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超绝前端乱学小白
vuefluttervue.jsvuejavascript
Vuex和Pinia都是Vue.js应用程序中的状态管理库,虽然两种状态管理库的vue2,vue3都兼容,但是更推荐vue2(vuex),vue3(pinia)VuexVuex是Vue.js官方提供的状态管理库,它借鉴了Flux和Redux的设计思想,将应用的状态(state)集中管理于单个全局状态树中。核心概念State:存储应用程序的状态Getters:允许在Vuexstore中定义计算属性,
- 22.4.3.1 IPGlobalProperties类
.Net学习
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版权声明:本文为博主原创文章,转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名,未经作者允许不得用于商业目的。IPGlobalProperties类提供有关本地计算机的网络接口和网络连接的配置和统计信息。此类提供的信息与IPHelperAPI函数提供的信息相似。IPGlobalProperties常用属性:DhcpScopeName:动态主机配置协议(DHCP)范围名。DomainName:在其中注册本地
- C语言中的回调函数 以及应用
C r a z y
c语言c++javapython数据结构
定义回调函数就是一个通过函数指针调用的函数。如果你把函数的指针也就是地址作为参数传递给另一个函数,当这个指针被用来调用其所指向的函数时,我们就可以说这是回调函数。注意回调函数不是有该函数的实现方直接调用,而是再特定的事件或条件发生时由另外的一方调用的,用于对该事件或条件进行响应看不懂没关系先继续看↓实例应用:我们先用常规思路写一个能简单实现加减乘除的计算器#includevoidmenu(){pr
- Python的那些事第二十七篇:Python中的“数据魔法师”NumPy
暮雨哀尘
Python的那些事pythonnumpy开发语言数据分析算法数组索引
摘要在这篇幽默风趣的论文中,我们将深入探讨NumPy——Python中最强大的数值计算库之一。它不仅提供了高性能的多维数组对象,还让复杂的数学运算变得像吃冰淇淋一样简单。本文将通过生动的代码示例和幽默的比喻,带你领略NumPy的魔法世界,让你在欢笑中掌握这个强大的工具。一、引言:为什么NumPy是程序员的“超级英雄”?1.1NumPy的起源:从“数据苦力”到“数据魔法师”想象一下,你被困在一个全是
- 第26篇:pFedLoRA: Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning with LoRA使用lora微调的模型异构个性化联邦学习
还不秃顶的计科生
联邦学习深度学习人工智能开发语言
第一部分:解决的问题联邦学习(FederatedLearning,FL)是一种分布式机器学习方法,允许客户端在本地数据上训练模型,同时通过中心服务器共享学习成果。传统FL框架假设客户端使用相同的模型结构(模型同构),但在实际中可能面对:统计异质性:客户端的数据分布不均(non-IID)。资源异质性:客户端硬件资源有限。模型异质性:客户端可能拥有不同的模型结构。模型异构的个性化联邦学习(MHPFL)
- 设计模式---命令模式
菜鸟起航ing
Java设计模式设计模式命令模式java
1.简介命令模式(CommandPattern)是一种行为设计模式,它将一个请求封装为一个对象,从而让你可以使用不同的请求把客户端参数化,对请求排队或者记录请求日志,以及支持可撤销的操作。命令模式通常用于以下几种情况:解耦调用操作的客户与执行操作的类:通过命令模式,可以使得调用操作的客户不需要知道是谁将会执行这个操作,以及如何执行。需要对操作进行记录、排队或日志记录:命令模式允许系统将请求记录到日
- 青少年计算机编程赛,青少年编程竞赛汇总
帆起
青少年计算机编程赛
孩子从小学编程,无论是从个人思维发展,还是科技时代需求出发,都是非常必要的。此外,家长也非常关心信息学竞赛等对孩子的帮助,让孩子能多一个进入学校的机会。那孩子学编程,有哪些高含金量的比赛值得参加呢?在义务教育阶段较具影响力的“国字号比赛”莫过于以下几个。一、全国青少年探索计划scratch创意编程大赛含金量:★★★参赛对象:全国中小学在校生(8~15岁)举办时间:10月~12月帮助:小升初:科技特
- 基于数据挖掘的股票预测系统
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1股票市场预测的挑战股票市场以其波动性和不可预测性而闻名。无数因素,从全球经济趋势到个别公司公告,都会影响股票价格。这使得准确预测股票价格极具挑战性,即使对经验丰富的投资者和金融分析师也是如此。1.2数据挖掘的兴起近年来,数据挖掘技术的出现为股票预测提供了新的可能性。数据挖掘是从大型数据集中提取有意义的模式和洞察力的过程。通过利用先进的算法和计算能力,数据挖掘可以揭示隐藏在海量金融
- Vision Transformer(ViT):用 Transformer 颠覆图像识别
金外飞176
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VisionTransformer(ViT):用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域,卷积神经网络(CNN)长期以来一直是图像识别任务的主流架构。然而,近年来,自然语言处理(NLP)领域中大放异彩的Transformer架构也开始在图像识别中崭露头角。今天,我们将深入探讨一种创新的架构——VisionTransformer(ViT),它将Transformer的强大能力直接应用于图像
- 记录App中加入Mqtt实现过程
街角的小菜鸟
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前言因为公司项目里因为功能的修改,移除了关于无人机飞控控制的代码部分,软件中无人机信息变更为通过mqtt获取,通过翻阅网上资料后,终于实现了该功能。现在写下来,以免再次用到要重新查找资料。MQTT的相关了解Topic:订阅的主题。URI:MQTT服务器的地址例如:"tcp://"+MQTT_HOST+":"+MQTT_PORTusername&password:账户与密码ClientId:客户端的
- 一文读懂MUSIC算法DOA估计的数学原理并仿真
迎风打盹儿
阵列信号处理MUSIC算法DOA估计阵列信号处理信号子空间噪声子空间
一文读懂MUSIC算法DOA估计的数学原理并仿真文章目录前言一、DOA估计基本原理二、MATLAB仿真总结前言MUSIC(MultipleSignalClassification)算法于1979年由R.O.Schmidt提出,是阵列信号处理中广泛应用的经典DOA(DirectionofArrival)估计算法,凭借其超分辨的估计性能受到广泛关注。本文将从数学公式推导的角度出发系统阐述MUSIC算法
- 基于MUSIC算法的DOA估计Matlab仿真
fpga和matlab
★MATLAB算法仿真经验板块1:通信与信号处理matlabMUSIC算法DOA估计
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- axios
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- YOLOv8到YOLOv11:深度解析目标检测架构的演进
金外飞176
技术前沿目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测YOLO神经网络深度学习
YOLOv8到YOLOv11:深度解析目标检测架构的演进在计算机视觉领域,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型一直是实时目标检测领域的佼佼者。从2015年的YOLOv1到2024年的YOLOv11,这一系列模型经历了快速的迭代和发展,不断刷新着目标检测的性能和效率。然而,由于部分YOLO版本缺乏详细的学术论文和架构图,研究人员和开发者在理解这些模型的工作原理时往往面临挑战。最近,一篇
- mysql 最大连接数超时_MySQL连接数过大导致连接超时的问题
你认识小鲍鱼吗
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春节访问量激增,负载压力很大,程序处理较慢,然后就调整项目中的线程池和数据库连接数。可是还是没有太好的提高,追根溯源,发现数据库连接受到限制。虽然是做了读写分离,但是还是没抗住高峰。所以会有报错:“MySQL:ERROR1040:Toomanyconnections”。查看最大连接数上限,默认的是151mysql>showvariableslike'max_connections';+------
- 深入理解DAG任务调度系统:核心原理与实现
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1.背景介绍随着大数据、人工智能等领域的发展,任务调度系统的重要性日益凸显。DirectedAcyclicGraph(DAG)任务调度系统是一种常见的任务调度系统,它可以有效地解决多个依赖关系复杂的任务调度问题。本文将深入探讨DAG任务调度系统的核心原理和实现,为读者提供一个深入的理解。1.1背景介绍1.1.1任务调度系统简介任务调度系统是计算机科学中一个重要的研究领域,它主要关注于在并行计算系统
- 手把手教你怎么用QT进行TCP数据通信
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在前面两篇我们已经构建了最基础的网络连接手把手教你们怎么在QT中使用TCP-CSDN博客手把手教你怎么用QT写Tcp客户端-CSDN博客接下来我要让服务器和客户端之间进行网络通信,所谓通信其实很简单,就是发送和接受。由于qt有信号槽机制,我们可以用信号来通知程序处理收到的数据。1.这里我们先给服务器加入接受数据的槽函数,如下图2.这里我们只要触发readyRead的信号,就会通过qDebug()打
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修改数据库服务器的配置文件或参数来增加最大连接数限制。例如,在MySQL中,可以通过修改my.cnf(Linux)或my.ini(Windows)文件中的max_connections参数来增加最大连接数。具体的操作方法可以参考数据库服务器的官方文档或相关技术支持。检查应用程序代码,确保在使用完数据库连接后及时释放连接资源,避免长时间占用连接而导致连接数不足。可以使用连接池技术来管理数据库连接,提
- 基于立创·天空星开发板-GD32F407VET6-青春版,开发一款手持热成像仪。该设备将采集热红外传感器的数据,经过处理后在LCD屏幕上显示热图像,并提供用户交互界面。
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本项目基于立创·天空星开发板-GD32F407VET6-青春版,开发一款手持热成像仪。该设备将采集热红外传感器的数据,经过处理后在LCD屏幕上显示热图像,并提供用户交互界面。关注微信公众号,提前获取相关推文一、需求分析核心功能:热图像采集:读取热红外传感器数据。图像处理:将原始传感器数据转换为可显示的彩色或灰度热图像。图像显示:在LCD屏幕上实时显示热图像。温度测量:计算并显示图像中特定点的温度值
- 华为昇腾服务器部署DeepSeek模型实战
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在华为的昇腾服务器上部署了DeepSeekR1的模型进行验证测试,记录一下相关的过程。服务器是配置了8块910B3的显卡,每块显卡有64GB显存,根据DeepSeekR1各个模型的参数计算,如果部署R1的Qwen14B版本,需要1张显卡,如果是32B版本,需要2张,Llama70B的模型需要4张显卡。如果是R1全参数版本,则需要32张显卡,也就是4台满配的昇腾服务器。这里先选择32B的模型进行部署
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目录功能和技术介绍具体实现截图开发核心技术:开发环境开发步骤编译运行核心代码部分展示系统设计详细视频演示可行性论证软件测试源码获取功能和技术介绍该系统基于浏览器的方式进行访问,采用springboot集成快速开发框架,前端使用vue方式,基于es5的语法,开发工具IntelliJIDEAx64,因为该开发工具,内嵌了Tomcat服务运行机制,可不用单独下载Tomcatserver服务器。由于考虑到
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软件测试技术分享自动化测试jmeter软件测试功能测试
1、普通计算公式TPS=总请求数/总时间1按照需求得到基础数据,比如在去年第xxx周,某平台有5万的浏览量那么总请求数我们可以估算为5万(1次浏览都至少对应1个请求)总请求数=50000请求数总时间:由于不知道每个请求的具体时间,按照普通方法,可以按照一天的时间进行计算总时间=1天=1*24小时=24*36001秒套入公式可得:TPS=50000/24*3600秒=0.58tps1结论:按照普通计
- Python从0到100(三十九):数据提取之正则(文末免费送书)
是Dream呀
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- Jmeter如何计算TPS
qq_492448446
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安心联车辆管理系统在汽车金融领域的应用主要体现在通过智能化监控与数据分析技术,提升金融风控能力、优化资产管理和降低运营风险。以下从核心功能、技术赋能和实际场景三个方面展开分析:一、核心功能适配金融场景车辆资产动态监控实时定位与电子围栏:系统基于北斗/GPS双模定位技术,可实时追踪车辆位置,并设置电子围栏限制车辆行驶区域。若车辆驶出授权范围(如贷款合同约定的使用区域),系统立即触发报警并留存轨迹证据
- 市面上采用多进程架构的游戏或游戏引擎的案例深入分析
你一身傲骨怎能输
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《绝地求生》(PUBG)《绝地求生》(PUBG)是一款采用多进程架构的游戏,这种设计帮助它在处理复杂的游戏逻辑和网络通信时提高了性能和稳定性。以下是一些关于《绝地求生》如何利用多进程架构的具体细节:多进程架构的优势性能优化:多进程架构允许游戏将不同的任务分配到多个处理器核心上运行,这样可以充分利用现代多核CPU的计算能力。例如,游戏的物理计算、AI逻辑、渲染和网络通信可以在不同的进程中并行处理,从
- 数学推理中在推理规模化下检查假阳性解
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25年2月来自中科大和微软亚洲研究院的论文“ExaminingFalsePositivesunderInferenceScalingforMathematicalReasoning”。语言模型的最新进展已带来各种基准测试中数学推理能力的显著提升。然而,大多数基准测试依赖于自动评估方法,这些方法仅使用启发式方法比较最终答案,而不验证底层推理步骤。这种限制导致假阳性解,其中模型可能会产生正确的最终答案
- Salesforce联手阿里云,销售易联手腾讯,还在靠”卖血求生“的CRM独立玩家何去何从?
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销售易官宣与腾讯战略合作升级,腾讯集团副总裁、腾讯政企业务总裁李强担任销售易董事长,销售易创始人史彦泽继续担任CEO。这场"资本+技术+生态"的强强联合,将行业竞争推向新维度,融资竞赛不再是SaaS企业生存的唯一筹码,中国企服市场正在发生深层变革。消息一出,便受到很多人的关注,这首当其中,最高兴的算要数销售易的客户,源自其将获得的三大核心价值升级,腾讯将进一步开放云计算、大数据、AI等核心技术能力
- 基于微信小程序的宠物寄养平台的设计与实现
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现在宠物寄养管理中已有一些商家使用了基本的管理软件,这些软件都是依靠客户端,只可以特定人员使用,不能实现信息的共享。虽然可以帮助工作人员减少工作量,但从根本上还是无法满足用户的需求。这些软件都还是基于网络发展之初的要求,没有利用现代网络的技术,体现不了更为实用的功能。依靠客户端的系统开发时没有考虑园际化的问题,所以也满足不了国际化的要求。最近几年来,我国网络快速发展,传统的管理方式也越来越适应不了
- 深度学习工厂的蓝图:拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系
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想象一下,你正在建造一座深度学习工厂,这座工厂专门用于高效处理深度学习任务(如训练神经网络)和计算机视觉任务(如图像处理)。为了让工厂顺利运转,你需要搭建基础设施、安装设备、设置生产线,并配备控制台来管理整个生产过程。以下是这座工厂的详细构建过程:1.工厂的基础设施:Ubuntu比喻:Ubuntu是工厂所在的土地和建筑,提供了基础设施和运行环境。作用:提供操作系统环境,支持安装和运行各种工具和框架
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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:
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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- 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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- 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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- 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
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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- 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 {
/**
* 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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- 使用Struts2.2.1配置
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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...
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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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- select in order by , mysql排序
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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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- 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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- 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。
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