学习实战第6页

Java数据类型 Arrays VS ArraysList VS LikedList 解析

在学习Java过程中，在刷题时总是搞不清楚这三种数据结构的区别，打算写篇文章记录一下ArraysVSArrayListArrayListVSLinkedList总结ArraysVSArrayListArraysArrayList

fantasy_4·2025-03-19 23:40

数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力

1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域，模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。

AI天才研究院·2025-03-19 23:06

【商城实战(43)】探秘知名商城架构：解锁电商成功密码

【商城实战】专栏重磅来袭！这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。

奔跑吧邓邓子·2025-03-19 23:05

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。

AI天才研究院·2025-03-19 23:05

Pandas完全指南：数据处理与分析从入门到实战

1.1安装Pandas1.2导入惯例1.3核心数据结构二、数据结构详解2.1Series创建与操作2.2DataFrame创建三、数据查看与基本操作3.1数据预览3.2索引与选择3.3数据排序四、数据清洗实战

xiaoyu❅·2025-03-19 23:35

嵌入式C语言学习笔记（2）

1.数组指针数组指针本质上就是一个指针，它里面存放的是数组的首地址。#includevoidshow(int(*p)[4],intn){for(inti=0;i4*4=16;3.命令行传递参数，main函数的标准格式intmain(intargc,constchar*argv[]){return0;}//argc：参数的个数包括./a.out//argv：参数的值列表argv[0]="./a.ou

愿抬头有阳光·2025-03-19 23:32

【算法学习之路】12.DFS

DFS前言一.DFS简介二.思路三.缺点四.三种类型五.题目1.2前言我会将一些常用的算法以及对应的题单给写完，形成一套完整的算法体系，以及大量的各个难度的题目，目前算法也写了几篇，题单正在更新，其他的也会陆陆续续的更新，希望大家点赞收藏我会尽快更新的！！！一.DFS简介1.深度优先搜索，是一种用于遍历或搜索树或图的算法。所谓深度优先，就是说每次搜尝试向更深的节点走。2.在搜索算法中，该DFS常常

零零时·2025-03-19 23:02

C++学习笔记：引用

引用是已知变量的别名，通过将引用变量用作参数，函数将使用原始数据而不是其副本。下面将r作为a的别名：inta;int&r=a;就像char*是指向char的指针一样，int&是指向int的引用。（a和r指向相同的值和内存单元)注意：&r表示r引用变量的地址。引用和指针的区别1.必须在声明引用时将其初始化，而不能像指针那样先声明再赋值。2.引用更接近const指针，一旦与某个变量关联起来便有一直效忠

etp_·2025-03-19 23:32

关于使用python进行处理雷达数据笔记

六毛驴·2025-03-19 22:31

Tsfresh + TA-Lib + LightGBM ：A 股市场量化投资策略实战入门

Tsfresh+TA-Lib+LightGBM：A股市场量化投资策略实战入门本项目以A股市场为研究对象，通过量化技术对市场数据进行分析，构建量化投资策略，并利用历史数据回测验证策略的有效性。

船长@Quant·2025-03-19 22:00

Docker打包深度学习项目

文章目录Docker打包深度学习项目1.Docker和NVIDIAContainerToolkit的安装1.Docker2.NVIDIAContainerToolkit3.添加国内镜像源2.使用Dockerfile

FLY_LTL·2025-03-19 22:30

Flink读取kafka数据并写入HDFS

硬刚大数据系列文章链接：2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇2021年从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇2021

王知无(import_bigdata)·2025-03-19 22:59

从零实现B站视频下载器：Python自动化实战教程

一、项目背景与实现原理1.1B站视频分发机制Bilibili的视频采用音视频分离技术，通过以下方式提升用户体验：动态码率适配（1080P/4K/HDR）分段加载技术（基于M4S格式）内容保护机制（防盗链/签名验证）1.2技术实现路线graphTDA[模拟浏览器请求]-->B[获取加密播放信息]B-->C[解析音视频地址]C-->D[多线程下载]D-->E[FFmpeg合并]二、代码逐层解析2.1请

木觞清·2025-03-19 22:59

This robot has a joint named “gripper_finger_joint“ which is not in the gazebo model.

在B站上看古月居的课《ROS机械臂开发：从入门到实战》，在运行第9节的代码时，出现如下报错：Thisrobothasajointnamed"gripper_finger_joint"whichisnotinthegazebomodel

无码不欢的我·2025-03-19 22:57

使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发

这三个工具在机器学习、计算机视觉和游戏开发领域都非常流行，并且它们的结合可以提供强大的功能和无限的创造力。我们将逐步介绍如何安装和配置这些工具，并提供相关的源代码示例。

UwoiGit·2025-03-19 22:25

AIGC时代品牌突围战：10招玩转DeepSeek内容推荐（深度扩展版）

年投入200万SEO优化，关键词排名TOP3但流量下降42%（SEMrush数据）GEO突破案例：某母婴品牌通过结构化数据改造，AI推荐量从日均300次飙升至1.2万次（来源：DeepSeek官方案例库）实战要点

白雪讲堂·2025-03-19 22:25

零成本集成DeepSeek-R1打造AI办公神器，源码级实战教程让你效率翻倍！

二、手把手部署DeepSeek-R1本地环境（附避坑指南）步骤1：Docker一键部署步骤2：下载模型步骤3：验证部署三、Java整合DeepSeek-R1：从理论到实战1.添加HTTP客户端依赖（以SpringBoot

Leaton Lee·2025-03-19 22:25

机器学习之KMeans算法

KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一

知舟不叙·2025-03-19 21:24

Neo4j GDS-02-graph-data-science 简单聊一聊图数据科学插件库

neo4japoc系列Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件介绍Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件安装neo4jonwindows10Neo4jAPOC-03-图数据库apoc实战使用使用

·2025-03-19 21:30

机器学习流程—数据预处理清洗

文章目录机器学习流程—数据预处理清洗定义问题数据预处理数据加载与展示重复数据处理数据类型空值处理无关特征删除数据分布删除异常值生成标签和特征数据分割机器学习流程—数据预处理清洗数据处理是将数据从给定形式转换为更可用和更理想的形式的任务

不二人生·2025-03-19 21:50

仓颉：关于封装，继承，多态

在对于仓颉有了初步了解之后，我们自然会想在我们之前所学习，编写的简单代码上添加一些其他的功能，今天我们就来讲几个重要的小功能封装为了提高数据访问的安全性，我们可以使用访问修饰符private。

繁星幽蓝悼梦影·2025-03-19 21:50

游戏成瘾与学习动力激发策略研究——了解“情感解离”“创伤理论”

一、情感解离（EmotionalDissociation）定义：情感解离是一种心理防御机制，指个体在经历无法承受的情绪压力或创伤时，通过切断情感体验与认知、记忆或现实感知的联系来保护自我。它不是简单的“麻木”，而是大脑为应对极端刺激而启动的“紧急逃生通道”。核心特征1、意识分裂现实解离：感到身体或环境“不真实”（如玩游戏时出现“灵魂出窍”般的视角抽离）情感隔离：能描述事件但无法体验对应情绪（如你通

*TQK*·2025-03-19 21:18

HarmonyOS TEXT 语音搜索场景学习和总结

在HarmonyOS中实现语音搜索功能时，涉及到麦克风权限的申请、音频数据的采集、编码和传输等多个步骤。以下是对上述代码的详细解析和补充说明：麦克风权限的申请与检查在HarmonyOS中，使用麦克风需要申请ohos.permission.MICROPHONE权限。在代码中，通过GRPermissionsUtils.checkPermissions方法来检查和申请权限。如果权限被授予，则可以继续进行

·2025-03-19 20:24

深入学习 DNS 域名解析

一、前言在平时工作中相信大家都离不开DNS解析，因为DNS解析是互联网访问的第一步，无论是使用笔记本浏览器访问网络还是打开手机APP的时候，访问网络资源的第一步必然要经过DNS解析流程。二、DNS是什么DNS（域名系统DomainNameSystem），它是一个记录域名和Ip地址相互映射的一个系统，是互联网的“电话簿”，负责将人类可读的域名（如example.com）转换为机器可识别的IP地址（如

·2025-03-19 20:53

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中，2015年或许是最具突破性的一年。

安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域，形状匹配是核心任务之一。

AI筑梦师·2025-03-19 20:16

每日实战：python爬虫之网页跳转-以某博为例

一、项目背景与核心需求通过逆向分析微博热榜接口，实现实时热搜数据抓取，重点解决：话题跳转链接参数缺失问题页面数据清洗规范化处理多维度数据采集存储二、网页跳转爬虫实现原理2.1跳转链接生成逻辑原始热搜词→"雷军刚知道柯洁定了SU7Ultra"处理流程：1.添加话题标识→#雷军刚知道柯洁定了SU7Ultra#2.URL编码→%23雷军刚知道柯洁定了SU7Ultra%233.添加搜索参数→&t=31生成

代码CC·2025-03-19 20:15

Vue.js + Element UI 实战：手把手教你实现评论关键词过滤功能，新手必学！》《前端开发必备技能：Vue 2 + Element UI 实现评论敏感词过滤，完整代码分享》《新手友

效果图【定制化开发服务，让您的项目领先一步】如有需求，直接私信留下您的联系方式。谢谢。我的邮箱：[email protected]以下是基于Vue2和ElementUI的评论关键词过滤功能实现，使用CDN引入Vue和ElementUI，方便在浏览器中直接预览。在线预览：Vue2+ElementUI实现评论关键词过滤功能目录需求场景技术选型实现步骤引入Vue2和ElementUI创建评论界面实现关键

南北极之间·2025-03-19 20:15

C#搭建Json RPC2.0 Server/Client

写在前面这篇文章写了改，改了写，中间耽搁好长时间，最终还是决定坚持写下来，因为我自己在学习这部分开发时也花了很长时间去理解，所以这篇文章也相当于是对我这部分开发和学习的一个总结，希望它能给你带来帮助。

Flora*.*·2025-03-19 20:13

基于C语言的数据结构之串——带你熟练掌握串的基本操作！！超级详细！！

1.2.1strcmp1.2.2strcpy1.2.3strlen1.2.4strcat1.3串的分类1.3.1静态分配内存的串1.3.2动态分配内存的串2.串的基本操作2.1初始化串2.2输出字符2.3插入子串2.4删除子串2.5取子串操作2.6撤销删除操作结束语前言掌握串之前最好先去学习好顺序表和单链表

Elnaij·2025-03-19 20:12

C++与C语言的区别

前言本文主要用C语言和C++做对比来学习C++，便于个人理解。

@haihi·2025-03-19 20:12

从C语言开始的C++编程生活（1）

前言本系列文章承接C语言的学习，需要有C语言的基础才能学会哦。第1篇主要讲的是有关于C++的命名空间、输入和输出。C++才起步，都很简单呢！

Elnaij·2025-03-19 20:41

Storm实战常见问题及解决方案

原文seehttp://blog.sina.com.cn/s/blog_8c243ea30101k0k1.html1关于Storm集群1.1关于storm集群的环境变量配置问题安装好JDK后，需要配置环境变量，通常情况下出于经验，我们往往会修改/etc/profile的值进行环境变量配置，但这在安装JDK以及后面安装的storm集群、zookeeper集群以及metaq集群时会出问题，这时候我们需

Lzy失控的·2025-03-19 19:39

【一起学Rust | Tauri2.0框架】基于 Rust 与 Tauri 2.0 框架实现跨平台二维码扫描应用

在这个教程中，开发者可以学习如何使用Rust与Tauri2.0框架实现一个跨平台二维码扫描应用。具体步骤可

金枝玉叶9·2025-03-19 19:37

基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战（附完整代码）

一、项目背景与效果花卉分类是计算机视觉的经典任务。本文使用PyTorch框架，基于ResNet18模型实现了102种花卉的分类任务。完整代码可直接复制运行，最终验证集准确率达8.2%，文中同步分析性能瓶颈与优化方案。二、环境配置与数据准备1.环境要求#主要依赖库importtorchfromtorchimportnn,optimfromtorchvisionimporttransforms,dat

意.远·2025-03-19 19:36

使用 DingoDB 创建自查询检索器的实战演示

DingoDB深入解析与实战演示DingoDB是一种分布式多模向量数据库，它结合了数据湖和向量数据库的特点，能够存储任何类型和大小的数据（如Key-Value、PDF、音频、视频等）。

fgayif·2025-03-19 19:34

SAP-ABAP：SAP采购模块（MM-PUR）学习指南

Ⅰ.模块全景图采购管理需求计划供应商协同采购执行财务集成采购申请/MRP供应商评估/合同订单/收货/发票应付账款Ⅱ.核心配置矩阵2.1组织结构配置对象事务码配置关系业务影响示例值采购组织OX01分配公司代码跨法人采购1000-US工厂OX18链接采购组织库存管理2000-CH采购组OME9指定采购专家责任划分PG01-IT采购2.2单据类型配置单据类型配置路径关键字段审批策略应用场景标准采购订单M

爱喝水的鱼丶·2025-03-19 19:03

【含文档+PPT+源码】基于微信小程序农家乐美食餐厅预约推广系统

项目介绍本课程演示的是一款基于微信小程序农家乐美食餐厅预约推广系统，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生与需要项目实战练习的Java学习者。

编程毕设·2025-03-19 19:03

Python 模拟鼠标轨迹算法

AI大模型的出现，使得能够通过深度学习技术，学习并模拟更自然的鼠标移动行为。二.鼠标轨迹算法实现AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据，能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。

a485240·2025-03-19 19:02

Apache Storm：实时数据处理的闪电战

Storm被广泛用于实时分析、在线机器学习、连续计算等多种场景。本文将深入探讨ApacheStorm的原理、基础使用、高级特性及其优点

Aaron_945·2025-03-19 18:01

深入自制Shell：解锁Linux进程控制的实践密码

在上一篇文章《Linux进程控制：创建、终止、等待与程序替换全解析》中，我们系统地学习了Linux进程控制相关知识，从进程的创建、终止，到进程等待与程序替换，每一个环节都为我们深入理解Linux系统的运行机制提供了关键线索

A charmer·2025-03-19 18:00

【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT：医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破

AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT：医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破目录系列篇章前言一、项目概述二、技术原理（一）异构低秩适应（H-LoRA）（二）分层视觉感知（HVP）（三）三阶段学习策略

寻道AI小兵·2025-03-19 18:28

Python零基础通关教程（二）：列表、字典与函数详解（附生活化案例）

一、前情回顾与学习路线第一篇重点复习：✅变量与数据类型✅条件判断✅循环结构本篇新知识地图：graphLRA[基础语法]-->B[列表]A-->C[字典]B-->D[函数进阶]C-->D二、列表(List

中意可口可乐·2025-03-19 18:58

【含文档+PPT+源码】基于SpringBoot+vue的疫苗接种系统的设计与实现

项目介绍本课程演示的是一款基于SpringBoot+vue的疫苗接种系统的设计与实现，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生与需要项目实战练习的Java学习者。

小咕聊编程·2025-03-19 18:25

基于thinkphp5小区物业管理系统设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)

thinkphp5小区物业管理系统设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)引言项目概述功能介绍系统管理员：社区业主：技术栈功能截图示例代码数据库操作示例源码获取引言博主介绍：✌专注于Java技术领域和学生毕业项目实战

阿逸学长·2025-03-19 17:23

Seaborn 数据可视化指南：核心功能与实战技巧

Seaborn数据可视化指南：核心功能与实战技巧一、Seaborn核心功能1.高级统计图表接口自动统计计算：内置聚合、分布拟合、误差线计算等功能，无需手动处理数据。

奋斗者1号·2025-03-19 17:22

React学习笔记20

一、React.forward1.1、作用通过ref暴露子组件的DOM1.2、场景说明1.3、语法实现//子组件constInput=forwardRef((props,ref)=>{return})//父组件functionfather_component(){constinputRef=useRef(null)constfocus=(ref)=>{ref.current.focus()}ret

充气大锤·2025-03-19 17:22

知识蒸馏：从软标签压缩到推理能力迁移的工程实践(基于教师-学生模型的高效压缩技术与DeepSeek合成数据创新)

核心在于利用教师模型的软标签（概率分布）替代独热编码标签，学生模型不仅学习到教师模型输出数据的类别信息，还能够捕捉到类别之间的相似性和关系，从而提升其泛化能力核心概念知识蒸馏的核心目标是实现从教师模型到学生模型的知识迁移

AI仙人掌·2025-03-19 17:20

【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？

【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？文章目录【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？

985小水博一枚呀·2025-03-19 17:48

MySQL主从同步面试核心20问：从原理到实战深度拆解

一、核心原理篇1.主从同步基础流程（必考）答：主库：事务提交后生成binlog，由Dump线程发送给从库从库：I/O线程：接收binlog写入relaylog，受slave_net_timeout控制网络超时（默认3600秒）SQL线程：解析relaylog执行SQL，单线程设计是经典瓶颈核心文件：master.info（连接信息）、relay-log.info（执行进度）2.异步复制vs半同步复

dblens 数据库管理和开发工具·2025-03-19 17:48

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