从基础到实战第13页

C语言的scanf函数

scanf函数简介scanf是ScanFormat的缩写，意思是格式化扫描，也就是从键盘获得用户输入。scanf函数称为格式输入函数，即按用户指定的格式从键盘上把数据输入到指定的变量之中。

海风有点咸·2025-03-23 21:19

机器学习：让计算机学会思考的艺术

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

一文讲清楚深度学习和机器学习

要清楚地解释它们之间的关系，我们可以从定义、工作原理、应用场景以及两者的主要区别等方面进行探讨。1.定义机器学习（Machin

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

OpenStack阶梯计价实战：Hashmap模块从入门到精准计费

目录Hashmap模块概述核心概念解析配置步骤详解应用场景分析注意事项与扩展1.Hashmap模块概述OpenStack的Rating模块负责资源使用量的计费统计，而Hashmap是其核心组件，用于定义灵活的计价规则。通过Hashmap，管理员可以：根据资源类型（如CPU、存储、网络）设置差异化单价实现阶梯计价（如使用量超过阈值后单价打折）将资源与服务、服务组绑定，支持复杂计费策略2.核心概念解析

冯·诺依曼的·2025-03-23 20:17

C语言_数据结构总结10：二叉树的递归/非递归遍历

纯C语言实现，不涉及C++遍历是二叉树各种操作的基础，例如对于一棵给定二叉树求结点的双亲/求结点的孩子/求二叉树的高度/求叶结点个数/判断两棵二叉树是否相等……所有这些操作都是在二叉树遍历的过程中进行的

*.✧屠苏隐遥(ﾉ◕ヮ◕)ﾉ*.✧·2025-03-23 20:17

蓝桥杯2023年第十四届省赛真题-异或和之差

对于i左边的子段，我们是从前往后枚举的，因此可以先求出每个点的前缀异或和ls[i]，ls[i]表示的是从0-i的子段的前缀异或和，我们在找到和ls

好好学习^按时吃饭·2025-03-23 20:17

AIOps：解决企业IT挑战的智能利器

前言：在当今数字化的时代，企业IT基础设施和应用程序规模不断扩大，面临着日益复杂的挑战。在这种情况下，AIOps人工智能运维成为解决企业IT运维困境的智能利器。

雅菲奥朗·2025-03-23 20:46

可视化埋点在React Native中的实践

用户行为数据的研究首先涉及到如何采集，即我们常说的“埋点”。一直以来，我们项目中的埋点都采用代码埋点，每次新增埋点往往是一些重复性的工作，且需要重新发布代码才

Shopee技术团队·2025-03-23 20:46

去哪儿网 ReactNative 跨小程序多端方案介绍

1前言qrn-remax-unir是由去哪儿网前端技术团队实现的一套将RN适配到小程序端的跨端组件，通过该组件库可快速方便的将RN源代码直接运行到小程序端。

去哪儿网技术沙龙·2025-03-23 20:15

计算机基础：源码、反码、补码、位运算。盘点源码常见的位运算操作，祝您源码阅读更上一层楼。

「反码」：反码表示方法：正数的反码是其本身；负数的反码是在其原码的基础上，符号位不变，其余各个位取反。「补码」：补码表示方法：正数的补

pumpkin的玄学·2025-03-23 20:45

python Qt

首先需要引用fromPyQt4importQtGui,uic,QtCore很多控件像QPushButton是从QtGui的空间中得来的，下面def__init__(self,parent=None)中定义了界面的设计及与控件相互联系的方法

Solkatt's·2025-03-23 20:45

三维点云重建的原理及代码

在这个过程中，算法的核心任务是从大量的离散点中提取出具有几何意义的特征，并将这些特征组合成相应的物体模型。

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

编译链接过程

编译链接过程C/C++程序从文本到可执行文件之间是一个复杂的过程.对于源代码(.c/.cpp)文件我们是不能直接运行的,必须经过一系列的处理才能转化为机器语言,再通过链接相应的文件转化为可执行程序.这个过程称为编译链接过程

YancyKahn·2025-03-23 20:44

Android端ReactNative环境搭建——上

从去年部门大佬调研rn这个框架到现在已有超过一年的时间了。而我从当时毕业不到1年的小白成长到现在负责维护项目的Android端代码的主力。同时，自己对rn相关的技术有了不少理解。

hzulwy·2025-03-23 20:43

uboot（bootrom的作用）

作用：当设备上电或复位时，BootROM负责最早的引导过程，它会初始化硬件环境，并决定从哪个存储介质加载操作系统或用户程序。2.BootROM的作用B

花落已飘·2025-03-23 20:42

使用AIOps进行更好的事件管理

在本文中，我们将了解AIOps如何从检测和识别到响应改进事件管理，以

茵赛飞3D CAD数据转换软件·2025-03-23 20:11

实时光线追踪技术：Ray Tracing_2024-07-21_02-55-16.Tex

实时光线追踪技术：RayTracing实时光线追踪技术教程基础知识光线追踪原理光线追踪是一种渲染技术，它通过模拟光线在场景中的传播和反射来生成图像。

chenjj4003·2025-03-23 20:41

哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能：大模型原理技术与应用-从GPT到DeepSeek｜附视频下载方法

本报告深入探讨了大语言模型在自然语言处理（NLP）领域的核心地位及其发展历程，从基础概念出发，延伸至语言模型在机器翻译、拼音输入法、语音识别等任务中的关键作用。

你觉得205·2025-03-23 19:39

计算机基础：编码01，无符号数编码

（一）WIn32专栏导航上一篇：计算机基础：二进制基础13，十六进制与二进制的相互转换回到目录下一篇：计算机基础：编码02，有符号数编码，原码（二）MFC专栏导航上一篇：计算机基础：二进制基础13，十六进制与二进制的相互转换回到目录下一篇

水饺编程·2025-03-23 19:09

CPP编译与链接过程

1.概述在C++中，从源代码（.cpp文件）到最终可执行程序，需要经历以下四个主要阶段：预处理（Preprocessing）编译（Compilation）汇编（Assembly）链接（Linking）2

阿斯顿的风格·2025-03-23 19:38

《AI大模型趣味实战》第8集：多端适配个人新闻头条基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(Flask WEB版) 2

《AI大模型趣味实战》第8集：多端适配个人新闻头条基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(FlaskWEB版)2摘要本文末尾介绍了如何实现新闻智能体的方法。

带娃的IT创业者·2025-03-23 19:37

基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现

20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、pyhton、机器学习技术领域和毕业项目实战

城南|阿洋-计算机从小白到大神·2025-03-23 19:36

LeetCode剑指offer题目记录3

leetcode刷题开始啦,每天记录几道题.目录剑指offer05.替换空格题目描述思路pythonC++剑指offer06.从尾到头打印链表题目描述思路1python思路2pythonC++剑指offer05

t.y.Tang·2025-03-23 19:06

RK3588开发笔记-DDR4降频实战与系统稳定性优化

目录前言一、DDR变频原理与工具准备1.1DDR变频机制1.2工具链配置二、DDR降频操作步骤2.1找到RK3588DDR默认bin文件2.2修改DDRbin文件频率三、进阶优化与调试3.1温控策略调整3.2电源设计优化四、常见问题与解决方案总结前言RK3588作为瑞芯微旗舰级SoC，其DDR4/LPDDR4X内存接口最高支持2112MHz频率，但在实际开发中，高频可能导致系统不稳定或功耗过高。例

flypig哗啦啦·2025-03-23 19:04

.net 4.0 webServices 的使用，从前端到后端，代码超全。

1、创建webServices：创建之后会生成两个文件，分别是：SecurityWebService.asmx，SecurityWebService.asmx.csSecurityWebService.asmx代码：SecurityWebService.asmx.cs代码：usingNewtonsoft.Json;usingNewtonsoft.Json.Linq;usingSystem;usin

静静香甜·2025-03-23 19:04

【分治法】最接近点对问题 C++（附代码分析及实例）

该点对间的距离最小问题分析先考虑一下一维情况下，取中间某个点m，将所有点划分为两个集合，递归的找出左右集合的最接近点对，最后再和最靠近点m的左右两点间的距离作比较，最小的就是整个点对中最接近的现在将一维的情况扩展到二维

haaaaaaarry·2025-03-23 19:34

数字签名与数字证书

发送报文时，发送方用一个哈希函数从报文文本中生成报文摘要，然后用发送方的私钥对这个摘要进行加密生成数字签名，之后将数字签名和报文一起发送给接收方，即数字证书。接收方首先用

TABE_·2025-03-23 19:03

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。为什么选鸢尾花数据集：数据量小、特征明确，适合教学演示。Scikit-learn优势：提供现成算法和工具，无需从头写数学公式。

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

Bash 脚本基础

一、Bash脚本基础什么是Bash脚本：Bash脚本是一种文本文件，其中包含了一系列的命令，这些命令可以被Bashshell执行。它用于自动化重复性的任务，提高工作效率。Bash脚本的基本结构：以#!

HXQ_晴天·2025-03-23 18:59

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

HTML+CSS案例展示(CSS3D效果旋转相册)

参考来源：黑马程序员pink老师前端入门教程，零基础必看的h5(html5)+css3+移动端前端视频教程_哔哩哔哩_bilibili效果展示：总结：transform：translate(x,y)rotate

hacalili·2025-03-23 18:28

linux脚本怎么访问http,如何使用现有的tcp连接从bash脚本访问http服务器？

在bashshellscipt中,我使用几个命令行工具(wget,curl,httpie)来测试我的http服务器.当使用例如curl调用GET请求,我看到tcp连接打开到我的服务器并在http通信完成后立即关闭.$curlhttp://10.5.1.1/favicon.ico-o/dev/null为了更好地测试我的服务器的保持活动行为,我想在多个http请求/响应周期中保持tcp连接打开.我可以

玲珑阁玉韦·2025-03-23 18:28

python processpoolexecutor_Python多进程解决方案multiprocessing ProcessPoolExecutor

基础方案一：利用Process新建一个子进程，在子进程执行任务。我们写一个

weixin_39599046·2025-03-23 18:58

机器学习实战第一章机器学习基础

第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息； 2、机器学习能让我们自数据集中受启发，我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义； 3、机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科，需要多学科的

LuoY、·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

conda篇----在已有conda环境的基础上升级python包

conda篇----在已有conda环境的基础上升级python包原先的python版本第一步：condaupdate--all(py11)[xxx@aivrs01xxx]$condaupdate--allCollectingpackagemetadata

心惠天意·2025-03-23 18:56

PTA:数组区间差集A-B

输入一个整数数组（题目保证数组中的整数不重复），然后输入两个闭区间，区间A[L1,R1]和区间B[L2,R2]，L1,R1代表区间A的左/右边界的数组下标；L2,R2代表区间B的左/右边界的数组下标（下标从0

悦悦子a啊·2025-03-23 18:56

新需求如何实现

期望目标：量化成功标准（如“接口成功率从70%提升至95%”）。工具：5W1H分析法、用户故事地图（U

火火PM打怪中·2025-03-23 18:24

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain

吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

【机器学习】机器学习工程实战-第2章项目开始前

上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标2.3.1模型能做什么2.3.2成功模型的属性2.4构建机器学习团队2.4.1两种文化2.4.2机器学习团队的成员2.5机器学习项目为何失败2.5.1缺乏有经验的人才2.5.2缺乏领

腊肉芥末果·2025-03-23 18:21

解码软件需求的三个维度：从满足基础到创造惊喜

在软件开发的世界里，用户需求就像一张复杂的地图，指引着产品前进的方向。但并非所有需求都能带来同样的价值——有些是产品生存的“氧气”，有些是吸引用户的“磁石”，还有一些则是让人眼前一亮的“魔法”。如何区分它们？质量功能展开（QFD）提出的常规需求、期望需求、意外需求分类法，为团队提供了一把解开需求迷局的钥匙。1.常规需求：没有它，产品活不下去想象一下，你下载了一款外卖App，却发现无法下单支付；或者

技术管理修行·2025-03-23 18:51

conda将python低版本环境升级到高版本

conda将python低版本环境3.7.16升级到高版本3.81.激活你的Conda环境2.升级Python版本3.验证升级4.处理依赖问题5.测试环境注意事项可以将Conda环境中的Python版本从

dkgee·2025-03-23 18:51

Xilinx系ZYNQ学习笔记（二）ZYNQ入门及点亮LED灯

系列文章目录文章目录系列文章目录前言简单介绍简称xc7z020型号FPGAZYNQ实操通用IO点亮LED灯硬件逻辑基础前言简单入门一下ZYNQ是何种架构，如何编程，至于深入了解应该要分开深入学习Linux

贾saisai·2025-03-23 17:50

DeepSeek 如何处理多模态数据（如文本、图像、视频）？

从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快，绝对划算。不仅学会如何编程，还将学会如何将AI技术应用到实际问题中，为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富

借雨醉东风·2025-03-23 17:50

Python知识分享第十四天

闵少搞AI·2025-03-23 17:19

《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks

论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架（CL-FEFA）”中正负样本对比学习实现的技术细节，包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。

阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

QGIS结合天地图API实现批量经纬度转地址的完整指南

本文将以QGIS3.22+版本为基础，结合天地图Web服务API，实现5000条级数据的批量反向地理编

网优随笔·2025-03-23 17:49

Vue 中的日期格式化实践：从原生 Date 到可视化展示！！！

Vue中的日期格式化实践：从原生Date到可视化展示在数据可视化场景中，日期时间的格式化显示是一个高频需求。

小丁学Java·2025-03-23 17:48

从原理到实战的保姆级指南！

从MyISAM到InnoDB：解锁MySQL在线删除字段的终极指南真实案例：一次失败的DDL操作引发的思考场景复现：某业务表invite_codes需要删除invitor字段，执行以下命令时触发报错：ALTERTABLEinvite_codesDROPCOLUMNinvitor