三个特征

信创、湖仓一体化、AI+DB，2024年数据库&湖仓发展总结与展望

作者：吴炳锡时光荏苒，转眼间2025年已然来临，这又是我从传统OLTP数据库领域转向云原生湖仓Databend的第三个年头，这段转变恰如一场快速的旅程，让我深感这一年如飞箭般迅速。
·2025-01-23 22:05

npm publish 发布一个 Angular 库的时候报错以及解决方法

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-23 22:32

python 实现RGB和HSV相互转换算法

2、计算明度V：明度V可以通过取RGB三个分量中的最大值来计算。即：[V=max⁡(R,G,B)][V=\max(R,G
luthane·2025-01-23 18:38

【AI日志分析】基于机器学习的异常检测：告别传统规则的智能进阶

本文将介绍基于机器学习的日志异常检测技术，包括模型选择、特征工程及实现步骤。通过具体的代码示例与图表，展示如何高效检测异常日志，并提供应用场景与优化策略。
·2025-01-23 18:58

NocoBase 本周更新汇总：改进文件存储扩展

NocoBase目前更新包括的版本更新包括三个分支：main，next和develop。main：截止目前最稳定的版本，推荐安装此版本。
·2025-01-23 18:25

什么是IPD流程

一、IPD的概述IPD，IntegratedProductDevelopment三个英
伯牙碎琴·2025-01-23 18:36

NocoBase 本周更新汇总：支持自定义用户资料的表单

NocoBase目前更新包括的版本更新包括三个分支：main，next和develop。main：截止目前最稳定的版本，推荐安装此版本。
·2025-01-23 18:23

cpp智能指针

C++11新增三个智能指针类型unique_ptrshared_ptrweak_ptr一、智能指针unique_ptrunique_ptr独享它指向的对象，也
xianwu543·2025-01-23 18:35

300行ABAP代码实现一个最简单的区块链原型

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-23 17:19

从Web2到Web3：区块链推动的数字进化之路

本文将从Web2和Web3的差异、区块链的作用以及Web3未来的潜力三个角度进行探讨。Web2：社交与互动的新时代Web2，也被称为社
清 晨·2025-01-23 15:50

一直绕waf一直爽！利用 multipart/form-data 解析差异绕 WAF！！（全网最详细）

文中共介绍了八种绕过方法，基于对应的特征。
Dest1ny（沉淀版）·2025-01-23 15:45

C语言蓝桥杯组题目

第四题:输入三个整数X，Y，Z，请把这三个数由小到大输出第五题:C语言用*号输出字母C的图案1第六题:C语言
小猿_00·2025-01-23 12:25

java testcase类_Junit核心——测试类（TestCase）、测试集（TestSuite）、测试运行器（TestRunner）...

首先，把这三个定义简单的说明一下：1、测试类(TestCase)：一个包含一个或是多个测试的类，在Junit中就是指的是包含那些带有@Test注解的方法的类，同一样也被称作“测试用例”;2、测试集(TestSuite
勃对立·2025-01-23 11:55

raft4j:练手之作

整体架构raft4j的架构设计清晰，核心模块围绕RAFT协议的三个部分展开：Leader选举确保在任何时间只有一个有效的Leader承担写入请求。日志复制保证日志在所有节点上的一致性。
youyouiknow·2025-01-23 09:39

如何禁用OpenAI的并行工具调用

的问题，并且我们有一个获取天气的工具，OpenAI将会同时对这三个城市分别发起调用。
hgSdaegva·2025-01-23 09:39

Java算法栈

栈作为编程中一个常见的算法，以下是它的特征以及一个相对应的例子：在编程中，**栈（Stack）**是一种后进先出（LIFO,LastInFirstOut）数据结构。
王景程·2025-01-23 09:07

【Web前端】JWT（JSON Web Tokens）概述

2、组成部分JWT由三个部分组成，这三部分通过点（.）分隔：Header（头部）：头部通常包含了两部分信息：例如：typ：表示令牌的类型
泡芙冰淇淋ya·2025-01-23 09:35

php jwt解密token,php实现JWT(json web token)鉴权实例

JWT由三个部分组成：header.payload.signature以下示例以JWT官网为例header部分：{"alg":"HS256","
数据科学人工智能·2025-01-23 09:32

Adaptive AUTOSAR 学习笔记 3 - AP 背景、技术及特征

本系列学习笔记基于AUTOSARAdaptivePlatform官方文档R20-11版本。本文从AUTOSAR_EXP_PlatformDesign.pdf开始，一边学习，一边顺带着翻译一下。尽力而为，不保证精确。你若愿意，也可以当作AUTOSARAdaptivePlatform（AP）中文版来阅读1介绍1.1内容本规范（AUTOSAR_EXP_PlatformDesign.pdf）描述AP设计。
aFakeProgramer·2025-01-23 08:01

face-kkk

新建虚拟环境2、配置环境安装包3、下载安装使用环境二、注册新人1、采集照片2、注册新人3、测试视频或摄像头三、配置文件config1、项目配置文件configs/configs.py，用于设置人脸检测模型，特征提取模型二
山山而川_R·2025-01-23 08:55

WPF-系统资源

引用资源方法单个资源多个资源如果以上过程种出现重名的资源，以最后引用的资源为准资源的搜索顺序开始自身资源父级资源父级资源...窗口资源应用程序资源框架系统资源资源重用建议1.被广泛地重用，可以使用应用程序资源2.两三个窗口使用资源
Maybe_ch·2025-01-23 08:22

Kotlin协程中withContext、async 和 launch 的区别

、为何说withContext是顺序执行1.挂起协程但不创建新协程2.顺序流程的保证3.用例场景的体现结论withContext、async和launch是Kotlin协程库中用来管理并发和异步任务的三个不同的构建器
小李飞飞砖·2025-01-23 07:45

vue | TODO记事本

要实现上面这个记事本：可以分为三个步骤：1.列表的渲染：写毕设看文献做饭2.头部添加功能的实现：3.底部合计和清除功能的实现：1.列表的渲染：使用v-for:{{index+1}}.
jingling1007·2025-01-23 06:43

夜莺 v8 第一个版本来了，开始做有意思的功能了

夜莺v5v6v7三个大版本算是一脉相承，一直在打基础，最后一个稳定版是v7.7.2，可以看作是这个系列的终极版。其实这个系列中有些功能早就想改进了，但是由于兼容性、迁移成本、人力的考虑，一直没有动作。
夜莺开源监控·2025-01-23 05:26

C#调用方法时的二义性解决方法

如图中出现的错误：里面有三个名字为SetCurrentSelectableObject的方法，其中两个的参数都是引用对象，一个是SelectableObject类型，一个是string类型，这样导致引用出现了二义性
ttod_qzstudio·2025-01-23 03:11

小波变换算法详解（附Python和C++代码）

一般来说小波变换常用于数据降噪领域，也可以用于对数据进行压缩、数据特征提取、特征增强等方面。
卢一涵·2025-01-23 02:02

操作系统的算法调度的平均时间5-24

最短作业优先调度算法平均等待时间例：三个作业J1，J2，J3一起到达，分别对应的执行时间为24，3，3，则最短作业优先调度算法调度的平均等待时间为3假设一起到达：先做最短的J2或J3周转时间等待时间=周转时间
yaoyaoyao可爱呀·2025-01-23 01:59

Kubeadm自动化部署kubernetes 1.29.1

注意以下步骤三个机器都需要执行2、配置master与node的主机名解析┌─[k8s-master]─[~]└─
爱喝荔枝味嘉宾·2025-01-23 01:21

Flink的流处理和批处理

流处理中的数据没有预定的边界，它的特征是持续到达，因此，流处理必须实时处理每个事件，而不能等到所有数据都到齐后再进行处理。核心特点：实时性：流处理的最大优势是实时性。
Ray.1998·2025-01-23 00:12

python数据分析与可视化

Python数据分析主要包括数据清洗、数据探索和数据可视化三个部分。数据清洗是数据分析的重要环节，主要是对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据类型转换等。数据探索则
盆蒂·2025-01-22 22:05

信息流广告预估技术在美团外卖的实践 思维导图-java架构

这个思维导图将涵盖从数据收集、特征工程、模型选择与训练、系统架构设计到性能优化和效果评估的关键领域。
用心去追梦·2025-01-22 22:59

大型游戏服务器架构该怎么设计？

一、游戏服务器特征游戏服务器，是一个会长期运行程序，并且它还要服务于多个不定时，不定点的网络请求。所以这类服务的特点是要特别关注稳定性和性能。
云网站长小陈·2025-01-22 21:57

深度学习模型开发文档

CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估6.2超参数调优7.模型部署8.总结参考资料1.简介深度学习是人工智能的一个分支，利用多层神经网络从数据中提取特征并进行学习
Ares代码行者·2025-01-22 20:47

solidworks的三维特征内容介绍

草图与尺寸相关尺寸预览与编辑：选择一个或多个实体后，可使用新选项预览和编辑尺寸，加快草图绘制速度，让设计师能更直观地调整尺寸以满足设计需求。异型孔向导增强：“异型孔向导”工具提供新选项来选择自动打孔的几何体的端点位置。还可使用几何草图实体（如直线、方形、槽口和样条曲线）作为打孔定位的引导，将鼠标悬停在实体上，单击即可在这些草图实体上定位孔，提高打孔操作的效率和准确性。显示自定义属性单位：在注释和表
小白是昏头仔·2025-01-22 19:36

求两个矩阵的乘积

求两个矩阵的乘积分数15全屏浏览切换布局作者C课程组-hwr-zy单位浙江大学输入三个正整数m，l，n(0usingnamespacestd;intm,l,n;inta[11][11],b[11][11
理智的灰太狼·2025-01-22 17:55

nodeJS 系统学习（模块-章节1）

通过require、exports、module三个预先定义好的node环境变量module.js测试模块代码console.log(module);module.e
BYh_blog·2025-01-22 17:52

R语言机器学习算法实战系列（十九）特征选择之Monte Carlo算法（Monte Carlo Feature Selection）

文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型
生信学习者1·2025-01-22 17:21

【稳定性】上线三板斧（可灰度、可验证、可回滚）

通过这三个步骤，我们可以确保在发布过程中尽量减少风险，提高系统的稳定性和可靠性。一
·2025-01-22 16:57

AI大模型行业发展五大趋势

趋势一：大收敛与大分流，基础大模型向科技巨头收拢，而专业垂类模型“百花齐放”如果说2023年的大模型行业还主要是初创企业的天下，那么2024年最显著的特征之一即是互联网大厂加速入局，行业的水已被搅浑。
大模型.·2025-01-22 15:30

【计算机系统和网络安全技术】第九章：防火墙与入侵防御系统

•纵深防御•提供一个能加强安全和审计的遏制点•将内部系统和外部网络隔离开来2.防火墙的特征和访问策略设计目标：所有从内部到外部的流量都必
Flavedo~Y·2025-01-22 14:57

如何正确定位前后端bug？

一、前后端bug特征前端主要负责显示数据，后端主要负责处理数据、存储数据，前后端主要通过接口进行数据交换。
℡52Hz★·2025-01-22 13:15

Python中实现多层感知机（MLP）的深度学习模型

MLP能够学习输入数据的非线性特征，因此在复杂问题的建模中非
Echo_Wish·2025-01-22 12:43

14天学习微服务--＞第2天：Spring Cloud深入与实践

今天我们将深入学习其中的三个关键组件：Eureka/Nacos（服务注册与发现）、SpringCloudConfig（配置中心）和Ribbon（负载均衡）。
码上分享·2025-01-22 12:12

ssti注入

flask有个明显的特征就是服务器模板，把用户输入的回显到web页面，一般在用户交互的地方(输入/输出),这个要用python去构造链子去执行python命令，来getshell。
m0_73818134·2025-01-22 12:38

【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现

深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据
Francek Chen·2025-01-22 11:34

NocoBase 本周更新汇总：详情区块联动规则

NocoBase目前更新包括的版本更新包括三个分支：main，next和develop。main：截止目前最稳定的版本，推荐安装此版本。
·2025-01-22 11:19

NocoBase 本周更新汇总：优化移动端

NocoBase目前更新包括的版本更新包括三个分支：main，next和develop。main：截止目前最稳定的版本，推荐安装此版本。
·2025-01-22 11:46

24/11/4 算法笔记 蛇形卷积

蛇形卷积（SnakeConvolution）是一种新型的卷积操作，它旨在提高对细长和弯曲的管状结构的特征提取能力。
青椒大仙KI11·2025-01-22 11:30

python3.6 split用法_对sklearn的使用之数据集的拆分与训练详解(python3.6)

主要演示大致的过程：导入->拆分->训练->模型报告以及几个重要问题：①标签二值化②网格搜索法调参③k折交叉验证④增加噪声特征(之前涉及)fromsklearnimportdatasets#从cross_validation
weixin_39849054·2025-01-22 10:57

ECCV 2024 | CC-SAM：用于超声图像分割的跨特征注意力和上下文的SAM

论文信息题目：CC-SAM:SAMwithCross-featureAttentionandContextforUltrasoundImageSegmentationCC-SAM：用于超声图像分割的跨特征注意力和上下文的
小白学视觉·2025-01-22 10:25
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