字段schema详解

LeetCode题练习与总结：删除重复的电子邮箱--196

一、题目描述SQLSchema>PandasSchema>表:Person+-------------+---------+|ColumnName|Type|+-------------+-------

一直学习永不止步·2025-01-30 03:50

利用 python 实现校园网自动登录

这需要你了解学校网络的登录机制，包括但不限于登录页面的URL、用户名和密码字段的名字、以及可能存在的验证码等。

yyywxk·2025-01-30 03:45

定价策略详解

常用定价策略简述渗透定价：快速吸引客户，适用于新产品进入市场，但低价可能导致利润率低。撇脂定价：获取高额利润，适用于技术含量高的产品，但高价可能限制市场规模。心理定价：利用客户心理反应，增加购买意愿，但过度使用可能导致客户信任危机。分段定价：满足不同客户群体需求，适用于多层次服务，但需要精确的市场细分。会员定价：增强客户忠诚度，适用于订阅服务，但需确保会员权益的吸引力。捆绑定价：通过组合销售增加客

小小搬运工40·2025-01-30 02:12

实时美颜与滤镜技术的融合：美颜SDK开发详解

如今，实时美颜与滤镜技术逐渐成为影像处理领域的热点。为了满足用户对个性化和高质量视觉效果的需求，各类美颜SDK（SoftwareDevelopmentKit，软件开发工具包）应运而生。本篇文章，笔者将详细解析实时美颜与滤镜技术的原理、关键技术以及美颜SDK的开发要点。一、实时美颜与滤镜技术概述实时美颜主要通过图像处理和计算机视觉技术，在不影响拍摄流畅度的前提下，对人脸进行美化处理。滤镜技术则侧重于

美狐美颜sdk·2025-01-30 02:41

动态规划算法（25.1.27）

一位不愿透露姓名的程序猿·2025-01-30 02:06

Apache STORM工作原理详解

ApacheStorm是一个分布式实时计算系统，允许用户在集群上运行流式数据处理应用程序。它的核心原理是将流式数据分割成多个小块，每个小块都会被分配给不同的计算节点进行处理，并且处理结果会被发送到下一个节点，直到达到最终结果。以下是ApacheStorm的工作原理：Nimbus是整个集群的控管核心，负责topology的提交、运行状态监控、任务重新分配等工作。zk就是一个管理者，监控者。总体描述：

Neil Parker·2025-01-30 01:05

【SpringBoot3】面向切面 AspectJ AOP 使用详解

文章目录一、AspectJ介绍二、简单使用步骤1、引入依赖2、定义一个Aspect3、开启AOP支持三、AOP核心概念四、切点（Pointcut）1.execution2.within3.this&target4.args&@args5.@within&@target&@annotation五、通知（Advice）1.@Before示例：日志记录2.@AfterReturning示例：处理返回值3

m0_74825074·2025-01-30 01:04

云原生之详解（Detailed Explanation of Cloud Native）

什么是云原生简介云原生‌是一种现代化的软件开发和部署方法，旨在充分利用云计算的优势，提高应用程序的可伸缩性、弹性和可靠性。云原生技术有利于在公有云、私有云和混合云等环境中构建和运行可弹性扩展的应用‌。一、云原生的概念起源（一）早期的模糊认知在云计算技术刚刚兴起之时，“云原生”这个词汇就如同隐藏在云雾中的神秘宝藏，人们对它仅有一个模糊的概念。它似乎代表着一种与传统应用运行模式截然不同的方式，但具体的

Linux运维老纪·2025-01-30 01:01

golang通过AutoMigrate方法自动创建table详解

一.AutoMigrate介绍1.介绍在Go语言中，GORM支持Migration特性，支持根据GoStruct结构自动生成对应的表结构,使用GORMORM库的AutoMigrate方法可以自动创建数据库表，确保数据库结构与定义的模型结构一致。AutoMigrate方法非常方便，特别适合在开发阶段进行快速迭代注意：AutoMigrate会创建表、缺失的外键、约束、列和索引出于保护数据的目的，它不会

zhoupenghui168·2025-01-30 00:58

DeepSeek V3 模型微调（SFT）技术详解

DeepSeekV3模型微调（SFT）技术详解目录引言背景知识2.1深度学习与预训练模型2.2微调（Fine-tuning）的概念2.3监督微调（SupervisedFine-tuning,SFT）DeepSeekV3

zhangjiaofa·2025-01-30 00:28

AI 集群：Exo 项目详解

引言随着人工智能技术的迅猛发展，越来越多的人希望在家中运行自己的AI集群。传统的AI集群通常需要昂贵的硬件和复杂的配置，但Exo项目正是为了解决这个问题而诞生的。Exo项目旨在让你利用日常电子设备，轻松搭建一个高效的AI集群。本文将详细介绍Exo项目的特点、安装步骤和实战示例。©ivwdcwso(ID:u012172506)Exo项目特点1.广泛的模型支持Exo支持多种流行的AI模型，包括但不限于

ivwdcwso·2025-01-30 00:57

【重生之我在学习C语言指针详解】

目录编辑--------------------------------------begin----------------------------------------引言一、指针基础1.1内存地址1.2指针变量1.3指针声明1.4取地址运算符&1.5解引用运算符***二、指针运算2.1指针加减运算2.2指针关系运算三、指针与数组3.1数组名作为指针3.2指针遍历数组四、指针与函数4.1指针

Rhzkp·2025-01-30 00:23

DeepSeek 模型：架构创新与实际应用详解

DeepSeek模型是近年来在自然语言处理（NLP）领域备受瞩目的开源大规模语言模型系列。其最新版本DeepSeek-V3采用了混合专家（Mixture-of-Experts，MoE）架构，拥有6710亿个参数，每个词元（token）激活370亿个参数。该模型在多项基准测试中表现出色，性能媲美GPT-4和Claude等领先的闭源模型。以下将详细介绍DeepSeek模型的架构、用途，并通过具体案例和

汪子熙·2025-01-29 23:52

【编程小白必看】MySQL 时间类型操作秘籍一文全掌握

二、时间类型详解1.DATE类型2.TIME类型3.DATETIME类型4.TIMESTAMP类型5.YEAR类型三、日期时间函数1.CURRENT_DATE()和CURRENT_TIME()2.NOW

6个q·2025-01-29 23:22

doris:异常数据处理

导入过程会对这些类型不一致的数据进行转换，但在转换过程中可能会出现字段类型不匹配、字段超长、精度不匹配等问题，从而导致转换失败。

向阳1218·2025-01-29 23:19

JavaScript系列（49）--游戏引擎实现详解

JavaScript游戏引擎实现详解今天，让我们深入探讨JavaScript的游戏引擎实现。

ᅟᅠ ‌‍‎‏ 一进制·2025-01-29 22:45

【详解】CentOS6.5下搭建LAMP环境

CentOS6.5下搭建LAMP环境在Linux系统上搭建LAMP（Linux、Apache、MySQL、PHP）环境是许多Web开发者的基本技能之一。本文将详细介绍如何在CentOS6.5系统上搭建一个完整的LAMP环境。环境准备操作系统：CentOS6.5软件版本：Apache:2.2.xMySQL:5.1.xPHP:5.3.x确保你的CentOS6.5已经安装并可以正常访问互联网。安装Apa

牛肉胡辣汤·2025-01-29 22:09

【详解】MySQL重连，连接丢失：Thelastpacketsuccessfullyreceivedfromtheserve

目录MySQL重连，连接丢失：Thelastpacketsuccessfullyreceivedfromtheserver1.连接丢失的原因1.1超时设置不当1.2网络问题1.3数据库服务器资源限制2.诊断方法2.1查看日志文件2.2使用SHOWPROCESSLIST命令2.3监控系统资源3.解决方案3.1调整超时参数3.2增强网络稳定性3.3优化数据库配置3.4应用层处理代码说明：注意事项：错误

牛肉胡辣汤·2025-01-29 22:08

FFmpeg入门详解之70：获取音视频流信息(Metadata)

用FFmpeg获取视频流+音频流的信息（编码格式、分辨率、帧率、播放时长...）简介我们经常需要知道一个媒体文件所包含的媒体流的信息，比如文件格式、播放时长、码率、视音频编码格式，视频分辨率，帧率，音频属性等信息。如何使用FFmpegAPI获取这些信息呢？媒体容器封装格式文件播放时长文件平均码率（视频+音频）视频属性（编码器名称、视频分辨率、帧率、编码码率）音频属性（编码器名称、采样率、

福优学苑@音视频+流媒体·2025-01-29 21:28

【DeepSeek】大模型强化学习训练GRPO算法，你学会了吗？

如果你还不知道GRPO，你可以先看这篇帖子：【DeepSeek】一文详解GRPO算法——为什么能减少大模型训练资源？看了论文跟没看一样？做两道题练练！曾经最痛恨的应试教育，却能让你深深记住这知识点。

FF-Studio·2025-01-29 21:56

AIGC常见基础概念

以下是AIGC常见的面试题目及其详解：1.AIGC基础概念什么是AIGC？它的主要应用场景有哪些？定义：AIGC是指利用人工智能技术自动生成内容，包括文本、图像、音频、视频等。

GISer_Jinger·2025-01-29 20:55

4che3 scu发送超时设置_【SpringBoot WEB系列】SSE 服务器发送事件详解

【SpringBootWEB系列】SSE服务器发送事件详解SSE全称ServerSentEvent，直译一下就是服务器发送事件，一般的项目开发中，用到的机会不多，可能很多小伙伴不太清楚这个东西，到底是干啥的

墨墨猪·2025-01-29 20:50

python中的utils模块_使用Python的package机制如何简化utils包设计详解

package机制package是模块的集合，每一个Package的根目录下面都应当有一个__init__.py文件。当解释器发现目录下有这个文件时，他就会认为这是一个Package，而不是一个普通的目录。对于package机制的说明，其实官方文档已经有非常详尽的论述了，本文并不着眼于此。简单来说，一个目录下如果包含__init__.py，则被Python视作一个Pythonpackage。其中：

weixin_39530557·2025-01-29 19:41

linux下mysql将表导出_linux下mysql导出数据表命令

linux的mysql导出数据表命令详解1、导出a、使用默认的路径使用命令select*from数据表名intooutfile'文本名.txt';b、指定存放的路径使用命令select*from数据表名

大嘴福妮·2025-01-29 19:41

Java中String类型的字符串转换成JSON对象和JSON字符串

依赖2.序列化的使用三、反序列化1.引入fastjson依赖2.反序列化的使用一、Java字符串String类型转换成Json对象在开发中会遇到接收前端传入一个Json对象，然后Json对象里面又有一个字段是

柳小同学·2025-01-29 18:09

sql查询出来的字段是地址/a/b/c/file.txt,sql想查出来的这个字段直接成c/file.txt

如果你想从SQL查询结果中的字段地址/a/b/c/file.txt中提取出c/file.txt，可以使用SQL的字符串函数来实现。具体的实现方式会根据你使用的数据库系统不同而有所不同。

qq_33192454·2025-01-29 18:38

C语言变长参数详解

由于本人才疏学浅，本文难免存在遗漏之处，欢迎大家留言指正。一、基础部分1.1什么是可变长参数可变长参数：顾名思义，就是函数的参数长度（数量）是可变的。比如C语言的printf系列的（格式化输入输出等）函数，都是参数可变的。下面是printf函数的声明：intprintf(constchar*format,…);可变参数函数声明方式都是类似的。1.2如何实现C语言可变参数通过三个宏（va_start

nice_wen·2025-01-29 18:07

c语言中lookup函数功能,Lookup函数详解

本文转载自公众号：Excel精英培训，作者：赵志东老师，感谢赵老师无私分享！兰色以前发过好多关于lookup函数的应用的例子，它的强大功能令很我们眼花缭乱，但绝大部分用户只停留在套用阶段，至于运算原理却没几个人能说明白。想了解lookup的查找原理和更深入的使用它，你必须了解今天要学习的二分法原理。从一个例子说起：【例】下图中左表和右表只有第5行的会员名子不同，但在第11行查找B对应的消费金额时结

爽新全效瓷兔膏·2025-01-29 18:31

TPA注意力机制详解及代码复现

基本原理在深入探讨TPA注意力机制的数学表达之前，我们需要先理解其基本原理。TPA注意力机制是一种创新的注意力机制，旨在解决传统注意力机制在处理大规模数据时面临的内存和计算效率问题。TPA注意力机制的核心思想是利用张量分解来压缩注意力机制中的Q、K、V表示，同时保留上下文信息。这种方法类似于一种“动态的LoRA”，通过巧妙的数学变换，在不牺牲性能的前提下大幅降低了模型的内存需求。TPA注意力机制的

清风AI·2025-01-29 17:28

火出圈的DeepSeeK R1详解

各位宝子们，新年好！模型特性DeepSeek-R1是一款创新的AI推理模型，具有多项独特特性：高性能推理能力：在数学、代码和自然语言推理等任务上表现出色，性能对标OpenAIo1正式版。强化学习驱动的训练：采用大规模强化学习技术，仅需极少量标注数据，显著提升推理能力。长链推理（CoT）支持：思维链长度可达数万字，能逐步分解复杂问题，通过多步骤逻辑推理解决问题。模型蒸馏支持：允许用户利用模型输出训练

清风AI·2025-01-29 17:58

win与linux系统防火墙详解

一,win系统自带防火墙图形化操作1,进站规则:默认拒绝2,出站规则:默认允许3,当同时有允许规则与拒绝规则时,拒绝规则生效,与顺序无关二,linux系统自带防火墙iptables命令行操作1,进站规则:默认允许2,出站规则:默认允许3,匹配规则从上到下生效一些命令:iptables-nL查看配置规则-P设置默认策略-F清空规则链-A在规则链的末尾加入新规则-Inum在规则链的第num位置加入新规

ghx_echo·2025-01-29 17:27

Linux pkill 命令使用详解

简介pkill命令用于根据进程名称、用户、组或其他属性终止进程。它是procps-ng包的一部分，通常比kill更受欢迎，因为它无需查找进程ID(PID)。常用选项-,--signal：定义要发送给每个匹配进程的信号，可以使用数字或符号信号名。-c,--count：抑制正常输出，而是打印匹配进程的数量-e,--echo：显示被终止的进程的名称和PID-f,--full：使用完整的命令行匹配-g：匹

·2025-01-29 15:18

[c语言日寄]assert函数功能详解

【作者主页】siy2333【专栏介绍】⌈c语言日寄⌋：这是一个专注于C语言刷题的专栏，精选题目，搭配详细题解、拓展算法。从基础语法到复杂算法，题目涉及的知识点全面覆盖，助力你系统提升。无论你是初学者，还是进阶开发者，这里都能满足你的需求！【食用方法】1.根据题目自行尝试2.查看基础思路完善题解3.学习拓展算法【Gitee链接】资源保存在我的Gitee仓库：https://gitee.com/siy

siy2333·2025-01-29 15:07

MongoDB 覆盖索引查询

覆盖查询是以下的查询：所有的查询字段是索引的一部分所有的查询返回字段在同一个索引中由于所有出现在查询中的字段是索引的一部分，MongoDB无需在整个数据文档中检索匹配查询条件和返回使用相同索引的查询结果

村之春·2025-01-29 14:36

GitHub 仓库的 Archived 功能详解：中英双语

GitHub仓库的Archived功能详解一、什么是GitHub仓库的“Archived”功能？在GitHub上，“Archived”是一个专门用于标记仓库状态的功能。

阿正的梦工坊·2025-01-29 13:58

详解三种常用标准化：Batch Norm、Layer Norm和RMSNorm

在深度学习中，标准化技术是提升模型训练速度、稳定性和性能的重要手段。本文将详细介绍三种常用的标准化方法：BatchNormalization（批量标准化）、LayerNormalization（层标准化）和RMSNormalization（RMS标准化），并对其原理、实现和应用场景进行深入分析。一、BatchNormalization1.1BatchNormalization的原理BatchNor

yyytucj·2025-01-29 13:57

应对FingerprintJS反爬：Selenium的破解策略与技术详解

目录引言FingerprintJS技术概述技术原理应用场景应对策略高级解决方案代码实现与案例分析去除webdriver特征使用Undetected_chromedriver案例分析：爬取目标网站数据结论引言在现代互联网环境中，网站反爬技术日益成熟，FingerprintJS作为一种高效的浏览器指纹识别技术，被广泛应用于防止自动化脚本（如Selenium）的访问。FingerprintJS通过收集用

傻啦嘿哟·2025-01-29 13:55

YOLOv8改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR ConvNeXt V2 （附网络详解和完整配置步骤）

一、本文介绍本文记录的是将ConvNeXtV2应用到YOLOv8中的改进方法研究。本文将ConvNeXtV2应用于YOLOv8，一方面利用全卷积掩码自动编码器在训练时优化特征学习，减少模型对大规模标注数据的依赖；另一方面，通过全局响应归一化层增强特征竞争，缓解特征坍塌问题，提高特征多样性。本文在YOLOv8的基础上配置了原论文中convnextv2_atto,convnextv2_femto,co

Limiiiing·2025-01-29 13:54

Python 爬虫中的反爬策略及详细应对方法

以下是详细的反爬措施及其应对方法：1.User-Agent检测策略描述：许多网站会检查HTTP请求头中的User-Agent字段，以判断请求是否来自浏览器。

winner8881·2025-01-29 13:24

反爬技术详解：守护数据的网络之盾

随着互联网的快速发展，网络爬虫技术在数据采集和分析领域的应用越来越广泛。然而，爬虫行为也对网站服务器的稳定性、数据隐私及商业利益造成了威胁。为了应对这些挑战，反爬技术应运而生。本篇文章将详细介绍反爬技术的概念、常用方法以及实际应用场景。一、反爬技术的意义反爬技术旨在保护网站数据免遭未经授权的访问，同时维护服务器的性能与正常用户体验。通过阻止恶意爬虫的访问，网站可以：保护敏感数据：防止数据被非法采集

MySheep.·2025-01-29 13:53

华为OD机试 - 响应报文时间（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）

一、题目描述IGMP协议Q中，有一个字段称作最大响应时

哪吒·2025-01-29 12:44

华为OD机试 - 报文响应时间 - 贪心算法、位运算（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 200分）

一、题目描述IGMP协议中,有一个字段称作最大响应时间

哪吒·2025-01-29 12:42

MongoDB 查询文档

projection（可选）：指定返回结果中包含或排除的字段。查找所有文档：实例db.myCollection

dongba8·2025-01-29 11:27

Python 魔法学院 - 第03篇：Python 变量与数据类型 ⭐

2.2变量的命名规则3.数据类型：Python的魔法工具箱3.1数据类型示例3.2数据类型的内存结构内存结构模拟4.Python中的关键字和保留字5.Python可变类型及其方法详解️5.1列表（List

码力全開·2025-01-29 10:46

通义千问 Qwen2-VL-2B：技术架构、核心原理、微调操作与场景应用详解

通义千问Qwen2-VL-2B：技术架构、核心原理、微调操作与场景应用详解引言近年来，多模态大模型在人工智能领域取得了显著进展，尤其是在视觉语言理解（Vision-LanguageUnderstanding

zhangjiaofa·2025-01-29 10:16

MySQL版本升级

MySQL版本升级升级说明MySQL升级的实质对数据字典的升级数据字典有：mysql、information_schema、performance_schema、sysschema。

穷苦书生_万事愁·2025-01-29 10:15

MySQL 查数据转Json

将数据库表里的字段查询出来并且连接成json格式的实现方法SELECTCONCAT('[',GROUP_CONCAT(JSON_OBJECT('key-name',col1,'keyname2',col2

大乔乔布斯·2025-01-29 10:44

【C++】设计模式详解：单例模式

文章目录Ⅰ.设计一个类，不允许被拷贝Ⅱ.请设计一个类，只能在堆上创建对象Ⅲ.请设计一个类，只能在栈上创建对象Ⅳ.请设计一个类，不能被继承Ⅴ.请设计一个类，只能创建一个对象（单例模式）单例模式：1、饿汉模式2、懒汉模式第一种写法：第二种写法：Ⅰ.设计一个类，不允许被拷贝拷贝只会发生在两个场景中：拷贝构造函数、赋值运算符重载，因此想要让一个类禁止拷贝，只需让该类不能调用拷贝构造函数以及赋值运算符重载即

利刃大大·2025-01-29 09:40

python 中serial.read用法详解之serial.read(inwaiting or 1)

在Python中，serial.read(inwaitingor1)是pyserial库中用于从串口读取数据的代码片段，下面是详细解释：read()serial类的方法，用于从串口缓冲区读取指定数量的字节数据。格式为read(size)，size为读取的字节数。inwaiting是serial类的属性，返回串口输入缓冲区中等待读取的字节数。如ser.inwaiting()可获取当前缓冲区字节数。i

huiyuanzhenduo·2025-01-29 09:10

MySQL（2）

DQL分组查询语法：select字段列表，聚合函数from表名[where条件]groupby分组字段名[having分组后过滤条件]；where和having区别执行时机不同where是分组之前进行过滤

memorycx·2025-01-29 09:36

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