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CSS和CSS3区别对比

CSS（层叠样式表）与CSS3（CSS的第三个版本）的区别主要体现在功能扩展、语法特性以及应用场景等方面。

·2025-07-12 01:03

嵌入式学习C语言(十五)指针函数动态内存分配函数指针指针数组指针指针

realloc函数calloc函数reallocarray函数三、函数指针qsort函数四、指针数组五、指针的指针六、两句话技巧一、指针函数1.返回值为指针的函数，不能返回局部变量的地址，全局变量、静态变量与传进去的指针地址均可返

皮蛋sol周·2025-07-12 00:32

Bash函数详解

目录**1.基础函数****2.参数处理函数****3.文件操作函数****4.日志与错误处理****5.实用工具函数****6.高级函数技巧****7.常用函数库示例****总结：Bash函数核心要点

Yana.com·2025-07-12 00:31

Python OpenCV教程从入门到精通的全面指南【文末送书】

读取和显示图像2.2图像基本操作3.图像处理3.1图像转换3.2图像阈值处理3.3图像平滑4.边缘检测和轮廓4.1Canny边缘检测4.2轮廓检测5.高级操作5.1特征检测5.2目标跟踪5.3深度学习与OpenCVPythonOpenCV

一键难忘·2025-07-12 00:01

篇二 OSI七层模型，TCP/IP四层模型，路由器与交换机原理

一前言本章节主要介绍OSI七层模型，TCP/IP四层模型划分，以及日常使用的路由器，交换机的一些基础知识二OSI七层OSI（OpenSystemsInterconnectionModel）即开放式系统互联模型，是国际标准化组织提出的，一个试图使各种计算机在世界范围内互联为网络的标准框架。层级描述应用层7这一层协议可以理解为面向用户操作行为，无关具体传输，eg:HTTP：浏览网页FTP：文件传输Te

苏州向日葵·2025-07-12 00:31

android mvvm官方demo,Android mvvm架构demo(DataBinding+LiveData+ViewModel+ Repository)

1.实现效果实现页面加载Bing每日一图的功能2.项目结构image(忽略没有按分类创建).png3.实现过程1.注入依赖//ViewModel与LiveDataimplementation"android.arch.lifecycle

·2025-07-12 00:31

鸿蒙系统安全机制全解：安全启动 + 沙箱 + 动态权限实战落地指南

其中，安全启动机制负责系统的可信链构建，而运行时的沙箱机制与动态权限管理则在系统运行后继续保障安全。引言鸿蒙系统从底层安全启动，到上层应用的权限控制，设计了一整套可信、安全、可控的机制。

·2025-07-12 00:16

如何通过YashanDB优化企业大数据处理流程

YashanDB的体系架构与部署形态YashanDB支持多种部

·2025-07-12 00:15

Swagger快速入门实战指南

它通过直观的用户界面，简化了API的查看、测试和理解过程，特别是与Java开发和SpringMVC框架的无缝集成。

Matthew Um·2025-07-12 00:00

Navicat数据库管理工具安装与应用教程

该软件支持MySQL、Oracle等多种数据库类型，并为这些数据库提供了一系列管理与开发功能，如数据同步、性能分析、SQL查询等。

Matthew Um·2025-07-12 00:00

开发高效的寝室卫生管理系统

1.JavaWeb技术与寝室卫生

·2025-07-12 00:00

OpenCV入门到精通：从基础到实战的全面指南

文章首先介绍了OpenCV的基本概念和安装方法，然后深入讲解了图像处理基础、特征检测与匹配、视频处理与分析等核心内容，最后通过实战案例展示了OpenCV在计算机视觉任务中的应用。

·2025-07-12 00:59

SpringBoot集成LangChain4j：构建智能AI应用全解析

在企业级应用中融入大语言模型(LLM)能力已成为趋势，而LangChain4j作为专为Java设计的LLM集成框架，与SpringBoot的结合为开发者提供了强大而灵活的解决方案。

java干货仓库·2025-07-12 00:58

深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型

深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分，而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。

程序员Gloria·2025-07-12 00:28

【网络】Linux 内核优化实战 - net.ipv4.tcp_fin_timeout

目录1.TCP连接关闭过程与FIN_WAIT_2状态2.参数作用3.参数取值与影响4.使用场景与建议5.相关参数6.如何配置该参数临时生效（重启后失效）：永久生效（需重启或重载配置）：7.性能优化建议8

·2025-07-12 00:58

从面试懵逼到通透掌握：分布式锁原理全解（附Redisson与Redlock机制剖析）

从面试懵逼到通透掌握：分布式锁原理全解（附Redisson与Redlock机制剖)你是不是也有这样的经历？简历上写着“精通Java，精通Redis，熟悉高并发场景”，结果一面下来，分布式锁怎么实现？

爱骑行的Coder·2025-07-12 00:27

【网络】Linux 内核优化实战 - net.ipv4.tcp_max_orphans

2.参数作用3.参数取值与含义4.使用场景与建议5.相关参数6.如何配置该参数临时生效（重启后失效）：永久生效（需重启或重载配置）：7.性能优化建议8.监控与故障排查net.ipv4.tcp_max_orphans

锅锅来了·2025-07-12 00:27

【Python】OpenAI API

【Python与OpenAIAPI深度探索：从基础到未来】第一章：OpenAIAPI概览与核心概念1.1OpenAIAPI是什么？能做什么？

宅男很神经·2025-07-12 00:57

Maven 构建性能优化深度剖析：原理、策略与实践

博主简介：CSDN博客专家，历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分

越重天·2025-07-11 23:26

Python：操作 Word 对齐方式

我是ThomasKant，很开心能在CSDN上与你们相遇～本博客的精华专栏：【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】Python：操作Word对齐方式详解（左对齐/右对齐/居中/两端对齐）

Thomas Kant·2025-07-11 23:26

AI在垂直领域的深度应用：医疗、金融与自动驾驶的革新之路

AI在垂直领域的深度应用：医疗、金融与自动驾驶的革新之路一、医疗领域：AI驱动的精准诊疗与效率提升1.医学影像诊断AI算法通过深度学习技术，已实现对X光、CT、MRI等影像的快速分析，辅助医生检测癌症、

·2025-07-11 23:25

Java设计模式之行为型模式（策略模式）介绍与说明

其核心思想是将算法的定义与使用分离，通过接口或抽象类来定义算法族，具体算法实现由具体策略类完成，客户端可以根据需要选择合适的策略。二、策略模式的结构抽象策略（St

爪哇手记·2025-07-11 23:25

TestCafe ➜ Playwright fixture 架构迁移指南

我是ThomasKant，很开心能在CSDN上与你们相遇～本博客的精华专栏：【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】

Thomas Kant·2025-07-11 23:55

Linux常用命令

全长近两万字，欢迎关注、点赞、收藏本文足够严谨，非常适合学习与回顾Linux的常用命令一、shell与shell命令在Linux和Unix系统中，Shell

·2025-07-11 23:54

每日一题3239.最少翻转次数使二进制矩阵回文；

如果矩阵中一行或者一列从前往后与从后往前读是一样的，那么我们称这一行或者这一列是回文的。你可以将grid中任意格子的值翻转，也就是将格子里的值从0变成1，或者从1变成0。

·2025-07-11 23:54

目前主流图像分类模型的详细对比分析

以下是目前主流图像分类模型的详细对比分析，结合性能、架构特点及应用场景进行整理：一、主流模型架构分类与定量对比模型名称架构类型核心特点ImageNetTop-1准确率参数量（百万）计算效率典型应用场景ResNetCNN

@comefly·2025-07-11 23:24

Python 数据建模与分析项目实战预备 Day 2 - 数据构建与字段解析（模拟简历结构化数据）

✅今日目标构建项目所需的简历结构化数据（模拟或从开源源获取）明确各字段的含义、类型和取值范围输出首个训练数据集（CSV/DataFrame格式）一、模拟简历数据字段设计（结构化）我们将构建如下字段的结构化数据，每条代表一个候选人：字段含义类型示例值degree学历等级分类变量（本科/硕士/博士）“硕士”university_type学校等级分类变量（双一流/普通）“双一流”work_years工作

蓝婷儿·2025-07-11 23:24

医疗金融预测与语音识别中的模型优化及可解释性技术突破

内容概要随着人工智能技术的纵深发展，模型优化与可解释性技术正在重塑医疗诊断、金融预测及语音识别领域的应用范式。

智能计算研究中心·2025-07-11 23:23

专题：2025云计算与AI技术研究趋势报告|附200+份报告PDF、原数据表汇总下载

原文链接：https://tecdat.cn/?p=42935关键词：2025,云计算，AI技术，市场趋势，深度学习，公有云，研究报告云计算和AI技术正以肉眼可见的速度重塑商业世界。过去十年，全球云服务收入激增8倍，中国云计算市场规模突破6000亿元，而深度学习算法的应用量更是暴涨400倍。这些数字背后，是企业从“自建机房”到“云原生开发”的转型，是AI从“实验室”走向“产业级应用”的跨越。本报告

·2025-07-11 23:23

【大模型与机器学习解惑】什么是A/B测试，为何进行A/B测试？

以下内容将围绕机器学习中的A/B测试展开，从概念与背景到实施细节、示例代码、优化思路和未来建议，并在最后给出一个整体的“输出目录”供参考。

·2025-07-11 23:22

【深度学习解惑】在实践中如何发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定？

在实践中发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定目录引言与背景介绍原理解释代码说明与实现应用场景与案例分析实验设计与结果分析性能分析与技术对比常见问题与解决方案创新性与差异性说明局限性与挑战未来建议和进一步研究扩展阅读与资源推荐图示与交互性内容语言风格与通俗化表达互动交流

云博士的AI课堂·2025-07-11 23:22

主从复制原理

其核心原理是：主库日志的事件同步到从库中，并重新执行操作，最终从库与主库一致。

·2025-07-11 23:52

JAVA虚拟机面试总结

它是线程私有的，每个线程都有独立的程序计数器，生命周期与线程相同。若线程执行的是Java方法，计数器记录的是正在执行的字节码指令地址；若执行的是本地（Native）方法，计数器值为undefined

会非的杨·2025-07-11 23:52

GitHub Actions自动化部署Vue项目到宝塔服务器

整个流程包括服务器环境准备、SSH密钥对生成与配置、GitHub仓库配置以及GitHubActions工作流配置四个关键步骤。

SnowDreamXUE·2025-07-11 23:52

使用 Python 制作华夫饼图进行同类型指标比较

与传统的饼图相比，华夫饼图更加直观地展示了不同部分的占比情况。在同类型指标的比较中，华夫饼图也是一种非常有用的工具。在Python中，我们可以使用matplotlib库来制作华夫饼图。

追逐程序梦想者·2025-07-11 23:52

【数据分析】多数据集网络分析：探索健康与退休研究中的变量关系

本文介绍了一种基于R语言的网络分析方法，用于探索HRS（健康与退休研究）及其类似研究（CHARLS、ELSA、MHAS、SHARE）中的变

生信学习者1·2025-07-11 23:21

稀土-高分子复合材料：新一代功能材料的突破

通过配位键合、物理掺杂或纳米复合等技术，稀土与聚合物基体结合可显著提升材料综合性能，并赋予多种特殊功能。

DeepCeLa·2025-07-11 23:21

数据结构顺序表(2)---顺序表的实现

以下对这三个模块（头文件、顺序表实现文件、测试文件）的代码，按功能模块、函数逻辑等进行详细解释，帮助理解动态顺序表的完整实现：1.1头文件（SeqList.h）头文件（SeqList.h)——接口定义与类型声明

·2025-07-11 22:21

多模态模型在RagFlow中的创新应用与实战案例

AGI大模型老王·2025-07-11 22:20

佰力博科技与您探讨电晕极化和油浴极化有什么区别？

电晕极化和油浴极化是两种常见的极化方法，广泛应用于压电陶瓷、聚合物薄膜等材料的极化处理中。它们在原理、操作方式、适用材料和优缺点等方面存在显著差异。电晕极化：电晕极化是一种非接触极化方法，通过在高压电场下产生电晕放电，使空气中的电子和离子被加速并注入到材料表面，从而实现材料的极化。这种极化方式依赖于电场的不均匀性，通常需要尖锐的电极（如针状电极）来产生电晕放电。电晕极化过程中，电荷主要通过电晕放电

2401_83530248·2025-07-11 22:20

专题：2025供应链数智化与效率提升报告|附100+份报告PDF、原数据表汇总下载

p=42926在全球产业链重构与数字技术革命的双重驱动下，供应链正经历从传统经验驱动向数据智能驱动的范式变革。

拓端研究室·2025-07-11 22:20

【深度学习实战】当前三个最佳图像分类模型的代码详解

下面给出三个在当前图像分类任务中精度表现突出的模型示例，分别基于SwinTransformer、EfficientNet与ConvNeXt。

云博士的AI课堂·2025-07-11 22:49

第35周—————糖尿病预测模型优化探索

目录目录前言1.检查GPU2.查看数据编辑3.划分数据集4.创建模型与编译训练5.编译及训练模型6.结果可视化7.总结前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊1.检查GPUimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvision

·2025-07-11 22:49

进制转换原理与实现详解

一、进制系统基础概念1.1位权计数法原理十进制系统：采用10ⁿ位权体系，每个数字的位置代表不同的权重。例如数字"365"表示为：3×10²+6×10¹+5×10⁰=300+60+5=365通用r进制系统：遵循rⁿ位权表达方式。对于r进制数"dₙdₙ₋₁...d₁d₀"，其十进制值为：∑dᵢ×rⁱ(i=0到n)。例如：二进制1011=1×2³+0×2²+1×2¹+1×2⁰=11八进制745=7×8²

·2025-07-11 22:18

C#基础篇（01）一篇文章搞定C#基础语法

1.基本数据类型在C#中，基本值类型（如int、float、char等）的字节数是固定的，与操作系统位数（32位或64位）无关，因为它们是由.NET规范定义的。