双Y轴单X轴图表第7页

XML 与 JSON 实现互转

以下是处理过程的详细代码：import{XMLParser,XMLBuilder}from'fast-xml-parser';//将X

wsl394049743·2025-01-20 05:52

Linux离线安装docker(arm64架构cpu)极速版

之前写过x86版本的快速docker安装部署，现在遇到arm64等架构cpu不适用，主要是因为安装包不通用，因此有这篇文章。

gallonyin·2025-01-20 04:48

Laravel10 docker镜像

查看官方文档获取php版本要求https://laravel.com/docs/10.x/installationlaravel10安装指南1：本地已经有laravel项目将项目打包成镜像文件，用于后续

·2025-01-20 04:14

使用docker在amd64上运行arm64的Ubuntu

前言因需要在x86的Ubuntu上运行arm64版本的Ubuntu，方便调试不同架构的代码，所以使用docker容器来实现。配置完所需环境测试后发现这个方案可行，相当于部署了虚拟环境。

Alone九年·2025-01-20 04:09

在 X86_64(amd64) 平台上的docker支持打包跨平台的镜像(如arm64)

在信创，ARM开始崛起的现在，Docker也从一开始的只支持x86_64架构变为支持各种架构了，虽然Docker的目的是保证只要Docker安装好，在任意机器上运行都能达到一样的效果，但是这个的前提是Docker

DHclly·2025-01-20 03:39

线上工单引发的思考：Spring Boot 中 @Autowired 与 @Resource 的区别

最近接手了离职同事负责的业务，在处理一个线上工单的时候，看了下历史逻辑，在阅读他们写的代码时，发现他们竟然把@Autowired和@Resource注解混用。

coding侠客·2025-01-20 03:06

QT 使用OpenGL显示并查看点云图

OpenglWidget继承自QOpenGLWidget，QOpenGLFunctions，它具有OpenGL的功能，并且可以绘制OpenGL图形MinimumBoundBox类用于计算点云的最小包围盒（轴对齐包围盒

_DJ·2025-01-20 03:59

用Python实现GM(1,1)预测

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefgm11(x0):#累加生成序列x1=np.cumsum(x0)n=len(x0)#构造矩阵B和向量YB=np.zeros

python游乐园·2025-01-20 03:28

[SWPUCTF 2021 新生赛]

json进行json解码示例：int(1)["b"]=>int(2)["c"]=>int(3)["d"]=>int(4)["e"]=>int(5)所以我们只要传get:json={"x"

snowlyzz·2025-01-20 02:52

蓝桥杯备赛 Day10.4移动路线

信息学奥赛一本通（C++版）在线评测系统【题目描述】X桌子上有一个m行n列的方格矩阵，将每个方格用坐标表示，行坐标从下到上依次递增，列坐标从左至右依次递增，左下角方格的坐标为(1,1)，则右上角方格的坐标为

丘大梨·2025-01-20 02:19

美食推荐系统协同过滤余弦函数推荐美食 Springboot Vue Element-UI前后端分离

小盼江·2025-01-20 01:44

C++auto和decltype的用法

用法示例‌：#include#includeintmain(){//自动推导整数类型autox=42;//x的类

programming expert·2025-01-20 01:44

计算机基本操作（一） ——连接双显示器

本文是关于如何让一台电脑连接两个显示器，并且对于连接后的双显示器的各种后续操作的记录，不是教程。

Joyner2018·2025-01-20 01:12

保留字-python

保留字也称为关键字，是指被编程语言内部定义并保留使用的标识符python.x有35个保留字，如下and,as,await,break,class,continue,def,del,elif,else,except

殇在山风·2025-01-20 01:12

y_t_rank = len(y_t.shape.as_list()) AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘shape‘’

在model.fit()的时候遇到了如下问题：Epoch1/400Traceback(mostrecentcalllast):File"F:/code/MYSTUDY/MODEL_version0.0/comparsion/trainST.py",line234,inmain()File"F:/code/MYSTUDY/MODEL_version0.0/comparsion/trainST.py"

专业混水·2025-01-20 00:34

利用双分支CycleGAN进行图像数据的高效增强

双分支CycleGAN网络作为一种先进的图像处理技术，为我们提供了一种全新的解决方案。本文将详细介绍双分支CycleGAN的工作原理，并展示其在图像数据增强方面的实际效果。

jizhi-dataset·2025-01-20 00:02

【c++】【算法】【动态规划】最长公共子序列

【c++】【算法】【动态规划】最长公共子序列//递归方式//最长公共子序//直接递归求最长公共子序长度intFindValue(conststring&X,conststring&Y,inti,intj

钟离墨笺·2025-01-19 23:28

基于Keystone架构的DSP

一、keystone架构组成部分1）.全新的C66x定点/浮点内核：速度高达1.25GHz的高性能DSP内核，单个器件上可实现最高320GMAC和160GFLOP定点及浮点整合性能，整合多个DSP，节省板级空间

方克明·2025-01-19 23:24

Elasticsearch 8.x 重要变化（qbit）

前言本文记录的重要变化重要与否为qbit个人判断官方Releasenotes：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/curre...收费功能查看：ElasticStacksubscriptions回顾：向量搜索创新的时间线8.0(2022-02-11)What’snewin8.0默认启用安全特性（Securityfeatur

·2025-01-19 23:03

matplotlib怎么画——柱形篇

3、绘制柱形图（1）语法：pyplot的bar函数plt.bar(x的坐标值,height=柱形的高度,width=柱形的宽度,bottom=柱形底部的y值（默认为0）,tick_label=柱形对应的刻度标签

会蹦的鱼·2025-01-19 23:49

你会选择java还是node做后台管理

node和java就看你怎么选了如果你擅长Java，那RuoYi首选RuoYI后台管理系统https://gitee.com/y_project/RuoYi-Vue有vue2又有vue3。

web网站装修工·2025-01-19 22:48

【开源】基于SpringBoot框架教学资料管理系统（计算机毕业设计）+万字毕业论文 T286

IDE环境：Eclipse,Myeclipse,IDEA或者SpringToolSuite都可以tomcat环境：Tomcat7.x,8.x,9

计算机毕业设计_gzs·2025-01-19 22:43

智能家居语音识别模块

#include#include"stm32f10x.h"#include"usart.h"#include"user_common.h"#include"SNR1806/snr1806.h"#ifndefNULL

兢兢业业的打野·2025-01-19 22:13

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 22:42

Matlab多核CPU并行和多线程

m0_74823021·2025-01-19 22:39

FPGA时钟域处理

FPGA时钟域处理文章目录FPGA时钟域处理前言一、时钟域的管理1时钟资源二、跨时钟域设计1.1单bit信号跨时钟域1.1.1慢到快1.1.2快到慢1.1.3慢到快1.2多bit（这里指简单的多个控制信号

cycf·2025-01-19 21:05

docker-compose安装使用

docker-compose下载下载路径：https://github.com/docker/compose/releases/download/1.24.1/docker-compose-Linux-x

redstone618·2025-01-19 21:05

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 21:01

AI 在播客领域的应用

播客以语言交谈为主，是大语言模型AI可以大展拳脚的地方，比如播客简介，播客节目笔记（shownotes）的自动化生成，播客节目单自动化推荐等等。

姚家湾·2025-01-19 21:00

kafka

StickyAssignor:0.11.x版本引入,消费者尽量不离开分区.即BalanceStrategySticky:重平衡策略,适用

宋song一·2025-01-19 20:28

CentOS 端口开放指导

本指南将介绍如何进行单端口开放、范围端口开放、查看已开放端口以及关闭已开放端口等操作。

Ceramist·2025-01-19 20:55

一次完整的tcpdump -XX输出报文详解

报文：03:32:51.745623IP(tos0x0,ttl64,id65006,offset0,flags[DF],protoTCP(6),length94)10.229.43.200.6471>10.229.43.200.55674

star_kite·2025-01-19 20:25

手机实时提取SIM卡打电话的信令声音-智能拨号器的SIP线路-双卡双待单通方案

手机实时提取SIM卡打电话的信令声音--智能拨号器的SIP线路-双卡双待单通方案一、前言蓝牙电话的技术方案最初是从蓝牙耳机和车机蓝牙的使用领域延伸出来的技术方式。

limingade·2025-01-19 19:49

RedisDesktopManager-Windows安装与使用指南

RedisDesktopManager-Windows项目介绍RedisDesktopManager-Windows是基于RedisDesktopManager的开源项目，专为Windows用户打造的X64

富嫱蔷·2025-01-19 19:19

常见的图形库对比 Echarts Highcharts AntV

图形库图形库特点图表类型适用场景依赖项官网/文档ECharts功能丰富，支持大规模数据，交互性强折线图、柱状图、饼图、地图、雷达图、散点图、热力图等复杂数据可视化无https://echarts.apache.org

·2025-01-19 19:59

python str byte 转换

bytes转字符串方式一b=b'\xe9\x80\x86\xe7\x81\xab'string=str(b,'utf-8')print(string)#逆火bytes转字符串方式二b=b'\xe9\x80

LI4836·2025-01-19 19:46

【拒绝算法PUA】3065. 超过阈值的最少操作数 I

系列文章目录【拒绝算法PUA】0x00-位运算【拒绝算法PUA】0x01-区间比较技巧【拒绝算法PUA】0x02-区间合并技巧【拒绝算法PUA】0x03-LeetCode排序类型刷题【拒绝算法PUA】LeetCode

BigDark的笔记·2025-01-19 18:46

Python 网络爬虫高级教程：分布式爬取与大规模数据处理

它能有效解决以下问题：单台

Milk夜雨·2025-01-19 18:15

常见的图形库概览-03-D3.js 入门例子

常见的图形库系列常见的图形库概览-00-overview常见的图形库概览-01-Chart.js入门例子常见的图形库概览-03-D3.js入门例子HighCharts交互式图表-01-入门介绍Plotly

·2025-01-19 18:18

自动化测试工具Ranorex Studio（九十三）-RANOREX的静默安装

-x.x.x

机器视觉小小测试员·2025-01-19 18:12

stm32通过串口发送float数据的方法

倍之后放在两个字节里面发送，接收端将两个字节解析出来后÷100或者1000即可，缺点损失精度2、通过sprintf发送发送端代码如下：floatdata[6]={0};g_usart4_tx_buf[0]=0x5A

嵌入~狮·2025-01-19 18:07

HarmonyOS--路由管理--组件导航 (Navigation)

1、Navigation是路由容器组件，一般作为首页的根容器，包括单栏(Stack)、分栏(Split)和自适应(Auto)三种显示模式2、Navigation组件适用于模块内和跨模块的路由切换，一次开发

LLLuckyGirl~·2025-01-19 18:07

基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程

专题一贝叶斯统计学的思想与概念1.1信念函数与概率1.2事件划分与贝叶斯法则1.3稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3

xiao5kou4chang6kai4·2025-01-19 17:37

关于FFT频谱泄露问题

在实际问题中遇到的离散时间序列x(n)通常是无限长序列，因而处理这个序列的时候需要将它截断。截断相当

InnoLink_1024·2025-01-19 17:35

wpa_cli命令使用记录

此外，wpa_cli还可以触发重新关联和IEEE802.1X注销/登录等事件。wpa_cli命令：命令命令缩写描述statusstat显示当前连接的状态信息ping测试指令，看service端是否

大大菜鸟一枚·2025-01-19 17:32

用java 实现 Add Two Numbers 两数相加（LeetCode算法）

下面是用Java实现这个算法的方法：classListNode{intval;ListNodenext;ListNode(intx){val=x;}}

用心去追梦·2025-01-19 17:01

广义加性模型的参数、半参数、非参数形式

该模型将一个单变量响应变量Y和一些预测变量联系起来。为Y指定指数族分布，例

智识小站·2025-01-19 17:31

华为OD机试E卷 --过滤组合字符串--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

0关联“a”"b”"c1关联“d”"e”"f2关联“g"“h”“i”3关联“j","k"l”4关联“m”"n”“o”5关联“p""q”"r6关联“s”"t7关联“u”"v”8关联“w”“x”9关联“y”

飞码创造者·2025-01-19 16:51

python 单因子方差分析_假设检验之F检验-方差分析

这一次我们来了解一下假设检验中另一个重要检验-F检验什么是F检验？F检验(F-test)，最常用的别名叫做联合假设检验(英语：jointhypothesestest)，此外也称方差比率检验、方差齐性检验，方差分析，它是一种在(H0)之下，统计值服从的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计总体F检验对于数据的正态性非常敏感，因此在检验方差齐

雏Carnation·2025-01-19 15:42

Centos7.9 离线安装docker

system-releaseCentOSLinuxrelease7.9.2009(Core)下载二进制压缩包a.官网下载地址：https://download.docker.com/linux/static/stable/x86

有谁看见我的剑了？·2025-01-19 15:41

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