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大数据之web基础
架构模式
之
黑板模式
一、定义黑板模式是一种常用的架构模式,应用中的多种不同数据处理逻辑相互影响和协同来完成数据分析处理。黑板模式允许多个消息读写者同时存在,消息的生产者和消费者完全分开。这就像一个黑板,任何一个教授(消息的生产者)都可以在其上书写消息,任何一个学生(消息的消费者)都可以从黑板上读取消息,两者在空间和时间上可以解耦,并且互不干扰。这种模式对于没有确定解决方案策略的问题是有用的。二、模式组成黑板模式由3个
weixin_30518397
·
2025-03-16 05:25
c/c++
游戏
数据库
提出机器人自主学习新范式,深大团队最新顶会论文,刷新6大复杂任务SOTA
深圳大学
大数据
系统计算技术国家工程实验室李坚强教授团队联合鹏城国家实验室、北京理工莫斯科大学,提出了奖励函数与策略协同进化框架ROSKA。
·
2025-03-16 04:50
量子位
数据处理和分析
之
数据降维:t-SNE:使用t-SNE进行数据可视化实践
数据处理和分析
之
数据降维:t-SNE:使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域,数据降维是一种关键的技术,用于减少数据集的维度,同时保留数据的结构和重要信息。
kkchenkx
·
2025-03-16 04:17
数据挖掘
信息可视化
算法
聚类
均值算法
数据挖掘
机器学习
第20篇:从零开始构建NLP项目
之
电商用户评论分析:模型训练阶段
大家好,今天我们继续探讨如何从零开始构建一个NLP项目,特别是电商用户评论分析中的模型训练阶段。模型训练是NLP项目的核心环节,通过合理的调参和优化,可以显著提升模型性能。本文将详细介绍模型训练的步骤,并展示如何使用LangChain库进行模型训练、调参和优化。文章目录项目的背景和目标模型训练的详细步骤安装依赖包流程图1.准备数据2.定义模型3.训练模型4.评估模型5.调参与优化常见错误和注意事项
Gemini技术窝
·
2025-03-16 04:46
自然语言处理
人工智能
深度学习
AIGC
机器学习
nlp
langchain
基于Asp.net的汽车租赁管理系统
专栏推荐:前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、Vue项目源码、SSM项目源码、微信小程序源码精品专栏:Java精选实战项目源码、Python精选实战项目源码、
大数据
精选实战项目源码系统展示
计算机学姐
·
2025-03-16 03:12
Asp精选实战项目源码
asp.net
汽车
后端
mysql
sqlserver
vue.js
c#
《架构300讲》学习笔记(201-250)
201小心selectforupdate,有效规避索引选择性锁表202设计模式
之
建造者模式的用途20320分钟上手ELK日志监控系统分类:【ELK】204设计模式之门面模式Facade205设计模式
之
适配器模式
newProxyInstance
·
2025-03-16 03:10
笔记
架构
Qt
之
动画编程之窗体透明度效果
#ifndefOPACITY_WIDGET_H#defineOPACITY_WIDGET_H#include#includeclassopacity_widget:publicQWidget{Q_OBJECTQ_PROPERTY(qrealopacityREADwindowOpacityWRITEsetWindowOpacity)public:opacity_widget(QWidget*pare
我不是程序员~~~~
·
2025-03-16 03:07
Qt实战
qt
android
开发语言
数据结构--栈详解
前言大家好呀,今天我们学习数据结构
之
栈篇,这是一种很简单的数据结构,今天我们将从概念,用法和模拟实现三个面开始学习一,概念和性质栈:一种特殊的线性表,其只允许在固定的一端进行插入和删除元素操作。
梓色系
·
2025-03-16 02:34
暑期打卡
数据结构
数据结构
java
开发语言
软件测试
之
测试用例详细解读
一、通用测试用例八要素1、用例编号;2、测试项目;3、测试标题;4、重要级别;5、预置条件;6、测试输入;7、操作步骤;8、预期输出二、具体分析通用测试用例八要素1、用例编号一般是数字和字符组合成的字符串,可以包括(下划线、单词缩写、数字等等),但是需要注意的是,尽量不要写汉语拼音,因为拼音的意义可能有好几种,有可能会导致乱码;用例编号具有唯一性和易识别性。(比如说我们唯一标识一个人:中国-上海市
隐居人家的炊烟
·
2025-03-15 23:41
测试用例
软件测试
自动化测试
java set遍历删除元素_Java 集合(List、Set)遍历、判断、删除元素时的小陷阱
1.一、漏网
之
鱼-for循环递增下标方式遍历集合,并删除元素如果你用for循环递增下标方式遍历集合,在遍历过程中删除元素,你可能会遗漏了某些元素。
疯狂的Java说书酱
·
2025-03-15 22:33
java
set遍历删除元素
物联网设备数据流转
之
搭建环境:开源高性能分布式支持SQL的时序数据库TDengine
背景我们的项目涉及物联网相关业务,由于一开始的年少无知,传感器数据采用了MySQL进行存储,经过近两年的数据累积,目前几个核心表,单表数据已过亿,虽然通过索引优化、SQL优化以及读写分离等措施,勉强满足基本的查询,能在秒级给出数据;但是一方面当前MySQL数据表索引的大小甚至超过了数据大小,这样下去肯定不行;另一方面来自于前端感知设备的数据量还在持续增加,当面对用户多维度的统计需求,在实现上、效率
Heartsuit
·
2025-03-15 21:27
时序数据库
物联网
分布式
TDengine
涛思数据
TDengine 使用教程:从入门到实践
TDengine是一款专为物联网(IoT)和
大数据
实时分析设计的时序数据库。它能够高效地处理海量的时序数据,并提供低延迟、高吞吐量的性能表现。
遇见伯灵说
·
2025-03-15 21:55
tdengine
大数据
时序数据库
HarmonyOS开发
之
组件通信
@Prop(单向绑定)@Prop装饰器:父子单向同步限制条件@Prop装饰器不能在@Entry装饰的自定义组件中使用@Prop变量允许在本地修改,但修改后的变化不会同步回父组件当父组件中数据改变时,与
之
相关的
张帅涛_666
·
2025-03-15 20:22
HarmonyOS开发
harmonyos
深度学习
Java:AI 浪潮中的隐形支柱 —— 探秘 Java 在人工智能领域的独特地位
本文将揭示Java如何在
大数据
、机器学习、企业级AI系统等领域持续创造价值。一、Java的AI基因解码跨平台优势的现代意义"一次编
琢磨先生David
·
2025-03-15 19:15
人工智能
掌握
大数据
时代的心跳:实时数据处理的崛起
掌握
大数据
时代的心跳:实时数据处理的崛起在
大数据
时代,我们每天都在生成海量的数据——从社交媒体上的点赞到物联网设备上传的传感器数据,数据无处不在。
Echo_Wish
·
2025-03-15 19:40
大数据
大数据
LLM
之
Colossal-LLaMA-2:源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr
LLM
之
Colossal-LLaMA-2:源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于jsonl文件中读取新词列表(新中文词汇)→for循环去重实现词表的扩展(中文标记的新词汇)→保存新的分词模型
一个处女座的程序猿
·
2025-03-15 18:38
CaseCode
NLP/LLMs
精选(人工智能)-中级
Colossal
LLaMA-2
自然语言处理
LLMs
之
Colossal-LLaMA-2:源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插
LLMs
之
Colossal-LLaMA-2:源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件
一个处女座的程序猿
·
2025-03-15 18:38
NLP/LLMs
精选(人工智能)-中级
Colossal-AI
LLaMA-2
大语言模型
自然语言处理
【守望绿色田园】揭秘基本农田保护的“五不准”制度
前言:基本农田,国
之
命脉基本农田,是指按照一定时期人口和社会经济发展对农产品的需求,依据土地利用总体规划确定不得占用的耕地。它是确保国家粮食安全的
GeoSaaS
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2025-03-15 18:04
自然资源
人工智能
gis
3d
大数据
数据库
flutter 专题三十七 Flutter混合开发
之
FlutterFragment
我们知道,原生Android集成Flutter主要有两种方式,一种是创建fluttermodule,然后以原生module那样依赖;另一种方式是将fluttermodule打包成aar,然后在原生工程中依赖aar包,官方推荐aar的方式接入。如何在原生Android工程中以aar的方式接入Flutter,大家可以参考我之前文章的介绍:原生Android工程接入Flutteraar。今天想给大家分享
leluckys
·
2025-03-15 17:30
Flutter面试与实战
flutter
gitee
JavaEE基础八
之
EL与JSTL相关知识(过时不谈)
EL功能动态输出内容替代JSP中的表达式元素简化jsp主要就是取值一般格式${EL表达式}内置对象牢记!!因为其他也是差不多param/paramValues方便输出请求参数pageScope/requestScopre/sessionScope/applicationScope输出各范围的属性header/headerValues与请求头相关cookie/initParampageContext
ZHWVICDI
·
2025-03-15 17:29
Java
EE
JavaEE
EL表达式
JSTL
六十天前端强化训练
之
第十七天React Hooks 入门:useState 深度解析
=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗,谢谢大佬!目录一、知识讲解1.Hooks是什么?2.useState的作用3.基本语法解析4.工作原理5.参数详解a)初始值设置方式b)更新函数特性6.注意事项7.类组件对比8.常见问题解答二、核心代码示例三、实现效果四、学习要点总结五、扩展阅读推荐官方文档优质文章推荐学习路径进阶资源六、实践步骤一、表单输入控制二、动态
编程星辰海
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2025-03-15 16:50
#
前端
前端
react.js
javascript
Windows域渗透
之
域管理
Windows域管理一、使用组策略进行软件分发1、操作步骤2、PowerShell命令示例二、配置组策略(GPO)设置1、设置密码策略2、禁用USB存储设备三、批量用户管理1、创建单个用户2、批量导入用户四、部署和管理共享驱动器1、使用组策略登录脚本自动映射驱动器2、使用PowerShell映射网络驱动器五、管理Windows更新1、使用组策略配置自动更新2、使用PowerShell管理Windo
人间酒中仙
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2025-03-15 16:20
红队笔记之域渗透
windows
笔记
学习
网络安全
域渗透
红队笔记
红蓝对抗
之
Windows内网渗透实战
无论是渗透测试,还是红蓝对抗,目的都是暴露风险,促进提升安全水平。企业往往在外网布置重兵把守,而内网防护相对来说千疮百孔,所以渗透高手往往通过攻击员工电脑、外网服务、职场WiFi等方式进入内网,然后发起内网渗透。而国内外红蓝对抗服务和开源攻击工具大多数以攻击Windows域为主,主要原因是域控拥有上帝能力,可以控制域内所有员工电脑,进而利用员工的合法权限获取目标权限和数据,达成渗透目的。以蓝军攻击
wespten
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2025-03-15 16:49
网络安全AI+
渗透测试
代码审计
等保
全栈网络安全开发
windows
老板既要又要还要......我用Doris+Hudi把不可能变成了日常
老板既要又要还要......我用Doris+Hudi把不可能变成了日常探索Doris与Hudi的完美融合智能查询优化华丽转身-不止于快的进化Doris+Hudi湖仓一体的"艺术
之
美"
大数据
江湖中流传着这样一个传说
一臻数据
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2025-03-15 15:42
大数据
Doris
大数据
数据分析
数据库
六月份阶段性大总结
之
Doris/Clickhouse/Hudi一网打尽
点击上方蓝色字体,选择“设为星标”回复"面试"获取更多惊喜全网最全
大数据
面试提升手册!这是个阶段性小总结,后面会持续更新。
王知无(import_bigdata)
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2025-03-15 15:11
大数据
编程语言
人工智能
java
数据分析
使用 Doris 和 Iceberg
作为一种全新的开放式的数据管理架构,湖仓一体(DataLakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求,在企业的
大数据
体系中已经得到越来越多的应用
向阳1218
·
2025-03-15 15:10
大数据
doris
使用 Doris 和 LakeSoul
作为一种全新的开放式的数据管理架构,湖仓一体(DataLakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求,在企业的
大数据
体系中已经得到越来越多的应用
向阳1218
·
2025-03-15 15:10
大数据
doris
AI大模型时代,2025大龄程序员如何轻松转型赢未来?
随着新兴技术的不断涌现,如云计算、
大数据
、人工智能等,传统的编程技能逐渐显得“过时”。同时,年轻一代的程序员以更加低廉的薪酬和旺盛的精力涌入市场,加剧了职场的竞争。
AI大模型学习不迷路
·
2025-03-15 15:35
人工智能
自然语言处理
大模型
大语言模型
语言模型
程序员
转行
数字孪生对于新基建的价值浅析,算是抛砖引玉。
模拟预测与优化利用AI和
大数据
分析
大牛工控设计师
·
2025-03-15 14:04
人工智能
信息可视化
前端
代码随想录算法训练营DAY05
之
栈和队列
题目和链接232.用栈实现队列225.用队列实现栈20.有效的括号1047.删除字符串中的所有相邻重复项150.逆波兰表达式求值239.滑动窗口最大值347.前k个高频元素232.用栈实现队列题意:请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作(push、pop、peek、empty):实现MyQueue类:voidpush(intx)将元素x推到队列的末尾intpop()从
失序空间
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2025-03-15 14:33
跟着代码随想录学算法
算法
c++
Win32 SDK Gui编程系列
之
--Win32 API通用控件
要使用普通控件的话,包含语句#include通过追加和初始化InitCommonControls();是必要的。也可以通过InitCommonControlsEx函数单独注册使用的类。另外,需要导入comctl32.dll。1.标签、控件只显示标签、控件的程序tabctrl.c和根据按下的标签进行显示的程序tabcontr0l.c和各自的执行结果如下所示。Tabctrl01.c#include#i
「已注销」
·
2025-03-15 14:32
Win32
SDK
Gui
C/C++
工具
C
windows
c++
c语言
Ruby学习
之
命令行选项&环境变量
这个ruby文件一般呢都是通过命令行来运行的,语法格式如下:ruby[options][.][programfile][arguments...]解释器可以通过下列选项被调用,来控制解释器的环境和行为,来看下具体数据:选项描述-a与-n或-p一起使用时,可以打开自动拆分模式(autosplitmode)。请查看-n和-p选项。-c只检查语法,不执行程序。-Cdir在执行前改变目录(等价于-X)。-
luyaran
·
2025-03-15 14:01
原创
Ruby学习之路
Ruby
命令行选项
环境变量
【2025年37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
沪深指数实时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。无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据,亦或是基本面信息,这些数据均是开展量化分析过程中不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务在于从这些数据中提炼出具有价值的信息,从而为投资策略提供坚实有力的指导。在数据探索进程中,我尝试运用了多种方法,涵盖自编网易股票页面爬虫程序、申万行业数
不会写代码的码农农
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2025-03-15 13:25
python
java
开发语言
股票api
股票数据
股票数据接口
Linux驱动开发IO操作
之
阻塞与非阻塞
阻塞IO当应用程序通过read读取或write写入设备文件的某些数据时,就会调用驱动程序的read或者write函数,此时可能会遇到没有数据可读或者写满的情况,这时如果驱动程序会进入睡眠,当有数据可读或者可写的时候唤醒再返回,我们称这种操作为阻塞IO。下图是阻塞式IO访问示意图:阻塞IO相关函数init_waitqueue_head函数init_waitqueue_head是Linux内核中用于
暗夜之眼007
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2025-03-15 13:54
Linux驱动
驱动开发
FLASK核心操作
之
ORM
ORM一、概要1、说明ORM,即Object-RelationalMapping(对象关系映射),它的作用是在关系型数据库和业务实体对象之间作一个映射,这样,我们在具体的操作业务对象的时候,就不需要再去和复杂的SQL语句打交道,只需简单的操作对象的属性和方法,2、核心模块SQLAlchemyORM和SQLAlchemyCoreCore是一种构建在表达式语言之上的一种API,一种SQL抽象工具包,允
爬山的小明
·
2025-03-15 11:38
Flask
Flask
ORM
2025-03-14 学习记录--C/C++-PTA 习题2-1 求整数均值
合抱
之
木,生于毫末;九层
之
台,起于累土;千里之行,始于足下。一、题目描述⭐️习题2-1求整数均值本题要求编写程序,计算4个整数的和与平均值。题目保证输入与输出均在整型范围内。
小呀小萝卜儿
·
2025-03-15 11:06
学习-C/C++
学习
c语言
【测试语言篇四】Python进阶篇
之
json模块
一、json模块介绍JSON(JavaScript对象表示法)是一种轻量级数据格式,用于数据交换。在Python中具有用于编码和解码JSON数据的内置json模块。只需导入它,就可以使用JSON数据了:importjsonJSON的一些优点:JSON作为“字节序列”存在,在我们需要通过网络传输(流)数据的情况下非常有用。与XML相比,JSON小得多,可转化为更快的数据传输和更好的体验。JSON非常
m0_37135615
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2025-03-15 10:32
编程语言
python
php
开发语言
Web三要素:HTML
之
ARIA可访问性(3)
ARIA:为Web构建数字盲道的技术革命文章目录ARIA:为Web构建数字盲道的技术革命一、屏幕背后的黑暗世界:一个被忽视的用户群体1.1触目惊心的现实案例1.2法律合规的达摩克利斯之剑二、ARIA技术体系的三重维度2.1角色(Roles):定义元素身份常用角色分类2.2属性(Properties):描述元素特征关键属性矩阵2.3状态(States):反映动态变化状态同步机制三、ARIA实战:构建
双囍菜菜
·
2025-03-15 10:31
前端随记
前端
html
服务器
ARIA
JVM性能监控与调优
以下是学习JVM性能监控与调优时应关注的主要技术点1.JVM基础知识JVM性能监控与调优
之
JVM基础知识在进行JVM性能监控与调优之前,深入理解JVM的基本知识是至关重要的。
小码快撩
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2025-03-15 10:00
jvm
Qt常用控件
之
Layout总篇
Layout总篇1.Layout介绍Layout是一类布局管理器,它能够将Layout内部的控件都按照某种方式布局,简单高效地使代码更美观。在Qt中内置的layout有四种:QVBoxLayout(垂直布局)、QHBoxLayout(水平布局)、QGridLayout(网格布局)、QFormLayout(表单布局)。在代码中创建的layout,本质上就只创建了一个layout。但在ui中创建的la
laimaxgg
·
2025-03-15 09:25
qt
开发语言
c++
qt5
qt6.3
大数据
学习(67)- Flume、Sqoop、Kafka、DataX对比
大数据
学习系列专栏:哲学语录:用力所能及,改变世界。
viperrrrrrr
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2025-03-15 09:51
大数据
学习
flume
kafka
sqoop
datax
大数据
技术【7】
1.目前所获取的总数据量的80%以上都是()数据。。A.结构化B.非结构化C.文本D.半结构化2.Kmeans算法包括如下步骤:①在第j次迭代中,对于每个样本点,选取最近的中心点,归为该类;②更新中心点为每类的均值;③随机选取k个中心点;④j选择一项:a.③①②④b.①②③④c.①④③②d.④③②①A.③①②④B.①②③④C.①④③②D.④③②①3.利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的
星绘搜题
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2025-03-15 09:50
big
data
数据挖掘
大数据
数据分析
大数据
面试题大杂烩01
互联网:通过埋点实时计算用户浏览频次用优惠券等措施吸引用户,通过历史信息用非智能学习的title方式构造用户画像(抖音,京东)电信,银行统计营收和针对用户的个人画像:处理大量非实时数据政府:健康码,扫码之后确诊,找出与确诊对象有关联的人订单订单表(除商品以外所有信息),商品详情表,通过搜集用户title进行定制化推荐点击流数据通过埋点进行用户点击行为分析FLINK一般用来做实时SPARK一般用来做
爱学习的菜鸟罢了
·
2025-03-15 09:19
大数据
flink
大数据
面试
hive
hadoop
kafka
数学建模
之
数学模型-3:动态规划
文章目录动态规划基本概念阶段状态决策策略状态转移方程指标函数最优指标函数动态规划的求解前向算法后向算法二者比较应用案例一种中文分词的动态规划模型摘要引言动态规划的分词模型问题的数学描述消除状态的后效性选择优化条件算法描述和计算实例算法的效率分析和评价结束语参考文献动态规划基本概念一个多阶段决策过程最优化问题的动态规划模型包括以下666个要素:以下是对动态规划中阶段、状态、决策、策略、状态转移方程、
^ω^宇博
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2025-03-15 08:13
数学模型
数学建模
动态规划
算法
深入理解 OTSU 算法(大津法——最大类间方差法)
它是由日本学者大津展
之
(NobuyukiOtsu)在1979年提出,因此得名“OTSU算法”。
ZHauLee
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2025-03-15 08:12
机器学习
算法
计算机视觉
人工智能
海量数据查询加速:Presto、Trino、Apache Arrow
1.引言在
大数据
分析场景下,查询速度往往是影响业务决策效率的关键因素。随着数据量的增长,传统的行存储数据库难以满足低延迟的查询需求,因此,基于列式存储、向量化计算等技术的查询引擎应运而生。
晴天彩虹雨
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2025-03-15 08:12
apache
大数据
hive
数据仓库
安全中心建设关键技术
之
机器学习
1.1.1功能要求针对目前广为流行的网银、掌上银行撞库行为,需要围绕撞库防护建立针对性的发现、预警、拦截体系。在本课题在大量数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测。通过机器学习重点解决目前无法在识别撞库攻击源IP地址的基础上,进一步识别出被撞库成功的账号。由于机器学习算法需要从数据中自动分析获得规律,所以必须要有历史数据。在针对撞库攻击行为分析的场景中,首先需要获取手机银行和网上银行
sinfoyou
·
2025-03-15 07:33
安全
机器学习
人工智能
结构型模式
之
适配器模式:让不兼容的接口兼容
在软件开发中,经常会遇到这样一种情况:系统的不同部分需要进行交互,但由于接口不兼容,导致无法直接使用。这时,适配器模式(AdapterPattern)就能派上用场。适配器模式是设计模式中的结构型模式,它的目的是通过创建一个适配器类来“包装”一个不兼容的接口,使得两个接口能够兼容、协作。简单来说,适配器模式就是“转换接口”模式。本文将深入探讨适配器模式,讲解其概念、应用场景,并展示如何在Java中实
菜就多练少说
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2025-03-15 07:32
设计模式
适配器模式
“杀疯了”,头部玩家纷纷下场,冲榜高阶智驾第一梯队!
类似于比亚迪的天神
之
眼分成ABC三挡,对应不同级别车型,吉利的千里浩瀚智驾方案更加多元化,分为H1、H3、H5、H7和H9共5个不同层级的智驾方案。
高工智能汽车
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2025-03-15 07:29
自动驾驶
人工智能
笔记-python
之
celery使用详解
Celery是一个用于处理异步任务的Python库,它允许你将任务分发到多个worker进行处理。以下是Celery的使用详解:安装Celery使用pip安装Celery:pipinstallcelery创建Celery实例首先,需要创建一个Celery实例,指定broker(消息中间件)和backend(结果存储)。fromceleryimportCeleryapp=Celery('tasks'
大白砌墙
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2025-03-15 06:50
笔记
python
开发语言
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