动态form

使用 malloc 函数创建和操作二维整型数组

目录一、引言二、代码实现三、代码详解（一）头文件引入（二）定义数组维度（三）动态分配二维数组内存（四）初始化二维数组（五）输出二维数组（六）释放内存四、总结一、引言在C语言编程中，动态内存分配是一项非常重要的技能
共享家9527·2025-03-03 03:04

动态会话管理：保持用户活跃状态的实践

动态会话管理：保持用户活跃状态的实践在Web应用开发中，会话管理是一个重要的环节。用户在进行长时间的操作时，我们希望他们的会话保持活跃，而不是因为服务器端的会话超时而被迫重新登录。
t0_54coder·2025-03-03 03:34

动态管理用户会话：基于JQuery的会话超时与自动刷新

如何在用户活跃时动态延长会话时间，以及在用户长时间无操作时自动登出并跳转到登录页面，是提升用户体验和系统安全性的重要环节。
t0_54program·2025-03-03 03:01

若依导出没有显示时间或者显示时间格式不对

若依导出没有显示时间或者显示时间格式不对在导出输出时，没有显示时间或者显示时间格式不对，会出现以下的数据样式好的，直接修改对应的domain就行，没有这个参数的直接加上这个参数，因为它是继承的，你看不见/**创建时间*/@JsonFormat
蹦跑的蜗牛·2025-03-03 03:58

Spring Data JPA与SpEL：实现通用泛型仓库

在SpringDataJPA中，SpEL（SpringExpressionLanguage）是一种强大的表达式语言，可以用于动态地构建查询语句。
t0_54manong·2025-03-03 02:57

Spring Boot拦截器(Interceptor)详解

是一种动态拦截方法调用的机制，类似于过滤器。拦截器是Spring框架中提供的，用来动态拦截控制器方法的执行。拦截器的作用：拦截请求，在指定方法调用前后，根据业务需要执行预先设定的代码。在拦截器当中，
大地爱·2025-03-03 02:57

transformers.deepspeed

报错：nomodulenamedtransformers.deepspeed原因：版本更新后，已取消transformers.deepspeed新版本中更改为transformers.integrations.deepspeed
icesord·2025-03-03 02:56

动态规划第二讲：路径问题专题

动态规划第二讲：路径问题专题1.不同路径2.不同路径Ⅱ3.礼物的最大价值4.下降路径最小和5.最小路径和6.地下城游戏1.不同路径2.不同路径Ⅱ3.礼物的最大价值4.下降路径最小和5.最小路径和6.地下城游戏
爆炒脑仁·2025-03-03 02:24

微信小程序自定义圆形进度条实现指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：该指南详细讲解了如何在微信小程序中利用canvas组件创建圆形进度条，涵盖了微信小程序基础、Canvas绘图技术、进度条实现、动态角度计算、动画效果实现、事件监听与交互
金融先生-Frank·2025-03-03 02:20

Spring AOP动态代理

AOP的相关概念AOP的全称是Aspect-OrientedProgramming，即面向切面编程（也称面向方面编程)。它是面向对象编程（OOP）的一种补充，目前已成为一种比较成熟的编程方式。在传统的业务处理代码中，通常都会进行事务处理、日志记录等操作。虽然使用OOP可以通过组合或者继承的方式来达到代码的重用，但如果要实现某个功能（如日志记录)，同样的代码仍然会分散到各个方法中。这样，如果想要关闭
xxxmine·2025-03-03 01:45

汽车v型推力杆总成三维5自由度性能及疲劳测试系统

汽车v型推力杆总成性能及疲劳测试系统，可实现三维5自由度动态（疲劳）加载试验，主要用于推力杆、橡塑关节、球铰、橡胶弹性体等进行三维5自由度疲劳试验耐久性能试验。
xaletry888·2025-03-03 01:15

【AI大模型】Transformers大模型库（九）：大模型微调之计算微调参数占比

目录一、引言二、计算微调参数占比2.1概述2.2模型参数结构一览2.3微调参数占比计算三、总结一、引言这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测
LDG_AGI·2025-03-03 01:45

大模型国产化迁移大模型到昇腾教程（Pytorch版）

已有国产AI芯片和Mindformers框架，基于昇腾910训练大模型，使用MindIE实现大模型服务化。本文介绍如何迅速将大型模型迁移到昇腾910B,许多入门者都是从斯坦福羊驼开始的。
科技互联人生·2025-03-03 01:42

Java 反射（Reflection）的原理和应用

反射（Reflection）是Java语言的一项强大功能，它允许程序在运行时动态地获取类的信息，并且可以操作这些信息，如创建对象、调用方法、访问字段等。
盖盖衍上_染染熊_代码集·2025-03-03 01:11

HTTP 动态报错码的原因和解决方法

目录1xx（信息性状态码）2xx（成功状态码）3xx（重定向状态码）4xx（客户端错误状态码）5xx（服务器错误状态码）参考文章以下是HTTP动态报错码的常见原因和解决方法的详细说明：1xx（信息性状态码
久绊A·2025-03-03 01:11

【新手入门】SQL注入之数据库数据读取

数据库数据读取获取当前数据库名、用户名、版本等信息'unionselectuser(),version()--+获取mysql所有库名'unionselect1,group_concat(schema_name)frominformation_schema.schemata
见青..·2025-03-03 00:07

大模型微调入门（Transformers + Pytorch）

目标输入：你是谁？输出：我们预训练的名字。训练为了性能好下载小参数模型，普通机器都能运行。下载模型#方式1：使用魔搭社区SDK下载#down_deepseek.pyfrommodelscopeimportsnapshot_downloadmodel_dir=snapshot_download('deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B')#方式2：gitl
昵称不能为null·2025-03-03 00:06

tomcat 服务

任务描述：采用Tomcat搭建动态网站。
狂踹瘸子那条好腿！·2025-03-03 00:03

第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛 C/C++ 大学 B 组试题 H: 拔河

动态维护数组,set优化，二分。
@liu666·2025-03-02 23:02

Spring AOP 详解：面向切面编程的核心与实践

是一种编程范式，旨在将横切关注点（如日志记录、事务管理、权限校验等）从业务逻辑中分离出来，以提高代码的模块化和可维护性在Spring框架中，AOP通过代理模式实现，允许开发者在不修改原有代码的情况下，动态地将额外行为织入到目标方法中
阿绵·2025-03-02 23:30

CATIA二次开发实战：基于Python的智能背景颜色控制工具开发

本文将深入讲解如何利用Python和PySide6框架开发一款CATIA背景颜色智能控制工具，该工具支持实时调色、预设方案、渐变效果和动态颜色切换模式，有效提升设计环境个性化体验。
Python×CATIA工业智造·2025-03-02 23:27

C# winform 使用进度条(两种形式)

在用c#做WinFrom开发的过程中。我们经常需要用到进度条（ProgressBar）用于显示进度信息。这时候我们可能就需要用到多线程，如果不采用多线程控制进度条，窗口很容易假死（无法适时看到进度信息）。下面我就简单结合一个我写的例子给大家做一个介绍。第一步：设计界面不说了...注意需要引用usingSystem.Threading;第二步：定义一个代理，用于更新ProgressBar的值（Val
交大之心·2025-03-02 22:55

Winform编程详解十五：ProgressBar 进度条控件

一、属性介绍1.(Name)控件的对象标识符ID2.BackColor控件的背景颜色3.Cursor鼠标移过该控件显示的光标样式4.ForeColor控件的文本颜色5.UseWaitCursor使用鼠标的等待光标6.Enabled控件激活状态7.Maximum进度条的最大值8.Minimum进度条的最小值9.Step进度条的前进值10.Value进度条的数值11.Visible控件显示状态二、方法
&海哥·2025-03-02 22:23

实战C++手写线程池

线程同步之线程互斥1.7线程同步之线程通信1.7.1条件变量1.7.2信号量1.8项目设计图浏览二、线程池代码展示三、线程池资源回收死锁问题分析四、线程资源回收策略修改优化五、Linux平台编译线程池动态库六
GeniusAng丶·2025-03-02 22:23

大语言模型技术专栏（三）：Attention机制——从RNN到Transformer的惊世一跃！

文章目录概要一、Attention机制：让AI学会「划重点」二、Attention机制的核心原理三、Self-Attention：Transformer的核心四、代码实战：用PyTorch实现Attention
北海yy·2025-03-02 22:53

C#如何对button按钮实现进度条功能

button按钮实现进度条功能一.单线程进度条二.多线程进度条三.使用委托和invoke方法跨线程UIl控制来实现进度条四.使用异步委托执行线程来完成进度条五.使用Async,await完成进度条在编写WinForm
凌晓峰·2025-03-02 22:52

Transformer 代码剖析7 - 词元嵌入(TokenEmbedding) （pytorch实现）

一、类定义与继承关系剖析1.1代码结构图示神经网络基础模块词嵌入基类自定义词元嵌入构造函数定义基类初始化词汇量参数维度参数填充标识参数1.2代码实现精讲"""@author:Hyunwoong@when:2019-10-22@homepage:https://github.com/gusdnd852"""fromtorchimportnnclassTokenEmbedding(nn.Embeddi
lczdyx·2025-03-02 22:50

通俗理解-L、-rpath和-rpath-link编译链接动态库

一、参考资料链接选项rpath的应用和原理|BewareMyPower的博客使用rpath和rpath-link确保samba-util库正确链接-CSDN博客编译参数-Wl和rpath的理解_-wl,-rpath-CSDN博客UsingLD,theGNUlinker-OptionsDirectoryOptions(UsingtheGNUCompilerCollection(GCC))交叉编译时-
·2025-03-02 21:59

HarmonyOS Next 应用开发实战：构建高性能动画组件（ArkTS深度解析）

第一章案例背景与技术选型###1.1项目需求分析本案例将实现一个复杂的粒子动画登录界面，包含以下核心功能：1.动态粒子背景：300+粒子按流体力学规律运动2.智能输入框：输入时触发粒子聚散动画3.登录按钮
·2025-03-02 21:58

Transformer模型详解

导读Transformer在许多的人工智能领域，如自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)、计算机视觉(ComputerVision,CV)和语音处理(SpeechProcessing
Yuki-^_^·2025-03-02 21:46

WPF-ReactiveUi

文章目录依赖属性和命令的绑定弱绑定强绑定界面后台的cs文件强捆绑方式定义属性和命令第一种方法第二种方法第三种方法动态数据集合whenAny监听单个监听单个对象的多个属性监听多个对象对各属性whenAnyValue
晓纪同学·2025-03-02 20:36

Transformer架构深度研究报告（二、分层原理）

一、Transformer不同层作用剖析1.1低层作用在Transformer架构中，低层（1-3层）主要承担着局部语法建模的关键任务，其对语言基础结构的理解和处理为后续高层语义分析奠定了坚实基础。
jiaojieran·2025-03-02 20:36

SFP+（Enhanced Small Form-factor Pluggable）详解

1.SFP+的定义SFP+（SmallForm-factorPluggablePlus）是SFP的增强版本，专为10Gbps及以上高速网络设计。
美好的事情总会发生·2025-03-02 20:35

探秘Java动态追踪技术：如何在不停服的情况下调试和优化你的应用程序

这时，Java动态追踪技术就展现出了它的价值。它允许开发者在不影响现有业务的前提下，实时地对正在运行的应用程序进行监控、诊断甚至修改。本文将深入探讨这一强大的工具集，并通过实际案例展示其应用。
墨夶·2025-03-02 20:04

maven:Maven插件开发实践：动态依赖注入与架构演进说明

动态依赖注入实现示例解析通过ExampleMojo插件，我们可以在编译阶段动态注入指定的依赖：publicvoidexecute()throwsMojoExecutionException{ArtifactSupport.injectCacheEngine
10km·2025-03-02 19:31

1.7 Kaggle大白话：Eedi竞赛Transformer框架解决方案07-调用AI模型输出结果

目录0.本栏目竞赛汇总表1.本文主旨2.调用AI模型输出结果架构3.模型准备3.1代码实现3.2大白话模型准备4.数据处理4.1代码实现4.2大白话数据处理5.特征提取5.1代码实现5.2大白话特征提取6.相似度匹配6.1代码实现6.2大白话相似度匹配7.系列总结7.1章节回顾7.2竞赛排名7.3其他优秀项目（皆为竞赛金牌）0.本栏目竞赛汇总表Kaggle竞赛汇总1.本文主旨大白话：上一篇文章中，
AI量金术师·2025-03-02 19:59

蓝桥杯web第三天

展开扇子题目，#box:hover#item1{transform:rotate(-60deg);}当悬浮在父盒子，子元素旋转webkitdisplay:-webkit-box：将元素设置为弹性伸缩盒子模型
蒟蒻的贤·2025-03-02 19:25

Vue.js 全面技术指南

目录1.Vue.js基础入门1.1脚手架安装1.2基础指令使用v-bind动态绑定v-model双向绑定1.3条件渲染2.核心概念详解2.1计算属性与监听器2.2Methods方法2.3Filters过滤器
2301_81335708·2025-03-02 18:54

前端开发核心知识点深度解析：从CSS到Vue的全面指南

link与@import的区别加载方式：是HTML标签，并行加载；@import是CSS语法，串行加载兼容性：@import不支持IE5以下DOM控制：link可通过JS操作DOM修改，@import不可动态修改权重计算
A_cot·2025-03-02 18:53

JVM内存结构

存储局部变量表、操作栈、动态链接、方法出口，对象指针。本地方法栈（NativeMethodStack）：线程私有。为虚拟机使用到的Native方法服务。如J
阿杰同学·2025-03-02 18:50

设计模式-行为型-责任链模式

动态组合处理者：可以在运行时决定请求的处理顺序。增强灵活性：可以方便地增加或修改处
游客520·2025-03-02 17:46

开源微服务配置中心数据源动态刷新SDK

项目简介本项目主要功能是为了实现在微服务架构下能够动态向配置中心添加新的数据源，并且应用程序能够感知并采用最新的数据源列表项目地址gitee：https://gitee.com/gs_work/dynamic-datasource-refresher
·2025-03-02 17:22

通俗理解-L、-rpath和-rpath-link编译链接动态库

一、参考资料链接选项rpath的应用和原理|BewareMyPower的博客使用rpath和rpath-link确保samba-util库正确链接-CSDN博客编译参数-Wl和rpath的理解_-wl,-rpath-CSDN博客UsingLD,theGNUlinker-OptionsDirectoryOptions(UsingtheGNUCompilerCollection(GCC))交叉编译时-
·2025-03-02 17:50

万能Prompt模板：三步打造高效Deep Research工作流

构建任务蓝图****3.通用要求（Requirements）——把控质量标准****二、实战案例：智能手表传感器选型研究****背景设定****研究指令****输出成果****三、模板优化指南****1.动态调整策略
赵孝正·2025-03-02 17:43

分割回文串 II （动态规划dp）

通过动态规划dp,可以得出字符串之间的哪段是回文串。再通过动态规划dp，算出使区间[0,i]为回文分割串所需要的最小分割次数f[i]。最后答案为f[n-1]，时间复杂度为0(n^2)。
岁忧·2025-03-02 17:43

【登月计划】DAY 4 中期 --《排产“阿尔法狗”大揭秘！美的如何用APS算法碾压对手》

目录四、乐高教学：APS系统核心模块与排产算法1.APS系统定位与价值2.APS核心模块拆解模块1：产能建模引擎（排产的“地基”）模块2：排产算法库（排产的“大脑”）模块3：动态响应模块（排产的“应急部队
泛泛不谈·2025-03-02 17:42

MYSQL实现动态替换字符串某个下标位置的值的函数

DELIMITER$$CREATEFUNCTIONreplace_in_array(input_stringVARCHAR(255),split_delimiterVARCHAR(1),numberINT,targetStrVARCHAR(255))RETURNSVARCHAR(255)BEGINDECLAREtemp_arrayVARCHAR(255)DEFAULTinput_string;DE
bilibilidicks·2025-03-02 16:06

分割回文串 II + 动态规划】

在这里插入代码片算法题算法刷题专栏|面试必备算法|面试高频算法越难的东西,越要努力坚持，因为它具有很高的价值，算法就是这样✨作者简介：硕风和炜，CSDN-Java领域优质创作者，保研|国家奖学金|高中学习JAVA|大学完善JAVA开发技术栈|面试刷题|面经八股文|经验分享|好用的网站工具分享恭喜你发现一枚宝藏博主,赶快收入囊中吧人生如棋，我愿为卒，行动虽慢，可谁曾见我后退一步？算法题目录题目链接⛲
硕风和炜·2025-03-02 16:35

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析

今天探讨它们各自适用的场景，让您知道在何种情况下选择何种模型；同时分析它们的优势与局限，助您全面评估这些模型的性能。一、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分
大模型_学习路线·2025-03-02 16:04

边缘渲染架构深度解析：从CDN到边缘计算的性能跃迁

引言：重塑用户零延迟体验边界CloudflareWorkers在全球200+节点部署边缘渲染服务后，全球平均TTFB降至68ms，动态内容加载速度超本地SSR420%。
桂月二二·2025-03-02 15:01
上一页 31 32 33 34 35 36 37 38 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他