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数值类型自学引导

Ssaty.·2025-03-15 19:13

电网电压暂态扰动机理与工业设备抗失压防护策略研究

Acrel8757+V晃电的原因1.系统侧因素短路故障：雷击、线路接地、设备误碰等导致电网短路，故障点电压骤降，并通过电网传播至用户侧，是造成严重电压暂降的主因（占配电网故障的95.4%）保护装置动作：

安科瑞-小李·2025-03-15 19:43

JavaScript性能优化指南：聚焦DOM操作优化

本文将以DOM操作为核心展开深入分析，并简要概述其他优化方向。

桃木山人·2025-03-15 19:43

大语言模型的潜力是否被高估

例如，通过解决卡雷尔编程谜题（KarelPuzzle），模型在没有直接接触环境信息的情况下，正确率从初始的随机指令提升至92.4%，并展现出对

dev.null·2025-03-15 19:12

掌握大数据时代的心跳：实时数据处理的崛起

如何让数据在其生成的瞬间就能被分析、处理并驱动决策，这是我们今天要探讨的重点。为什么实时数据处理如此重要？想象一下这样两个场景：在线交易平台：当

Echo_Wish·2025-03-15 19:40

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

小杜不吃糖·2025-03-15 18:37

蓝桥杯历届试题正则问题(非dfs解决)

题目oj平台题目解析如果围绕着如何从左到右进行遍历更新那我觉得确实半天难以得到分数，但只要转念一想：我们如果是处理没有括号的正则计数，会发现非常的容易，那么我们找到一种方法：通过一个函数将一个括号范围内的正则表达式的最大值进行更新

C+G·2025-03-15 18:37

如何在飞牛云NAS快速使用Docker打造稳定安全的本地网站并对外可见

WordPress参数设置5.飞牛云安装Cpolar工具6.固定Cpolar公网地址7.修改WordPress配置文件8.公网域名访问WordPress前言本文主要介绍如何在飞牛云NAS上利用Docker快速搭建并优化

gkfkfhk·2025-03-15 18:36

数据结构-栈基本运算的实现及其应用

/*************************************************************顺序存储的栈实现文件更新于2020年4月27日****************

Ssaty.·2025-03-15 18:36

c++成绩排名

根据输入的人数，定义学生类对象数组，并读入学生信息，然后按照成绩由高低顺序排序并输出。

vir02·2025-03-15 18:36

如何应对 IT 项目中的需求变更？

在IT项目管理中，需求变更是常见且难以避免的问题，无论是由于市场环境变化、技术更新还是用户需求调整，需求变更都可能影响项目进度、成本和质量。因此，项目团队必须具备有效的应对策略。

·2025-03-15 18:07

使用DeepSeek自动生成PPT：高效办公的终极指南

本文将详细介绍如何使用DeepSeek自动生成PPT，并分享一些实用技巧，帮助你快速上手。一、

点我头像干啥·2025-03-15 18:05

Django的视图（View）是处理Web请求并返回响应的核心组件，其作用类似于MVC模式中的控制器。以下是关于Django视图及相关功能的详细介绍：

Django的视图（View）是处理Web请求并返回响应的核心组件，其作用类似于MVC模式中的控制器。

大霸王龙·2025-03-15 18:35

Flutter网页交互增强插件pulse_core_web的使用

pulse_core_web使用方法：此包是通过endorsedfederatedplugin推荐的方式实现的，这意味着你只需要正常导入并使用pulse_core，而无需额外配置。当你这样

yuanlaile·2025-03-15 18:04

【DuodooTEKr】基于Python+OCR+DeepSeek的英国购物小票识别系统开发实战

作者：Odoo技术开发/资深信息化负责人日期：2025年3月11日本方案从甲方信息化负责人视角，分析梳理现状，并给出代码开发案例。

邹工拆解甲方需求·2025-03-15 18:34

ARM SVC指令

具体作用触发异常：执行SVC指令时，处理器会进入Supervisor模式，并跳转到异常向量表中的SVC异常处理程序。传递参数：SVC指令后的立即数可作为参数传递给异常处理程序，帮助识别具体的系统调用。

小米人er·2025-03-15 18:33

C++设计模式-观察者模式：从基本介绍，内部原理、应用场景、使用方法，常见问题和解决方案进行深度解析

当被观察对象（Subject）状态改变时，所有依赖它的观察者（Observer）都会自动收到通知并更新。这种模式类似于报纸订阅机制——报社发布新刊时，所有订阅者都会收到最新报纸。

牵牛老人·2025-03-15 18:02

国产 DeepSeek V3 被秒成“前浪“？谷歌开放最强 Gemini 2.0 全家桶：速度快60倍，上下文还长16倍！

今年早些时候，谷歌在GoogleAIStudio中更新了2.0FlashThinkingExpe

Bryan Ding·2025-03-15 17:57

【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法

本文将介绍在PyTorch中改变张量形状的几种方法，并给出推荐的使用场景。比如：我们想合并一个张量的最后两个维度。一、方法1.使用reshape方法reshape方法可以改变张量的形状而不改变其数据。

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

为了保障K8s集群高效、稳定地运行，及时发现潜在问题并做出响应，一套完善的监控体

花笺墨韵·2025-03-15 17:27

CESM1.2.1移植使用说明

文章目录概述环境配置cesm1_2_1配置部分环境软件压缩包改变CLM陆面模式结果文件的输出变量、特征值及频率小结概述记录用户如何在Linux系统上移植CESM1.2.1模型，并且使用CLM4.5模式创建并单点模拟算例

༊.枕星＇听光.ঌ·2025-03-15 17:56

门控循环单元（GRU）

GRU由两个主要的门组成：重置门和更新门。这些门帮助GRU决定如何在每个时间步更新和传递信息。GRU结构GRU的结构相比LSTM更简单，没有独立的记忆细胞状态。它通过两个门（重置门和更新门）来控制信息

six.学长·2025-03-15 17:54

探索Hyperlane：用Rust打造轻量级、高性能的Web后端框架

本文将带你深入了解Hyperlane的独特魅力，并通过实用示例和推广内容激发你立即尝试

LTPP·2025-03-15 17:54

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

但在1.9的文档中有logical_and遂查阅相关更新，得知logical_and在1.5之后的新功能，pytorch更新到>=1.5即可解决问题。1.3.1搜索结果1.5.1搜索结果

江南蜡笔小新·2025-03-15 17:24

L1-5 别再来这么多猫娘了！

以GPT技术为核心的人工智能系统出现后迅速引领了行业的变革，不仅用于大量的语言工作（如邮件编写或文章生成等工作），还被应用在一些较特殊的领域——例如去年就有同学尝试使用ChatGPT作弊并被当场逮捕（全校被取消成绩

云格～·2025-03-15 16:22

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

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

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

深入解析React 18核心特性：构建未来级Web应用的全面指南

一、React18的里程碑意义React18作为近年来最具革命性的版本更新，标志着前端开发正式进入并发渲染时代。这个版本不仅带来了底层架构的革新，更重新定义了现代Web应用的性能标准与开发范式。

斯~内克·2025-03-15 16:50

Windows域渗透之域管理

设置密码策略2、禁用USB存储设备三、批量用户管理1、创建单个用户2、批量导入用户四、部署和管理共享驱动器1、使用组策略登录脚本自动映射驱动器2、使用PowerShell映射网络驱动器五、管理Windows更新

人间酒中仙·2025-03-15 16:20

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。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。

湫怿·2025-03-15 16:19

Android Jetpack

这意味着它提供向后兼容性并且他会更频繁地更新，确保您始终可以访问最新和最好的Jetpack组件版本。特点加速开发组件可以单

qq_39892855·2025-03-15 16:19

打造高性能的react

根本目的就是减少重复渲染使用使用shouldComponentUpdate规避冗余的更新逻辑shouldComponentUpdate触发的条件是只要父组件更新了，就会被触发，在里面判断传入的pros是否改变

大鸡腿最好吃·2025-03-15 16:48

【Python】构建Web应用的首选：Flask框架基础与实战

本博客将介绍Flask的基础知识和核心概念，并通过一个简单的实例展示如何用Flask构建Web应用。一、Flask框架简介Flask是由ArminR

萧鼎·2025-03-15 16:48

Android Jetpack介绍

使用这些组件，可帮助开发者遵循最佳实践，摆脱编写样板代码的工作并简化复杂任务，使开发者将精力集中放在所需的代码上。Jetpack包含与平台API解除捆绑的androidx.*软件包库。这意味着，它可以

Gary.Mi·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

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。为了更好地理解这一融合的潜力，我们基于“LargeLanguageModela

（initial）·2025-03-15 16:17

深入解析 React Diff 算法：原理、优化与实践

深入解析ReactDiff算法：原理、优化与实践1.引言React作为前端领域的标杆框架，采用虚拟DOM（VirtualDOM）来提升UI更新性能。

赵大仁·2025-03-15 16:17

Android 架构MVC MVP MVVM+实例

1.View接收用户交互请求2.View将请求转交给ViewModel3.ViewModel操作Model数据更新4.Model更新完数据，通知ViewModel数据发生变化5.ViewModel更新View

2401_89284222·2025-03-15 15:16

机器学习中的梯度下降是什么意思？

1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度（即导数）来指导参数的更新方向。具体来说：梯度：梯度是损失函数对模型参数的偏导数，表示损失函数在当前参数点上的变化率。

yuanpan·2025-03-15 15:45

软件2.0的无服务器计算架构

接着，介绍了主流的无服务器平台，并探讨了无服务器计算在软件2.0中的应用。随后，我们详细阐述了无服务器计算的核心技术，包括事件驱动架构、编写无服务器函数、无服务器数据库和无

AI天才研究院·2025-03-15 15:13

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

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-03-15 15:42

JAVA面试_进阶部分_正确使用 Volatile 变量

本文介绍了几种有效使用volatile变量的模式，并强调了几种不适合使用volatile变量的情形。锁提供了两种主要特性：互斥（mutualexclusio

茂茂在长安·2025-03-15 15:42

AVA面试_进阶部分_kafka面试题

Kafka将消息以topic为单位进行归纳将向Kafkatopic发布消息的程序成为producers.将预订topics并消费消息的程序成为consumer.Kafka以集群的方式运行，可以由一个或多个服务组成

茂茂在长安·2025-03-15 15:41

六月份阶段性大总结之Doris/Clickhouse/Hudi一网打尽

这是个阶段性小总结，后面会持续更新。

王知无(import_bigdata)·2025-03-15 15:11

使用 Ollama 对 LLaMA-2 模型进行微调的详细指南

合适的环境配置可以显著提高微调效率，并减少潜在的错误。1.1硬件要求大语言模型的微调需要强大的计算能力，尤其是GPU资源。

软件职业规划·2025-03-15 15:08

机器学习-----决策树

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，建立出分类规则，并对新样本进行预测

多巴胺与内啡肽.·2025-03-15 15:37

机器学习_重要知识点整理

贝叶斯定理计算条件概率，更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。最大似然估计（MLE）通过数据最大化似然函数，估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。

嘉羽很烦·2025-03-15 15:06

AI大模型时代，2025大龄程序员如何轻松转型赢未来？

对于大龄程序员而言，他们不仅需要应对技能更新的压力，还常常受到年龄歧视的影响，尤其是在追求创新和速度的科技公司中。许多大龄程序员发现自己处于尴尬境地，

AI大模型学习不迷路·2025-03-15 15:35

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能金融数据可视化应用开发

本文将深入探讨如何基于ArkTS开发一个金融数据可视化应用，并通过一个实战案例详细讲解其实现过程。项目背景与需求分析项目背景金融数据通常具有高维度、大

·2025-03-15 14:32

2024前端Webpack面试题

1、谈谈你对Webpack的理解Webpack是一个模块打包工具，可以使用它管理项目中的模块依赖，并编译输出模块所需的静态文件。

司宁·2025-03-15 14:02

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