个字符串以回车结束,每个字符串不多于一百个字符。如果在输入过程中输入的一个字符串为“stop”,也结束输入。然后将这输入的该组字符串按每个字符串的长度,由小到大排序,按排序结果输出字符串。如果存在多个字符串长度相同,则按照原始输入顺序输出。输入格式:字符串的个数,以及该组字符串。每个字符串以‘\n’结束。如果输入字符串为“stop”,也结束输
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引言FBV是面向函数的视图。defFBV(request):ifrequest.method=='GET':returnHttpResponse("GET")elifrequest.method=='POST':returnHttpResponse("POST")CBV是面向类的视图。classCBV(View):defget(self,request):returnHttpResponse("G
- 新书速览|云原生Kubernetes自动化运维实践
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《云原生Kubernetes自动化运维实践》本书内容:《云原生Kubernetes自动化运维实践》以一名大型企业集群运维工程师的实战经验为基础,全面系统地阐述Kubernetes(K8s)在自动化运维领域的技术应用。《云原生Kubernetes自动化运维实践》共16章,内容由浅入深,逐步揭示K8s的原理及实际操作技巧。第1章引领读者踏入Kubernetes的世界,详细介绍其起源、核心组件的概念以及
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一、列表简介列表是网页中最常用的一种数据排列方式。有序列表:有先后顺序之分无序列表:无先后顺序之分定义列表:带有特殊含义的列表二、有序列表1、语法格式有序列表中的各个列表项是有顺序的…列表项列表项注意:ol和li是配合一起使用的,不可以单独使用;ol的子标签只能是li标签,不能是其他标签。2、基本特征有序列表是由有顺序的列表项组成的有序列表一般采用数字或字母作为顺序,默认采用数字顺序是块元素独占一
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OpenCV是一个功能强大、应用广泛的计算机视觉库,它为开发人员提供了丰富的工具和算法,可以帮助他们快速构建各种视觉应用。随着计算机视觉技术的不断发展,OpenCV也将会继续发挥重要的作用。OpenCV提供了大量的计算机视觉算法和图像处理工具,广泛应用于图像和视频的处理、分析以及机器学习领域。所以学习人计算机视觉或者图像处理方面的知识,OpenCV是一个要重点学习的工具库。首先介绍一下OpenCV
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在众多的WordPress主题中,简站WordPress主题以其简洁、实用、无插件和更安全的特性脱颖而出,成为众多网站开发者和用户的首选。本文将对简站WordPress主题进行详细介绍,帮助您更好地了解这款优秀的主题。一、简洁的设计简站WordPress主题采用扁平化设计风格,简洁明了的界面让人耳目一新。主题色调搭配得当,既能保证内容的可读性,又能给人一种清爽的感觉。此外,简站主题还提供了多种布局
- 第十五届蓝桥杯省赛PythonB组B题【数字串个数】题解(AC)
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设n=10000n=10000n=10000。法一枚举333的个数以及777的个数,假设333的个数为iii,777的个数为jjj,那么非3,73,73,7的个数即为n−i−jn-i-jn−i−j。在长度为nnn的字符串中选取iii的方案数为CniC^i_nCni,在剩余n−in-in−i个位置选取jjj个的方案数为Cn−ijC^j_{n-i}Cn−ij,剩余位置个数为n−i−jn-i-jn−i−
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随着大气科学与数值模拟技术的发展,高精度多尺度气象模拟日益成为科研与应用的热点问题。本文将详细介绍如何使用WRF移动嵌套技术结合伏羲(Fuxi)模型,并通过CFD模型PALM实现精细化降尺度,以满足城市或区域局地精细化气象预报的需求。1.技术路线概述WRF移动嵌套(MovingNesting):动态调整高分辨率嵌套网格位置,追踪天气系统(如台风、强对流系统)以提高局地预报精度。伏羲(Fuxi)模型
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ANSYSFluent和OpenFOAM是两个广泛使用的计算流体动力学(CFD)软件,它们在网格生成、处理和使用方面存在一些基本差异。这些差异主要源于两者的设计哲学、目标用户群体和工作流程。以下是Fluent和OpenFOAM在网格生成方面的一些关键比较:1.网格生成工具ANSYSFluent:Fluent通常与ANSYSWorkbench集成使用,后者提供了一个强大的网格生成工具(如ANSYSM
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到ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'h5py'错误表明Python环境中没有安装h5py模块。h5py是一个用于处理HDF5二进制数据格式的Python接口,广泛用于大规模存储和操纵数据。解决方案:安装h5py要解决这个问题,你需要在你的Python环境中安装h5py。以下是如何在不同环境中安装h5py的步骤:使用pip安装如果你使用的是pip包管理器,可以通过以
- 深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力
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随着人工智能技术的快速发展,大模型的研究逐渐进入新的阶段。其中,盘古大模型以其卓越的高精度和多尺度处理能力成为研究热点。本文将详细分析盘古模型在高精度多尺度问题上的技术特征、优势和应用潜力,并探讨其深入研究的方向。一、盘古模型概述盘古模型是华为推出的中文预训练大模型系列,拥有数十亿甚至千亿级的参数规模。它以Transformer架构为基础,通过海量文本数据进行训练,表现出优异的自然语言理解和生成能
- 给wordpress用户个人资料添加自定义字段
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在制作个人博客时,有时会需要显示作者的QQ或微信,下面这段代码就可以实现这个功能。functionwdp_new_contactmethods($contactmethods){//AddQQ$contactmethods['qq']='qq';//addWeiXin$contactmethods['weixin']='weixin';return$contactmethods;}add_filt
- 使用Ollama部署开源大模型
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Ollama是一个简明易用的本地大模型运行框架,可以一键启动启动并运行Llama3、Mistral、Gemma和其他大型语言模型。安装MacOS,Windows用户直接在官网下载页下载安装包即可。Linux系统运行如下命令安装curl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh使用Usage:ollama[flags]ollama[command]AvailableC
- 纯「牛马」的逻辑玩儿不转了!
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又在微信群里被「声讨」了,距离上次这等待遇也过去一段时间了,让人有点「怀念」呢~(别瞎想,我不是字母!)我想此刻趁这心情还未消散殆尽,把近期一直想说但没说的话先说一遍,也暂时不管它是否严谨了,看完想吐槽就尽管来吧!麻木的纯「牛马」们在2022年11月末,ChatGPT的横空出世拉开了AI时代的帷幕,迄今为止两年多过去了,相关基础设施和上层应用已经涌现并迭代了很多版本。在这期间,很多人都至少听说过几
- 【赵渝强老师】在Docker中运行达梦数据库
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Docker是一个客户端服务器(Client-Server)架构。Docker客户端和Docker守护进程交流,而Docker的守护进程是运作Docker的核心,起着非常重要的作用(如构建、运行和分发Docker容器等)。达梦官方提供了DM8在Docker容器中进行部署的镜像文件,下面通过具体的步骤进行演示。视频讲解如下:https://www.bilibili.com/video/BV1yBfB
- 01年实习生被曝负责字节RL核心算法!系字节LLM攻坚小组成员
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一个超越DeepSeekGRPO的关键RL算法出现了!用上该算法后,Qwen2.5-32B模型只经过RL训练,不引入蒸馏等其他技术,在AIME2024基准上拿下50分,优于相同setting下使用GRPO算法的DeepSeek-R1-Zero-Qwen,且DAPO使用的训练步数还减少了50%。这个算法名为DAPO,字节、清华AIR联合实验室SIALab出品,现已开源。论文通讯作者和开源项目负责人都
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本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来,并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。题目涵盖了从基础到进阶的多种算法和数据结构,旨在为不同阶段的编程学习者提供一条清晰、平稳的学习提升路径。欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!附上汇总贴:算法竞赛备考冲刺必刷题(C++)|汇总【题目来源】Acwing:1253.家谱-AcWing题库
- 重塑家用机器人大脑!云鲸旗舰机型逍遥002搭载旭日5正式开售
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2025年3月20日,全球家庭清洁机器人明星品牌云鲸智能携最新一代旗舰机型——云鲸逍遥002,亮相中国家电及消费电子博览会(AWE)。该产品以”AI智能深度清洁“为核心,基于地瓜机器人全新一代旭日5智能计算芯片,推出首创的双目AI视觉感知自适应系统,以10TOPs的端侧算力与180万点/秒的3D稠密深度点云生成能力,为家庭场景带来毫米级障碍测距精度与语义级环境理解,是家庭清洁机器人智能化演进的又一
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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'。
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
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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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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
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
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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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- 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)
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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
bit1129
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:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
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
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
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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Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 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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private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
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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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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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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