天快速入门第50页

力扣HOT100之贪心算法：121. 买卖股票的最佳时机

这道题直接构造一个差分数组来做，假设我在第i天买入股票，在第j天卖出股票，那么所获得的利润为prices[j]-prices[i]这一结果可以裂项为（prices[j]-prices[j-1]）+（prices

编程绿豆侠·2025-06-12 07:48

3-2-1 ARM架构简明教程：硬件架构与汇编指令

今天，我们就从ARM硬件架构和基础汇编指令这两个方面，来快速入门ARM架构。2.ARM处理器的架构2.1计算机的组成如果你曾经

2402_86608154·2025-06-12 05:04

一篇快速入门-ARM体系结构

文章目录前言1、指令集分类1.1复杂指令集（CISC）1.2精简指令集（RISV）2、ARM简介3、ARM的八种工作模式4、ARM的常用寄存器5、ARM处理器中的寄存器分为两种：5.1处理器内部数据传输指令5.2存储器访问指令5.3压栈和出栈指令5.3压栈和出栈指令5.5算术运算指令5.6逻辑运算指令6、GNUARM汇编7、伪操作8、注意点前言本文章仅为个人学习记录提示：以下是本篇文章正文内容，下

攻城狮星河·2025-06-12 05:03

Spark快速入门与实战案例解析

全文目录：开篇语前言️目录什么是ApacheSpark？为什么选择Spark？⚙️Spark核心组件及架构解析Spark的架构设计‍Spark环境配置与启动1.安装Java2.下载并配置Spark3.启动SparkShell实战案例：使用Spark进行数据分析1.准备数据2.编写Spark程序3.执行结果Spark扩展与高级应用1.数据流处理（SparkStreaming）2.机器学习（MLlib

喵手·2025-06-12 04:55

50天50个小项目 (Vue3 + Tailwindcss V4) ✨ | EventKey Codes（键盘码）

我们继续50个小项目挑战！——EventKeyCodes组件仓库地址：https://github.com/SunACong/50-vue-projects项目预览地址：https://50-vue-projects.vercel.app/使用Vue3的语法结合TailwindCSS构建一个简单的键盘监听组件，展示用户按下任意键时的keyCode、key和code信息。组件目标监听用户的键盘输入事

sunbyte·2025-06-12 03:01

架构整洁之道(架构篇)

只有顺心意，才能逆天命--猫腻《择天记》接上文：架构整洁之道(原则篇)1.什么是软件架构什么是软件架构？“软件架构师”的工作内容是什么？软件架构设计的目标？

光光-Leo·2025-06-12 03:28

肩胛骨髓外浸润

第四疗的时候肩膀和附近弥漫性疼痛，以为是肩周炎没有太在意，现在距离开始疼痛1个月了，前两天做了磁共振，显示肩胛骨附近有团块状组织阴影，推测为髓外浸润形成的肿瘤~~~问了当地的大夫，说如果确诊为髓外浸润，

qq_25467441·2025-06-12 03:27

小天互连：助力信创产业的国产化即时通讯系统

针对此种情况，小天互连IM，作为一款基于私有化部署的即时通讯产品，在信息安全与办公效率上为企业提供了全方位的可靠保障。一、全方位的国产化适配小天互连即时通讯系统和市面大部分国产化软硬件

小天互连即时通讯·2025-06-12 03:27

小天互连即时通讯助力金融行业实现信息安全与高效协作双赢

小天互连即时通讯，作为一款专为企业打造的即时通讯及协同办公平台，正凭借其精湛的技术和丰富的功能，为集团性金融企业注入新的活力，助力金融机构实现数字化转型的飞跃。一、

小天互连即时通讯·2025-06-12 03:27

小天精灵IM，政务专用即时通讯工具，沟通、拟文、审批快捷更安全

信创，即信息技术应用创新，从诞生之时起，就肩负起建立我国自主研发生态链、摆脱核心技术依赖的使命。如今，在“双循环”发展新格局下，我国产业数字化转型明显加快，以科技创新为特征的信创是重要的核心驱动力。据《2021年中国信创生态》的数据显示，中国信创生态市场规模2020年为1617亿元，2025年将达8000亿元。与此同时，在国家政策的推动下，信创产业加速向金融、电信、能源、电力、医疗、教育、交通、公

小天互连即时通讯·2025-06-12 03:56

推动信创产业发展，小天互连IM系统构建信创生态

在这股汹涌的信创浪潮中，小天互连IM系统凭借其独特的技术优势和创新理念，逐渐在行业内崭露头角。那么什么是信创呢？

小天互连即时通讯·2025-06-12 03:56

快消行业经销商管理系统实施案例详解

首轮调研，IT与销售、物流部门合作，通过梳理近半年的业务流程，发现核心痛点：其一，手工处理订单平均耗时2天，且因人为失误导致10%的订单出现产品错发、漏发；其二，库存信息滞

Liquad Li·2025-06-12 01:48

python打卡第49天

知识点回顾：通道注意力模块复习空间注意力模块CBAM的定义CBAM注意力模块介绍从SE到CBAM：注意力机制的演进之前我们介绍了SE（Squeeze-and-Excitation）通道注意力模块，其本质是对特征进行增强处理。现在，我们进一步探讨一种更强大的注意力机制：CBAM（ConvolutionalBlockAttentionModule）。CBAM的核心目标与价值CBAM是一种轻量级、可即插

zdy1263574688·2025-06-11 21:19

python打卡第46天

一、什么是注意力机制？注意力机制（AttentionMechanism）的核心思想是模拟人类的认知过程：让模型学会“有选择地聚焦”输入信息中的关键部分，同时抑制次要或无关信息。就像人眼观察图片时，会自然忽略背景而聚焦于主体（如一只猫或一辆汽车）。在Transformer中：被称为自注意力（Self-Attention）。它允许序列（如句子中的词、图像中的区域）中的每个元素“查看”序列中的所有其他元

zdy1263574688·2025-06-11 21:49

python打卡第47天

昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天知识点回顾：热力图作业：对比不同卷积层热图可视化的结果defvisualize_attention_map(model,test_loader,device,class_names,num_samples=3):"""可视化模型的注意力热力图，展示模型关注的图像区域参数:model:训练好的PyTorch模型test_loader:测试数据加载器device:计

zdy1263574688·2025-06-11 21:49

python打卡第48天

知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致**torch.randn**：快速生成随机张量，适用于初始化和数据增强。卷积与池化：通过滑动窗口提取局部特征，公式决定输出尺寸。广播机制：自动扩展维度，简化代码逻辑，提升计算效率。1.随机张量的生成：t

whyeekkk·2025-06-11 21:18

Day 9 实现strStr()和外观数列

又拖了两天，真是要批评一下自己，虽然这两道题有需要加以理解的地方，但是每次想写的时候总是被一种无形的力量阻挠一下，还是得坚定一下自己的信念，其实想明白也不需要非常多的时间，提高一下对自己的要求还是必要的

Key1Nlife·2025-06-11 21:47

python第48天打卡

知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致作业：自己多借助ai举几个例子帮助自己理解即可1.随机张量生成：torch.randnimporttorch#生成标准正态分布的随机张量a=torch.randn(3)#1维张量(3个元素)b=torch

zdy1263574688·2025-06-11 21:43

【第十四届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++ 大学 B 组】C语言代码

一、日期统计算法思想暴力枚举2023年的每个月的每一天，逐个和已知数组中的元素对比，找到符合条件的就跳出循环#includeintmain(){intarr[100]={5,6,8,6,9,1,6,1,2,4,9,1,9,8,2,3,6,4,7,7,5,9,5,0,3,8,7,5,8,1,5,8,6,1,8,3,0,3,7,9,2,7,0,5,8,8,5,7,0,9,9,1,9,4,4,6,8,6

Joey_friends·2025-06-11 18:54

30开始学习python晚了吗_30天看了250集python教程，我发现40岁学编程并不晚

今天是十一哥学python的第30天。时间过得挺快，感觉第一篇学习心得写了还没多久，这就已经不知不觉写30篇了。

·2025-06-11 14:57

《昇思25天学习打卡营第17天|K近邻算法实现红酒聚类》

K近邻算法实现红酒聚类今天我来学习一下使用MindSpore在部分wine数据集上进行KNN实验。1、实验目的了解KNN的基本概念；了解如何使用MindSpore进行KNN实验。2、K近邻算法原理介绍K近邻算法（K-Nearest-Neighbor,KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，最初由Cover和Hart于1968年提出(Cover等人,1967)，是机器学习最基础的算法之一。它正

2301_82117638·2025-06-11 13:53

倒计时2天！第20届“开源中国开源世界”大会全议程发布

在人工智能技术加速演进、模型能力不断跃迁的当下，一个由开源驱动的AI生态正快速成形。开源不仅是推动技术创新的引擎，更正在成为人工智能时代最具活力的协作范式。从底层框架到大模型、从社区工具到行业实践，基于开源的AI创新不断涌现，重塑产业格局。2025年6月13-14日，第二十届“开源中国开源世界“大会将在北京万寿宾馆隆重召开。本届大会由开源软件推进联盟（COPU）主办，以“共建人工智能时代的开源生态

CSDN资讯·2025-06-11 13:23

算法打卡day42

买卖股票的最佳时机II3）复习day17121.买卖股票的最佳时机题目链接：121.买卖股票的最佳时机-力扣（LeetCode）给定一个数组prices，它的第i个元素prices[i]表示一支给定股票第i天的价格

wenxiaohai123·2025-06-11 13:52

昇思25天学习打卡营第17天|K近邻算法实现红酒聚类

K近邻算法原理介绍K近邻算法（K-Nearest-Neighbor,KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，最初由Cover和Hart于1968年提出(Cover等人,1967)，是机器学习最基础的算法之一。它正是基于以上思想：要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的k个样本，统计出这些样本的类别并进行投票，票数最多的那个类就是分类的结果。KNN的三个基

shen-727·2025-06-11 13:51

昇思25天学习打卡营第17天 | K近邻算法实现红酒聚类

内容介绍：K近邻算法（K-Nearest-Neighbor,KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，是机器学习最基础的算法之一。它正是基于以上思想：要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的k个样本，统计出这些样本的类别并进行投票，票数最多的那个类就是分类的结果。KNN的三个基本要素：K值，一个样本的分类是由K个邻居的“多数表决”确定的。K值越小，容易受噪

神奇的布欧·2025-06-11 13:50

AI 人工智能深度解析：从基础到前沿，全面掌握未来科技

AI人工智能深度解析：从基础到前沿，全面掌握未来科技前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，可以分享一下给大家。点击跳转到网站。

二川bro·2025-06-11 11:06

学习数据库Mysql/Oracle/SQL从入门到进阶书籍pdf版吐血整理推荐（珍藏版）

转载自某大佬博客：https://pymlovelyq.github.io/2018/10/12/database/前言：技术书阅读方法论一.速读一遍（最好在1~2天内完成）人的大脑记忆力有限，在一天内快速看完一本书会在大脑里留下深刻印象

qq_43560327·2025-06-11 11:31

java 高阶函数_高阶函数和Java的Lambda

2017年的第一天，我坐在独墅湖边，写下这篇文章。

李省逸·2025-06-11 08:10

Spring Boot Actuator 全面详解：从入门到精通（保姆级教程）

1.2Actuator的核心功能1.3Actuator的核心端点(Endpoints)2.Actuator快速入门2.1添加依赖2.2基本配置2.3启动并访问3.详细端点解析与使用3.1HealthEndpoint

Clf丶忆笙·2025-06-11 08:40

从零开始：手把手教你将Django项目部署到云服务器

零基础小白3天学会用AI写代码/做设计/搞副业，知识密度堪比爽文暴击，靠这个网站实

程序员Bears·2025-06-11 06:31

SQL进阶之旅 Day 15：动态SQL与条件查询构建

【SQL进阶之旅Day15】动态SQL与条件查询构建开篇欢迎来到“SQL进阶之旅”系列的第15天！今天我们将深入探讨动态SQL与条件查询构建这一重要主题。

在未来等你·2025-06-11 06:31

java ftps_如何通过Java中的TLS / SSL(FTPS)服务器连接到FTP

我搜索了SO,谷歌搜索超过2天,没有找到任何帮助我的答案.我无法通过TLS/SSL(FTPS)服务器连接到FTP.我正在使用SimpleFTP库,因为我可以连接没有SSL的FTP服务器,但无法连接FTPS

张天筝·2025-06-11 05:24

脑机新手指南（一）：BCILAB 脑机接口工具箱新手入门指南

BCILAB是免费开源的脑机接口研究工具包，相当于“脑电信号处理的MATLAB版积木库”，内置了从脑电数据读取、预处理、特征提取到分类模型训练的全流程工具，特别适合零编程基础的生物医学工程、神经科学新手快速入门脑机接口

Brduino脑机接口技术答疑·2025-06-11 02:30

数据可视化大屏案例落地实战指南：捷码平台7天交付方法论

分享大纲：1、落地前置：数据可视化必备的规划要素2、数据可视化双路径开发3、验证案例：数据可视化落地成效在当下数字化转型浪潮中，数据可视化建设已成为关键环节。数据可视化大屏的落地，成为企业数据可视化建设的难点（主要是缺人缺金钱）。依托杭州远眺科技旗下捷码全技术链开发平台，通过新型软件开发方式，可将交付周期缩短1/3，接下来为您详细拆解从规划到上线全流程。落地前置：数据可视化必备的规划要素数据可视化

捷码小编·2025-06-11 02:26

Auto-Coder使用GPT-4o完成：在用TabPFN这个模型构建一个预测未来3天涨跌的分类任务

通过akshare库，获取股票数据，并生成TabPFN这个模型可以识别、处理的格式，写一个完整的预处理示例，并构建一个预测未来3天股价涨跌的分类任务用TabPFN这个模型构建一个预测未来3天股价涨跌的分类任务

·2025-06-11 01:52

【React工作记录十四】关于ant design中input加前缀的问题

目录前言导语代码部分总结前言我是歌谣我有个兄弟巅峰的时候排名c站总榜19叫前端小歌谣曾经我花了三年的时间创作了他现在我要用五年的时间超越他今天又是接近兄弟的一天人生难免坎坷大不了从头再来歌谣的意志是永恒的放弃很容易但是坚持一定很酷导语歌谣歌谣最近出现了一个新的需求就是

前端大歌谣·2025-06-10 23:38

【redis实战篇】第八天

摘要：本文主要介绍redis中GEO和BitMap结构的基本用法和用处，并基于这两种结构实现java项目黑马点评的实际功能--根据距离查询附近商铺以及签到和签到统计一，根据距离查询商铺功能1，GEO介绍GEO（地理空间）结构是一种用于存储地理坐标数据，并支持基于地理位置的查询功能的数据类型。其本质上是通过有序集合（ZSET）实现的，支持附近位置查询、距离计算等操作常用命令：（1）GEOADDkey

MuYiLuck·2025-06-10 21:21

使用FME实现GDB矢量转标准txt的思路

一、背景前些天，有朋友想把shp转标准txt格式，可是常用的工具在那台电脑上有问题，正好前段时间做了“GDB坐标表转面_FME工具”，我想着原理应该是相同的，于是我就想自己试着用FME做一个工具出来。

·2025-06-10 21:18

Python训练营打卡DAY47

DAY47注意力热图可视化昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天知识点回顾：热力图作业：对比不同卷积层热图可视化的结果前面代码看前一天，这里是不同卷积层可视化注意力热图的代码。

·2025-06-10 20:16

第 5 天：嵌入式场景下的 C++ 控制结构实战解析 —— 条件与循环语句的最优用法

第5天：嵌入式场景下的C++控制结构实战解析——条件与循环语句的最优用法关键词：条件语句、if、else、switch、循环结构、for、while、do-while、状态机、嵌套控制、嵌入式控制流优化

观熵·2025-06-10 20:45

Github 2024-06-07 Java开源项目日报Top10

根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量Java项目9非开发语言项目1TypeScript项目1Python项目1《Hello算法》：动画图解、一键运行的数据结构与算法教程创建周期：476天协议类型

老孙正经胡说·2025-06-10 19:35

pytest+yaml+allure接口自动化测试框架

可是身为测试，难受的是脚本容易写，学几天python，照猫画虎三两天也能写一个不错的脚本。可是想更上一层，去搭建一个测试框架却显得不是那么容易，曾经我也是这样的困难。

程序员可可·2025-06-10 19:29

python训练营打卡第48天

随机函数与广播机制知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致作业：自己多借助ai举几个例子帮助自己理解即可随机函数的应用示例：importnumpyasnp#1.均匀分布随机数：生成3x3矩阵，数值在[0,1)之间uniform_data=np.

ppdkx·2025-06-10 16:16

python训练营打卡第31天

文件的规范拆分和写法知识点回顾规范的文件命名规范的文件夹管理机器学习项目的拆分编码格式和类型注解作业：尝试针对之前的心脏病项目，准备拆分的项目文件，思考下哪些部分可以未来复用。补充介绍：pyc文件的介绍知识点回顾规范的文件命名规范的文件夹管理机器学习项目的拆分编码格式和类型注解昨天我们已经介绍了如何在不同的文件中，导入其他目录的文件，核心在于了解导入方式和python解释器检索目录的方式。搞清楚了

·2025-06-10 16:16

python训练营打卡第41天

简单CNN知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→Batch归一化层（可选）→池化层→激活函数→下一层2.Flatten->Dense(withDropout，可选)->Dense(Output)importtorchimporttorch.nna