动态地址计算

为什么框架创建对象需要用反射和newInstance而不是直接new

你想直接new没问题，当你创建一个类的实例时，可能会创建一些你不需要的资源或者对象，就会浪费资源反射允许你在运行时动态地创建类的实例，如果用了反射，例如你想创建什么类的对象，就用字符串传进类名，然后用newInstance
小斌的Debug日记·2025-03-24 01:23

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。网页2和3强调了关键资源划分、减少HTTP请求、代码拆分和预加载。我需要综合这些点，分块回答。2.滚动性能优化及虚拟滚动核心：用户提到虚拟滚动是关键。网页6、8、9、10详细介绍了虚拟滚动的原理，即仅渲染可视区域元素，减少DOM操作。需要总结这些内容，并指出核心
GISer_Jinger·2025-03-24 01:22

股票量化交易开发 Yfinance

以下是一段基于Python的股票量化分析代码，包含数据获取、技术指标计算、策略回测和可视化功能：pythonimportyfinanceasyfimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfrombacktestingimportBacktest
数字化转型2025·2025-03-24 01:22

大屏自适应终极方案：基于比例缩放的完美适配实践（Vue3版）

传统的响应式布局难以应对复杂的大屏元素排布，本文介绍一种基于CSS3变换的终极适配方案实现思路本方案的核心是动态比例缩放，通过以下关键步骤实现：基准比例锁定：基于设计稿宽高比（16:9）建立基准比例视口实时检测
FFF-X·2025-03-24 01:52

算法训练（leetcode）第四十六天 | 110. 字符串接龙、105. 有向图的完全可达性、106. 岛屿的周长

刷题记录*110.字符串接龙105.有向图的完全可达性邻接矩阵邻接表106.岛屿的周长深搜简化代码*110.字符串接龙题目地址使用广搜。本题相当于求最短路径，因此使用广搜。
Star Patrick·2025-03-24 01:21

Qemu&KVM 第一篇 （3）QEMU 架构

本节将介绍QEMU的两种操作模式，以及QEMU动态翻译程序的一些有趣特点。QEMU基本操作QEMU支持两种操作模式：用户模式仿真和系统模式仿真。
weixin_34160277·2025-03-24 00:20

sqlmap笔记

2.常用命令通用格式：bythonsqlmap.py-r注入点地址--参数-rpost请求-uget请求--level=测试等级--risk=测试风险-v显示详细信息级别-p针对某个注入点注入-threads
君如尘·2025-03-24 00:49

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。
部分分式·2025-03-24 00:19

通过浏览器扩展获取本机 MAC 地址

在Web技术主导的B/S架构项目中，获取终端设备硬件信息（如MAC地址）的需求经常会碰到。
云水木石·2025-03-24 00:48

access读取EXCEL文件,并根据动态生成表，完成报表的导入

OptionCompareDatabasePublicsheetidAsString'报表IDPublictempAsString'获取年月时分秒PublictmpIAsInteger'对应EXCEL行PublictmpJAsInteger'对应EXCEL列PublicXlsAppAsObjectPublicXlsWorkbookAsObjectPublicXlsWorkSheetAsObject
MES先生·2025-03-24 00:17

计算机基础：编码04，认识反码和补码

（一）WIn32专栏导航上一篇：计算机基础：编码03，根据十进制数，求其原码回到目录下一篇：无（二）MFC专栏导航上一篇：计算机基础：编码03，根据十进制数，求其原码回到目录下一篇：无本节前言在前两节，
水饺编程·2025-03-24 00:15

JavaScript基础-删除事件（解绑事件）

在现代Web开发中，动态地添加和移除事件处理器是构建交互式网页的关键技能之一。虽然添加事件处理器相对直观，但了解如何有效地移除或“解绑”这些处理器同样重要。
難釋懷·2025-03-24 00:44

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

用户可以自由定义相机轨迹，或者选择预设的动态相机路径，例如360°旋转、螺旋、变焦（DollyZoom）等，效果极其丝滑。不过，当输入图像包含人
三花AI·2025-03-24 00:43

无法访问 GitHub？教你如何轻松解决

一、常见原因及解决方案1.DNS解析问题DNS解析问题是最常见的原因之一，可能导致GitHub的域名无法正确解析为IP地址。解决方法：更换公共DNS：将本地DNS服务器更换为公共DNS，例如G
CarlowZJ·2025-03-23 23:10

解决 Ollama 无法通过本地 IP 访问 11434 端口的问题

根据你的描述，你在尝试将Ollama的localhost地址替换为本地IP地址（如192.168.*.*）时，遇到了网络错误，提示无法连接到服务。
CarlowZJ·2025-03-23 23:09

rocketmq-client 4.3.0 在springboot中的使用

5.1RocketMQ后台显示5.2前端页面5.3后端后台1、导入依赖org.apache.rocketmqrocketmq-client4.3.02、配置文件属性mq.nameserverAdd=ip地址
Myueye·2025-03-23 23:39

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

数据结构之顺序表和栈

一、顺序表1.1顺序表的概念及结构顺序表是用一段物理地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构，一般情况下采用数组存储。在数组上完成数据的增删查改。
Dust-Chasing·2025-03-23 23:09

通过动态内存管理实现在VS2022中实现变长数组

函数不知道大家在使用vs2022编译器时有没有遇见过这样一个问题，当我们用一个变量来作为数组的大小时，编译器会报错，要求我们使用常量，这样一来就会使我们的内存空间被大量浪费，使我们非常的头疼，但是如果当我们学到动态内存管理时
Dust-Chasing·2025-03-23 23:08

深入理解指针（1）

一、字符指针指针与数据类型相同，有多种分类inta=0;int*pd=&a;//取a的地址，并将其存入指针变量pd中doubleb=5.20;double*pb=&b;//取b的地址floatc=13.14
Dust-Chasing·2025-03-23 23:38

使用kubeadm部署高可用IPV4/IPV6集群---V1.32

#若虚拟机是进行克隆的那么网卡的UUID和MachineID会重复#需要重新生成新的UUIDUUID和MachineID#UUID和MachineID重复无法DHCP获取到IPV6地址sshroot@1
·2025-03-23 23:23

Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现

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
Java老徐·2025-03-23 23:38

stability ai推出的 AI模型2D图像转3D视频

用户可以通过指定相机轨迹和多种动态路径(如螺旋、推拉变焦、平移等)来生成视频。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。
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

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

计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。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

【论文阅读】实时全能分割模型

文章目录导言1、论文简介2、论文主要方法3、论文针对的问题4、论文创新点总结导言在最近的计算机视觉领域，针对实时多任务分割的需求日益增长，特别是在交互式分割、全景分割和视频实例分割等多种应用场景中。
万里守约·2025-03-23 22:04

【指标对比】SMA 和 EMA区别

以下是详细分析：一、核心对比指标SMAEMA权重分配等权重指数衰减权重滞后性较高较低噪声敏感性较不敏感更敏感计算复杂度简单需要递归计算参数敏感性对窗口大小敏感对衰减因子敏感二、特性分析1.SMA（简单移动平均
T-I-M·2025-03-23 22:02

动态规划-01背包

看过动态规划-基础的读者，大概都清楚。动态规划是将大问题，分解成子问题。并将子问题的解储存下来，避免重复计算。而背包问题，就是动态规划延申出来的一个大类。而01背包，就隶属于背包问题。
ん贤·2025-03-23 22:01

在SPSS的单因素方差分析（One-Way ANOVA）中，F值和t值是两种不同的统计量 f/t

它是通过比较组间方差与组内方差的比值来计算的，具体公式为：**F值=组间方差/组内方差**-**F值的意义**：-F值越大，说明组间差异相对于组内差异越大，即不同组之间的均值差异越显
zhangfeng1133·2025-03-23 22:30

北单109 德国 vs 意大利

北单109德国vs意大利两强对攻激战可期进球大战一触即发阵容动态德国：上轮欧国联客场采用「4-2-3-1」阵型，朱利安·布兰特顶替受伤的凯·哈弗茨出任单箭头，穆西亚拉、萨内与阿米里组成前场攻击群。
weixin_66725336·2025-03-23 22:59

Python读取.nc文件的方法与技术详解

netCDF4库打开.nc文件获取变量读取变量数据案例与代码三、使用xarray库读取.nc文件安装xarray库导入xarray库打开.nc文件访问变量数据案例与代码四、性能与优化分块读取使用Dask进行并行计算减少不必要的变量加载五
傻啦嘿哟·2025-03-23 22:29

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

架构师必知必会系列：数据架构与数据管理

作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍数据架构与数据管理介绍数据架构是指用来定义企业数据的逻辑结构、物理存储结构和数据的流转过程。
AI天才研究院·2025-03-23 22:29

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。
山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

代码随想录算法训练营Day10 | Leetcode 150逆波兰表达式求值、239滑动窗口最大值、 347前 K 个高频元素

请你计算该表达式。返回一个表示表达式值的整数。注意：有效的
Dominic_Holmes·2025-03-23 22:58

matlab近似计算联合密度分布

计算A大于B的逻辑数组：使用关系运算符>来创建一个逻辑数组，其中每个元素表示A中对应位置的元素是否大于B中对应位置的元素。
小蜗笔记·2025-03-23 22:28

华为OD机试统一考试D卷C卷 - 机器人仓库搬砖 py

平安寿险北分和飞鹤职能哪个强度好一些呀，平安寿险北分和飞鹤职能哪个强度好一些呀，两个offer纠结经营分析应该属于什么序列#数据分析#在牛客搜经营分析貌似只有字节有这个单独岗位名字，其他大厂都是在从属于数据分析，所以这俩昇腾计算岗位扩招
愤怒的小青春·2025-03-23 22:56

如何进行PHP性能优化？

可以通过页面缓存、数据缓存、内存缓存等方式来减少重复计算。例如，使用APC、Memcached或Redis进行内存缓存，或者利用文件系统进行数据缓存。使用索引、优化SQL查询语句以及使用
破碎的天堂鸟·2025-03-23 22:56

JavaScript 性能优化实战：优化循环结构提升效率

目录一、理解循环的性能损耗二、减少循环迭代次数（一）缓存数组长度（二）提前终止循环三、优化循环内部操作（一）避免在循环内执行复杂计算（二）减少DOM操作四、选择合适的循环类型（一）for循环与while
deying0865423·2025-03-23 21:25

【最新】TensorFlow、cuDNN、CUDA三者之间的最新版本对应及下载地址

TensorFlow、cuDNN、CUDA对应关系官网查询地址CUDA下载地址cuDNN下载地址VersionPythonversionCompilerBuildtoolscuDNNCUDAtensorflow_gpu
江上_酒·2025-03-23 21:25

《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年3月20日

一、AI行业动态英伟达新一代AI芯片Rubin发布计划英伟达宣布其新一代AI芯片Rubin将于2026年下半年推出，下下一代AI芯片架构命名为Feynman，计划于2028年登场。
小亦编辑部·2025-03-23 21:55

网络空间安全专业发展历程及开设院校

一、专业发展历程1.早期探索阶段（1990年代末—2000年代初）（1）背景：1990年代互联网进入中国，计算机病毒、黑客攻击等问题逐渐显现，社会对信息安全人才的需求开始萌芽。
菜根Sec·2025-03-23 21:52

网络空间安全专业培养方案及学习建议

详情参见：https://cse.whu.edu.cn/rcpy/lxspy/zyjs/wlkjaqzypyfa.htm1、培养目标网络空间安全学科是综台计算机、通信、电子、数学、物理、生物、管理、法律和教育等学科
菜根Sec·2025-03-23 21:52

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。从推荐系统到自动驾驶汽车，再到语音助手，机器学习的应用无处不在。然而，对于许多人来说，机器学习仍然是一个神秘而复杂的领域。本文将用通俗易懂的语言，带你走进机器学习的世界，了解它的基本原理和应用。什么是机器学习？
平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

vant官网-vant ui 首页-移动端Vue组件库

鉴于百度搜索不到vant官方网址，分享一下vant组件库官网地址，方便新手使用vant官网地址https://vant-contrib.gitee.io/vant/#/zh-CN/通过npm安装在现有项目中使用
embelfe_segge·2025-03-23 21:48

C语言中scanf函数

#include//预处理命令scanf函数标准输入设备一般格式为：scanf(格式控制符,地址列表)
dcdc999·2025-03-23 21:18

计算机基础：源码、反码、补码 、位运算。盘点源码常见的位运算操作，祝您源码阅读更上一层楼。

源码、反码、补码计算机中对数字的编码表示有三种方式：「原码」，「反码」，「补码」：「原码」：原码表示法在数值前面增加了一位符号位（即最高位为符号位）：正数该位为0，负数该位为1。
pumpkin的玄学·2025-03-23 20:45

Rust + 时序数据库 TDengine：打造高性能时序数据处理利器

TDengine是一款专为物联网、车联网、工业互联网等时序数据场景优化设计的开源时序数据库，支持高并发写入、高效查询及流式计算，通过“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念显著提升性能。
涛思数据（TDengine）·2025-03-23 20:44

MATLAB数据的保存与读取

在工程应用中，我们经常需要将未处理完的数据保存起来以便后期使用，或者在一些复杂计算中，我们需要多次计算过程中，由于系统的工作空间会随着系统的关闭而被释放掉，导致下次使用时无法快速调用，所有需要对数据进行保存与读取
晚风微凉～·2025-03-23 20:44
上一页 4 5 6 7 8 9 10 11 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他