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详解TCP三次握手（建立连接）和四次握手（释放连接）

VC++常用功能开发汇总（专栏文章列表，欢迎订阅，持续更新...）https://blog.csdn.net/chenlycly/article/details/124272585<

dvlinker·2025-03-15 19:44

JavaScript性能优化指南：聚焦DOM操作优化

核心优化：DOM操作性能提升1.问题根源分析浏览器渲染引擎与JavaScript引擎独立运作，频繁的DOM操作会导致：重排（Reflow）：计算元素几何属性重绘（Repaint）：更新元

桃木山人·2025-03-15 19:43

正则表达式

=newRegExp(/\d{5}/)letreg=newRegExp("\\d{5}")letstr='我的号码是12345'console.log(reg.test(str))//true二：字面量方式

大神乔伊·2025-03-15 19:40

max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别

作用：控制总共参与训练的数据量，减少max_samples可以加快训练速度。

背太阳的牧羊人·2025-03-15 19:09

蓝桥杯历届试题正则问题(非dfs解决)

题目oj平台题目解析如果围绕着如何从左到右进行遍历更新那我觉得确实半天难以得到分数，但只要转念一想：我们如果是处理没有括号的正则计数，会发现非常的容易，那么我们找到一种方法：通过一个函数将一个括号范围内的正则表达式的最大值进行更新

C+G·2025-03-15 18:37

数据结构-栈基本运算的实现及其应用

/*************************************************************顺序存储的栈实现文件更新于2020年4月27日****************

Ssaty.·2025-03-15 18:36

如何应对 IT 项目中的需求变更？

在IT项目管理中，需求变更是常见且难以避免的问题，无论是由于市场环境变化、技术更新还是用户需求调整，需求变更都可能影响项目进度、成本和质量。因此，项目团队必须具备有效的应对策略。

·2025-03-15 18:07

【DuodooTEKr】基于Python+OCR+DeepSeek的英国购物小票识别系统开发实战

一、行业现状与痛点分析1.英国零售业数字化现状根据英国零售协会（BRC）2023年度报告显示：英国年均纸质小票签发量达78亿张87%的企业仍采用人工录入方式处理小票数据零售业每年因小票管理产生的直接成本超

邹工拆解甲方需求·2025-03-15 18:34

C++设计模式-观察者模式：从基本介绍，内部原理、应用场景、使用方法，常见问题和解决方案进行深度解析

当被观察对象（Subject）状态改变时，所有依赖它的观察者（Observer）都会自动收到通知并更新。这种模式类似于报纸订阅机制——报社发布新刊时，所有订阅者都会收到最新报纸。

牵牛老人·2025-03-15 18:02

国产 DeepSeek V3 被秒成“前浪“？谷歌开放最强 Gemini 2.0 全家桶：速度快60倍，上下文还长16倍！

今年早些时候，谷歌在GoogleAIStudio中更新了2.0FlashThinkingExpe

Bryan Ding·2025-03-15 17:57

CESM1.2.1移植使用说明

环境配置1.更新系统软件源2.更新系统安装软件安装git、make、python等。3.安装MPI(openmpi4.1.5)//下载并解压进入文件夹wge

༊.枕星＇听光.ঌ·2025-03-15 17:56

C++基础调用堆异常

当我们构建可执行文件时，每个函数都有一个地址偏移量。pdb基于这些偏移量。再次生成二进制文件

路奇怪·2025-03-15 17:55

门控循环单元（GRU）

GRU由两个主要的门组成：重置门和更新门。这些门帮助GRU决定如何在每个时间步更新和传递信息。GRU结构GRU的结构相比LSTM更简单，没有独立的记忆细胞状态。它通过两个门（重置门和更新门）来控制信息

six.学长·2025-03-15 17:54

[Pytorch] Error:module ‘torch‘ has no attribute ‘logical_and‘

但在1.9的文档中有logical_and遂查阅相关更新，得知logical_and在1.5之后的新功能，pytorch更新到>=1.5即可解决问题。1.3.1搜索结果1.5.1搜索结果

江南蜡笔小新·2025-03-15 17:24

训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？

在训练模型时，步长（也称为学习率，LearningRate）是一个关键的超参数，它控制着每次参数更新的大小。

yuanpan·2025-03-15 16:52

k8s基础架构介绍

通过k8s可以实现对容器的编排、部署、更新等学习k8s之前，先了解相关的一些使用和配置k8s的一些工具。

忍界英雄·2025-03-15 16:22

六十天前端强化训练之第十七天React Hooks 入门：useState 深度解析

2.useState的作用3.基本语法解析4.工作原理5.参数详解a)初始值设置方式b)更新函数特性6.注意事项7.类组件对比8.常见问题解答二、核心代码示例三、实现效果四、学习要点总结五、扩展阅读推荐官方文档优质文章推荐学习路径进阶资源六

编程星辰海·2025-03-15 16:50

深入解析React 18核心特性：构建未来级Web应用的全面指南

一、React18的里程碑意义React18作为近年来最具革命性的版本更新，标志着前端开发正式进入并发渲染时代。这个版本不仅带来了底层架构的革新，更重新定义了现代Web应用的性能标准与开发范式。

斯~内克·2025-03-15 16:50

Windows域渗透之域管理

设置密码策略2、禁用USB存储设备三、批量用户管理1、创建单个用户2、批量导入用户四、部署和管理共享驱动器1、使用组策略登录脚本自动映射驱动器2、使用PowerShell映射网络驱动器五、管理Windows更新

人间酒中仙·2025-03-15 16:20

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。

湫怿·2025-03-15 16:19

Android Jetpack

这意味着它提供向后兼容性并且他会更频繁地更新，确保您始终可以访问最新和最好的Jetpack组件版本。特点加速开发组件可以单

qq_39892855·2025-03-15 16:19

打造高性能的react

根本目的就是减少重复渲染使用使用shouldComponentUpdate规避冗余的更新逻辑shouldComponentUpdate触发的条件是只要父组件更新了，就会被触发，在里面判断传入的pros是否改变

大鸡腿最好吃·2025-03-15 16:48

【Python】构建Web应用的首选：Flask框架基础与实战

构建Web应用的首选：Flask框架基础与实战在Python的Web开发生态中，Flask框架以其轻量、灵活和易用的特性成为构建Web应用的首选之一。

萧鼎·2025-03-15 16:48

Spring Boot应用首次请求性能优化实战：从数据库连接池到JVM调优

目录问题现象与背景分析性能瓶颈定位方法论数据库连接池深度优化SpringBean生命周期调优JVM层性能预热策略全链路监控体系建设生产环境验证方案总结与扩展思考1.问题现象与背景分析1.1典型问题场景在某互联网金融项目的

一休哥助手·2025-03-15 16:18

深入解析 React Diff 算法：原理、优化与实践

深入解析ReactDiff算法：原理、优化与实践1.引言React作为前端领域的标杆框架，采用虚拟DOM（VirtualDOM）来提升UI更新性能。

赵大仁·2025-03-15 16:17

Android 架构MVC MVP MVVM+实例

1.View接收用户交互请求2.View将请求转交给ViewModel3.ViewModel操作Model数据更新4.Model更新完数据，通知ViewModel数据发生变化5.ViewModel更新View

2401_89284222·2025-03-15 15:16

前端面试题---vue项目打包时, 内存不足了怎么办为什么会出现这样的情况

Vue项目打包时如果出现内存不足（OOM，OutofMemory）简称就是OOM，通常是因为项目代码量较大、依赖过多、打包时Webpack需要处理的文件过多，导致Node.js运行时超出了默认的内存限制

*星之卡比*·2025-03-15 15:16

机器学习中的梯度下降是什么意思？

1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度（即导数）来指导参数的更新方向。具体来说：梯度：梯度是损失函数对模型参数的偏导数，表示损失函数在当前参数点上的变化率。

yuanpan·2025-03-15 15:45

CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-03-15 15:42

JAVA面试_进阶部分_混杂（1）

线程不安全-如果有多个线程同时在操作主内存中的变量，则线程不安全实现线程安全的三种方式1）互斥同步临界区：syncronized、ReentrantLock信号量semaphore互斥量mutex2）非阻塞同步

茂茂在长安·2025-03-15 15:11

六月份阶段性大总结之Doris/Clickhouse/Hudi一网打尽

这是个阶段性小总结，后面会持续更新。

王知无(import_bigdata)·2025-03-15 15:11

动态路由RIP的总结

静态路由相对动态路由更加安全缺点:1.配置量大2.静态路由无法根据网络拓扑结构的变化而变化—收敛动态路由:缺点:1.通过单一算法计算出来的路径,可能出现选路不佳2.资源占用多3.没有静态路由安全优点:1.配置量少

nihuhui666·2025-03-15 15:39

算法在各领域的广泛应用：100 个实例全解析

一、互联网与信息技术领域搜索引擎算法：如谷歌的PageRank算法，用于根据网页的重要性和相关性对搜索结果进行排序，帮助用户快速找到所需信息。推荐系统算法：例如亚马逊和Netflix使用的协同过滤算法。根据用户的历史行为（购买、观看记录等）和其他相似用户的偏好，为用户推荐可能感兴趣的产品或内容。社交网络分析算法：用于分析社交网络中的用户关系，如Facebook通过算法发现用户的好友推荐、社区划分等

软件职业规划·2025-03-15 15:07

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的SOC估计(1)基于迁移学习的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果(2)全生命周期下的

萌萌可爱郭德纲·2025-03-15 15:07

机器学习_重要知识点整理

贝叶斯定理计算条件概率，更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。最大似然估计（MLE）通过数据最大化似然函数，估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。

嘉羽很烦·2025-03-15 15:06

AI大模型时代，2025大龄程序员如何轻松转型赢未来？

对于大龄程序员而言，他们不仅需要应对技能更新的压力，还常常受到年龄歧视的影响，尤其是在追求创新和速度的科技公司中。许多大龄程序员发现自己处于尴尬境地，

AI大模型学习不迷路·2025-03-15 15:35

数字孪生对于新基建的价值浅析，算是抛砖引玉。

数字孪生（DigitalTwin）作为一项融合物理世界与数字世界的关键技术，在新基建中扮演着虚实协同、智能决策、全生命周期管理的核心角色，其价值贯穿于基础设施的设计、建设、运维到优化全流程。

大牛工控设计师·2025-03-15 14:04

如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化？

随着OceanBase数据库应用的日益深入，数据量不断攀升，单个表中存储数百万乃至数千万条数据的情况变得愈发普遍。

·2025-03-15 14:29

增量预训练和微调的区别

文章目录前言一、增量预训练和微调的区别二、代码示例1.增量预训练示例2.微调示例3.代码的区别三、数据格式1.增量预训练2.微调3.示例4.小结四、数据量要求1.指导原则2.示例3.实际操作中的考虑4.

做个天秤座的程序猿·2025-03-15 13:54

SEORoal·2025-03-15 13:53

漏洞预警 | Apache Tomcat 存在远程代码执行漏洞（CVE-2025-24813）

24813漏洞评分无利用复杂度中影响版本11.0.0-M1至11.0.210.1.0-M1到10.1.349.0.0.M1到9.0.98利用方式远程POC/EXP已公开近日，ApacheTomcat发布更新修复漏洞

盛邦安全·2025-03-15 13:22

HarmonyOS 实战开发 —— 基于HMRouter的路由跳转方案

记录一场鸿蒙开发岗位面试经历~持续更新中……HMRouter简介HMRouter作为Har

CTrup·2025-03-15 12:16

HarmonyNext 鸿蒙架构深度解析与 ArkTS 编程实践

一、HarmonyNext架构概述1.1架构设计理念HarmonyNext的架构设计秉承了“轻量、高效、安全”的理念，旨在为开发者提供一个稳定、高效的开发环境。其核心架构包括以下

披光人·2025-03-15 12:44

HarmonyNext深度解析：ArkUI高效渲染与性能优化实战

在华为Mate60系列实测中，复杂界面渲染延迟降低42%智能脏区检测机制基于机器学习的区域更新预测算法，

披光人·2025-03-15 12:14

【颠覆认知】大模型开发终极实战：30分钟用LangChain打造「超级AI客服」系统（附全代码+黑科技调参技巧）

img-blog.csdnimg.cn/direct/8a7d3f8c2c7f4e5e8d3c4d0a6e5d8e7a.png)传统AI客服系统开发面临：1.对话记忆金鱼症（7轮对话必失忆）2.知识库更新堪比器官移植

煜bart·2025-03-15 12:13

webgl threejs 云渲染(服务器渲染、后端渲染)解决方案

配备强大GPU的远程服务器早就可以处理密集的处理工作，而专有应用程序，用户也可以从任何个人设备查看全保真模型并与之交互。

allenjiao·2025-03-15 11:06

JVM 调优

调优的目标通常是减少垃圾回收的时间、降低内存使用和提高应用程序的吞吐量。以下是一些常见的JVM调优策略和方法。

百里自来卷·2025-03-15 10:03

【忍者算法】从找朋友到找变位词：一道趣味字符串问题的深入解析｜LeetCode 438 找到字符串中所有字母异位词

LeetCode438找到字符串中所有字母异位词点此看全部题解LeetCode必刷100题：一份来自面试官的算法地图（题解持续更新中）生活中的算法还记得小时候玩的"找朋友"游戏吗？

忍者算法·2025-03-15 10:32

守护网站安全的隐形卫士——SSL证书全解析

在网络世界中，保护用户数据的安全至关重要。无论你是经营一家小型网店还是管理大型企业网站，确保客户信息的安全性都是不可忽视的任务。今天，我们就来揭开一个默默守护网站安全的重要角色——SSL证书的神秘面纱。什么是SSL证书？SSL（SecureSocketsLayer）证书是一种数字证书，用于加密客户端与服务器之间的通信，确保数据传输过程中的安全性。简单来说，当您访问一个启用SSL证书的网站时，您的浏

·2025-03-15 10:54

嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速

因此，模型压缩和加速技术应运而生，旨在减少计算量、降低存储需求，同时尽可能保持模型的准确性。

奥德彪123·2025-03-15 10:30

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