从实验开始零基础学网络路由交换

DeepSeek动态增量学习技术详解与实战指南

一、主题背景1.Why：破解模型持续进化难题传统全量训练模式面临三大困境：金融风控场景中，每周新增百万级欺诈样本时，全量训练耗时从3小时增至8小时（数据量年增长300%）医疗影像诊断模型遇到新病症类型时
燃灯工作室·2025-02-26 02:09

深入理解C++ 线程池：动手实践与源码解析

想象一下，你正使用一款图片处理软件，它需要同时对多张图片进行滤镜添加、尺寸调整等操作；又或者是一个网络服务器，瞬间要应对来自四面八方的海量用户请求。
深度Linux·2025-02-26 02:06

Linux故障排查清单：让你调试不再迷茫！

从大型互联网企业的数据中心，到小型创业公司的后端服务器，Linux的身影无处不在。
深度Linux·2025-02-26 02:36

高并发环境下的C++ 定时器解决方案

从电商平台的促销抢购，到在线游戏的实时对战，再到金融交易系统的频繁交互，海量的用户请求蜂拥而至，这对系统的性能和响应速度提出了前所未有的挑战。
深度Linux·2025-02-26 02:35

OpenAI: 人工智能领域的领军企业

OpenAI简介OpenAI是一家位于美国旧金山的人工智能研究实验室,成立于2015年。
2401_87458718·2025-02-26 02:35

正则表达式

Patternpattern=Pattern.compile(“^\s*(\w+)->\s*(\w+)\s:\s*\w*\s*$”);正则表达式以^符号作为开始，以$作为结束'\s’表示可以任意不是空白符的字符
蜗牛^^O^·2025-02-26 02:04

vue 3D 翻页效果

初始页exportdefault{data(){return{startX:0,//触摸开始的X坐标moveX:0,//当前移动的X坐标threshold:100,//滑动阈值};},methods:{
qq_31683775·2025-02-26 02:03

论文解读（全头皮重建方向）：3DCMM

从面部到完整头部：3DCMM的技术原理解析引言在计算机图形学和人体工学领域，3D头部模型的需求日益增加。
FLOWVERSE·2025-02-26 02:03

Java基础常见的面试题（易错！！）

面试题一：为什么Java不支持多继承Java不支持多继承主要是为避免“菱形继承问题”（又称“钻石问题”），即一个子类从多个父类继承到同名方法或属性时，编译器无法确定该调用哪个父类的成员。
刘小炮吖i·2025-02-26 02:03

c语言中 二维数组在内存中的存放,在C语言里二维数组在内存中的存放顺序是什么？...

在c语言里二维数组在内存中的存放顺序是按行存放的，二维数组A[m][n]，这是一个m行，n列的二维数组，设a[p][q]为A的第一个元素，即二维数组的行下标从p到【m+p】，列下标从q到【n+q】即可。
小马新志·2025-02-26 01:31

ArcGIS Server HTTP与HTTPS端口（6080/6443）使用及Nginx升级HTTPS时的问题与解决

目录前言一、ArcGISServer中http与https二、nginx中升级https的配置项三、ArcGISServer中设置安全策略四、问题解决的关键点五、总结前言本文记录了在项目Web平台从HTTP
GISX·2025-02-26 01:00

反射机制和手写IOC

反射基础从配置文件就可以动态的指定要创建哪个类的对象,创建不同的对象不需要修改源代码classfullpath=com.xtq.fanshe.bean.Catmethod=hiarg1=\u5c0f\u82b1arg2
-Mr_X-·2025-02-26 01:29

用http数据加密和https有什么区别

随着网络技术的不断发展，http传输协议已经渐渐被https取代了，主要原因是https超文本传输协议更安全，更私密。
沃通WoTrus·2025-02-26 01:57

《流程思维》：解码流程管理本质，赋能企业高效进化

这是一本让“流程”从工具升维为战略思维的管理指南！书籍概况王玉荣与葛新红合著的《流程思维》，是一部系统阐述流程管理底层逻辑与实战价值的著作。
·2025-02-26 01:28

大模型学习路线与资源推荐

以下是基于多篇参考资料整理的大模型学习路线，涵盖从基础到进阶的完整学习路径，帮助您系统掌握大模型核心技术并应用于实际场景：一、基础阶段：构建核心知识体系编程与数学基础编程语言：优先学习Python，掌握其语法
数字化转型2025·2025-02-26 01:27

【计算机网络】Web缓存

1.基本概念Web缓存是一种用于存储Web资源副本的技术，它可以显著提高Web应用程序的性能和响应速度，减少网络带宽消耗。
代码源流·2025-02-26 01:56

什么是解释器

本文序：⛰️本文介绍：本文是整个编译原理专栏关于“解释器”的补充（注：因编者时间有限，所以有一些图片来源于网络，为了尊重原作者，所以选择保留水印)⚓本文食用方法：本文是专栏的补充知识，您需要的可以查看专栏的介绍
Yulong Huang·2025-02-26 01:26

如何从0开始写一个操作系统

原书的代码https://github.com/yifengyou/os-elephant/tree/master我会挑一些说说传统的操作系统课一般从内存，虚拟化等等方面讲起，因为是自己实现操作系统，肯定不能一上来就写开始写内存管理这种大活
·2025-02-26 01:57

MongoDB副本集与分片综合应用

如果仅仅作为学习开发是可以的，但是如果用到生产环境，风险会很高，例如服务器崩溃、硬件出现问题，最坏的情况是磁盘或网络出问题可能会导致数损坏或数据不可访问。
李明一.·2025-02-26 01:26

在window中终止占用端口进程

输入以下命令：netstat-ano|findstr:8080这会返回占用端口8080的所有网络连接和进程。输出内
海豹IT·2025-02-26 01:56

ctf网络安全大赛官网赛题 ctf网络安全大赛规则

CTF（CaptureTheFlag，夺旗赛）起源于1996年DEFCON全球黑客大会，是网络安全爱好者之间的竞技游戏。
网络安全-老纪·2025-02-26 01:25

【Qt】24 布局管理器（三） QFormLayout

三、编程实验24-2.proQformLayout的实现实例#includ
·2025-02-26 00:54

https和http有什么区别

HTTP（超文本传输协议）和HTTPS（安全超文本传输协议）都用于在客户端和服务器之间传输数据，但它们有以下几个主要区别：1.加密方式HTTP:数据在传输过程中是明文的，任何人都可以在网络中拦截和读取这些数据
光影少年·2025-02-26 00:54

【网络安全】常见的web攻击

1、SQL注入攻击定义：攻击者在HTTP请求中注入恶意的SQL代码，当服务器利用参数构建SQL语句的时候，恶意的SQL代码被一起构建,并在数据库中执行。示例：用户登录：输入用户名xx，密码'or'1'='1,如果此时使用参数构建的方式,就会出现select*fromuserwherename="xx"andpassword=''or'1'='1',这样不管输入的用户名和密码是什么内容,查询出来的用
网络安全-老纪·2025-02-26 00:54

从浏览器渲染原理深入探究一下

浏览器渲染网页的基本流程浏览器在接收到HTML文档后，会依次进行以下几个主要步骤：解析HTML：浏览器从网络或本地获取HTML文件，然后开始解析，将HTML代码转换为DOM（DocumentObjectModel
银之夏雪·2025-02-26 00:54

XSS 与 CSRF 攻击你了解多少呢

网络安全至关重要，它保护着我们的个人信息和网站的正常运行。XSS和CSRF是两种常见且危险的网络威胁，它常常困扰着我们，而你又了解多少呢？
银之夏雪丶·2025-02-26 00:24

说说DNS劫持那点事儿

然而，在这看似便捷的网络交互背后，却隐藏着一种威胁——DNS劫持。DNS劫持就像一个隐形的“网络小偷”，悄然改变着我们的网络访问路径，带来诸多危害。那么，究竟什么是DNS劫持？它为何会出现？
银之夏雪丶·2025-02-26 00:24

python 第三方库 打包 离线电脑安装

最开始一个个下载第三方库，然后拷贝到离线电脑pip安装，弄好了发现离线电脑系统有问题，重装，，，，前面的又白干了。
新手老张·2025-02-26 00:23

PageForge v2025.1.6 发布：支持 KaTeX 数学公式渲染

PageForge是一款现代化的静态页面生成与部署平台，致力于为用户提供从创建到部署的一站式解决方案。
·2025-02-26 00:53

机器学习与深度学习在辣椒病虫害识别中的集成分析（实验室环境）

从图像中提取的特征对于开发这样一个精确的识别系统至关重要。结果:本研究将传统方法提取的辣椒病虫害特征与基于深度学习方法提取的特征进行了比较。***共采集辣椒叶片图像974张，由5种病
@@南风·2025-02-26 00:53

a计权声功率级计算公式_a计权(a计权声压级计算公式)

声级计预加校准的，包括拾音话筒、放大器、衰减器、适当计权网络和规定动态特性的的指示仪表的一种测量声级的仪器。
Xpc1·2025-02-26 00:52

BP算法的python实现 + 男女生分类器

BP算法是神经网络中十分经典的算法之一，要把它解释清楚实在需要很多时间，我只想重点讲一下基于BP算法的男女生分类器python实现，理论方面推荐看知乎大
乐宝不是酒·2025-02-26 00:21

＜tauri＞＜rust＞＜GUI＞基于rust和tauri的图片显示程序（本地图片的加载、显示、保存）

要实现的功能是，如何从本地路径加载、显示
机构师·2025-02-26 00:21

MATLAB中eraseBetween函数用法

目录语法说明示例删除子字符串之间的文本删除模式之间的文本删除开始和结束位置之间的子字符串在包含或不包含边界的情况下删除文本删除字符向量中两个位置之间的文本eraseBetween函数的功能是删除起点和终点之间的子字符串
jk_101·2025-02-25 23:50

点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云与图像纹理的 道路识别（续）

基于超像素分割的图像特征表达3.3.1SLIC算法3.3.2改进SLIC算法的超像素特征图获取3.4基于改进区域生长算法的道路区域分割3.4.1种子点的选择3.4.2生长准则3.4.3道路区域后处理3.5实验结果分析
格图素书·2025-02-25 23:20

Pytorch:以CIFAR-10分类为例，给出了神经网络的训练流程

下面给出了神经网络的训练流程，包括数据加载与预处理、网络定义、损失函数和优化器定义、网络训练和网络测试。
Xiao_Ya__·2025-02-25 23:49

【算法】贪心算法

但贪心不是从整体最优来考虑的，一旦做出选择，不会再改变，只能达到某种意义上的局部最优。
希冀123·2025-02-25 23:17

洛谷P1004（方格取数[NOIP 2000 提高组]）题解

题目大意：在一个N×N的方格中，从左上角到右下角走两次，每次只能向下或向右走，取过的数会变成0，求两次路径取数的最大总和。首先，我们需要理解问题。
1≈∞·2025-02-25 23:47

梯度累加（结合DDP）梯度检查点

梯度累加目的梯度累积是一种训练神经网络的技术，主要用于在内存有限的情况下处理较大的批量大小（batchsize）。
糖葫芦君·2025-02-25 23:16

if constexpr 与常量表达式: 编译时的“如果“【仓鼠学CPP17】

前言if，条件语句，可以说是众所周知的东西了。但在cpp-17里，又推出了一个“ifconstexpr”，同样是表示比较。两者区别在于：if是在运行时比较，而ifconstexpr，是在编译器里比较。一个程序，编译只要一遍，实际运行则可能会跑很多次，因此，在对于一些能在编译器里所确定的内容，使用ifconstexpr是一个好主意！当然，大部分内容是不会就在编译器的时候就确定的，因此，其使用有局限性
仓鼠圆啊元·2025-02-25 23:16

Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-acc曲线与loss曲线

loss/loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程博主微信公众号（左）、Python+智能大数据+AI学习交流群（右）：欢迎关注和加群，大家一起学习交流，共同进步！目录摘要一、acc曲线与loss曲线二、完整代码摘要loss/loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程一、acc曲线与loss曲线history=model.fit(训练集数据,训练集标签,batch_siz
诗雨时·2025-02-25 23:15

时序差分(TD)算法:

就可以开始回溯更新。和蒙地卡罗(MC)一样：小猴需要先走N步，每经过一个状态，把奖励记录下来。然后开始回溯。那么，状态的V值怎么算呢？其实和蒙地卡罗一样，我们就假设N步之后，就到达了最终状态了。
waski·2025-02-25 23:15

python-leetcode 43.二叉搜索树中第K小的元素

题目：给定一个二叉搜索树的根节点root,和一个整数k,请设计算法，查找其中第K小的元素（从1开始计数）方法一：中序遍历叉搜索树具有如下性质：结点的左子树只包含小于当前结点的数。
SylviaW08·2025-02-25 23:43

python-leetcode 22.相交链表

两个链表在C1开始相交。
SylviaW08·2025-02-25 23:13

跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 1: 初入量化江湖 —— Python与量化的第一次邂逅

第一章：初入量化江湖——Python与量化的第一次邂逅故事情境在一个热闹的理财交流群里，小K偶然听到有人提起“量化投资”。那一刻，他心中燃起了一种莫名的好奇与憧憬：“量化投资究竟是什么？我真的能用代码来炒股吗？”然而，面对这一连串新奇的名词，小K感到有些茫然，一头雾水。就在他犹豫不决的时候，一位神秘的前辈私信他：“想要在量化江湖中闯出一片天地，首先得打好基础。先从搞定Python和学习如何读取股票
山海青风·2025-02-25 23:13

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 3

我们会在故事情境中穿插对线性回归和逻辑回归的原理介绍，并附带必要的代码示例，帮助你从零基础理解并动手实践。文章结尾还有简要的分析总结。
山海青风·2025-02-25 23:43

跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 2: 初试身手 —— Python基础与神秘股票清单

第二章：初试身手——Python基础与神秘股票清单在这一章中，我们将跟随小K的脚步，开启Python的初探之旅。小K刚刚踏入量化投资的世界，就收到了前辈神秘发送的一份文件——“神秘股票清单.csv”。前辈告诉他，只有牢牢掌握Python的基础语法，才能游刃有余地处理金融数据，进一步深入量化分析的奥秘。接下来，就让我们一起体验小K如何用Python完成这个第一个小任务，从而收获满满的成就感吧！故事情
山海青风·2025-02-25 23:43

跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 3: 初探数据世界 —— Pandas与数据清洗的武林秘笈

第三章：初探数据世界——Pandas与数据清洗的武林秘笈在量化江湖中，数据正如武林秘籍中的内功心法，必须先打好基础，才能施展后续高深武技。小K这次获得了一份历史股票交易数据，但初看之下却是一团乱麻：缺失值、重复记录、日期格式不统一……前辈笑着说：“兄弟，若想踏入量化之路，先要学会如何把这‘脏数据’炼成一手干净的‘真气’！”下面，就跟随小K的脚步，逐步揭开数据清洗的秘密，掌握Pandas的基本功法，
山海青风·2025-02-25 23:43

项目管理的数字化转型：趋势与实践——从工具革新到效率革命

在数字化浪潮的推动下，项目管理正经历一场深刻的变革。传统依赖人工协调、纸质文档和静态计划的管理方式已无法应对日益复杂的项目需求。据统计，采用数字化工具的项目团队效率可提升40%以上，成本超支风险降低30%。本文将深入解析项目管理数字化转型的五大核心趋势，结合真实案例与工具应用，为读者提供可落地的实践指南。一、数字化转型的五大核心趋势1.虚拟团队与协作工具的常态化远程协作已成为项目管理的主流模式。通
小稻草打打打·2025-02-25 23:12

Code Less, Create More丨AI FOR CODE 创意挑战赛即将开幕！

开发者正面临着从“工具使用者”到“AI协同创新者”的身份转移。
小小宇宙中微子·2025-02-25 23:12
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