学习C#基础

跟着黑马学MySQL基础篇笔记(4)-多表查询

37.多表查询-多表关系介绍多表关系概述项目开发中，在进行数据库表结构设计时，会根据业务需求及业务模块之间的关系，分析并设计表结构，由于业务之间相互关联，所以各个表结构之间也存在着各种联系，基本上分为三种：一对多（多对一）多对多一对一一对多（多对一）案例：部门与员工的关系关系：一个部门对应多个员工，一个员工对应一个部门实现：在多的一方建立外键，指向一的一方的主键多对多案例：学生与课程的关系一个学生
小杜不吃糖·2025-03-15 18:37

如何平衡用户需求与商业目标冲突

其中，深入理解用户需求不仅是平衡双方利益的基础，也是企业可持续发展的核心。一、深入理解用户需求深入理解用户需求是化解用户与企业目标冲突的关键步骤。
·2025-03-15 18:09

【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面，30个数据集。纯干货分享❤

.记住了就可以跟同学装起来了嗷....目录.纯干货回归问题分类问题图像分类文本情感分析自然语言处理自动驾驶金融类...........纯干货..................在刚刚开始学习算法的时候，
.Boss.·2025-03-15 18:05

如何应对 IT 项目中的需求变更？

在此基础上，项目经理需要做出适时的决策，灵活调整计划，并保持对变更带来影响的预判能力。本文将深入探讨如何有效管理和应对IT项
·2025-03-15 18:07

SvelteKit 最新中文文档教程（3）—— 数据加载

为了帮助大家学习Svelte，我同时搭建了Svelte最新的中文文档站点。如果需要进阶学习，也可以入手我
·2025-03-15 18:36

如何平衡用户需求与商业目标冲突

其中，深入理解用户需求不仅是平衡双方利益的基础，也是企业可持续发展的核心。一、深入理解用户需求深入理解用户需求是化解用户与企业目标冲突的关键步骤。
·2025-03-15 18:36

非对称加密算法——SIDH加密算法

Post-QuantumCryptography）研究能够抵御量子攻击的新型加密算法，主要包含以下类型：基于格的密码学基于编码的密码学多元多项式密码学基于超奇异椭圆曲线同源的密码学（SIDH）1.2椭圆曲线基础
·2025-03-15 18:34

小狐狸AI数字人源码独立SAAS部署全开源+搭建环境教程

一.系统介绍小狐狸AI数字人分身系统源码独立部署支持PC端、小程序端、H5端，一键克隆真人形象+声音核心功能亮点：1:1真人级克隆技术声音克隆：上传3分钟音频，AI深度学习声纹特征，复刻语气、情感、方言形象克隆
kaui52066·2025-03-15 18:34

springMvc36-JavaEE-JSP基础-EL表达式和JSTL标签库(Taglibs)

EL表达式和JSTL标签库:在JSP页面代替java代码,便于编写一.EL表达式作用:${}简化脚本表达式j2ee1.4以前版本需指定j2ee1.4以后版本默认支持EL表达式1.EL内置对象EL内置11个对象,不需定义可直接使用pageScope获取page域属性组成的MaprequestScope获取reqeust域属性组成的MapsessionScope获取session域属性组成的Mapap
前端歌谣·2025-03-15 18:03

flutter 专题 七十九 Flutter使用JsBridge方式处理Webview与H5通信

在过去的2019年，我看到越来越多的公司和个人开始使用Flutter来开发跨平台应用，对于移动应用开发来说，Flutter能够满足几乎所有的业务开发需求，所以，学习Flutter正当时。众
leluckys·2025-03-15 17:31

怎样通过企业数据资产管理推动企业数字化转型

这为企业后续的数据分析和应用奠定了坚实基础，确保企业能够基于高质量的数据做出科学决策。2.促进数据共享与协同在数字化转型过程中，企业内部不同部门之间的数据共享和协同至关重要。
阿桂天山·2025-03-15 17:30

OpenCV学习(二十一) ：计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()

OpenCV学习(二十一)：计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()1、connectedComponents()函数ConnectedComponents
Leon_Chen0·2025-03-15 17:59

数据结构与算法——数据结构4

程序员没有稳定一说，目前学习数据结构，其实不难，最近在学习，系统性的总结下，便于后续复习和使用。主要是把线性表，全名为线性存储结构。
写代码写到手抽筋·2025-03-15 17:59

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

（大模型微调大模型学习路线大模型入门）_大模型 学习，吹爆！2025最详细的大模型学习路线已整理！手把手带你高效入门，大模型论文全打通！

你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。
大模型老炮·2025-03-15 17:28

lvs、nginx、haproxy区别和使用场景？

0.运维干货分享软考系统架构设计师三科备考经验附学习资料信息安全管理体系（ISMS）制度模板分享免费文档翻译工具(支持word、pdf、ppt、excel)PuTTY中文版安装包MobaXterm中文版安装包
企鹅侠客·2025-03-15 17:58

嵌入式面试真题——上半部与下半部

Tasklet也是在中断上下文中运行，它是在软中断的基础上构建的。比如，tasklet
70000cc·2025-03-15 17:57

【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法

PyTorch中改变张量形状的几种方法在深度学习领域，PyTorch是一个广泛使用的框架，它提供了丰富的API来处理张量（tensor）。在模型开发过程中，我们经常需要改变张量的形状以满足特定的需求。
shengchao0920·2025-03-15 17:27

K8s 集群监控：从指标采集到可视化展示的完整方案

目录一、引言二、指标采集（一）K8s内置指标（二）Prometheus指标采集三、数据存储（一）Prometheus本地存储（二）远程存储四、可视化展示（一）Grafana基础（二）K8s相关仪表盘模板五
花笺墨韵·2025-03-15 17:27

图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images

为了让网络能够感知到这些错位区域，特别是在高分辨率和大视差的情况下，设计了低分辨率变形分支，先在低分辨率下对图像进行处理和学习
cccc来财·2025-03-15 17:26

QT基础 QPropertyAnimation简单学习

目录1.简单介绍2.使用步骤3.部分代码示例4.多项说明5.信号反馈6.自定义属性1.定义自定义属性2.使用QPropertyAnimation动画化自定义属性3.连接信号和槽4.注意事项7.更多高级示例1.简单介绍QPropertyAnimation是Qt中的一个类，用于实现属性动画效果。它通过改变对象的属性值来创建动画效果，可以实现平移、旋转、缩放等动画效果。QPropertyAnimatio
路奇怪·2025-03-15 17:55

C++基础 调用堆异常

目录跨平台（C++23环境下）windows下可以极大地帮助解决在开发人员系统上无法重现的客户问题，并且调用了一个通用函数，您不知道它的调用者，因为它们很多。必须为客户提供一个可执行文件和一个使用该可执行文件构建的pdb，才能获得正确的调用堆栈。pdb文件包含调试符号。您不能提供稍后从同一代码构建的pdb。当我们构建可执行文件时，每个函数都有一个地址偏移量。pdb基于这些偏移量。再次生成二进制文件
路奇怪·2025-03-15 17:55

Manus开源平替-开源通用智能体

OptimizedWorkforceLearningforGeneralMulti-AgentAssistanceinReal-WorldTaskAutomation，现实世界中执行自动化任务的通用多代理辅助优化学习框架项目仓
galileo2016·2025-03-15 17:24

llm数据存储基础设施

链接:https://i68.ltd/notes/posts/20250310-llm-db/infinity专为LLM应用程序构建的AI原生数据库，可提供对密集向量、稀疏向量、张量（多向量）和全文的快速混合搜索项目仓库:https://github.com/infiniflow/infinity关键特性令人难以置信的快在百万级矢量数据集上实现0.1毫秒查询延迟和15K+QPS在33M文档的全文搜
galileo2016·2025-03-15 17:24

[Pytorch] Error:module ‘torch‘ has no attribute ‘logical_and‘

最近学习的模型用到了这个逻辑与的操作，Pytorch1.3.x报错。查阅官方文档，只有logical_not和logical_xor的实现。
江南蜡笔小新·2025-03-15 17:24

训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？

在训练模型时，步长（也称为学习率，LearningRate）是一个关键的超参数，它控制着每次参数更新的大小。
yuanpan·2025-03-15 16:52

k8s基础架构介绍

k8s基础架构介绍k8s是对容器进行编排的一种工具。通过k8s可以实现对容器的编排、部署、更新等学习k8s之前，先了解相关的一些使用和配置k8s的一些工具。
忍界英雄·2025-03-15 16:22

先学node.js还是php,vue和node先学哪个？

vue和node应该先学习node，node可以为vue提供包管理工具和模块化管理，可以使vue的开发更加简单快速。所以应该先学习node。vue介绍：Vue.js是web界面的渐进式框架。
朱佳顺·2025-03-15 16:51

OpenAI 团队组织架构和研发技术栈

目录OpenAI组织架构和研发技术栈概述1OpenAI团队的世界顶尖科学家IlyaSutskever：Ilya是OpenAI的联合创始人之一，也是深度学习领域的先驱。
AI天才研究院·2025-03-15 16:50

六十天前端强化训练之第十七天React Hooks 入门：useState 深度解析

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
编程星辰海·2025-03-15 16:50

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。
湫怿·2025-03-15 16:19

如何用爬虫根据关键词获取商品列表：一份简单易懂的代码示例

以下是一个基于Python语言的代码示例，适合初学者学习和实践。一、准备工作在开始编写爬虫之前，我们需要准备以下工具和库：Python环境：确保你的电脑上安装了Python。推荐使用Py
API小爬虫·2025-03-15 16:19

【51单片机】程序实验17.红外遥控

主要参考学习资料：B站【普中官方】51单片机手把手教学视频开发资料下载链接：http://www.prechin.cn/gongsixinwen/208.html单片机套装：普中STC51单片机开发板A4
-一杯为品-·2025-03-15 16:49

Spring Boot与Django对比：哪个更适合做为Web服务器框架？

文章目录1.基础背景与技术栈1.1SpringBoot1.2Django2.架构对比2.1SpringBoot架构2.2Django架构3.性能比较3.1SpringBoot性能3.2Django性能4
m0_74824076·2025-03-15 16:48

【Python】构建Web应用的首选：Flask框架基础与实战

构建Web应用的首选：Flask框架基础与实战在Python的Web开发生态中，Flask框架以其轻量、灵活和易用的特性成为构建Web应用的首选之一。
萧鼎·2025-03-15 16:48

大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建

强化学习（RL）作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法，在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合，分析LLM如何赋能RL，并阐述这种融合对于迈向通用人工智能（AGI）的意义。
（initial）·2025-03-15 16:17

强化学习-Chapter2-贝尔曼方程

强化学习-Chapter2-贝尔曼方程贝尔曼方程推导继续展开贝尔曼方程的矩阵形式状态值的求解动作价值函数与状态价值函数的关系贝尔曼方程推导Vπ(s)=E[Gt∣St=s]=E[rt+1+(γrt+2+…
Rsbs·2025-03-15 16:47

Java基础编程 找素数

说明：除了1和它本身以外，不能被其他正整数整除，就叫素数。方法是否需要接收数据进行处理？需要接收101以及200，以便找该区间中的素数。方法是否需要返回数据？需要返回找到的素数个数。方法内部的实现逻辑：使用for循环来产生如101到200之间的每个数；每拿到一个数，判断该数是否是素数；判断规则是：从2开始遍历到该数的一半的数据，看是否有数据可以整除它，有则不是素数，没有则是素数；根据判
是盈盈啊·2025-03-15 15:46

基于Docker及Kubernetes技术构建容器云（PaaS）平台概述_基于kubernetes iaas(1)

||Services[基础服务层]|各个通用基础服务，主要是对主流的服务提供通用的接入，例如数据库等。||PlatformControl[平台控制层]|整个平台的控制中心，
2401_83946044·2025-03-15 15:16

机器学习中的梯度下降是什么意思？

梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。
yuanpan·2025-03-15 15:45

CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别

前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。
是Dream呀·2025-03-15 15:42

JAVA面试常见题_基础部分_springboot面试题

问题一什么是SpringBoot？多年来，随着新功能的增加，spring变得越来越复杂。只需访问https://spring.io/projects页面，我们就会看到可以在我们的应用程序中使用的所有Spring项目的不同功能。如果必须启动一个新的Spring项目，我们必须添加构建路径或添加Maven依赖关系，配置应用程序服务器，添加spring配置。因此，开始一个新的spring项目需要很多努力，
茂茂在长安·2025-03-15 15:11

深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录

1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考：https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意：因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本，很可能是apt安装的，所以通过执行下面的命令删除：apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f
weixin_40826634·2025-03-15 15:41

基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现

标题：基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现一、方案设计原理异构特征工程静态特征：基于AST的代码属性图（CPG）解析（使用Joern+NetworkX）动态特征：内存访问模式分析
rockmelodies·2025-03-15 15:10

Java全栈开发学习路线：从基础到实战，掌握前后端与数据库，成为全栈软件工程师

1.Java基础Java语法：变量、数据类型、运算符、控制流程（if、switch、循环等）面向对象编程（OOP）：类与对象、继承、多态、封装、抽象类、接口异常处理：try-catch-finally、
软件职业规划·2025-03-15 15:08

从零基础开始实现一个Spring Boot + Vue 项目的详细步骤指南

一、准备工作1.开发环境搭建安装JDK（JavaDevelopmentKit）：前往Oracle官网（https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk11-downloads.html，以JDK11为例）下载适合你操作系统的JDK安装包，按照安装向导完成安装。安装完成后，配置系统环境变量，确保在命令行中能通过java-version命令查看到正
软件职业规划·2025-03-15 15:07

机器学习-----决策树

文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练
多巴胺与内啡肽.·2025-03-15 15:37

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

电池管理技术概述电池的工作原理与关键性能指标电池管理系统的核心功能ØSOC估计ØSOH估计Ø寿命预测Ø故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的
萌萌可爱郭德纲·2025-03-15 15:07

机器学习_重要知识点整理

机器学习重要知识点整理一、数学与理论基础1.概率与统计术语作用使用场景概率分布描述随机变量的取值概率，如正态分布、二项分布。数据建模（如高斯分布假设）、生成模型（如贝叶斯网络）。
嘉羽很烦·2025-03-15 15:06

不多 bb，直接来看Java 全栈面试进阶宝典，保底拿下offer

主要原因无非是两个：随着Java这个行业的兴起，不管是在家待业的、对自己现在工作不满意的、大学选错专业的、缺钱的、想自己学的等等这些人绝大部分都是选择了去学习Java！
Java程序V·2025-03-15 15:04
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