即席查询与分析

Vue2 与 Vue3 中 Computed 计算属性详解

目录Vue2与Vue3中Computed计算属性详解一、Vue2中的Computed计算属性1.简单写法2.get和set写法二、Vue3中的Computed计算属性1.简单写法2.get和set写法三
阿贾克斯的黎明·2025-02-17 14:29

Java 大视界 -- Java 大数据在智能体育中的应用与赛事分析（80）

这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！
青云交·2025-02-17 14:28

Java 大视界 -- Java 大数据在智能供应链中的应用与优化（76）

这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！
青云交·2025-02-17 14:58

Spring Batch批处理操作与实践

SpringBatch是一个强大的批处理框架，专为处理大规模数据和执行复杂批处理任务而设计。它基于Spring框架构建，继承了Spring的许多优点，如依赖注入、事务管理等，同时提供了丰富的功能来简化批处理应用的开发。什么是批处理？批处理是指在后台运行的一系列操作，通常用于处理大量数据或执行长时间运行的任务。这些任务往往不需要用户交互，可以在非高峰时段运行，以减少对系统资源的影响。常见的批处理任务
面朝大海，春不暖，花不开·2025-02-17 14:58

深入解析Spring Cloud：微服务架构的利器（下）

在上一篇文章中，我们介绍了SpringCloud的基本概念、核心组件以及如何在Java项目中使用SpringCloud进行服务注册与发现。
Wells974·2025-02-17 14:28

try-except 中except IndexError与 ValueError的区别

案例1：try-except-ValueErrorw="我叫陈浩，毕业于谢菲尔德大学"try:w4=w.index("陈浩是最好的学生")print(w4)#输出结果：ValueError:substringnotfound，因为这里报错了，所以原字符串里面并没有这个字符串“陈浩是最好的学生”exceptValueError:print("ValueError:substringnotfound"
HaoChen/ChenHao·2025-02-17 14:56

数据库MySQL 8.0.32安装包网盘资源下载（附教程）

它使用SQL（结构化查询语言）来管理数据，允许用户定义表、字段、索引和关系，并通过SQL语句来查询、更新和管理数据。
听风说雨的人儿·2025-02-17 14:56

【深度学习基础】什么是注意力机制

文章目录一、注意力机制的核心地位：从补充到主导二、技术突破：从Transformer到多模态融合三、跨领域应用：从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制：深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中
我的青春不太冷·2025-02-17 14:26

【机器学习】多元线性回归

多元线性回归是线性回归的扩展，它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归，包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等，并使用numpy实现。
T0uken·2025-02-17 14:26

使用Python构建论坛爬虫：抓取论坛主题、标签和讨论量

通过抓取论坛的数据，用户可以了解最热的话题、讨论量大的主题以及与特定标签相关的内容。
Python爬虫项目·2025-02-17 14:55

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】

一、开篇：为什么我们需要关注这场"量子+AI"的世纪联姻？各位技术爱好者们，今天我们要聊的这个话题，可能是未来十年最值得押注的技术革命——量子深度学习。这不是简单的"1+1=2"的物理叠加，而是一场可能彻底改写AI发展轨迹的范式转移。想象这样一个场景：你现在训练一个GPT-5级别的模型，不需要耗费价值上亿美元的算力资源，不需要等待数周的训练时间，甚至不需要纠结于模型参数是否过拟合。这就是量子深度学
再见孙悟空_·2025-02-17 14:25

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】

想象一下，你正在用ChatGPT生成一篇小说，突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭，而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番，但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候，量子计算带着它的"超能力"登场了：1台50量子位的量子计算机，处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。
再见孙悟空_·2025-02-17 14:24

NCHAR_CS和CHAR_CS，导致UNION ALL 时，提示SQL 错误 [12704] [72000]: ORA-12704: 字符集不匹配

检查涉及的数据表和列的字符集设置--查询表的字符集SELECTparameter,valueFROMnls_database_parametersWHEREparameterLIKE'NLS_CHARACTERSET
在下，杨江河·2025-02-17 14:24

pytest.fixture详解：如何有效管理测试的前置条件与后置条件

pytest.fixture是pytest的一个重要特性，用于创建和管理测试的前置条件（setup）和后置条件（teardown）。它允许你为测试提供一些预先准备好的资源或数据，而不需要在每个测试函数中重复这些逻辑。基础概念pytest.fixture是一个装饰器，标记一个函数作为“夹具”（fixture），这个夹具会在每次测试函数运行前被调用，并可以在测试函数中作为参数使用。测试函数中的夹具会自
测试不打烊·2025-02-17 14:54

iotop 命令详解：深入分析系统 I/O 性能

它通过显示每个进程的I/O操作，可以帮助我们定位并分析那些占用过多磁盘资源的进程。
测试不打烊·2025-02-17 14:23

网络瓶颈分析与排查：性能测试中的隐秘敌人

性能测试问题定位-网络瓶颈分析与案例解析在性能测试中，网络往往是性能瓶颈的一个关键因素。网络延迟、带宽、连接数等问题都可能影响系统的整体性能。
测试不打烊·2025-02-17 14:53

ch02离散仿真引擎基础——Unity3D学习

ch02离散仿真引擎基础——Unity3D学习一、简答题1.解释游戏对象（GameObjects）和资源（Assets）的区别与联系游戏对象（GameObjects）：一般为玩家，敌人，环境等资源（Assets
yesor_not·2025-02-17 14:53

lua 5.1语法约定

内容一个‚·指数一个‚·其他版本一个‚·英语一个‚·portuguAƒAª年代一个‚·espaAƒA±ol1A¢A€“介绍Lua是一个扩展编程语言设计的支持一般过程式编程与数据描述设施。它还提供了很好
xiejunna·2025-02-17 14:52

【瀑布流插件】vue-masonry

导致图片高度小的，下一行不能紧挨在一起**如图：但是我要的效果是这样的，如图：依靠vue-masonry，实现了一些简单的功能,可参考这篇文章，讲的比较详细《Vue插件》瀑布流插件vue-masonry的使用与踩坑记录
春晓_春眠花落·2025-02-17 14:22

语音与自然语言处理（NLP）：智能交互的核心技术

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，语音识别与自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）成为了智能交互系统的核心技术。
给生活加糖！·2025-02-17 14:21

asp.net javascrip获取session的值_一篇文章搞定 Django Cookie 与 Session

cookieCookie的由来大家都知道HTTP协议是无状态的。无状态的意思是每次请求都是独立的，它的执行情况和结果与前面的请求和之后的请求都无直接关系，它不会受前面的请求响应情况直接影响，也不会直接影响后面的请求响应情况。一句有意思的话来描述就是人生只如初见，对服务器来说，每次的请求都是全新的。状态可以理解为客户端和服务器在某次会话中产生的数据，那无状态的就以为这些数据不会被保留。会话中产生的数
weixin_39962285·2025-02-17 14:51

Lua 5.1中文编程手册：全面指南与实践

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Lua是一种轻量级脚本语言，常嵌入到应用程序中提供扩展性。本手册是Lua5.1版本的官方文档中文翻译，涵盖了语法、特性到使用方法的全面指南。内容包括基础语法、数据类型、表、控制结构、函数、模块、元编程、错误处理、C接口、垃圾收集、线程及标准库等关键概念。此外，还包含如何解压和使用手册的说明。手册适用于各级别开发者，并为多个应用领域提供了实践指导。1.Lua语言
元楼·2025-02-17 14:21

Knox原理与代码实例讲解

Knox原理与代码实例讲解1.背景介绍在现代分布式系统中,安全性和隔离性是非常重要的需求。
AI天才研究院·2025-02-17 14:50

常见数据结构的简介（基本概念 & 操作 & 时间复杂度）

案例：最大公共字符串4.二叉树4.1储存结构4.2基本操作1)时间复杂度2)案例：使用字典树判断字符串是否存在5.哈希/散列表5.1哈希函数5.2基本操作1)时间复杂度2)案例：构建哈希表《重学数据结构与算法
子诚之·2025-02-17 14:19

贴现率（Discount Rate）：投资决策中的关键因素（中英双语）

贴现率（DiscountRate）：投资决策中的关键因素引言在金融分析和投资决策中，贴现率（DiscountRate）是一个至关重要的概念，它决定了未来现金流的现值，直接影响项目投资、企业估值、债券定价等关键决策
阿正的梦工坊·2025-02-17 13:49

论deepseek软件底层原理

任务分配机制：当模型面临输入任务时，类似智能调度系统的“路由器”会分析任务特征，将其导向最适配的专家模块。
星糖曙光·2025-02-17 13:49

Pandas使用教程 - 多级索引 (MultiIndex)

从多个数组或列表创建MultiIndex2.2从元组列表创建MultiIndex2.3使用DataFrame的set_index()创建MultiIndex3.MultiIndex的基本操作3.1索引与切片
闲人编程·2025-02-17 13:19

Python随机森林算法详解与案例实现

目录Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例：使用随机森林预测鸢尾花品种4.1数据集介绍4.2代码实现4.3代码解释4.4运行结果5、回归案例
闲人编程·2025-02-17 13:48

Python 循环神经网络（RNN）算法详解与应用案例

目录Python循环神经网络（RNN）算法详解与应用案例引言一、RNN的基本原理1.1RNN的结构1.2RNN的优势与挑战二、Python中RNN的面向对象实现2.1`RNNCell`类的实现2.2`RNNModel
闲人编程·2025-02-17 13:48

Redis压力测试

首先我们进入到redis里面去：dockerexec-itredis/bin/bash压力测试命令：redis-benchmark-h127.0.0.1-p6379-c100-n100000性能SET分析
破 风·2025-02-17 13:48

【蓝桥杯C/C++】彻底理解双指针算法

双指针的分类核心思想模板写法经典例题移除元素双指针法分析题意具体代码最长连续不重复子序列输入格式输出格式数据范围输入样例：输出样例：核心思路数组元素的目标和输入格式输出格式数据范围输入样例：输出样例：核心思路总结一下学习目标了解双指针算法是什么以及分类理解双指针算法的原理会用代码编写双指针算法在实际题目中灵活运用双指针在数组的开章中我们提到了这个算法
不会喷火的小火龙·2025-02-17 13:47

券商api有哪些用途？如何申请和使用券商api进行股票交易？

Python股票接口实现查询账户，提交订单，自动交易（1）Python股票程序交易接口查账，提交订单，自动交易（2）股票量化，Python炒股，CSDN交流社区>>>自动化交易功能券商API允许投资者编写程序来实现自动化交易
股票程序化交易接口·2025-02-17 13:46

SUNMATE：SMBJ110A瞬态抑制二极管的规格与应用要点

一、基本特性类型：贴片瞬变抑制TVS二极管。极性：单向。封装：表面贴装，如DO-214AA封装，优化了电路板空间，具有低电感、塑料包装（具有保险商实验室可燃性94V-0认证）等特点。功率：具有600W的峰值功率能力，在10×1000μs波形下的重复率（占空比）为0.01%。响应速度：快速响应时间，从0伏特到最小击穿电压通常小于1.0ps。温度特性：高温焊接保证，如260°C/40秒或250°C/1
GR4337·2025-02-17 13:16

本地部署model scope魔搭大模型流程

添加镜像加速四、运行字符串倒叙五、运行绘图六、安装常用软件包和库七、我目前使用的软件包和库简介八、文字生成图片AI模型九、文字回复AI模型一、安装python可参考安装步骤：python学习笔记-python安装与环境变量配置
CQller·2025-02-17 13:15

电脑录屏软件 班迪录屏 Bandicam v8.0 注册版 下载与使用说明

Bandicam是一款电脑录屏软件。主要功能：多模式录制：支持录制屏幕、游戏画面以及设备内容（如HDMI输入和摄像头）。自由调整录制区域：你可以选择全屏录制，也可以自定义录屏分辨率，满足多种需求。鼠标追随功能：录制时可追随鼠标移动，聚焦特定操作区域。重复捕捉功能：支持反复录制屏幕内容，方便制作教程或解说视频。快捷键设置：自定义快捷键，录制操作更加便捷高效。双音频混合录制：提供同时录制系统音效和麦克
2401_89543598·2025-02-17 13:15

halcon的Blob分析方法

阈值分割法图像分割常用方法就是阈值分割法，它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤。阈值分割法是一种传统的最常用的图像分割方法，特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。
斯人已去忆犹在·2025-02-17 13:14

应用行为检测工具【python源码】

2、工具会自动检测启动的进程并显示在左侧3、在启动检测软件如果有DLL加载、网络连接、文件修改、子程序创建、注册表操作会显示在日志窗口4、支持日志另存为，方便查询用(将日志直接丢给AI，然后问它是否存在行为风险
PaceCN·2025-02-17 13:14

Python的那些事第二十三篇：Express（Node.js）与 Python：一场跨语言的浪漫邂逅

摘要在当今的编程世界里，Node.js和Python像是两个性格迥异的超级英雄，一个以速度和灵活性著称，另一个则以强大和优雅闻名。本文将探讨如何通过Express框架将Node.js和Python结合起来，打造出一个高效、有趣的Web应用。我们将通过一系列幽默风趣的实例和表格，展示这种跨语言合作的无限可能。如果你厌倦了单调的技术论文，那么这篇论文绝对能让你眼前一亮！1.引言：当Node.js遇上P
暮雨哀尘·2025-02-17 13:14

用户实操 | GBase 8a MPP Cluster慢SQL分析排查和优化方法

本期供稿|中国农业银行研发中心蔡鹍鹏01排查和优化方法SQL任务历史性能对比分析：通过开启GBase8a的audit_log审计日志，可以连续收集周期性任务的执行时间，通过对比相同SQL任务历史执行时长可以判定相同任务
GBASE数据库·2025-02-17 13:14

GBase 8a数据库多并发insert性能缓慢的优化

多并发insert缓慢优化场景分析在业务上或者数据迁移时，经常会出现对同一张表进行多并发的insertvalues操作，GBase8a虽然支持标准的sql插入方式，但同一般的关系型数据库对比，8a的强项在于大事务和大数
GBASE数据库·2025-02-17 13:44

30.4:Python如何安装Pandas库？ （课程共4100字）

课程概述（课程共4100字）①安装Pandas库打开命令提示符或终端窗口，输入以下命令来安装Pandas：当安装完成后，可以使用以下命令来验证Pandas是否已正确安装：②数据处理和分析读写数据数据清洗和预处理数据分组和聚合数据可视化
小兔子平安·2025-02-17 13:43

基于 GBase 数据库的海量数据处理与性能优化

GBase系列数据库（包括GBase8a、GBase8s和GBase8c）以其强大的性能、灵活的存储架构以及高效的查询优化功能，成为处理大规模数据的理想选择。
big crab·2025-02-17 12:13

分析投资策略数据

投资策略分析（在实习最后一周，当然要再多学一点金融相关知识啦，于是就有了这篇文章，以下均出于个人对投资策略的浅薄见解，欢迎大家提出建议）任务：分析私募排排网上的数据，并根据不同的策略进行分析，写出报告由于本人之前对投资部分了解较少
Young_Zn_Cu·2025-02-17 12:43

gbase导入sql文件_GBase数据库——常用命令

1数据库操作与维护1.1数据库启停[root@OMMB-66-V10-001~]#servicegcwarestopStoppingGCMonitsuccess!
weixin_39706561·2025-02-17 12:12

IDEA接入GPT王炸秘籍，开发分析界面与ChatGPT直接无缝衔接

各行各业数据分析、系统开发人员，科研领域研究人员，设计师，及各单位文字工作者等，谁能快速学习、加快效率，产出的内容更优质，在内卷化日益严重的环境中就更有竞争力。
数行天下·2025-02-17 12:42

matlab 延迟算子,时间序列分析-----2---时间序列预处理

既然有了序列，那怎么拿来分析呢？时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。1、描述性时序分析通过直观的数据比较或绘图观测，寻找序列中蕴含的发展规律，这种分析方法就称为描述性时序分析。
这块必被安排·2025-02-17 12:42

【转】时间序列分析——基于R，王燕

《时间序列分析——基于R》王燕，读书笔记笔记：一、检验：1、平稳性检验：图检验方法：时序图检验：该序列有明显的趋势性或周期性，则不是平稳序列自相关图检验：（acf函数）平稳序列具有短期相关性，即随着延迟期数
weixin_30780221·2025-02-17 12:41

管理艺术：从策略到执行

管理艺术：从策略到执行关键词：管理艺术、策略、执行、领导力、创新、社会责任、企业文化摘要：本文深入探讨管理艺术，从策略到执行，解析管理艺术在企业的应用与实际操作。
AI天才研究院·2025-02-17 12:11

Linux编程：嵌入式ARM平台Linux网络实时性能优化

文章目录0.概要1.时钟周期与网络性能的权衡时钟周期（ClockPeriod）**优化策略：****副作用：**2.网络中断优化**问题：****优化策略：****副作用：**3.网络协议栈优化**优化策略
橘色的喵·2025-02-17 12:41

正则表达式匹配空值

.*|.{0})去匹配port=824413，结果为：与本意相违背。
wukurua·2025-02-17 12:40
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