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'''推导式:Python推导式是一种独特的数据处理方式,可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体根据得到的数据类型不同,分为:1、元组(tuple)推导式2、列表(list)推导式3、字典(dict)推导式4、集合(set)推导式''''''1、元组(tuple)推导式元素推导式可以利用range区间、元组、列表、字典和集合等数据类型,快速生成一个满足制定需求的元组基本格式:(out_e
- c# —— StringBuilder 类
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StringBuilder类是C#和其他一些基于.NETFramework的编程语言中的一个类,它位于System.Text命名空间下。StringBuilder类表示一个可变的字符序列,它是为了提供一种比直接使用字符串连接操作更加高效的方式来构建或修改字符串。与C#中的string类型不同,string是不可变的,这意味着每次对字符串进行修改(如拼接、替换字符等)时,都会创建一个新的字符串对象。
- 装配式建筑4.0:建筑业的高效、环保与智能化未来
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随着社会的快速发展和科技的持续进步,建筑行业正经历着一场深刻的变革。在这场变革中,装配式建筑4.0以其高效、环保、智能的特点,引领着建筑业迈向新的发展阶段。作为建筑工业化发展的最新成果,装配式建筑4.0不仅突破了传统建筑方式的局限,还推动了整个行业的智能化升级和绿色低碳发展。装配式建筑4.0的发展历程,见证了建筑工业化的不断升级和进步。从最初的预制构件到装饰一体化构件,再到整体厨卫与三维构件的应用
- 中建海龙科技住博会展现装配式建筑4.0新风貌
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6月27日,第二十一届中国国际住宅产业暨建筑工业化产品博览会在京盛大开幕,以“好房子、好生活、新科技、新动能”为核心,汇聚了智能建造、智慧家居等领域的最新成果。中建海龙科技作为行业领军者,亮相展会,引领装配式建筑4.0时代新风尚。展会现场,中建海龙科技精心打造模块化“好房子”全流程客户服务体验区,人们仿佛置身于汽车4S店,直观感受从房屋设计、生产、装配到售后的全程服务,体验前所未有的便捷性。住房和
- 【漫话机器学习系列】041.信息丢失(dropout)
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信息丢失(Dropout)Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术,旨在减少过拟合(overfitting),提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"(dropout)这个术语在某些情况下可能引起误解,指的并非是数据的丢失,而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元,从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的
- 装配式建筑 4.0,中建海龙如何成为行业标杆
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科技人工智能大数据
随着科技的飞速发展和城市化进程的加速,建筑行业正经历着前所未有的变革。在这场变革中,装配式建筑4.0以其高效、环保、智能的特点,引领着建筑业迈向新的发展阶段。同时,中建海龙科技有限公司(简称“中建海龙”)正以其卓越的技术实力和市场洞察力,为绿色建筑未来领航。装配式建筑4.0,作为建筑工业化发展的最新成果,代表了建筑行业向智能化、绿色化、数字化转型升级的重要方向。它将传统建造方式中的大量现场作业转移
- Ai时代,搞钱的6种方法
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随着人工智能(Ai)技术的迅速发展,越来越多的人意识到它不仅是一种前沿科技,更是一种变革性力量,为我们打开了赚钱的新大门。无论你是创业者、自由职业者,还是打算给自己的业务注入新活力,利用Ai赚钱都是一种值得尝试的选择。本文将结合当前最热门的Ai工具,为你提供6种高效、实用的搞钱思路。——1——内容创作:用Ai做你的创意助手1.1自媒体内容创作利用Ai模型,你可以轻松撰写公众号文章、知乎回答、短视频
- 第二章:12.4 学习曲线
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学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现,以及模型是否过拟合或欠拟合。二阶模型的学习曲线交叉验证错误(Jcv):这条绿色曲线表示模型在未见过的数据上的表现。它反映了模型的泛化能力,即模型对新数据的预测能力。训练错误(Jtrain):这条红色曲线表示模型在训练数据上的表现。它反映了模型对训练数据的拟合程度。学习曲
- 【Pydantic】Pydantic:新的Python 数据验证库
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Python数据验证:PydanticPydantic简介Pydantic的主要特性Pydantic安装Pydantic使用Pydantic基本操作Field对象数据转换模型类转换为字典模型类转换为JSONPydantic简介Pydantic是一个在Python中用于数据验证和解析的第三方库。它提供了一种简单且直观的方式来定义数据模型,并使用这些模型对数据进行验证和转换。Pydantic的主要特性
- AI 大模型应用数据中心建设:高性能计算与存储架构
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《AI大模型应用数据中心建设:高性能计算与存储架构》关键词:AI大模型,数据中心建设,高性能计算,存储架构,分布式系统,能耗优化,运维管理。摘要:本文深入探讨了AI大模型应用数据中心建设中的高性能计算与存储架构。首先回顾了AI大模型的发展历程和数据中心的含义,然后详细解析了高性能计算架构,包括计算节点、编程模型和网络技术。接着,讨论了存储架构,包括存储类型、分布式存储系统和数据一致性策略。本文还提
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GRPO,一种新的强化学习方法,是DeepSeekR1使用到的训练方法。今天的这篇博客文章,笔者会从零开始,层层递进地为各位介绍一种在强化学习中极具实用价值的技术——GRPO(GroupRelativePolicyOptimization)。如果你是第一次听说这个概念,也不必慌张,笔者会带领你从最基础的强化学习背景知识讲起,一步步剖析其来龙去脉,然后再结合实例讲解GRPO在实际应用中的思路和操作示
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- AIMv2:多模态自回归预训练的视觉新突破
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AIMv2:多模态自回归预训练的视觉新突破阅读时长:19分钟发布时间:2025-02-17近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】导言视觉模型在人工智能领域的地位愈发重要,从图像识别、目标检测到多模态理解,其应用场景不断拓展。在大规模数据集上进行预训练,能助力模型学习丰富的视觉特
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鸿蒙生态千帆启航仪式于1月18日正式启动。从2019年HarmonyOS正式发布到2020年“没有人能够熄灭漫天星光”,今天,满天星光终汇成璀璨星河,HarmonyOSNEXT鸿蒙星河版重磅发布,带来了全新架构、全新体验、全新生态。作为支撑鸿蒙原生应用开发的技术源动力,HarmonyOSSDK将系统级能力全面对外开放,覆盖了应用框架、应用服务、系统、媒体、图形、AI六大领域的开发能力,为开发者带来
- C++11之constexpr
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注:大前提,本篇文章是在介绍C++11中的constexpr,自C++14以来constexpr有了非常大的改动,如在实验中遇见与本文不符的地方还先请查阅其他资料,确定为本文错误后可留言,我会虚心接受并改正。constexpr定义编译时常量在C++11中添加了一个新的关键字constexpr,这个关键字是用来修饰常量表达式的。所谓常量表达式,指的就是由多个(≥1)常量(值不会改变)组成并且在编译过
- AIGC与AICG的区别解析
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目录一、AIGC(人工智能生成内容)(一)定义与内涵(二)核心技术与应用场景(三)优势与挑战二、AICG(计算机图形学中的人工智能)(一)定义与内涵(二)核心技术与应用场景(三)优势与挑战三、AIGC与AICG的区别(一)侧重点不同(二)应用领域不同(三)技术重点不同在当今快速发展的人工智能领域,新的概念和术语不断涌现。其中,AIGC和AICG这两个看似相近的术语引起了广泛的关注。尽管它们仅有字母
- 动手做一个古文明的新闻播报员
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先看看这段视频。超时空快讯第一期有没有想自己也做个这样的古文明新闻播报员?如果想,就跟着我一起动手制作吧!要做这样一个古文明新闻播报员,就需要用到数字人播报这个工具。比如我用的是腾讯智影。在线登录腾讯智影后,选择数字人播报,就会打开新的编辑页面。从左边的工具栏选择数字人,你就可以看见工具提供的现成的数字人。但是,我们要做一个古文明的数字人,这些现代造型的都不行。怎么办?不要着急,你可以上传自己已经
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导读《F1:ADistributedSQLDatabaseThatScales》是Google构建的用于支持广告业务的分布式关系型数据库系统。作为一个混合型数据库系统,它结合了高可用、NoSQL数据库的扩展性以及传统SQL数据库的一致性和可用性。F1数据库整体基于GoogleSpanner构建,Spanner主要为上层的F1提供了跨数据中心的数据复制功能和一致性保证。而F1通过使用结构化数据分层架
- 电源芯片商助攻 48V数据中心配电新架构势起
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Google近日宣布加入由Facebook主导的开放运算计画(OCP)并力推48V配电架构,期大幅降低资料中心电力损失、占用空间及冷却设备成本;而包括意法半导体(ST)、美信(Maxim)及Vicor等晶片商也随即发布支援此架构的电源晶片,以协助打造更节能和更高功率密度的伺服器设备。Google技术专案经理JohnZipfel表示,该公司加入OCP后,会透过将包括48V电力配送和新尺寸的新机架规格
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注:本文章技术交流使用,不侵犯任何著作权。一.阴阳师辅助软件需要实现哪些功能?1.首先,对于肝绘卷拿角色而言,需要打困难28副本和结界突破循环刷绘卷碎片。这一功能让你每月免费悠闲地拿到最新角色,即使你是较新的玩家!2.有人喜欢打阴阳寮突破,因为结界卡可以合成勾玉,另外寮突破后给的寮勋章可以维持寮正常运转。3.御魂等副本,这款游戏的御魂是核心玩法。而且这只是一个辅助工具,不修改游戏内存,用来解放双手
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《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》,点击传送门,即可获取!依赖于Zookeeper的稳定性Redis支持基于客户端双写的集群方式,性能高要求服务器时间同步,用于检查心跳过期脏数据Multicast去中心化,不需要安装注册中心依赖于网络拓普和路由,跨机房有风险SimpleDogfooding,注册中心本身也是一个标准的RPC服务没有集群支持,可能单点故障cl
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扩展Kotlin提供了一种能力,无需继承类或使用像装饰器这样的设计模式,就能为类或接口扩展新的功能。这是通过一种名为扩展的特殊声明来实现的。例如,你可以为无法修改的第三方库中的类或接口编写新的函数。这些函数可以像原类的方法一样以常规方式调用。这种机制被称为扩展函数。此外,还有扩展属性,它允许你为现有类定义新的属性。扩展函数要声明一个扩展函数,需要在函数名前加上接收者类型,该接收者类型指的是要被扩展
- 前端知识速记--css篇:CSS3中的常见动画及实现方式
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前端知识速记–css篇:CSS3中的常见动画及实现方式常见的CSS3动画1.过渡(Transitions)过渡是一种非常简单的动画效果,允许你在元素的状态变更时平滑过渡到新状态。语法格式:transition:propertydurationtiming-functiondelay;property:指定要过渡的CSS属性,例如background-color。duration:过渡的持续时间,例
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制造业正经历一场深刻的变革。其中,边缘计算作为一项关键技术,在提升生产效率、降低成本以及实现智能制造方面发挥着至关重要的作用。本文将探讨边缘计算在智能工厂中的应用场景及其带来的价值。边缘计算简介边缘计算是一种分布式计算范式,它使计算和数据存储更接近数据源,而不是依赖于远程数据中心或云服务。这不仅减少了延迟,提高了响应速度,还能有效减少网络带宽使用,增强系统的安全性和隐私保护能力。在工业环境中,边缘
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点击文末小卡片,免费获取软件测试全套资料,资料在手,涨薪更快选择适合自己的,落地应用,是当下我们应该做的。目前国内的互联网行业,大环境来说,还处在一个快速发展,需要流程化标准化的时期,如何跟上不断变幻发展的节奏,除了不断了解接触新的东西,还需要不断学习,提升自身,以内在的驱动力,去紧跟时代浪潮。即使做不了弄潮儿,也不能变成时代淘汰的那一批。一、自动化测试简介1、为什么要进行自动化测试?①黑盒测试回
- Spring Cloud构建微服务架构:分布式服务跟踪
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准备工作启动SpringCloud构建微服务架构:服务注册与发现(Eureka、Consul)中的服务注册中心d-eureka-server。1.服务注册中心d-eureka-server:描述:服务注册与发现中心。选项:你可以使用已有的构建或选择公益eureka注册中心。2.微服务应用d-trace-1:描述:微服务应用1。功能:实现REST接口/trace-1,调用此接口会触发对trace-2
- 插入表主键冲突做更新
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有以下场景:
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如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
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- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
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- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
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Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
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erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
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企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
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SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
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- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
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2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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vagrant
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rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
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cbreakswitch
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
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