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【Java教程】Day13-05 正则表达式:贪婪与非贪婪匹配
默认情况下,正则表达式使用贪婪匹配,即尽可能
多
地匹配字符。有时,我们希望匹配尽可能少的字符,这时就需要使用非贪婪匹配。
即刻提优
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2025-03-18 19:18
Java教程
java
正则表达式
开发语言
泛域名SSL证书详解
不管有多少、层级
多
复杂,都能靠这个证书来保护安全。企业就不用一个个给子域名单独弄SSL证书了,省了好多时间、钱和管理的麻烦事儿。它是怎么工作的呢?
·
2025-03-18 18:33
sshssl证书
9、STL中的multimap使用方法
适合用于一对
多
的更新。允许多个键拥有相同的值。基于红黑树。multimap特性键允许重复:允许多个键有相同的值。无[]运算法:禁止用下标访问,因为键不唯一。排序:默认升序规则,可以自定义。
周Echo周
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2025-03-18 14:45
STL
c++
开发语言
数据结构
后端
算法
链表
注意力机制+
多
尺度卷积
多
尺度卷积先提供丰富的特征信息,注意力机制再从中筛选出关键信息,这样结合起来,不仅可以进一步提高模型的识别精度和效率,显著提升模型性能,还可以增强模型的可解释性。
一只小小的土拨鼠
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2025-03-18 14:39
解构前沿:文献精读
深度学习
python
人工智能
YOLO
深度学习
指纹浏览器:隐私保护利器与技术实践指南——从身份隐匿到
多
账号管理的核心解析
一、浏览器指纹:数字身份追踪的底层逻辑浏览器指纹通过收集设备参数(如Canvas渲染特征、字体列表、WebGL硬件信息等)生成用户唯一标识,无需Cookie即可实现精准追踪。根据EFF研究,其识别准确率可达90%以上。▶核心技术解析Canvas指纹:不同设备的抗锯齿算法差异生成唯一哈希值,成为主流追踪手段WebGL指纹:提取GPU驱动版本等硬件信息,构建设备画像环境参数交叉验证:时区、屏幕分辨率、
Hotlogin
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2025-03-18 13:07
前端
固体硬盘和机械硬盘有啥区别
核心差异对比表特性固态硬盘(SSD)机械硬盘(HDD)存储原理闪存芯片(NAND)电子存储磁性碟片+机械磁头读写速度300-7000MB/s(NVMe协议)80-160MB/s(7200转)抗震性无机械
部件
龙大.
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2025-03-18 13:33
计算机
计算机外设
应用广泛的2.4G无线私有协议射频PA芯片盘点
集成了
多
协议2.4GHz收发器、Arm®Cortex®-M4FCPU和闪存程序FLASH。支持蓝牙BLE、802.15.4和2.4GHz私有协议等多种协议。
番茄老夫子
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2025-03-18 11:16
物联网
智能硬件
单片机
QT基础:遍历QListWidget,及QListWidget简单演示,适合初学者食用
详解初学者如果只是想在短时间内了解QListWidget的话,可以参考这里1、打开QT,创建一个widget项目,在UI中加入QListWidget和一个PushButton(等会备用)可以双击QListWidget小
部件
8年老菜鸡
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2025-03-18 10:33
QT
Demo
qt
ui
开发语言
第4章:二房东都怕你知道:用DeepSeek让隔断房电表不再吃人
国家电网反窃电实验室的对比测试显示,改装电表的计量误差可达+43%,这意味着租客每年要白白
多
付794元电费,足够买下24杯星冰乐。上周我收到
m0_65737849
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2025-03-18 10:00
运维
前端
网络
论文阅读:Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring
文章:ArXiv代码:Github在去模糊领域,目前的
多
尺度和尺度循环模型存在一些问题:1)由粗到细方案中的去卷积/上采样操作导致运行时间昂贵;2
行走的歌
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2025-03-18 09:26
文献阅读
图像处理
计算机视觉
机器学习
深度学习
图像去雨
图像处理
SMT贴片加工核心技术突破与实践
同时,结合柔性产线动态配置策略与跨行业应用案例,解析设备稼动率提升、
多
品种混线生产兼容性设计等实践方案。通过汽车电
安德胜SMT贴片
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2025-03-18 08:47
其他
揭秘MANUS :
多
代理架构如何碾压竞争对手,人类必读的深度剖析
MANUS技术架构与竞品对比深度解析一、技术架构图与核心模块对比根据资料中提到的
多
代理架构,Manus的技术架构可概括为“三层智能体协同+虚拟机沙盒”的闭环系统。
爱吃青菜的大力水手
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2025-03-18 07:37
架构
人工智能
Docker 和 Docker Compose 的关系
1.Docker和DockerCompose的关系Docker和DockerCompose是容器化相关的工具,DockerCompose是Docker的一个补充工具,用于管理
多
容器应用。
孽小倩
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2025-03-18 06:29
docker
docker
容器
运维
代码随想录算法训练营| 总结篇
接下来要把力扣上的热题
多
刷反复刷!要做到看到题目能够有解法思路!春招接offer!offer四面八方来!!!
Rachela_z
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2025-03-18 05:23
算法
DeepSeek在智慧物流管控中的全场景落地方案
多模态时空预测模型库存周转率↑40%运输调度车辆空驶率35%强化学习动态调度引擎运输成本↓25%路径规划突发路况响应延迟>30分钟实时路况语义理解+自适应规划准时交付率↑18%异常检测50%异常依赖人工发现
多
传感器融合的异常模式识别异常发现时效
猴的哥儿
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2025-03-18 04:47
笔记
大数据
交通物流
python
数据仓库
微服务
安卓软件分身-1.0.0.008-高级版
【安卓软件】天天分身-1.0.0.008-高级版天天分身是一款
多
账户管理助手软件,它允许用户在同一部手机上同时运行多个相同或不同的应用实例,从而方便用户管理多个账号,提高工作效率和生活便利性。
网盘资源分享
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2025-03-18 00:44
安卓
软件工程
如何检查Mac电脑是否已安装Python环境
1、Python简介Python是一种高级编程语言,由荷兰程序员吉
多
·范罗苏姆(GuidovanRossum)于1989年底发明,并于1991年首次发布。
=蜗牛=
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2025-03-18 00:42
mac
python
python3
环境
宇树激光雷达L1上手测试
因为工作中低成本三维空间扫描的需求,在同事偶尔推荐下知道了宇树L1这款激光雷达,不得不说小巧的设计,0.05m的最小测距距离,360°*90°的FOV,以及最最最重要的1600
多
的价格无一不打动我。
力特高
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2025-03-18 00:39
linux
自动驾驶
机器人
自动化
Harmony------应用程序框架
1.应该程序框架基础
多
Module设计机制模块化开发:一个应用多个功能,每个功能可作为一个模块,Module中可以包含源代码、资源文件、第三方库、配置文件等,每一个Module可以独立编译,实现特定的功能支持多设备
小码狼
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2025-03-17 23:29
Harmony
学习
harmonyos
arkts
鸿蒙
Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- D3D12 增强型屏障(二)
同步图形处理器旨在并行执行尽可能
多
的工作。任何依赖于先前GPU工作的GPU工作都必须在访问相关数据之前同步。增强型屏障接口使用显式SyncBefore和SyncAfter值作为逻辑位字段掩码。
程序员王马
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2025-03-17 22:24
windows图形显示驱动开发
驱动开发
windows
unity shader卡通渲染(描边)+阴影+
多
光源处理
说道卡通渲染,应该都会想到描边:我所学的描边有三种:一种是计算边缘深度检测描边一种是色差检测描边一种是利用顶点法线向外扩展返回单色pass,使用正面裁剪我用的第三种:pass{//剔除前面(朝向摄像机的面)保留内部渲染CullFrontCGPROGRAM#pragmafragmentfragfloat4_LineColor;float_Line;structa2v{float4pos:POSITI
QO_GQ
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2025-03-17 22:51
shader
shader
unity3d
【GPT入门】第20课 langchain的function calling 初步体验
langchain的functioncalling非常简洁在方法名说明方法用途和参数作用增加@tool标签langchain方法自动把@tool转为方法定义,后续方法调用都很简洁下面代码用支持单函数与
多
函数调用
*星星之火*
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2025-03-17 21:46
大模型
gpt
langchain
python
泰克AFG1022这么强大的功能,你还没有了解么?
多
模式运行:支持连续模式、扫描模式、突发模式和调制模式。连续模式可连续输出选定波形;扫描模式能在一定频率范围内进行扫描输出;突
思迈18086111968
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2025-03-17 21:46
科技
DeepBranchTracer:一种使用
多
特征学习进行曲线结构重建的通用方法
2024-02-02,由刘超、赵婷、郑能干一起提出了一种名为DeepBranchTracer的新型方法,是一种高效、通用的曲线结构重建方法,适用于多种2D和3D图像数据集。通过结合图像特征和几何特征,显著提高了重建的准确性和连续性。一、研究背景曲线结构(curvilinearstructures)是图像中常见的几何元素,广泛应用于医学图像中的神经分支和血管,以及遥感图像中的道路等。从图像中重建这些
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2025-03-17 20:20
数据集
从FFmpeg命令行到Rust:
多
场景实战指南
FFmpeg作为功能强大的多媒体处理工具,被广泛应用于视频编辑、格式转换等领域。然而,直接使用FFmpeg的命令行界面(CLI)可能会遇到以下挑战:命令复杂度高:FFmpeg的命令行参数众多且复杂,初学者可能难以掌握,配置错误时调试困难。集成困难:在Rust等现代编程语言中,直接调用FFmpeg的C语言API需要处理复杂的内存管理和安全性问题,可能引发内存泄漏、非法访问等问题。为了解决这些问题,R
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2025-03-17 19:46
TK矩阵系统的软件服务
以下是该系统提供的主要功能和技术服务:1.
多
账户集中管理TikTok矩阵系统允许用户集中管理多个账户。通过统一的操作界面,用户可以高效发布内容、分析互动数据,并实时跟踪多个账号
m0_74891046
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2025-03-17 18:54
矩阵
无人机学习入门
学习理论知识空域与航空法律法规、安全教育无人机基础(在mooc平台和智慧职教平台上很多课程,当然B站也很多,自学基础内容)目录大概如下:1)无人机的历史2)无人机分类3)无人机系统组成(直升机、
多
旋翼、
一颗微竹
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2025-03-17 17:19
无人机
无人机
如何写一个电梯程序?
现在的民用高层电梯
多
采用微机控制方案,冗余速度和群控能力都很强大;而且民用高层电梯属于特种设备,需要有资质厂家和人员才可以安装和运维。这使得它的专业性进一步变强。显而易见小编也干不了那么专业的事情
电气外传
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2025-03-17 16:07
自动化
电气
自动化
程序人生
【数据结构】近期博客大思想(2)面向使用出发
3.分而治之:大不了
多
篇小文章整合成一篇大文章……一大篇分成四五小篇轻轻松松搞定!4.遍历
泡泡大虾
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2025-03-17 15:33
数据结构
【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...详解目标检测中的
多
尺度训练和测试?
【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的
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尺度训练和测试?【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的
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尺度训练和测试?
努力毕业的小土博^_^
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2025-03-17 14:53
AI算法题库
人工智能
计算机视觉
算法
深度学习
神经网络
目标检测
C Sharp委托、事件、多线程
文章目录委托(Delegate)——你的“遥控器”事件(Event)——安全的“通知系统”多线程(Multithreading)——“同时做
多
件事”委托(Delegate)——你的“遥控器”是什么?
微笑伴你而行
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2025-03-17 13:48
#
c
sharp
c语言
开发语言
学习SpringBoot过程中常见问题汇总及
多
工程项目使用 IntelliJ IDEA 打开
一:SpringBoot:redisClientine.test.serviceImpl.RedisServiceImplrequiredabeanoftype‘com.examp1:没有自动注入导致。service类上面没有@service注解或者mapper上没有@Repository注解,但是这种情况比较少见,一般不会忘记。2:配置了mybatis,但没有指定扫描的包。(1)直接在生成出来的
KunQian_smile
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2025-03-17 12:11
springBoot
【前端】如何依靠纯前端实现拍照获取/选择文件等文字识别OCR技术
支持
多
框架编译,如Vue、React等,这里展示步骤为React开发。
爱上大树的小猪
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2025-03-17 11:01
前端
ocr
前端框架
react.js
Your Battery Is a Blast! Safeguarding Against Counterfeit Batteries with Authentication 介绍
论文共有两个作者,一个是FrancescoMarchiori,来自意大利帕
多
瓦大学的Padua分校,其电子邮件地址为fr
XLYcmy
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2025-03-17 10:26
论文阅读
网络安全
课程论文
机器学习
CCS
论文阅读
课程设计
大作业
解锁健康密码:拥抱养生,重塑生活
多
摄入富含膳食纤维的粗粮,像燕麦、糙米,它们能促进肠道蠕动,预防便秘,降低心血管疾病风险。新鲜的蔬果更是必不可少,菠菜、橙子等富含维生素与
yy0821yy
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2025-03-17 09:24
生活
Google Gemini 大模型技术架构剖析
▼最近直播超级
多
,预约保你有收获近期直播:《从原理到实践教你做出一个Gemini/ChatGPT》—1—Gemini技术架构剖析Google新的多模态模型家族Gemini,它在文本、图像、音频、视频等方面具有卓越的能力
musicml
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2025-03-17 08:15
人工智能
信号传输与通信:光纤通信中的信号处理_(13).光纤通信中的色散管理
模态色散模态色散主要发生在
多
模光纤中。
多
模光纤允许多个模式同时传播,但由于每个模式的传播速度不同,导致不同模式的光在光纤中传播的时间不同。这种时间差会导致信号的展宽,从而引起失真。
kkchenkx
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2025-03-17 07:05
信号处理技术仿真模拟
信号处理
网络
docker compose的使用
以下是关于DockerCompose的详细使用指南和核心功能解析:一、DockerCompose核心价值DockerCompose是用于定义和编排
多
容器应用的工具,通过YAML文件实现以下功能:•一键启停
LCY133
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2025-03-17 06:00
docker
容器
运维
[rust] rust学习
它允许多个Rust项目共享Cargo.lock、依赖项和target/目录,提高编译效率,并且适用于
多
包管理、模块化开发。为什么使用Rust工作空间?Rust工作空间适用于以下场景:管理
1nv1s1ble
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2025-03-17 05:47
rust
rust
学习
开发语言
python记录运行时间_计算python程序运行时间
本文介绍三种方法用来计算python程序的运行时间,考虑
多
现在计算机都是多进程执行环境,本文介绍的方法,前两种统计了其它进程的时间,实际上是python程序执行开始和结束的时间,只有最后一个方法,是计算的
weixin_39668408
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2025-03-17 05:47
python记录运行时间
普通人如何在2025年入百万!? 中国CSDN一定能给你答案
我今年又再次更新了超级
多
干货-每日更新的:极致助力让新手就算是六十岁的新手也能让你年入百万!
AI黑客
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2025-03-17 02:58
qt
游戏引擎
人工智能
前端
个人开发
C++耦合:代码设计的“黏合剂”与模块化架构的解耦艺术
低耦合设计:积木通过标准接口拼接,可随时替换任意
部件
,甚至将城堡改装成太空站。软件工程中的**耦合(Coupling)**正如同这些积木的连接方式——它决定了代码模块之间的依赖程度。本文将深入探讨耦合
福鸦
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2025-03-17 02:50
c++
c++
架构
开发语言
C++设计模式-原型模式:从基本介绍,内部原理、应用场景、使用方法,常见问题和解决方案进行深度解析
该模式在C++中通常借助拷贝构造函数或克隆接口实现,特别适用于以下场景:对象初始化成本高昂(如需要读取大文件);系统需要动态生成
多
牵牛老人
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2025-03-17 00:09
C++专栏
c++
设计模式
原型模式
最短路算法
多
源最短路:就是不固定起点的最短路。其中Floyd就是求
多
源最短路的。Floyd算法流程首先我们可以先枚举中间节点kkk,然后再枚举经过这个中间节点的起点和终点。
Emplace
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2025-03-17 00:39
算法
图论
最短路
数据结构与算法-图(绪论 图论基本概念)
哈哈哈,这算不了什么,我们接下来要看到的图的概念才叫
多
,没关系,勤奋和时间会让你记住他们,内心只需要告诉自己,加油,我能行,就一定能学会图。
可爱的野指针
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2025-03-17 00:38
数据结构
图论
算法
数据结构
有向图
欧拉回路
实验六
多
cache一致性——监听协议_多核Cache一致性
经过这么
多
篇文章的介绍,我们应该已经对Cache有一个比较清晰的认识。Cache会面临哪些问题,我们该怎么处理这些问题。现在我们讨论多核Cache一致性问题。
weixin_39576336
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2025-03-17 00:07
实验六
多cache一致性——监听协议
【算法每日一练]-图论 篇14 欧拉路径,欧拉回路
(每个点都经过一次就是旅行商问题)预备知识:有向图有欧拉路径:等价于:非0度节点连通,且所有节点入度等于出度(欧拉回路)或有n-2个节点入度等于出度,另外两个节点一个
多
1一个少1无向图有欧拉路径:等价于
希望你变强啊
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2025-03-16 23:04
图论
算法
图论
java
数据结构
c++
深度优先
3月16日星期日早报简报微语报早读
1、
多
地探索将DeepSeek嵌入纪检监察工作,有的已甄别出可疑数据;2、再次超越!
微语早读
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2025-03-16 21:18
生活
Hive SQL 精进系列:解锁 Hive SQL 中 KeyValue 函数的强大功能
string)`2.2参数详解2.3返回值规则三、丰富的应用场景3.1解析学生成绩信息3.2处理员工考勤数据3.3分析网站访问参数3.4提取设备配置信息四、使用注意事项4.1分隔符的准确性4.2空值处理4.3
多
进一步有进一步的欢喜
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2025-03-16 20:42
Hive
SQL
精进系列
hive
sql
hadoop
YOLO11改进-模块-引入
多
尺度差异融合模块MDFM
遥感变化检测(RSCD)专注于识别在不同时间获取的两幅遥感图像之间发生变化的区域。近年来,卷积神经网络(CNN)在具有挑战性的RSCD任务中展现出了良好的效果。然而,这些方法未能有效地融合双时相特征,也未提取出对后续RSCD任务有益的有用信息。此外,它们在特征聚合中没有考虑多层次特征交互,并且忽略了差异特征与双时相特征之间的关系,从而影响了RSCD的结果。为解决上述问题,本文通过孪生卷积网络提取不
一勺汤
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2025-03-16 19:05
YOLOv11模型改进系列
深度学习
人工智能
YOLO
YOLOv11
目标检测
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