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实用教程：如何填写Google AdSense 美国税务信息W-8BEN 表单？

在申请和使用GoogleAdsense进行广告变现时，不管你是否在美国，只要有美国地区的收入，都会涉及到美国税务问题。Google作为扣缴义务人，根据美国税法，需要对相关收入进行预扣税款。

·2025-02-27 16:07

深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26）

但是，尽管在增加了归一化技术的情况下很深的神经网络可以收敛，又出现了另外一个问题，即随着模型深度的增加，模型的准确率反而下

北岛寒沫·2025-02-27 16:50

单例模式——c++

一个类，只能有1个对象(对象在堆空间)再次创建该对象，直接引用之前的对象so构造函数不能随意调用so构造函数私有so对象不能构造如何调用私有化的构造函数:公开接口调用构造函数调用构造函数：singleToninstance

孩之·2025-02-27 16:50

P8598 [蓝桥杯 2013 省 AB] 错误票据

因为工作人员疏忽，在录入ID号的时候发生了一处错误，造成了某个ID断号，另外一个ID重号。你的任务是通过编程，找出断号的ID和重号的ID。数据保证断号不可能发生在最大和最小号。

qystca·2025-02-27 16:20

用 CodeGen 告别重复开发：自动化生成数据库访问层代码

核心功能：数据库仓储层代码生成(dbrepo)在传统Web开发中，我们常常陷入以下重复劳动：模型层代码手工编写：每张数据库

·2025-02-27 16:36

GO单元测试&集成测试的 mock 方案

GO单元测试&集成测试的mock方案在单元测试或集成测试中，不希望依赖原始数据库或者说给原始数据库带去脏数据，我们往往使用Mock的方式进行模拟，当然单元测试和集成测试中的侧重点同，下面会介绍基于数据打桩

·2025-02-27 16:06

【Pandas】pandas Series backfill

Pandas2.2SeriesComputationsdescriptivestats方法描述Series.backfill(*[,axis,inplace,limit,…])用于填充Series中缺失值

liuweidong0802·2025-02-27 16:49

pandas series 相加_Numpy和Pandas教程

-pandas的DataFrame结构和大家在大数据部分见到的spark中的DataFrame非常类似。目录-numpy速成-Series-Da

weixin_39778393·2025-02-27 16:49

使用vim做笔记-vimwiki

前两天刚写了篇自己的实践过程，目的是在vim中搭建一个方便写LaTeX文档的环境，现在又来搞一个vimwiki,这是为啥呢首先LaTeX确实很强大，但同时也是更专注于数学相关的排版；如果我用来在边听些网课边做笔记

·2025-02-27 16:34

如果你干了1年多前端，接下来的路该怎么走？

我知道在很多中大型公司，其实有好多领导前辈、以及师傅会给那些校招生，以及应届生规划一定的学习成长路线。有些皮于表面，有些醍醐灌顶。其实如果职场上有那么一个领路人，个人的成长是飞速的。

·2025-02-27 16:32

【数据库】 MongoDB 查看当前用户的角色和权限

在MongoDB中，可以通过一些简单的命令查看当前用户的角色和权限。这对于理解用户的访问能力和管理用户权限至关重要。

颜淡慕潇·2025-02-27 16:18

游戏工作室如何选择IP方案？动态与静态的实战对比

很多团队在动态IP和静态IP之间摇摆不定——前者价格低但问题多，后者成本高却更稳定。今天我们从实际使用场景出发，聊聊这两种方案的真实体验。一、先搞懂基础概念动态IP就像共享单车，每次联网都会更换地址。

·2025-02-27 16:01

FPGA三大串行通信接口之UART

在嵌入式设计中，UART用于主机与辅助设备通信，如汽车音响与外接AP之间的通信，与PC机通信包括与监控调试器和其它器件，如EEPROM通信。

ritian73·2025-02-27 16:46

web安全——分析应用程序

文章目录一、确定用户输入入口点二、确定服务端技术三、解析受攻击面一、确定用户输入入口点在检查枚举应用程序功能时生成的HTTP请求的过程中，用户输入入口点包括：URL文件路径通常，在查询字符?

PT_silver·2025-02-27 16:46

pandas中Series的map函数详解

DataFrame中对应的是applymap()函数，当然DataFrame还有apply()函数1.字典映射例如，对数据的某个字段进行数字编码的时候：字段’diagnosis’中的值均为：M或者Bdf

现实、狠残酷·2025-02-27 16:45

【2025年07期免费获取股票数据API接口】实例演示五种主流语言获取股票行情api接口之沪深A股历史分时KDJ数据获取实例演示及接口API说明文档

在近一至两年期间，股票量化分析逐步成为备受关注的热门议题。对于投身于该领域工作而言，首要步骤便是获取全面且精准的股票数据。

不会写代码的码农农·2025-02-27 16:15

如何连接到服务器

以下是步骤：在Linux或MacOS系统中：打开终端。使用以下命令连

Honeysea_70·2025-02-27 16:14

第76节绘制文字（fillText 和 stroke)

在HarmonyOS中，使用TS（TypeScript）语法进行画布（Canvas）开发时，fillText和strokeText是两个常用的方法，分别用于填充文本和绘制文本边框。

川石课堂软件测试·2025-02-27 16:44

【Java】接口

一、接口接口是Java中定义类行为规范的一种机制。它只规定类应该实现哪些方法，而不负责具体实现。

XiYang-DING·2025-02-27 16:44

C++11 智能指针：unique_ptr、shared_ptr和weak_ptr 功能特性模拟实现

文章目录unique_ptr功能和特性使用场景make_unique模拟实现shared_ptr功能和特性使用场景make_shared模拟实现weak_ptrC++中智能指针都是RAII（ResourceAcquisitionIsInitialization

Chandler24·2025-02-27 16:14

大模型核心技术原理: Transformer架构详解！

在大模型发展历程中，有两个比较重要点：第一，Transformer架构。它是模型的底座，但Transformer不等于大模型，但大模型的架构可以基于Transformer；第二，GPT。

大模型猫叔·2025-02-27 16:13

自动驾驶之BEVDet

BEVDet主要分为4个模块：1、图像视图编码器（Image-viewEncoder）:就是一个图像特征提取的网络，由主干网络backbone+颈部网络neck构成。

maxruan·2025-02-27 16:13

Linux 常用命令大全及详解

在使用Linux系统时，掌握一些常用的命令是非常重要的。这些命令可以帮助我们高效地完成各种任务。本文将介绍30个以上的Linux常用命令，并详细说明它们的作用和用法。

诚信爱国敬业友善·2025-02-27 16:13

oauth身份验证方式_使用OAuth和Passport管理身份验证

现在，您可以通过在“具有响应式Web设计的MEAN和UGLICRUD”中设置的CRUD屏幕显示您创建的本地内容。

cuxiong8996·2025-02-27 16:11

DeepEP：开源通信库的高效专家并行计算解决方案

DeepEP旨在优化专家并行计算中的通信效率，确保在大规模分布式系统中实现高性能的数据处理。

耶耶Norsea·2025-02-27 16:41

涛的天道观【其八十】每天的习惯

每天坚持的习惯是很重要的，能让你日积月累的必然产生质变，所以，应该好好想想，在地铁上要安排做什么，而非无聊的打发时间。

涛tao悟道·2025-02-27 16:11

电子电气架构 --- 车载以太网的未来已经来临

时间不知不觉中，快

车载诊断技术·2025-02-27 15:40

Exoplayer(MediaX)实现音频变调和变速播放

在K歌或录音类应用中变调是个常见需求，比如需要播出萝莉音/大叔音等。

飞猿_SIR·2025-02-27 15:40

高效能计算与高速数据传输的完美结合：飞腾D2000处理器与复旦微双FPGA集成主板

随着数字化转型和高性能计算需求的不断增长，工业、通信、人工智能等领域对硬件平台的性能要求也在不断提升。

国产化嵌入式平台解决方案·2025-02-27 15:10

仿12306项目（1）

首先，UUID是一个128位的值，相较于雪花算法生成的64位的值，长了很多，在数据库中存储时耗费的时间更长，UUID生成后没有顺序关系，导致它不适合做主键，雪花算法排序具有可读性，在一些状况下更容易地追踪

容器( ु⁎ᴗ_ᴗ⁎)ु.｡oO·2025-02-27 15:09

微服务架构与传统的单体架构有什么区别?微服务架构（Spring Cloud + Maven）强在哪?

微服务架构与传统的单体架构（SpringBoot+Maven项目）在设计和实现上有显著差异，主要体现在系统拆分方式、部署模式、技术栈选择、维护成本等方面。

瑞金彭于晏·2025-02-27 15:38

大模型最新面试题系列：深度学习基础（二）

过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的测试数据上表现不佳。当模型容量较低时，模型可能无法学习到数据中的复杂模式，导致欠拟合，即在训练集和测试集上的表现都较差。

人肉推土机·2025-02-27 15:08

Koa中的loader使用场景

在Koa中，Loader并不是一个内置概念，通常指的是加载和初始化中间件、配置或其他资源的机制。以下是常见的Loader使用场景：1.中间件加载Loader可以用于自动加载和注册中间件。

没资格抱怨·2025-02-27 15:37

PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战（2）代码详细解析

）至于为什么要备注，因为我基础不好，就得一点一点来适合和我一样的慢羊羊学习项目整体结构1.布局文件不解析了比较简单最简单的线性布局main.xml2.资源文件string.xmlsqueezencnn在Android

咕咕学不会咋办·2025-02-27 15:06

手把手教你用 MinGw 编译并生成 exe 可执行文件

准备工作安装和配置MinGw：从MinGw官方网站下载安装包并完成安装，安装完成后，将MinGw的bin目录添加到系统环境变量PATH中。

Kurbaneli·2025-02-27 15:06

Jmeter接口测试之断言详解

转载作者：吾非同来源：吾非同http://www.51testing.com/html/35/n-4463035.html?nomobile=1什么是断言？

阳光太阳·2025-02-27 15:36

【DeepSeek如何提升渗透测试的效率及防范安全漏铜，从0-1详细教】

利用DeepSeek提升渗透测试效率信息收集与资产测绘自动化目标扫描：利用DeepSeek的联网搜索模式（RAG技术），在命令行输入目标网址或相关关键词，获取目标公开信息，如子域名、开放端口、历史漏洞记录等

生活De°咸鱼·2025-02-27 15:05

重启与新生，哪家在线教育的转型最有看点？

盛极而衰、否极泰来，在空头中极限中反转的企业，往往能够展示出一家企业的强大韧性。

美股研究社·2025-02-27 15:35

并且在关键层配有详细解释。

importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand

小宇爱·2025-02-27 15:05

不干胶标贴打印模板下载_使用Word制作不干胶标签的方法

在“邮件”选项卡中单击“开始邮件合

戴剑松·2025-02-27 15:05

使用linux抛弃Windows,抛弃Windows选Linux？这些原因告诉你为何要这么做

的确虽然在更换系统时可能会遇到不适应

e o·2025-02-27 15:05

超硬核！DeepSeek 全面赋能 FPGA 工程师，实操干货大放送

摘要：本文聚焦DeepSeek大语言模型在FPGA开发中的实操应用。通过搭建Python通信环境，实现与模型交互，助力FPGA工程师多方面工作。

AI_DL_CODE·2025-02-27 15:05

hypermesh 复合材料_HyperWorks复合材料仿真优化技术及应用

HyperWorks复合材料仿真优化技术及应用复合材料以其比强度、比模量高，耐腐蚀、抗疲劳等优点，在工业界得到了越来越多的应用。

weixin_39617006·2025-02-27 15:34

jmeter 添加html断言,Jmeter接口测试④——响应断言

Jmeter接口测试④——响应断言Jmeter接口测试④——响应断言本节以Jmeter接口测试③——GET请求返回结果为例。一、添加响应断言响应断言：对服务器的响应接口进行断言校验，来判断接口测试得到的接口返回值是否正确。get请求右键->添加->断言->响应断言说明:applyto：参考Jmeter接口测试②——正则提取器测试字段：⑴一般的http响应，都勾选“响应文本”；⑵url样本是对sam

土拨鼠没有冬天·2025-02-27 15:34

Shell Script 编程笔记

考虑下面两个场景：场景一：我们在训练深度网络模型过程中保存了10个不同epoch模型。我们希望通过测试集验证每个模型的性能。

huangpg丶·2025-02-27 14:04

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的主要应用及核心技术

NLP在多个领域有着广泛的应用，并结合了多种先进的技术，包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、统计模型以及规则方法。

彬彬侠·2025-02-27 14:34

基于DeepSeek的智能客服系统安全与隐私保护：构建可信赖的服务

在前四篇文章中，我们完成了智能客服系统的开发、部署、优化和扩展。然而，随着系统规模的扩大和用户数据的增加，安全与隐私保护问题变得尤为重要。

Evaporator Core·2025-02-27 14:33

DeepSeek 高阶应用技术详解（4）

1.引言在前三篇中，我们探讨了DeepSeek的基础功能、分布式训练、模型优化、模型解释性、超参数优化以及AutoML的应用。