从零开始学习C++ 第13页

2025年1月18日（树莓派点亮呼吸灯）

raspios-bullseye-armhfPython版本：Python3.9.2已安装pip3支持拍摄1080p30(1092*1080),720p60(1280*720),60/90(640*480)已安装vim已安装git学习目标

Mason Lin·2025-01-19 13:29

自强学堂mysql_Django ——自强学堂学习笔记

(一)、启动服务器E:\ScienceSoft\Python\Django\Django_project>pythonmanage.pyrunserver0.0.0.0:8000Performingsystemchecks...Systemcheckidentifiednoissues(0silenced).July22,2017-17:00:33Djangoversion1.11.3,using

weixin_39792049·2025-01-19 13:27

基于python的ansys_python 调用 ANSYS

Python调用ansys的方法与c++类似，可以通过system函数运行ansys程序，但是system函数中应用程序的路径不能含有空格，为此采用”\”路径\”的格式，在python中引用os模块来调用

weixin_39614060·2025-01-19 13:56

python中tensorflow_python机器学习TensorFlow框架

一、简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。

弦歌缓缓·2025-01-19 13:55

华为OD机试D卷 --智能成绩表--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析java源码js源码python源码c++源码题目描述小明来到某学校当老师，需要将学生按考试总分或单科分数进行排名，你能帮帮他吗？

飞码创造者·2025-01-19 13:55

利用Python运行Ansys Apdl

Ansys流处理1.学习资源2.版本要求3.pymapdl安装流程4.初始设置和本地启动mapdl5.PyMAPDL语法6.工具库7.与window的交互接口1.学习资源Ansys官网：https://

ssssasda·2025-01-19 13:25

pytest学习day01- 用例的前后置

#---------------------pyest用例的前后置---------------------------------------"""测试类的前后置方法方式一：1、用例级别的：setup和teardown2、测试类级别的前后置方法：setup_class和teardown_class(类方法)方式二：pytest.fixture定义：1、@pytest.fixture(scope=

自动化测试-自学中·2025-01-19 12:52

vue | 插值表达式

Vue是一个用于构建用户界面的渐进式框架1.构建用户界面：基于数据动态渲染页面2.渐进式：循序渐进的学习3.框架：一套完整的项目解决方案，提升开发效率↑(理解记忆规则)插值表达式：插值表达式是一种Vue

jingling1007·2025-01-19 12:50

c++写高性能的任务流线程池（万字详解！附完整github代码）

高性能的任务流线程池本文原是github开源项目MC_thread_pool的说明文档，原文发送在此，同时本文中所有代码均在github中有完整实现，查看代码请移步github仓库，或者123网盘！线程池使用modThreadLockTaskSemaphoreQueue优化：WorkSteal-任务偷窃机制任务偷窃机制，顾名思义就是偷取任务。我们写任务流线程池，普通的做法是定义多个任务队列分别去执

听风Q·2025-01-19 12:19

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。

马拉AI·2025-01-19 12:48

Django几条命令，一定要牢记(Python学习笔记)

Django项目搭建流程流程（切记使用中文）安装包安装下载安装包，解压运行pythonsetup.pyinstall命令安装python-mpipinstalldjango新建一个djangoprojectdjango-admin.pystartprojectproject_name特别是在windows上;如果报错，尝试用django-admin代替django-admin.py试试JetBra

代码帮·2025-01-19 11:48

论C++和Python哪个更优越(一)

一.前言C++,C语言的2.0版本,开发语言中的一把利剑Python,多种开发语言的结晶,代码界的后起之秀------------------------------------------------

UnwaterBreathing·2025-01-19 11:17

Python测试框架 Pytest —— mock使用（pytest-mock）_python pytest mock数据

2401_84263262·2025-01-19 11:46

Python与.NET：10步教你轻松实现跨语言互操作，你准备好了吗？

超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣在这个多语言编程的时代，Python和.NET各自拥有独特的魅力。

墨瑾轩·2025-01-19 11:46

华为OD机试E卷 --智能成绩表--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述小明来到某学校当老师，需要将学生按考试总分或单科分数进行排名，你能帮帮他吗？

飞码创造者·2025-01-19 11:45

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。

Mr' 郑·2025-01-19 11:43

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。以下是对这一操作的详细解释：一、基本思想Dropout的基本思想是减少神经元之间的复杂共适应关系，迫使网络在训练过程中不依赖于特定的神经元子集。这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选

nk妹妹·2025-01-19 11:43

ACL实验

地址过滤数据包，访问控制列表号2000-2999扩展访问控制列表：基于源IP地址、目的IP地址、指定协议、端口和标志来过滤数据包命名访问控制列表：允许在标准和扩展访问控制列表中使用名称代替表号实验目的学习

把梦想藏在蘑菇里·2025-01-19 11:12

Python学习之-Pydantic详解

前言：Pydantic是一个Python库，用于数据解析和验证。它主要基于Python类型提示来实现数据的校验和设定限制条件。在Pydantic中，BaseModel是一个核心基类，用于创建数据模型。1BaseModel的主要作用包括：数据验证（Validation）:BaseModel类提供了自动数据验证的功能。当你创建一个基于BaseModel的子类并且为其字段添加类型注解（typeannot

夏天Aileft·2025-01-19 11:11

【Lua源码分析系列】1. 概述

而Lua的实现相当小巧，只有几万行C代码，与C/C++的互操作相当方便，并且实现的质量也是工业级别的

·2025-01-19 11:07

C++归并排序算法深度解析

本文将详细介绍归并排序算法的实现原理、C++代码实现以及在实际应用中的优化策略。归并排序算法原理归并排

小小的博客·2025-01-19 10:05

Web3.0开发路线

学习内容：Web3概述：起源、愿景、与Web2的区别。区块链基础：区块、链式结构、哈希、公钥/私钥、UTXO模型、账户模型等。共识机

king-agic·2025-01-19 10:32

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中，我们将开发一个深度学习项目，用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。

精通代码大仙·2025-01-19 10:01

2024年华为OD机试真题- 分月饼-(C++/Java/python)-OD统一考试（C卷D卷）

2024华为OD机试真题目录-(B卷C卷D卷)-【C++JavaPython】题目描述中秋节，公司分月饼，m个员工，买了n个月饼，m≤n，每个员工至少分1个月饼，但可以分多个，单人分到最多月饼的个数是Max1，单人分到第二多月饼个数是Max2，Max1-Max2≤3，单人分到第n-1多月饼个数是Max(n-1)，单人分到第n多月饼个数是Max(n)，Max(n-1)–Max(n)≤3,问有多少种分

dijkstra2023·2025-01-19 10:01

华为OD机试D卷C卷 - 分披萨（Java & Python& JS & C++ & C ）

题目描述"吃货"和"馋嘴"两人到披萨店点了一份铁盘（圆形）披萨，并嘱咐店员将披萨按放射状切成大小相同的偶数个小块。但是粗心的服务员将披萨切成了每块大小都完全不同奇数块，且肉眼能分辨出大小。由于两人都想吃到最多的披萨，他们商量了一个他们认为公平的分法：从"吃货"开始，轮流取披萨。除了第一块披萨可以任意选取外，其他都必须从缺口开始选。他俩选披萨的思路不同。"馋嘴"每次都会选最大块的披萨，而且"吃货"知

算法大师·2025-01-19 09:00

C/C++中的 void*

介绍了C语言和C++中关于void*的用法，涉及到了C++中的reinterpret_cast如果哪里有错误欢迎指正！

wudi_demaxiya·2025-01-19 09:59

OSPF（1）：基础知识与数据包、状态机、工作过程

引言上一篇我们学习了RIP：RIP基础知识与配置，可是通过学习，我们发现RIP似乎只能运用在中小型网络中，那么中大型网络应该怎么做呢？

小度爱学习·2025-01-19 09:28

OSPF（2）：基础配置、拓展配置

引言在前面的学习中我们知道了ospf的基础理论知识：ospf（1），那么这一节我们就来继续学习ospf的配置吧，而在本节我们的学习将基于以下这张图来讲解配置命令：R1、R2、R3都有一个环回接口，分别为

小度爱学习·2025-01-19 09:28

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

1.背景介绍1.1人工智能的演进：从符号主义到连接主义人工智能(AI)的发展经历了漫长的历程，从早期的符号主义到如今的连接主义，标志着人工智能从基于规则的推理演变到基于数据的学习。

AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

全面解读 Databricks：从架构、引擎到优化策略

在Databricks平台上，数据工程、数据科学与数据分析团队能够协作使用Spark、DeltaLake、MLflow等工具高效处理数据与构建机器学习应用。

克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-01-19 09:27

立足西安，昇腾AI为开发者留下了脚印一串

“我爱西安这座城市，而且在学校学习了那么多与IT开发相关的课程，未来我很希望能留在西安发展。”西安电子科技大学计算机学院的几名学生如是对笔者说。

科技前沿资讯·2025-01-19 09:24

AI歌手会成为主流吗？

1.AI歌手的发展现状1.1技术背景我们处于一个机器学习和深度学习技术飞速发展的时代，AI歌手的诞生并非偶然。通过收集和分析大量的音乐数据，AI能够学习并模仿特定歌手

网络安全我来了·2025-01-19 09:23

从零开始学RSA：低加密指数广播攻击

(10)低加密指数广播攻击如果选取的加密指数较低，并且使用了相同的加密指数给一个接受者的群发送相同的信息，那么可以进行广播攻击得到明文。适用范围：模数n、密文c不同，明文m、加密指数e相同。一般情况下，e=k(k是题目给出的n和c的组数)。例如：下面的就是e=k=3使用不同的模数n，相同的公钥指数e加密相同的信息。就会得到多个，将视为一个整体M，这就是典型的中国剩余定理适用情况。按照本文的中国剩余

网络安全我来了·2025-01-19 09:22

【机器学习：三十二、强化学习：理论与应用】

1.强化学习概述**强化学习（ReinforcementLearning,RL）**是一种机器学习方法，旨在通过试验与反馈的交互，使智能体（Agent）在动态环境中学习决策策略，以最大化累积奖励（CumulativeReward

KeyPan·2025-01-19 09:19

【机器学习：二十七、决策树集合】

1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。

KeyPan·2025-01-19 08:49

华为OD机试2024年E卷-敏感字段加密[100分]（ Java | Python3 | C++ | C语言 | JsNode | Go）实现100%通过率

题目描述给定一个由多个命令字组成的命令字符串：1、字符串长度小于等于127字节，只包含大小写字母，数字，下划线和偶数个双引号；2、命令字之间以一个或多个下划线_进行分割；3、可以通过两个双引号””来标识包含下划线_的命令字或空命令字（仅包含两个双引号的命令字），双引号不会在命令字内部出现；请对指定索引的敏感字段进行加密，替换为******（6个*），并删除命令字前后多余的下划线_。如果无法找到指定

梅花C·2025-01-19 08:18

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

这里肯定有一个学习曲线。我可能应该从了解机器学习的基础知识开始。

aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

基于 Linux 的 Ngina-server 通信架构 C++ 实现

文章目录本章内容概述一、项目概述1.项目描述2.项目技术二、项目详解1.项目框架2.项目流程三、项目拓展1.简要介绍一下你的项目？2.项目程序结构？3.线程之间如何同步？4.如何处理客户端发送的数据包？5.Socket编程服务端和客户端的基本流程？6.IO多路复用相关？7.如何做压测的？8.保护内存资源？9.为保护服务器不受攻击做出了哪些处理？10.CPU占比过高如何分析？四、网络编程1.IO多路

Alkaid3529·2025-01-19 08:15

机器学习——认识有监督学习与无监督学习

目录有监督学习与无监督学习有监督学习无监督学习监督学习与无监督学习的区别有监督学习与无监督学习有监督学习和无监督学习是机器学习中的两种主要学习方式，它们的主要区别在于数据的标注情况和学习的目标。

伊一大数据&人工智能学习日志·2025-01-19 08:41

C++：派生

#include//基类classAnimal{public:voideat(){std::cout//基类classAnimal{public:virtualvoidmakeSound(){std::coutmakeSound();//调用派生类的makeSound函数deleteanimal;return0;}//Dogbarks.#include//基类classBase{public:vo

m0_46521579·2025-01-19 08:10

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。

cxr828·2025-01-19 07:09

华为OD机试E卷 - 敏感字段加密（Java & Python& JS & C++ & C ）

算法大师·2025-01-19 07:39

【华为OD-E卷 - 寻找最大价值的矿堆 100分（python、java、c++、js、c）】

【华为OD-E卷-寻找最大价值的矿堆100分（python、java、c++、js、c）】题目给你一个由‘0’(空地)、‘1’(银矿)、‘2’(金矿)组成的的地图，矿堆只能由上下左右相邻的金矿或银矿连接形成

CodeClimb·2025-01-19 07:08

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception

计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

华为OD机试E卷 --敏感字段加密--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述给定一个由多个命令字组成的命令字符串:1、字符串长度Q小于等于127字节，只包含大小写字母

飞码创造者·2025-01-19 07:01

AI技术架构：从基础设施到应用

1.GPU（图形处理单元）：并行计算的核心GPU是深度学习的核心引擎，专为大规模并行计算设计。技术优

fuqinyijiu·2025-01-19 06:31

单层感知机----或门实现

文章目录一、前言---感知机二、实现过程1.引入库2.或门真值表-训练集数据3.建立model,初始化定义权重、偏置、学习率4.前向传播定义5.训练过程(更新权重和偏置)6.训练模型一、前言—感知机感知机

翔翔子1号·2025-01-19 06:30

大模型-Qwen2.5 技术报告解读

词元可以理解为语言模型学习时的基本语言单位（比如单词、汉

数据分析能量站·2025-01-19 06:55

PCL 计算点云的VFH特征

目录一、概述二、代码三、结果内容抄自CSDN点云侠：【2024最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）。质量无忧，可放心复制粘贴。

点云侠'·2025-01-19 06:52

第八讲 SPU密态引擎

数据是敏感的数据是重要的技术路线：多方安全计算同态加密差分隐私可信硬件挑战：易用性差，性能差需要：原生AI框架支持，编译器运行时协同优化SPU简介前端：支持主流AI前端，降低学习成本，复用AI前端能力编译器

huang8666·2025-01-19 06:51

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