大数据运维之flume日常

蓝桥杯 Java B 组之双指针技巧（快慢指针、滑动窗口）

Day5：双指针技巧（快慢指针、滑动窗口）双指针技巧是处理许多算法问题时常用的技巧，尤其在数组或字符串中。双指针可以帮助我们在遍历过程中减少不必要的运算，从而优化时间复杂度。一、双指针概述双指针技巧主要分为两种常见方式：快慢指针（Floyd'sTortoiseandHare）：适用于一些涉及到链表、循环、排序等问题。常见于快慢指针查找问题，如链表环问题、判断回文字符串等。滑动窗口：适用于数组或字符
计算机小白一个·2025-02-22 22:25

Java的Kotlin/Java互操作性

#Java的Kotlin/Java互操作性介绍在日常的软件开发中，我们经常会使用多种编程语言来完成不同的任务。
caihuayuan5·2025-02-22 22:55

大数据-257 离线数仓 - 数据质量监控 监控方法 Griffin架构

目前已经更新到了：Hadoop（已更完）HDFS（已更完）MapReduce（已更完）Hive（已更完）Flume（已更完）Sqoop（已更完）Zookeeper（已更完）HBase（已更完）Redis
m0_74823705·2025-02-22 21:50

矩阵-矩阵置零

在计算机科学中，一个原地算法（in-placealgorithm）是一种使用小的，固定数量的额外之空间来转换资料的算法。当算法执行时，输入的资料通常会被要输出的部分覆盖掉。
Vacant Seat·2025-02-22 20:43

Java高级之动态代理

Java高级之动态代理动态代理的实现1.创建接口2.创建被代理类，需要重写接口类3.创建代理类和代理类对象测试Java动态代理是Java反射机制的一种应用，它可以在运行时动态生成代理类，实现对原对象的代理
·2025-02-22 20:45

数据结构 之 【顺序表实现】(c语言实现)

强烈建议看完上一期博客之后再来看这一期：数据结构之【顺序表简介】3.实现顺序表的增删查改静态顺序表的缺陷较大，所以下面展示的是动态顺序表的相关函数3.1初始化结构体变量创建之后，首先初始化一下才好#defineINIT_CAPACITY10voidSLINIT
zl_dfq·2025-02-22 19:06

设计模式之策略模式

概述策略模式属于行为型设计模式，主要关注对象之间的交互和职责分配，用于解决对象之间的通信、协作和行为控制等问题。普通策略模式在普通的策略模式中，通常包含抽象策略接口、具体策略类和环境类这三个核心部分。以之前计算会员折扣价格的场景为例，普通策略模式的实现可能是这样的：//抽象策略接口interfaceDiscountStrategy{doublecalculateDiscount(doublepri
weixin_43833540·2025-02-22 19:35

【接口测试实战(十)】接口测试之token鉴权实战

部分前情：《【接口测试实战(零)】接口测试简介》《【接口测试实战(一)】搭建接口测试环境》《【接口测试实战(二)】根据接口文档使用postman测试》《【接口测试实战(五)】接口测试之断言实战》《【接口测试实战
黑黑白白君·2025-02-22 19:00

企业商业秘密百问百答之五十三【商业秘密转让】

《企业商业秘密百问百答》是由天禾律所陈军律师团队精心编撰的成果，汇集了该团队律师在处理商业秘密相关的刑事和民事案件中的丰富经验。近年来，这份资料已通过线上和线下的方式向全国近千家企业进行了广泛宣讲，并获得了积极的社会反响。其核心目标是帮助企业加强商业秘密的保护措施，同时也为那些陷入商业秘密纠纷的当事人提供解决问题的思路和指导。需要强调的是，本《企业商业秘密百问百答》所提供的内容仅代表律师的个人观点
陈军律师·2025-02-22 19:29

python自然语言处理—Word2vec模型之Skip-gram

Word2vec模型之Skip-gram（跳字）模型一、skip-gram模型图二、skip-gram模型图示例说明举个例子来说明这个图在干嘛：1、假设我们的文本序列有五个词，["the","man",
诗雨时·2025-02-22 18:53

word2vec之skip-gram算法原理

skip-gram算法原理1.input,output,targetinput的某个单词的one-hot编码（11000词汇量的总数目）output其他所有单词的概率（softmax输出也是11000）target是相近单词的one-hot形式2.Losstarget和output的矩阵的交叉熵最小or平方差最小3.NNet3.1隐层300个神经元,需要训练的权重矩阵大小是1000300本层的输出
cuixuange·2025-02-22 18:52

LLM之提示词工程

1.提示与提示工程提示工程作为一门新兴的学科，专注于开发和优化提示技术，旨在提升语言模型（LMs）在各种应用与研究主题中的效能。掌握提示工程技能对于深入理解大型语言模型（LLMs）的潜力与局限至关重要。研究人员借助提示工程，致力于增强LLM在广泛且复杂的任务（如问答系统与算术推理）中的表现。而对于开发人员而言，提示工程则成为设计高效、强大提示技术的关键，这些技术能够无缝对接LLM与其他工具，实现功
樱花的浪漫·2025-02-22 16:11

C# IO 常用API 之（文件和目录）

File方法描述boolisExit=File.Exists(myPath);判断指定路径的文件是否存在File.Copy(myPath,newPath,true);将现有文件复制到新文件，如果新文件不存在，就会创建true可以覆盖同名文件false无法覆盖File.Create(filePath)文件创建File.Delete(filePath)文件删除File.Move(filePath,ne
程序猿多布·2025-02-22 16:11

人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？

一、AI辅助编程对程序员工作的影响AI辅助编程工具正在迅速改变程序员的日常工作实践。这些工具提供了强大的功能，如智能代码补全、自动代码生成和代码重构等，极大地提高了编程效率。
大道归简·2025-02-22 16:09

Python机器学习库之scikit-llm使用详解

概要Pythonscikit-llm库是一个用于机器学习的强大工具，它基于scikit-learn库并扩展了一些机器学习算法和功能，可以帮助开发者更轻松地进行机器学习模型的训练和评估。安装可以使用pip工具来安装Pythonscikit-llm库：pip install scikit-llm安装完成后，就可以开始使用scikit-llm库进行机器学习任务了。特性支持多种机器学习算法，如线性回归、逻
Rocky006·2025-02-22 15:06

Linux终端+桌面组合使用Primary和Clipboard提高工作效率

什么是Primary日常工作中，Linux作为服务器环境的情况较多，但其实作为桌面系统也有一些特有的高效姿势，比如PrimarySelection（主选择，或者习惯上叫中键剪贴板）。
·2025-02-22 15:41

图论 之 最小生成树

文章目录题目1584.连接所有点的最小费用最小生成树MST，有两种算法进行求解，分别是Kruskal算法和Prim算法Kruskal算法从边出发，适合用于稀疏图Prim算法从顶点出发，适合用于稠密图：基本思想是从一个起始顶点开始，逐步扩展生成树，每次选择一条连接已选顶点和未选顶点的最小权重边，直到所有顶点都被包含在生成树中。Prim算法的基本步骤：初始化：选择一个起始顶点，将其加入生成树中。选择最
JNU freshman·2025-02-22 15:34

我的创作纪念日

收获目前在csdn获得了298个粉丝的关注获得了548,220次总访问量280个原创文章，大多都是20年、21年写的csdn排名7370日常创作是否已经是你生活的一部分了？
BeanInJ·2025-02-22 14:25

iOS之静态库/动态库

一、简单介绍1.什么是库？库是程序代码的集合，是共享程序代码的一种方式2.库的分类根据源代码的公开情况，库可以分为2种类型（1）开源库公开源代码，能看到具体实现比如SDWebImage、AFNetworking（2）闭源库不公开源代码，是经过编译后的二进制文件，看不到具体实现主要分为：静态库、动态库二、静态库和动态库1.静态库和动态库的存在形式静态库：.a和.framework动态库：.dylib
浪里嘚小海豚·2025-02-22 14:23

iOS之动态库和静态库的区别

一、什么是库（framework）库是程序代码的集合，是程序开发者与其他开发者之间进行代码共享的一种方式。库根据源代码公开的情况可以：开源库开源库的源代码可见，比如afnetworking。闭源库闭源库的源代码不可见，是一段编译好的二进制代码闭源库有根据相对编译时和运行时：静态库动态库二、静态库和动态库区别1、格式上的区别：静态库的格式：.a.framework动态库的格式：.dylib.fram
leluckys·2025-02-22 14:22

基于单片机的温湿度检测报警系统设计

摘要随着现代化技术不断发展和进步，传统工业也在不断的发展升级改造，越来越多的领域需要能够对温湿度进行掌控和显示的系统，在日常的生活工作中对于人们体温和环境温湿度的监测还是十分有必要的，温湿度也是生活生产和科学实验的重要参数和指数
9稳工作室·2025-02-22 13:17

Linux 权限系统和软件安装（一）：用户与用户组管理

对于学习Java全栈开发的同学而言，深入理解Linux权限系统不仅有助于日常开发环境的搭建与维护，在未来企业级开发中，面对多用户协作的服务器环境，更是不可或缺的技能。
Aphelios380·2025-02-22 12:39

健康养生，开启 2025 活力新篇

让我们从日常点滴入手，开启全方位的养生之旅。饮食是健康的基石，新年里不妨多尝试“轻食养生”。早餐用一杯热豆浆搭配全麦面包、水煮蛋，开启活力满满的一天。
yy0821yy·2025-02-22 12:36

Python自然语言处理之spacy模块介绍、安装与常见操作案例

文章目录spacy模块介绍安装spacy常见操作案例及代码1.加载模型并处理文本2.词性标注3.命名实体识别4.依存句法分析5.可视化（在JupyterNotebook中）spacy模块介绍spacy是一个强大的Python库，用于自然语言处理（NLP）。它提供了丰富的功能，包括分词、词性标注、依存句法分析、命名实体识别等，并且支持多种语言。spacy以其高性能、易用性和可扩展性而受到广泛欢迎。安
袁袁袁袁满·2025-02-22 12:05

节点小宝：远程观影与家庭学习的救星

赵磊一家的日常然而，家里的网络状况却总是让人头疼。每当晚上，赵磊想要观看一部高清电影放松一下时，网络就会变得异常缓慢。同时，小龙和小雨也需要在网上观看视频学习，网
·2025-02-22 11:37

独立开发者灵感日报：简化您生活的 IT 聊天机器人

FleetAICopilotSlogan：简化您生活的IT聊天机器人标签：人工智能·机器人·科技为什么值得推荐：FleetAICopilot是您新的AI驱动的IT助手，可简化设备管理并转换日常IT任务。
前端后花园·2025-02-22 11:33

Python应用算法之动态规划理解和实践

一、什么是动态规划？动态规划（DynamicProgramming）是一种通过将复杂问题分解为子问题来解决优化问题的算法思想。它适用于具有“最优子结构”和“重叠子问题”性质的问题。比如，从面额不定的20个硬币中任意选取多个凑成20元，求怎样选取硬币才可以使最后选取的硬币数最少又刚好凑够了20元。这是一个典型的动态规划问题。1.优缺点优点高效性：避免重复计算，时间复杂度显著降低。灵活性：适用于多种问
大数据追光猿·2025-02-22 10:53

「QT」QSS样式表 之 QListWidget树形窗口类

✨博客主页何曾参静谧的博客（✅关注、点赞、⭐收藏、转发）全部专栏（专栏会有变化，以最新发布为准）「Win」Windows程序设计「IDE」集成开发环境「定制」定制开发集合「C/C++」C/C++程序设计「DSA」数据结构与算法「UG/NX」NX二次开发「QT」QT5程序设计「File」数据文件格式「UG/NX」BlockUI集合「Py」Python程序设计「Math」探秘数学世界「PK」Paras
何曾参静谧·2025-02-22 10:19

撰写文献必用的评价指标之DCA决策曲线

系列文章目录第一章撰写文献必用的评价指标之普通表格第二章撰写文献必用的评价指标之DCA决策曲线目录系列文章目录前言一、DCA决策曲线表现形式横轴纵轴曲线曲线解读图例二、单因素多因素分析单因素分析多因素分析三
小辉同志·2025-02-22 10:19

【重识云原生】第四章云网络4.3.7.3节——BGP协议实现原理

《重识云原生系列》专题索引：第一章——不谋全局不足以谋一域第二章计算第1节——计算虚拟化技术总述第二章计算第2节——主流虚拟化技术之VMareESXi第二章计算第3节——主流虚拟化技术之Xen第二章计算第
江中散人·2025-02-22 09:16

CPU多级缓存结构以及缓存一致性协议MESI

CPU多级缓存结构现代CPU分为物理核和逻辑核，比如我们日常办公电脑常见的4核8线程，就是指的4个物理核、8个逻辑核。
又菜又爱玩٩( ö̆ ) و·2025-02-22 09:43

[网络安全]XSS之Cookie外带攻击姿势详析

概念XSS的Cookie外带攻击就是一种针对Web应用程序中的XSS（跨站脚本攻击）漏洞进行的攻击，攻击者通过在XSS攻击中注入恶意脚本，从而窃取用户的Cookie信息。攻击者通常会利用已经存在的XSS漏洞，在受害者的浏览器上注入恶意代码，并将受害者的Cookie数据上传到攻击者控制的服务器上，然后攻击者就可以使用该Cookie来冒充受害者，执行一些恶意操作，例如盗取用户的账户信息、发起钓鱼攻击等
Hacker_LaoYi·2025-02-22 09:40

企业报刊订阅信息管理系统设计

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在IT行业中，有效的数据管理和信息记录对于企业日常运营至关重要。
竹石文化传播有限公司·2025-02-22 07:29

枚举算法刷题笔记【蓝桥杯】

枚举枚举算法是我们在日常中使用到的最多的一个算法，它的核心思想就是:枚举所有的可能。
call me by ur name·2025-02-22 07:28

SD模型微调之LoRA

大家好，这里是Goodnote（好评笔记），关注公主号Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文是SD模型微调方法LoRA的详细介绍，包括数据集准备，模型微调过程，推理过程，优缺点等。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习论文概念核心原理优点训练过程预训练模型加载选择微调的层LoRA优化的层Cross-Attention（跨注意力）层Self
好评笔记·2025-02-22 06:22

【AI大模型应用开发】【RAG评估】1. 通俗易懂：深度理解RAGAS评估方法的原理与应用

大家好，我是同学小张，日常分享AI知识和实战案例欢迎点赞+关注，持续学习，持续干货输出。+v:jasper_8017一起交流，一起进步。
同学小张·2025-02-22 06:21

php命令执行绕过,CTF之命令执行绕过总结

##Linux篇###命令拼接```a=whob=ami$a$b//输出whoami```![title](https://leanote.com/api/file/getImage?fileId=5f0db908ab64412cdb001838)常用字符使用```&表示将任务置于后台执行;多行语句用换行区分代码快，单行语句一般要用到分号来区分代码块&&只有在&&左边的命令返回真(命令返回值$?=
sunny学姐·2025-02-22 06:46

MATLAB之相似性度量的二分类实验

实验内容将MIT室内场景数据库中卧室、浴室作为正负样本，利用留出法完成训练集与测试集的划分（比例1：2），并使用测量夹角余弦的方式进行二分类（0为负，1为正），最后给出分类错误率和准确率，并绘制ROC曲线。实验原理【余弦距离】也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。实验
TU不秃头·2025-02-22 05:44

深度学习-123-综述之AI人工智能与DL深度学习简史1956到2024

文章目录1AI与深度学习的简史1.1人工智能的诞生(1956)1.2早期人工神经网络(1940-1960年代)1.3多层感知器MLP(1960年代)1.4反向传播(1970-1980年代)1.5第二次黑暗时代(1990-2000年代)1.6深度学习的复兴(21世纪末至今)1.6.1CNN卷积神经网络(1980-2010)1.6.2RNN递归神经网络(1986-2017)1.6.3Transform
皮皮冰燃·2025-02-22 04:07

深度学习-124-LangGraph之基础知识(一)基本聊天机器人和工具增强的聊天机器人

文章目录1基本使用1.1聊天模型1.2创建图1.3与ICEL交互2构建一个基本的聊天机器人2.1定义状态2.2添加节点2.3添加边(入口点)2.4添加边(终点)2.5编译图2.6调用2.7整体代码3使用工具增强聊天机器人3.1百度搜索工具3.2绑定工具的聊天模型3.3定义图3.4添加工具节点3.5添加条件边3.6调用4参考附录1基本使用下图包含一个名为“Lucy”的节点，它执行聊天模型，然后返回结
皮皮冰燃·2025-02-22 04:36

拥抱健康生活，开启养生之旅

它不是遥不可及的高深学问，而是融入日常的点滴智慧，是对自己和家人的深情呵护。合理饮食是健康养生的基石。
lanlande33·2025-02-22 04:35

软件测试之接口测试面试题

1、接口的定义系统与系统之间、组件与组件之间、数据传递交换的通道2、接口的类型按协议：http、tcp、ip按语言：C++、java、php按范围：系统与系统、内部系统与内部系统、外部系统与外部系统之间程序划分：多个内部程序、内部系统与外部系统、模块与模块3、接口的优点责任划分清晰、缩短研发周期、可拓性强4、接口测试的特点1、接口测试可提前接入，提早发现bug，符合质量控制前移的理念2、可以发现一
测试大大怪·2025-02-22 04:05

电商前端工程师：国内WEB前端开发经验之路

我一直认为自己是“初级”前端开发工程师，一方面我入道尚浅，只有短短几年，另一方面我自知对技术的钻研并不深入，可能是由于环境的原因，当然最重要的是，我幸运的参与到互联网崛起的浪潮之巅。
ariss123·2025-02-22 04:34

【花雕学编程】Arduino之168种传感器与执行器系列实验清单大全（不断更新中）

Arduino是一个开放源码的电子原型平台，它可以让你用简单的硬件和软件来创建各种互动的项目。Arduino的核心是一个微控制器板，它可以通过一系列的引脚来连接各种传感器、执行器、显示器等外部设备。Arduino的编程是基于C/C++语言的，你可以使用ArduinoIDE（集成开发环境）来编写、编译和上传代码到Arduino板上。Arduino还有一个丰富的库和社区，你可以利用它们来扩展Ardui
驴友花雕·2025-02-22 03:51

WebView 细节，onShowCustomView与JS注入来实现视频全屏播放

关于WebView之前的总结AndroidWebView使用,Http/Https,硬件加速等相关细节详解Androidhybrid之JS与Native的通信方式更多参考：AndroidWebview实现文件下载功能
Boo_Wang·2025-02-22 03:21

深度学习笔记之自然语言处理(NLP)

深度学习笔记之自然语言处理(NLP)在行将开学之时，我将开始我的深度学习笔记的自然语言处理部分，这部分内容是在前面基础上开展学习的，且目前我的学习更加倾向于通识。
电棍233·2025-02-22 02:10

LeetCode--200. 岛屿数量

正文创建一个visited二维布尔切片，来判断当前格子走没走过，遍历grid数组，发现’1’，就开始感染，同时岛屿总数+1，此后若再遇见’1’，并且没有被遍历过，说明该陆地没有与之
Rinai_R·2025-02-22 02:36

python 高级特性之迭代

python学习笔记，特做记录，分享给大家，希望对大家有所帮助。迭代如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）。在Python中，迭代是通过for…in来完成的，而很多语言比如C语言，迭代list是通过下标完成的，比如Java代码：for(i=0;i
网罗开发·2025-02-22 01:35

计算机视觉之图像处理-----SIFT、SURF、FAST、ORB 特征提取算法深度解析

SIFT、SURF、FAST、ORB特征提取算法深度解析前言在图像处理领域亦或是计算机视觉中，首先我们需要先理解几个名词：什么是尺度不变？在实际场景中，同一物体可能出现在不同距离（如远处的山和近处的树），导致其在图像中的尺度不同，也引出了多尺度的概念。算法检测到的特征在图像缩放（放大或缩小）后仍能被正确识别和匹配，即尺度不变性。什么是旋转不变？物体在现实中的朝向可能任意（如手机横屏/竖屏拍摄同一物
三年呀·2025-02-22 01:27

超越实验室：打造真正在现实世界中奏效的 AI (泛化性与鲁棒性)

人工智能正以前所未有的速度从研究实验室走向我们的日常生活。我们看到AI驱动着从语音助手到推荐引擎的各种应用，而自动驾驶汽车、个性化医疗等更具变革性的应用前景也始终令人期待。
海棠AI实验室·2025-02-22 00:20
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