各种异常及处理

数据库管理系统的数据控制功能

数据库管理系统提供下述4个方面的数据控制功能：（1）数据的安全性控制：防止不合法使用数据库造成数据的泄露和破坏，使每个用户只能按其规定对某些数据进行某种或某些操作和处理。

橘子熊-0·2025-01-25 17:34

Go语言初上手（三）编码规范与性能优化 | 青训营

高质量代码需要具备正确可靠、简洁清晰的特性正确性：各种边界条件是否考虑完备、错误的调用能否被处理可靠性：异常情况或错误处理明确，依赖的服务异常能够及时处理简洁：逻辑是否简单、后续新增功能是否能够快速支持清晰可读

余cos·2025-01-25 17:04

网络安全从入门到精通（特别篇I）：Linux安全事件应急响应之Linux应急响应基础必备技能

1.6.1.1Centos6重启所有网卡1.6.1.2Centos7重启所有网卡1.6.2重启单个eth0网卡1.6.2.1禁用单个eth0网卡1.6.2.2重启/禁用网卡1.6.2.3长期禁用一块网卡1.6.3云上阻断异常网络通信

HACKNOE·2025-01-25 17:04

b站任务脚本

它通过与Bilibili的API接口进行交互来完成各种任务，并返回执行结果。

AALoveTouch·2025-01-25 17:04

ESG资料大全(部分更新2024)：数据+工具变量+论文复现

资源介绍ESG是Environmental（环境）、Social（社会责任）、Governance（公司治理）3个英文单词的首字母缩写，是一种评价企业可持续性的指标及框架。

经管数据库·2025-01-25 17:03

Node.js NativeAddon 构建工具：node-gyp 安装与配置完全指南

安装与配置完全指南node-gypNode.jsnativeaddonbuildtool[这里是图片001]项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/no/node-gyp项目基础介绍及主要编程语言

P7进阶路·2025-01-25 17:33

MySQL与Oracle对比及区别

一、比较1、MySQL的特点性能卓越，服务稳定，很少出现异常宕机；开放源代码无版本制约，自主性及使用成本低；历史悠久，社区和用户非常活跃，遇到问题及时寻求帮助；软件体积小，安装使用简单且易于维护，维护成本低

m0_74823434·2025-01-25 17:03

[转] mongodb数据库备份和恢复

windows下面mongodb数据库备份和恢复1、mongodump（备份）及mongorestore（还原）→说明：mongodump是一个用于导出二进制数据库内容的实用工具，它导出的bson文档中只会包含着集合文档等信息

hi_zf·2025-01-25 17:32

mikro-orm 和typeorm 对比

这种设计使得它在管理内存中实体状态方面表现优异，能够自动处理事务，当调用em.flush()时，所有计算出的更改都会被包装在一个数据库事务中。

大耳朵乔乔·2025-01-25 17:02

史上最全Oracle数据库查看表空间的名称及大小、使用情况等

1.查看表空间物理文件的名称及大小SELECTTABLESPACE_NAME,FILE_ID,FILE_NAME,ROUND(BYTES/(1024*1024),0)TOTAL_SPACEFROMDBA_DATA_FILESORDERBYTABLESPACE_NAME

DZ2317794308·2025-01-25 17:30

2501_90243308·2025-01-25 16:59

详细介绍：如何使用 form-serialize 实现表单数据快速收集

目录功能概述代码实现1.form-serialize插件源码2.HTML示例代码总结在表单处理过程中，手动提取用户输入的数据可能会显得繁琐且容易出错。

还是鼠鼠·2025-01-25 16:29

冯诺依曼架构和哈佛架构的主要区别？

冯诺依曼架构（VonNeumannArchitecture）和哈佛架构（HarvardArchitecture）是两种计算机体系结构，它们在存储器组织、指令处理和数据存取等方面有明显的不同。

m0_74824552·2025-01-25 16:28

python机器学习

前提Python机器学习的应用领域A.图像识别和计算机视觉B.自然语言处理和文本分析C.数据挖掘和推荐系统深度学习A.神经网络的基本原理B.常用的深度学习框架和算法C.深度学习在图像

方安乐·2025-01-25 16:57

Python实现itemCF协同过滤推荐算法并计算召回率、准确率、F1分数和覆盖率

将使用Pandas进行数据处理，Scikit-learn进行相似度计算，并编写函数来生成推荐列表和评估模型性能。1.数据准备首先，需要准备数据。

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:56

情感分析常见算法与模型及实现步骤

【1】常见算法与模型情感分析（SentimentAnalysis）是一种自然语言处理（NLP）技术，用于识别和提取文本中的主观信息，如情绪、态度和意见。

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

基于深度学习的舆论分析与检测系统应用与研究

近年来，基于深度学习的自然语言处理技术取得了显著进步，这为提高舆论分析的准确性和效

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

关于CSS中毛玻璃和滤镜使用总结

这个属性允许你在背景上应用各种滤镜效果，从而创建出类似磨砂玻璃的效果。这种效果通常用于创建半透明背景下的模糊效果，使得背景图像或颜色变得柔和，同时保持前景内容的清晰可见。

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:54

自然语言处理（NLP）-总览图学习

文章目录自然语言处理（NLP）-总览图学习1.一张总览图的学习1.语音学（Phonology）2.形态学（Morphology）3.句法学（Syntax）4.语义学（Semantics）5.推理（Reasoning

汤姆和佩琦·2025-01-25 16:24

Flink (十二) ：Table API & SQL (一) 概览

ApacheFlink有两种关系型API来做流批统一处理：TableAPI和SQL。

Leven199527·2025-01-25 16:54

深度学习利用数据加载、预处理和增强数据提高模型的性能

深度学习数据预处理是一个关键步骤，旨在提高模型的性能和准确性。通过数据加载、预处理和增强，可以显著提高深度学习模型的性能和准确性。在实际应用中，需要根据具体的数据和任务来选择合适的预处理和增强技术。

weixin_30777913·2025-01-25 16:54

基于Python的自然语言处理系列（2）：Word2Vec（负采样）

在本系列的第二篇文章中，我们将继续探讨Word2Vec模型，这次重点介绍负采样（NegativeSampling）技术。负采样是一种优化Skip-gram模型训练效率的技术，它能在大规模语料库中显著减少计算复杂度。接下来，我们将通过详细的代码实现和理论讲解，帮助你理解负采样的工作原理及其在Word2Vec中的应用。1.Word2Vec（负采样）原理1.1负采样的背景在Word2Vec的Skip-g

会飞的Anthony·2025-01-25 15:51

C语言：函数详解

2.库函数C语⾔标准中规定了C语⾔的各种语法规则，C语言本身是不提供库函数的，但我们写代码时经常会用到重

wai歪why·2025-01-25 15:49

C++异常机制：构建健壮代码的艺术

1.异常的概念及应用1.1.异常的概念异常处理机制允许程序中独⽴开发的部分能够在运⾏时就出现的问题进⾏通信并做出相应的处理，异常使得我们能够将问题的检测与解决问题的过程分开，程序的⼀部分负责检测问题的出现

Main. 24·2025-01-25 15:19

OpenCV实战技术应用

结果：实现过程:解析过程：1.导入模块：importcv2：导入opencv库，用于图像处理操作，包括图像读取、特征提取、图像绘制、匹配等。

yzx991013·2025-01-25 15:46

【python】GUI框架——wxPython

wx.SizerBox布局管理器（默认水平布局）控件statictext文本类字体格式Fonttextctrl输入文本类wx.Validator是用于验证用户输入的类，它允许您自定义输入验证规则和错误处理

草莓泰面包·2025-01-25 15:44

Python中的异常处理 -- (转)

python中的异常异常是指程序中的例外，违例情况。异常机制是指程序出现错误后，程序的处理方法。当出现错误后，程序的执行流程发生改变，程序的控制权转移到异常处理。

weixin_30379531·2025-01-25 15:14

GPT-4、GPT-4O 和 GPT-4O-mini 的区别与联系

简介近年来，人工智能技术飞速发展，特别是在自然语言处理领域。GPT-4是OpenAI推出的新一代大模型，而GPT-4O和GPT-4O-mini是其优化版本，专门为不同应用场景和计算资源需求进行调整。

surfirst·2025-01-25 14:14

Linux上安装类似xshell的终端管理工具

Windows版下载地址:http://www.hostbuf.com/downloads/finalshell_install.exeMac版,Linux版安装及教程:http://www.hostbuf.com

爱学习的狮王·2025-01-25 14:13

简单的springboot使用sse功能

通过这条连接，服务器可以实时地向客户端发送事件流，而客户端可以监听这些事件并作出相应的处理。4、SSE是单向通信机制，即只能由服务器向客户端推送数据，客户端不能通过SSE向服务

smile_life_·2025-01-25 14:13

数据库基础：从概念到 MySQL 实战

一、数据库的基本概念1.数据库发展历程数据库的发展是随着数据处理量的不断增加而逐步演进的，主要经历了四个阶段：人工管理阶段

东锋1.3·2025-01-25 14:43

docker 快速入门

Docker是一个非常强大的容器技术，它可以让我们轻松地部署和管理各种应用程序，而不用担心环境的差异和依赖的问题。Docker的安装和使用也很简单，只需要几个步骤就可以完成。下面我就来具体介绍一下。

小黄失业ing·2025-01-25 14:42

日常小tip_Bat命令运行Java程序

批处理命令介绍文章目录介绍常用语法bat命令运行一个简单的Java程序介绍批处理命令一般是一个文本文件，文件的每一行命令都会在DOS中执行。一般用来处理需要重复性执行的命令。

蓝田～·2025-01-25 14:11

讯飞绘镜（ai生成视频）技术浅析（一）

爱研究的小牛·2025-01-25 14:11

电商行业中 API 接口的常见问题和解决方法

从商品信息展示、订单处理到物流追踪，电商业务的各个环节都离不开API接口的支持。然而，在实际应用中，API接口常常会出现各种问题，影响电商业务的正常运转。

·2025-01-25 14:04

适合画地图的js库对比整理，Leaflet，Google Maps，Mapbox GL JS，OpenLayers，Cesium，D3.js等对应官方网站、Github项目地址、特点、使用场景及应用

摘要适合画地图的js库对比整理，Leaflet，GoogleMapsJavaScriptAPI，MapboxGLJS，OpenLayers，Cesium，D3.js及对应官方网站、Github项目地址、

飞火流星02027·2025-01-25 14:09

Linux系统(Ubuntu)上安装单机版Redis详细指南

目录安装前的准备工作下载与安装Redis配置Redis启动RedisRedis基本操作配置Redis开机自启动常见问题及解决方案总结<

一休哥助手·2025-01-25 14:38

沃尔玛礼品卡绑定分析

声明:本文章中所有内容仅供学习交流使用，不用于其他任何目的，抓包内容、敏感网址、数据接口等均已做脱敏处理，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关！

2766958292·2025-01-25 14:37

python json 用法

在Python中，使用json模块来处理JSON数据。JSON支持的数据类型主要有对象（在Python中类似于字典）、数组（在Python中类似于列表）、字符串、数字、布尔值和null。

云连山·2025-01-25 14:37

基于Python的开源量化交易框架：构建你的量化投资策略

数据获取和处理在量化投资中，数据是至关重要的。你需要获取和处理市场数据，包括股票价格、指数数据、财务数据等。在Pytho

ShAutoit·2025-01-25 14:37

安全可靠测评结果公告（2024年第1号）

附表一、中央处理器（CPU）（同一等级按产品名称首字笔画为序排列）序号产品名称送测单位安全可靠等级1飞腾腾云S5000C飞腾信息技术有限公司Ⅱ级2飞腾腾珑E2000飞腾信息技术有限公司Ⅱ级3飞腾腾锐D3000

Kunpeng_Ascend小白·2025-01-25 13:36

2013年蓝桥杯第四届C&C++大学B组真题及代码

目录1A：高斯日记（日期计算）2B：马虎的算式（暴力模拟）3C：第39级台阶（dfs或dp）4D：黄金连分数（递推+大数运算）5E：前缀判断（代码填空）（枚举）6F：三部排序（代码填空）7G：错误票据（枚举）8H：翻硬币（找规律）9I：带分数（全排列暴力）10J：连号区间数（找规律）蓝桥杯大赛是从第四届才开始划分ABC组的，因此前三届的题目所有院校都是一样的。所以这里此专栏就从第四届开始刷题了，应

GR鲸鱼·2025-01-25 13:06

浅谈 redis

主线程只有一个，还有两个副线程，用于文件和IO处理。可以集群部署，数据在各个机器上都有备份，挂了一台机器，可以从其他机器上找到数据。

BigDeng_2014·2025-01-25 13:06

第四届先进材料与机械电子国际学术会议（ICAMM 2024）

-golang最简洁最易懂解法packagemainimport("bufio""fmt&q题解|#数列求和#publicclassMain{publicstaticvoidmain(Str第四届图像处理与智能控制国际学术会议

2301_79125431·2025-01-25 13:35

9.1 GPTs 应用商店介绍：解锁定制化 AI 的无限潜能

它是一个开放平台，允许用户轻松创建、共享和探索各种定制化GPT应用程序。

少林码僧·2025-01-25 13:35

【Python】自动化神器PyAutoGUI —告别手动操作，一键模拟鼠标键盘，玩转微信及各种软件自动化

文章目录1.PyAutoGUI简介2.不同操作系统引入模块3.全局延迟和临时休眠4,自动防故障功能5.获取屏幕分辨率—用于定位，这是最关键的，找到要点击的位置（像素坐标）6.获取鼠标位置7.判断坐标是否在屏幕范围内：8.鼠标移动8.1.鼠标移动的基本操作8.2.鼠标移动效果-缓动/渐变（Tween/Easing）9.鼠标点击10.鼠标滚轮控制11.鼠标拖拽12.键盘控制13.消息弹窗函数14.屏幕

墩墩分墩·2025-01-25 13:04

java.sql.Date 弃用分析与替代方案

本文将对java.sql.Date的启用原因进行分析，并探讨其弃用原因及替代方案。启用原因分析SQ

蓝田～·2025-01-25 13:04

C语言预处理器：技巧与陷阱

本章目录:前言预处理器概述预处理器指令简介常见的预处理器指令实例1.定义宏常量2.引入头文件3.取消宏定义4.条件编译5.调试代码的条件编译预定义宏示例：使用预定义宏宏运算符1.宏延续运算符(`\`)2

涛ing·2025-01-25 13:33

使用Python实现并行计算算法：效率提升的利器

在处理大规模数据和计算密集型任务时，单线程的处理方式往往显得力不从心。并行计算作为一种提升计算效率的重要手段，能够充分利用多核处理器的优势，加速任务的完成。

Echo_Wish·2025-01-25 13:32

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