函数与类

如何优化公司需求管理

一、需求变更管理的重要性与基本理念需求变更管理是软件开发和产品创新过程中必不可少的组成部分。需求在项目启动时往往是初步、模糊且充满不确定性的，而随
·2025-03-18 00:01

CSS竟然开始支持函数了！编程语言的未来能否在此掀起波澜？

ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读当我第一次看到CSS即将支持原生函数时？没错，朋友，这是真的！
·2025-03-18 00:00

HarmonyOS NEXT ArkTS布局优化与性能提升指南

在ArkTS应用开发中，布局优化和性能提升是确保应用流畅运行的关键。本文将从避免二次布局、优先使用layoutWeight、响应式布局设计、懒加载、优化大型对象更新以及内存管理六个方面，探讨如何优化布局和提升性能。避免不必要的二次布局二次布局通常发生在子元素尺寸或位置发生变化时，导致父容器需要重新计算布局。以下是常见的二次布局场景及优化方法：场景1：动态改变子元素尺寸当子元素的尺寸动态变化时（如字
·2025-03-18 00:00

JavaScript_Day3

classList操作元素属性//追加一个类元素.classList.add('类名')//删除一个类元素.classList.remove('类名')//切换一个类元素.classList.toggle
Mswanga·2025-03-18 00:38

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。模型保存在PyTorch中，有两种主要的模型保存方法：保存整个模型和仅保存模型参数。保存整个模型保存整个模型意味着保存模型的结构和参数。这种方法简单直接，但文件体积较大，且依赖于模型的具体实现。importto
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器

torch.unsqueeze函数就是PyTorch提供的一个非常有用的工具，用于在指定位置增加张量的维度。本文将详细介绍torch.unsqueeze的用法和一些实际应用场景。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

自然语言处理领域CCF推荐的A类期刊

中国计算机学会（CCF）推荐的A类期刊和会议是该领域内公认的高质量研究发表平台。这是我在学习时整理的一些顶刊并附上官网地址直达。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

群体智能优化算法-GOOSE优化算法（含Matlab源代码）

摘要GOOSE（GooseOptimizationAlgorithm）是一种基于大雁（Goose）在自然界中觅食与捕猎行为所启发的元启发式算法。
HR Zhou·2025-03-17 23:06

LeetCode 3280 将日期转换为二进制表示

【算法实战】日期转二进制：两种解法的思路与优化（附代码解析）一、问题描述给定一个yyyy-mm-dd格式的日期字符串，要求将年、月、日分别转为无前导零的二进制，并保持year-month-day格式。
雾月55·2025-03-17 23:06

GBase8c aes_encrypt和aes_decrypt函数

在数据库中，aes_encrypt和aes_decrypt函数进行加解密时使用的块加密模式。
keep__go·2025-03-17 23:05

Python在生物信息学中的应用：基因组学与蛋白质组学

摘要：本文主要介绍了Python在生物信息学中的应用，特别是在基因组学和蛋白质组学领域。文章详细讲述了各个原理，并以代码实例展示了实际应用。我们将探讨如何利用Python分析基因组数据，解析蛋白质序列，以及进行比对分析等。文章目录1.引言2.分析基因组数据2.1读取和解析FASTA文件2.2基因频率分析2.3代码实例3.蛋白质组学3.1解析蛋白质序列3.2蛋白质序列比对3.3代码实例4.总结1.引
PyTechShare·2025-03-17 23:34

文件上传漏洞总结（含原因+防御措施）+白名单+黑名单+内容、头+解析漏洞/修补方案

前端js类绕过?
南部余额·2025-03-17 23:04

Leetcode32 最长有效括号深度解析

状态转移方程详解Case1：当前字符)与前一个字符(直接匹配场景：形如...()的结构。
八股文领域大手子·2025-03-17 23:03

C语言中的结构体指针

通过结构体指针，我们可以动态访问结构体成员、传递结构体到函数以及进行内存管理等操作。
812503533·2025-03-17 23:02

一份C#的笔试题及答案

值类型与引用类型的区别值类型（如int,string）在内存中直接存储数据，而引用类型（如object,ref）通过引用间接存储，指出值的位置。请举例说明两者的不同。
网际游侠·2025-03-17 23:02

数据结构-稀疏矩阵-十字链表存储

当矩阵的非零元个数与位置在操作中变化较大时，就不宜用顺序存储结构来表示三元组的线性表。
辣条不爱辣·2025-03-17 23:02

Spring Boot拦截器（Interceptor）与过滤器（Filter）深度解析：区别、实现与实战指南

SpringBoot拦截器（Interceptor）与过滤器（Filter）深度解析：区别、实现与实战指南一、核心概念对比1.本质区别维度过滤器（Filter）拦截器（Interceptor）规范层级Servlet
chenOnlyOne·2025-03-17 23:02

Java流程控制

Java流程控制用户交互Scannerjava.util.Scanner使用这个包中Scanner类获取用户的输出基本语法 Scanners=newScanner(System.in);通过Scanner
NaclarbCSDN·2025-03-17 23:01

【UVM基础】m_sequencer 和 p_sequencer 概念与区别（面试常问）

参考1、基本概念m_sequencer类型是uvm_sequencer_base类型，定义在uvm_sequence_item类中，注意：类型很重要。
MoorePlus·2025-03-17 23:31

Node.js系列（1）--架构设计指南

架构概述Node.js架构主要包括以下方面：事件驱动：基于事件循环的异步非阻塞架构模块系统：CommonJS和ES模块系统进程模型：单线程主进程与工作线程流处理：基于Stream的数据处理错误处理
一进制ᅟᅠ        ‌‍‎‏ ·2025-03-17 23:31

C# 线程池 ThreadPool 的深入解析与应用

本文将深入解析C#中的ThreadPool类，并展示如何在实际应用中有效地使用它。你是否曾经面临过创建过多线程导致系统资源耗尽的问题？
墨夶·2025-03-17 23:00

群体智能优化算法-旗鱼优化算法 (Sailfish Optimizer, SFO，含Matlab源代码）

通过在搜索过程中模拟旗鱼对沙丁鱼的捕食行为，以及沙丁鱼群的逃逸与防御机制，SFO平衡了全局探索与局部开发，在处理复杂优化问题时具有良好的收敛性能。
HR Zhou·2025-03-17 23:30

C#—线程池详解

C#—线程池详解核心机制说明自动回收与重用线程池中的线程在完成任务后不会销毁，而是回到池中等待新任务。无需手动“重新启用”，线程池会自动调度可用线程处理新任务。
_Csharp·2025-03-17 23:00

MYSQL数据备份与恢复（mysqldump）

MySQL备份之mysqldump表级别备份还原格式：mysqldump[OPTIONS]database[tables]实例：把db_user数据库中的tb_student数据表进行备份备份：#mysqldumpdb_usertb_student>/tmp/sqlbak/tb_student.sql-p还原：#mysql数据库名称/tmp/sqlbak/db_itheima.sql-p还原：#m
一诚学编程·2025-03-17 23:29

Oracle-表空间/用户的创建与使用

--对象--需要create的都是对象已学的对象：表table--普通用户只能查询user开头的数据字典selecttablespace_namefromuser_tablespaces;--dba用户才能够查询selecttablespace_namefromdba_tablespaces;--创建表空间（需要管理员权限dba用户）--语法解释CREATETABLESPACEts_test--表
一诚学编程·2025-03-17 22:58

C# 建造者模式（Builder Pattern）详细讲解

1.1.设计模式分类设计模式（DesignPatterns）分为三大类：创建型模式（CreationalPatterns）：关注如何创建
江沉晚呤时·2025-03-17 22:27

CSMA/CD协议原理与例题

CSMA/CD协议CSMA/CD（CarrierSenseMultipleAccess/collisiondetection，带有冲突检测的载波侦听多路存取）是IEEE802.3使用的一种媒体访问控制方法。从逻辑上可以划分为两大部分：数据链路层的媒体访问控制子层（MAC）和物理层。它严格对应于ISO开放系统互连模式的最低两层。LLC子层和MAC子层在一起完成OSI模式的数据链路层的功能。CSMA/
苏雨流丰·2025-03-17 22:57

测试工程师指南：基于需求文档构建本地安全知识库的完整实战

一、本地知识库的安全性与连接方案在构建本地知识库时，安全性是首要考虑的因素，尤其是对于需求文档这样的敏感数据。以下是本
Python测试之道·2025-03-17 22:56

Linux losetup循环设备

好的，以下是命令的中文解释和使用步骤：命令解释：losetup-r/dev/loop0/system/app.bin：losetup是一个用于将文件与循环设备（loopdevice）关联的命令。
小米人er·2025-03-17 22:56

【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3：完整指南

目录引言运行环境需求下载与安装推理部署总结参考资源引言随着人工智能的快速发展，开源大模型正逐步改变着技术生态。
海棠AI实验室·2025-03-17 22:54

JavaScript松散比较与严格比较

在JavaScript中，==（双等号）和===（三等号）都用于比较两个值，但它们的比较方式有显著区别。以下是它们的详细对比：1.==（双等号）名称:松散相等（LooseEquality）行为:在比较之前会尝试进行类型转换，将两个值转换为相同类型后再比较。示例:console.log(5=="5")
hzw0510·2025-03-17 22:24

人工智能伦理与可持续发展

一、人工智能伦理的核心问题1.1数据隐私与
CarlowZJ·2025-03-17 22:53

JAVA中运算符要注意的地方

本文章主要突出其与C语言的区别1.增量运算符+=-=*=%=1.a+=1.0a+=1.0;a=(int)(a+1.0);这两个等价而不是单纯的等价于a=a+1.02.a=a++publicstaticvoidmain
优雅的落幕·2025-03-17 22:53

生成式AI+安全：API防护的“进化革命”——从被动防御到智能对抗的技术跃迁

然而，这场技术革命也催生了新型威胁：攻击者利用生成式AI自动化构造恶意请求，绕过传统规则引擎；大模型API的滥用导致算力耗尽与数据泄露；甚至AI生成的代码漏洞
数信云 DCloud·2025-03-17 22:51

TRS收益互换系统开发为何敢称“无限拓展”？模块化架构+弹性集群揭秘！

TRS收益互换平台，依托DeepSeek动态定价算法与多发行方实时比价引擎，将询价响应时间从3小时压缩至10分钟，助力盈立证券交易量飙升150%，彻底改写行业游戏规
Ashlee_code·2025-03-17 22:51

24小时响应+零宕机！TRS收益互换系统售后如何成为券商“救命稻草”？

令克软件TRS收益互换平台，依托DeepSeek动态定价算法与多发行方实时比价引擎，将询价响应时间从3小时压缩至10分钟，助力盈立证券交易量飙升150%，彻底改写行
Ashlee_code·2025-03-17 22:51

Easyexcel操作文件

常见问题汇总1.往文件里写数据时，如果没有对应的实体类时，需要创建一个List>来保存一行的数据privateMapconvertToMap(ResultSetrs){LinkedHashMaprow=
一诚学编程·2025-03-17 22:20

Markdig：强大的 .NET Markdown 解析器详解

而在.NET生态中，Markdig是一款非常强大的Markdown解析器，它不仅支持标准的Markdown语法，还提供了许多扩展功能，让开发者能够灵活地定制Markdown文本的解析与渲染。
江沉晚呤时·2025-03-17 21:50

证券交易系统核心技术解析：LinkTrader 的毫秒级响应架构与风控实践

一、行业痛点：为什么传统交易系统正在被淘汰？2024年，证券行业guweng22346的技术竞争已从“功能完备”转向**“速度+智能”的极限博弈**。以下是传统系统的三大致命缺陷：数据延迟：非官方行情源导致套利窗口丢失（实测延迟普遍>0.1秒）；风控低效：依赖人工监控，凌晨时段风险拦截率不足30%；扩展性差：单体架构下订单处理峰值低于10万/秒，极易崩溃。典型案例：某券商因系统延迟0.05秒，单日
Ashlee_code·2025-03-17 21:19

音频 Alsa、Framework及Android

Alsa：现在是linux下音频驱动的主要形式，与简单的oss兼容。o
‘禹’你一起·2025-03-17 21:19

pytorch中的DataLoader

在PyTorch中，DataLoader是一个工具类，用于高效地加载数据并准备数据输入到模型中。它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。
朋也透william·2025-03-17 21:48

基于Gradio实现的增删改查（CRUD）模板系统设计方案

基于Gradio实现的增删改查（CRUD）模板系统设计方案，结合了交互界面优化与数据持久化方案，支持本地JSON存储和动态界面更新：一、系统架构设计数据存储层采用JSON文件实现数据持久化（data.json
大霸王龙·2025-03-17 21:17

pytorch 天花板级别的知识点 你可以不会用 但是不能不知道

以下是PyTorch的高级知识点，详细且全面：1.模型优化与加速1.1混合精度训练定义：使用半精度（FP16）和单精度（FP32）混合训练，减少内存占用并加速计算。
小赖同学啊·2025-03-17 21:17

【GPT入门】第24课 langfuse介绍

【GPT入门】第24课langfuse介绍1.langfuse概念与作用2.代码3.页面效果4.设计模式1.装饰器模式2.上下文管理模式1.langfuse概念与作用Langfuse是一款专为大规模语言模型
*星星之火*·2025-03-17 21:16

【GPT入门】第20课 langchain的function calling 初步体验

：1.langchain的functioncalling非常简洁在方法名说明方法用途和参数作用增加@tool标签langchain方法自动把@tool转为方法定义，后续方法调用都很简洁下面代码用支持单函数与多函数调用
*星星之火*·2025-03-17 21:46

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

1.softmax函数softmax函数详解。2.softmax函数的导数假设神经网络输出层的激活函数为softmax函数，用以解决多分类问题。
x-jeff·2025-03-17 21:15

一个简单的日志类Logger

实现一个C++简单日志类，具备以下特性：日志文件命名采用文件名前缀加上日期的格式，方便管理与识别。对单个日志文件大小进行限制，当文件大小达到20MB时，自动开启新的日志文件。
qinfen123456·2025-03-17 21:15

大模型RAG实战｜混合检索：BM25检索+向量检索的LlamaIndex实现

本系列涵盖知识库管理、检索优化、模型本地部署等主题，通过代码与实例，讲解如何打造生产级系统，实现本地知识库的快速检索与智能问答。
AIGC大模型 吱屋猪·2025-03-17 21:45

基于多向量检索器的多模态RAG实现：用于表格、文本和图像

这些cookbooks还提出了一些将多模态LLM与多向量检索器配对以解锁图像上的RAG的想法。
lichunericli·2025-03-17 21:44

AI时代如何引流

AI时代引流可以从以下几个方面着手：利用AI精准定位与个性化营销精准客户画像：借助AI整合多维度数据，涵盖客户的年龄、性别、地理位置、消费习惯、浏览历史等，深度挖掘后绘制精准的客户画像，明确潜在客户特征与需求
alankuo·2025-03-17 21:43
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