- 推荐算法化身 “购物读心术”!ZKmall开源商城如何让用户消费激增 30%?
zkmall
ZMkallB2C商城B2B2C商城推荐算法算法机器学习
在电商竞争白热化的当下,如何精准把握用户需求、提升消费转化,成为企业突围的关键。ZKmall开源商城以推荐算法为核心驱动力,通过深度数据挖掘与智能策略优化,实现用户平均消费金额提升30%,复购率增长25%。这套被称为“购物读心术”的技术,究竟如何颠覆传统电商的人货匹配模式?一、传统推荐的痛点:“猜不准”导致用户流失传统电商平台的推荐功能往往依赖简单的“热销商品”“同类推荐”逻辑,无法满足用户个性化
- 使用 Python 编写一个简单的网页爬虫
小张同学的解忧笔记
python爬虫开发语言
在数据时代,信息是金子。而网络上蕴藏着海量的数据资源,掌握一门自动化获取数据的技术就尤为重要。今天我们将通过Python来编写一个简单的网页爬虫,从一个网页中提取我们想要的数据内容。一、什么是网页爬虫?网页爬虫(WebCrawler)是一种自动访问网站并抓取其页面内容的程序。它模拟浏览器的行为,访问网站并提取页面中的结构化数据,如文本、图片、链接等。二、准备工作我们需要安装以下Python库:pi
- 价值的罗盘:AI对齐与人类文明的终极追问
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
当大型语言模型(LLM)在文本生成、代码创作、多模态理解等领域展现出逼近甚至超越人类专家的惊人能力,当自主智能体(Agent)开始规划复杂目标、调用工具、影响现实世界,一个关乎人类文明存续的根本性问题,从未如此紧迫地摆在眼前:我们如何确保这些日益强大、甚至未来可能超越人类智慧的AI系统,其目标、行为和价值观始终与人类福祉深度契合?这便是AI对齐(AIAlignment)问题的核心。它并非单纯的技术
- YOLOv7 技术详解(Real-Time Dynamic Label Assignment + Model Scaling)
要努力啊啊啊
计算机视觉YOLO人工智能深度学习计算机视觉目标跟踪
✅YOLOv7技术详解(Real-TimeDynamicLabelAssignment+ModelScaling)一、前言YOLOv7是AlexeyBochkovskiy团队后续维护者提出的一种高性能目标检测模型,在YOLOv5基础上引入了多项结构优化和训练策略改进:✅模型集成(ModelIntegration)✅动态标签分配(ExtendAssigner)✅支持重参数化模块(ReparamBlo
- HTTPS通信流程:SSL/TLS握手全解析
you秀
网络运维部署杂谈httpsssl网络协议
2021,2022,2023年1-8月看了很多技术书籍,现在想来忘了很多,用到的也不多,但是因为提前接触过,所以很多新东西,接受起来,比预想的要容易些。最近突然想要回忆下HTTPS,居然回忆不起来了,哎。在此记录下。HTTPS通信过程:例如:打开https://www.csdn.net/的首页1.客户端发起请求(ClientHello)在打开一个https网址时先由客户端发起请求。内容:客户端自身
- FPGA实现JPEG编码器的完整项目指南
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:JPEG编码是一种广泛使用的数字图像压缩技术,通过在FPGA上实现该编码器,可以为嵌入式系统提供高效的图像处理。FPGA的可编程逻辑单元使其成为实现JPEG编码的理想平台。实现过程包括颜色空间转换、分块、离散余弦变换(DCT)、量化和熵编码等关键步骤。此外,testbench仿真用于验证设计的功能和性能,而资源优化确保了设计的高效性和低功耗。该实现过程需要深入
- python 中值滤波
search7
python
中值滤波是数字信号处理和数字图像处理领域使用较多的预处理技术,使用邻域内所有信号的中位数替换中心像素的值,可以在滤除异常值的情况下较好地保留纹理信息。该技术会在一定程度上造成图像模糊和失真,滤波窗口变大时会非常明显。importnumpyasnpfromPILimportImageimportscipy.signalassignalim=Image.open('lena.jpg')data=[]w
- 构建量化交易系统核心技术栈详解:从数据到实盘的全链路实践(含代码)
Natsume1710
pythonc++c语言githubmysql
1.引言量化交易系统是一个集数据处理、策略研究、高速执行、风险控制及系统运维于一体的复杂工程。本文旨在为读者提供一个从零开始构建量化交易系统的实践指南,详细阐述其核心技术栈,并通过具体的代码示例,帮助开发者深入理解每个模块的实现细节和技术选型考量。我们将系统分为五个核心层级进行讲解:数据层、策略研究与回测层、交易执行层、风险管理层,以及监控与运维层。每个层级都将探讨其主要功能、涉及的技术挑战及相应
- Oracle RMAN技术原理详解
pengdott
数据库oracle数据库
目录一、RMAN概述二、RMAN核心组件1.RMAN客户端2.目标数据库(TargetDatabase)3.RMAN资料库(RMANRepository)4.恢复目录(RecoveryCatalog-可选)三、RMAN备份原理1.备份类型2.备份集与备份片3.备份过程四、RMAN恢复原理1.恢复类型2.恢复过程五、RMAN高级特性1.块变更跟踪(BlockChangeTracking)2.压缩备份
- 深入解析Linux分页机制:从虚拟内存到物理地址的魔法转换
pengdott
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目录引言:为什么需要分页机制?一、分页机制基础概念1.1虚拟地址与物理地址1.2页与页框1.3为什么是4KB?二、多级页表结构2.1为什么需要多级页表?2.2x86_64的四级页表结构2.3页表项详解三、Linux分页实现机制3.1内核中的页表管理数据结构3.2地址转换过程3.3缺页异常处理四、高级话题与优化技术4.1大页(HugePage)支持4.2反向映射(ReverseMapping)4.3
- 基于大模型预测胸椎管狭窄诊疗全流程的研究报告
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目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点1.3研究方法与数据来源二、胸椎管狭窄症概述2.1疾病定义与分类2.2病因与发病机制2.3流行病学特征三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3用于胸椎管狭窄预测的优势四、术前大模型预测4.1预测指标与数据收集4.2模型训练与验证4.3预测结果分析与临床意义五、基于预测的手术方案制定5.1手术方式选择依据5
- 基于大模型的慢性肾炎全流程预测与诊疗方案研究报告
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围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点二、大模型技术原理与应用现状2.1大模型的基本原理与架构2.2医疗领域大模型的应用案例与成效三、慢性肾炎术前风险预测与手术方案制定3.1术前数据收集与特征提取3.2大模型预测术前慢性肾炎风险的方法3.3基于预测结果的手术方案制定四、慢性肾炎术中监测与风险应对4.1术中实时数据监测与分析4.2大模型在术中风险预测的应用4.3术中突发状况的应对策略
- 5G URLLC网络中的时间敏感通信:破解工业控制场景的确定性传输困局
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物联网5G网络
目录一、工业控制场景三大技术痛点痛点1:运动控制时延波动导致精度崩塌痛点2:极端场景可靠性雪崩痛点3:多租户资源争抢引发确定性失效二、核心方案:双时钟域同步+动态帧抢占✅技术原理1:亚微秒级双时钟域同步✅技术原理2:物理层动态帧抢占三、端到端实施路径步骤1:环境配置(Linux实时内核优化)步骤2:O-RANCU/DU拆分配置(TS代码片段)步骤3:验证指标与压力测试四、边界场景容灾方案场景1:毫
- 【2025/07/03】GitHub 今日热门项目
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GitHub今日热门项目每日精选优质开源项目|发现优质开源项目,跟上技术发展趋势报告概览统计项数值说明报告日期2025-07-03(周四)GitHubTrending每日快照数据时间09:57:11实时爬取生成项目总数16个精选热门开源项目⭐总星数452.7K社区认可度指标今日热度+5.6K24小时新增关注数据洞察核心指标项目总览16个精选项目⭐社区认可452.7K总星标数今日热度5.6K新增关注
- 【AI总结】Git vs GitHub vs GitLab:深度解析三者联系与核心区别
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- 坚石ET ARM加密狗复制模拟介绍
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ETARM加密狗是一种基于ARM处理器架构的硬件加密设备,主要用于软件保护、版权控制及授权管理。其核心原理是通过硬件芯片存储密钥或执行特定算法,与软件进行交互验证。复制此类加密狗涉及硬件逆向、固件提取及模拟技术。硬件分析与固件提取拆解物理加密狗获取芯片型号及电路设计是第一步。常见工具包括逻辑分析仪、示波器和编程器。通过编程器读取ARM芯片的Flash或EEPROM存储内容,获取固件二进制文件。部分
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文中内容仅限技术学习与代码实践参考,市场存在不确定性,技术分析需谨慎验证,不构成任何投资建议。ManimVoiceover是一个为Manim打造的专注于语音旁白的插件:直接在Python中添加语音旁白:无需使用视频编辑器,即可为Manim视频添加语音旁白。在渲染期间录制旁白:通过简单的命令行界面(参见RecorderService),可使用麦克风在渲染过程中录制语音旁白。使用AI生成旁白:利用多种
- 《明远智睿RK3506开发板:多核异构,赋能高可靠性工业应用新型形》
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在工业4.0与物联网技术飞速发展的今天,嵌入式系统作为连接物理世界与数字世界的桥梁,其性能与可靠性直接关系到各类智能设备的运行效率与稳定性。明远智睿推出的RK3506开发板,凭借其独特的多核异构架构、卓越的能效比、丰富的外设资源以及强大的图形处理能力,正逐步成为电力、工业网关、HMI(人机界面)、商用显示器等领域高可靠性、高实时性应用场景的理想选择。多核异构,高效协同RK3506开发板采用了三核A
- TMC2226-SA-富利威-步进驱动芯片
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TMC2226-SA是一款超静音、不共振的两相步进电机驱动器IC。以下是其功能、运用场景及设计建议介绍:功能静音驱动:采用StealthChop2斩波器,可确保电机无噪音运行,实现最高效率和最佳电机扭矩,适合对噪音要求严格的场景。高动态运动控制:结合SpreadCycle高动态性能电机斩波控制技术,在高速运行时防抖动,能实现高动态运动,使电机运行更平稳。细分功能:支持脉冲/方向控制8、16、32、
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- 二维码在视频内容分发中的技术实现与优化策略
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引言:视频传播的技术挑战与二维码解决方案在数字化内容爆炸的时代,视频作为信息传递效率最高的媒介形式,其分发方式一直面临着格式兼容性、存储成本和用户体验的多重挑战。传统视频分享依赖于平台审核和链接传播,不仅受限于第三方规则,还存在加载缓慢、操作复杂等问题。二维码技术作为连接物理世界与数字内容的桥梁,为视频分发提供了全新的技术路径。本文将深入探讨二维码与视频技术的融合应用,从编码原理、性能优化到安全策
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- 深入解析Spring AOP原理:动态代理与实战避坑指南
今天你慧了码码码码码码码码码码
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深入解析SpringAOP原理:动态代理与实战避坑指南你是否曾在Spring中配置了切面却未生效?是否在面试中被问及JDK与CGLib代理的区别时语焉不详?本文将彻底拆解AOP核心机制,助你掌握代理背后的技术本质,解决实际开发中的代理失效难题。一、痛点直击:为什么你的切面不生效?//场景:一个简单的日志切面配置@Aspect@ComponentpublicclassLoggingAspect{@B
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探索物联网前沿:传感器网络与系统的创新之路物联网传感器无线通信技术
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一、浅谈RTLO技术我在FreeBuf上到了[APT攻击]趋势科技捕获一次APT攻击活动这篇文章,然后就自己去探探究竟,文章地址在下面RLO控制符是Unicode控制符的一种,使得字符显示从右至左的顺序,攻击者可以利用RTLO技术来达到欺骗目标,从而使得可执行文件的运行。首先Windows系统在解析文件名时,当遇到unicode控制符时,会改变文件名的显示方式,利用这一特性,可以将exe、scr、
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看见代理二字就冲进来的网监大人,请不要激动,这篇文章说的并不是用来爬墙的代理技术,而且针对Web服务器的一种代理技术~通常我们所说的代理,都是指的客户端向外界发起请求时,并不是直接与目标服务器连接,而是经过一个代理服务器,将所有请求交给代理服务器,由它去负责连接外界的目标服务器,同时从服务器返回的数据,也经过代理服务器,返回到客户端。在外界看来,所有请求都是来自这台代理服务器,这样就成功的将客户端
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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
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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)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
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
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Mockito异常测试实例:
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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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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
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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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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
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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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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- 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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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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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:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
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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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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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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。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持