从GPT学习第9页

【终极解决方案】基于pm2来运行ts文件【和运行js差距很大哦】TypeError [ERR_UNKNOWN_FILE_EXTENSION]: Unknown file extension “.ts“

weixin_43343144·2025-03-24 02:03

序列器自增ID跳跃问题

MySQL中，使用表作为序列器，通过执行`INSERTINTOtable(id)VALUES(null)`后，再调用`SELECTLAST_INSERT_ID()`来获取自动生成的ID，通常情况下，ID会从1

南天神杵孟猛·2025-03-24 02:03

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

致现在的我与未来的我：编程长河中的摆渡手札

致现在的我与未来的我：编程长河中的摆渡手札一、技术积累：从萤火微光到星河初现（约3000字）前端的启蒙：HTML/CSS与"所见即所得"的魔法“代码是诗，但诗未必能成为产品”，初学编程时，我如《禅与摩托车维修艺术

星糖曙光·2025-03-24 02:31

鸿蒙相机开发实战：从设备适配到性能调优 —— 我的 ArkTS 录像功能落地手记（API 15）

而且从手持云台到车载记录仪，每个项目都面临独特挑战：车载场景的高温稳定性、可穿戴设备的低功耗限制、多设备分辨率适配的玄学……这些痛点促使我重新梳理HarmonyOS相机开发的技术脉络——这正是本文的起源

李游Leo·2025-03-24 02:00

RK平台下Buildroot驱动编译环境入门

提示：低配置电脑下驱动编译环境搭建，驱动学习环境准备文章目录目的需求环境Ubuntu18Desk桌面开发环境Buildroot编译环境基本要求个人环境VM环境配置+Buildroot编译环境配置Buildroot

ItJavawfc·2025-03-24 01:28

猫头虎分享已解决Bug || java.lang.ClassNotFoundException 全解析与解决方案

今天，猫头虎以真实开发经历为背景，从Bug原因剖析到全方位解决方案，手把手带你攻克这个问题！本文涵盖了：问题原因：从类加载机制到

AI后端·2025-03-24 01:28

探秘高并发网络编程：从基础原理到实战优化

一、引言在当今数字化时代，高并发应用无处不在，从大型电商平台的抢购活动，到热门在线游戏的多人实时对战，这些场景背后都离不开高效的高并发网络编程技术。

拉姆样子·2025-03-24 01:28

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程

openwin_top·2025-03-24 01:27

【Appium】Appium征服安卓自动化：GitHub 10.5k+星开源神器，Python代码实战全解析！

二、环境搭建：5分钟极速配置2.1核心工具链2.2安卓设备连接三、脚本实战：从零编写自动化操作3.1示例1：自动登录微信并发送消息3.2示例2：动态滑动屏幕与数据抓取四、避坑指南4.1元素定位优化4.2

山河不见老·2025-03-24 01:26

深入了解 ArangoDB 的图数据库应用与 Python 实践

ArangoDB作为一个可扩展的图数据库系统，能够加速从连接数据中获取价值。本文将介绍如何使用Python连接和操作ArangoDB，并展示如何结合图问答链来获取数据洞察。

eahba·2025-03-24 01:54

不懂英语可以学编程吗?,不懂英文可以学编程吗

Sourcecodedownload:本文相关源码提到人工智能，就不得不提Python编程语言，大多数人觉得编程语言肯定会涉及到很多代码，满屏的英文字母，想想就头疼，觉得自己不会英语，肯定学不好Python，但是不会英语到底能不能够学习

P5688346·2025-03-24 01:53

计算机网络&性能优化相关内容详解

1.优化页面性能：根据搜索结果，优化可以从资源加载、渲染优化、缓存策略等方面入手。网页1提到合并文件、压缩图片、使用CDN和HTTP/2。

GISer_Jinger·2025-03-24 01:22

Vue中使用echarts从后台获取数据渲染

1.methods定义方法实例化Echartsmethods:{//定义方法asyncgetHistogram(){constechart=Echart.init(this.$refs.effect)//实例化Echartsechart.setOption({color:["#5ab1ef","#c8b6eb","#2ec7c9"],tooltip:{trigger:"axis",axisPoin

FFF-X·2025-03-24 01:21

计算机网络课程内容详解-ChatGPT4o作答

计算机网络课程是一门系统讲解网络体系结构、通信协议、网络技术和应用的专业课程，旨在帮助学生理解计算机网络的工作原理、设计思想和实际应用。以下是计算机网络课程内容的详细介绍，涵盖知识结构、主要内容及应用方向。一、课程目标掌握计算机网络的基本概念、结构及运行原理。理解计算机网络分层模型（如OSI七层模型和TCP/IP四层模型）。掌握常见的通信协议及其功能（如HTTP、FTP、DNS等）。学会网络设备（

部分分式·2025-03-24 00:19

C#基础学习（二）C#数组生存手册：从入门到“血压拉满“的奇妙旅程

作为一只C#萌新，当你试图用数组装下整个世界时，系统可能会温柔地弹出一句**"Indexwasoutsidetheboundsofthearray."**。别慌！这份求生指南将用段子教你玩转数组一、数组是什么数组简单来说就是由相同元素组成的一个集合，数组里面不一定是数，还可能是bool,string等类型组成的集合。那么他有些什么特点呢：本质：装着相同类型元素的集装箱（比如一箱肥宅快乐水）特性：长

FAREWELL00075·2025-03-24 00:18

笔记：代码随想录算法训练营day60：并查集理论基础、寻找存在的路径

本文为学习并查集理论基础|代码随想录、代码随想录过程中的思考find是找的顶头上司，而不是当前上司，最后怎么也得找到一个顶头上司的上司是自己，要不然这个结构也不成立使用issame替换会使被操作者为当前节点

jingjingjing1111·2025-03-24 00:47

Docker 容器基础技术：namespace

文中案例代码均由ChatGPT生成，在Linux内核5.15.0-124-generic，ubuntu22.04LTS系统上测试通过。namespace类型每个进程都有自己所属的nam

寻雾&启示·2025-03-24 00:46

计算机基础：编码04，认识反码和补码

专栏导航本节文章分别属于《Win32学习笔记》和《MFC学习笔记》两个专栏，故划分为两个专栏导航。读者可以自行选择前往哪个专栏。

水饺编程·2025-03-24 00:15

【access开发】导入excel 并生成表

最近天气越来越暖了，在这个春暖花开的季节了，每天心情应该都是美美的，正所谓一年之计在于春，在这个美好的季节，大家一起努力学习学习吧！那我们来看看今天学点啥呢？

Access开发易登软件·2025-03-24 00:14

Android Jetpack 应用架构指南

若需系统学习Android开发，建议先完成《Android基础知识》目录新架构设计背景移动应用交互特性核心架构原则分离关注点数据模型驱动界面单一数据源单向数据流分层架构设计界面层数据层领域层依赖管理方案工程实践指南参考

小李子学编程·2025-03-24 00:44

使用Python构建去中心化预测市场：从概念到实现

使用Python构建去中心化预测市场：从概念到实现大家好，我是Echo_Wish。今天，我们将深入探讨一个前沿的区块链应用——去中心化预测市场，并学习如何使用Python来构建一个简易的预测市场平台。

Echo_Wish·2025-03-24 00:43

Stability AI 发布 Stable Virtual Camera：从 2D 图像生成 3D 视频

StabilityAI发布StableVirtualCamera：从2D图像生成3D视频StableVirtualCamera[4]是由StabilityAI最新发布的一款能够从一张或多张2D图像（最多支持

三花AI·2025-03-24 00:43

【商城实战(55)】商城数据库备份：策略与实操指南

从项目基础搭建，运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架，到用户、商品、订单等核心模块开发，再到性能优化、安全加固、多端适配，乃至运营推广策略，102章内容层层递进。

奔跑吧邓邓子·2025-03-23 23:12

RocketMQ学习-Springboot整合RocketMQ

SpringBoot整合RocketMQ需要注意的是SpringBoot的starter集成包时，要注意版本。因为SpringBoot集成的RocketMQ的starter依赖由Spring社区提供，迭代比较快，版本之间的差异还是比较大的。可能版本不同，就导致使用的时候出现错误。maven依赖,直接把我的maven工程的配置放到这里了。普通消息maven工程创建我直接创建了一个空的maven工程，

wechatt_fee1024·2025-03-23 23:12

回答我！！！如何用“快递分拣”讲明白OSI五层模型？

刚开始学习计算机网络时，会比较难理解计算机网络的五层协议，毕竟确实挺抽象的，接下来我用寄快递的过程来类比计算机网络的五层协议（物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层），帮助大家理解每一层的功能和作用

茫忙然·2025-03-23 23:39

Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现

博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来，还有大家

Java老徐·2025-03-23 23:38

stability ai推出的 AI模型2D图像转3D视频

模型支持从1到32张输入图像生成不同宽高比(如1:1、9:16、16:9)的视频，最长可达1000帧。无需复杂的重建或优化，可生成高质量的3D视频，同时保持3D一致性和时间平滑性。StableV

微丽宝·2025-03-23 23:08

【Spark】查询优化中分区（Partitioning）和分桶（Bucketing）是什么关系？什么时候应当分区，什么时候应当分桶？

在学习Spark的过程中，分区和分桶乍一看很像，都能为了计算加速，但是仔细一想，一查还是有些差异的，甚至说差异很大。那么具体有什么差异点，有什么相同点。我做出了如下的整理，供大家参考，欢迎指正。

petrel2015·2025-03-23 23:37

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。

lynn-66·2025-03-23 23:37

Spring Bean 的生命周期：从创建到销毁的完整解析

引言：为什么需要了解SpringBean的生命周期？在Spring框架中，Bean是应用程序的核心构建块，理解其生命周期对于开发高效、稳定的应用至关重要。根据2023年JetBrains开发者调查报告，超过75%的Java开发者使用Spring框架，而Bean的生命周期管理是Spring的核心特性之一。以下数据展示了Bean生命周期的重要性：90%的Spring性能问题与Bean的初始化或销毁不当

一点多余.·2025-03-23 23:35

六十天前端强化训练之第二十九天之深入解析：从零构建企业级Vue项目的完整指南

=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、Vite核心原理与开发优势二、项目创建深度解析三、配置体系深度剖析四、企业级项目架构设计五、性能优化实战六、开发提效技巧七、质量保障体系八、扩展阅读推荐一、Vite核心原理与开发优势1.1为什么选择Vite？Vite采用现代浏览器原生ES模块系统（NativeESM）作为开发服务器，颠覆了传统打包工具的

编程星辰海·2025-03-23 22:35

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。

开心星人·2025-03-23 22:34

技术大佬和普通程序员改bug的区别！

今天就给大家从几方面讲讲，经验丰富的程序员，是怎么debug的！1、并不是所有bug都需要修复修bug有个前提，那就

程序员干货站·2025-03-23 22:02

【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现

论文链接：Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance，这种方法通过引入一个额外的分类器，使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成

LittleNyima·2025-03-23 22:02

“深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。

开心星人·2025-03-23 22:01

深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装

目录一、版本对应二、安装命令（pip）1.版本（1）v2.5.1~v2.0.0（2）v1.13.1~v1.11.0（3）v1.10.1~v1.7.02.安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档：pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor

zfgfdgbhs·2025-03-23 22:30

基于AWS Endpoint Security（EPS）的自动化安全基线部署

这种自动化机制特别适用于动态扩缩的云环境，确保新启动的EC2实例、容器等终端设备从初始状态即受保护，以及具体实现的详细步骤和关键代码。以下是基于AWSEndpointSecur

weixin_30777913·2025-03-23 22:59

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性

山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

如何进行PHP性能优化？

PHP性能优化是一个复杂且多方面的过程，涉及从代码层面到服务器配置的多个方面。以下是一些关键的优化技巧和最佳实践：选择合适的数据结构（如数组、对象等）可以显著提高程序的运行效率。

破碎的天堂鸟·2025-03-23 22:56

网络空间安全专业培养方案及学习建议

一、网络空间安全专业培养方案（示例）本文以武汉大学网络空间安全专业培养方案为例，列举本科期间学习的课程。

菜根Sec·2025-03-23 21:52

网络安全证书培训机构有哪些

当前笔者的主要任务还是通过学习来增强自己的能力，后续看看是否有机会既能让读者享受物美价廉的考试认证服务，又能让培训机构及时找到生源，实现双赢。如果找到合适的培

菜根Sec·2025-03-23 21:22

嵌入式Linux驱动开发：从基础知识到实践精通

本课程从基础知识点出发，详细介绍了内核接口理解、设备树编程、I/O操作、字符与块设备驱动、网络驱动、电源管理、调试技巧、硬件抽象层、设备模型和模块化编程等关键技能，并通过实际操作实践来强化学习，帮助开发者成长为嵌入式

坚持坚持那些年·2025-03-23 21:21

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

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？