开发技巧与习惯第8页

matlab快速入门（2）-- 数据处理与可视化

MATLAB的数据处理1.数据导入与导出(1)从文件读取数据Excel文件：data=readtable('data.xlsx');%读取为表格（Table）CSV文件：data=readtable('

kyle~·2025-02-02 23:25

Java软件架构：2020年2月最佳实践与趋势

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本资源探讨了2020年2月软件架构领域的主要趋势，重点关注微服务、容器化、DevOps、云原生以及CI/CD等关键议题。特别强调了Java在现代软件架构中的应用，包括微服务架构的实现，容器化技术如Docker的使用，以及Kubernetes等容器编排工具。还涉及到了Java的新特性、性能优化、安全性、可扩展性以及设计和架构模式。资料包括实例代码、文档和教程，致

王元祺·2025-02-02 23:55

Python 中 `finally` 的执行时机与 `return` 的微妙关系

文章目录Python中`finally`的执行时机与`return`的微妙关系一、`finally`的执行时机示例二、`return`与`finally`的交互：可变对象的陷阱示例：可变对象在`finally

叫我DPT·2025-02-02 23:52

PYH与MAC的桥梁MII/MIIM

在学习车载互联网时，看到了一句话，Processor通过DMA直接存储访问与MAC之间进行数据的交互，MAC通过MII介质无关接口与PHY之间进行数据的交互。

辣椒卷二王·2025-02-02 23:22

SAP Portfolio Analyzer 中夏普比率（Sharpe Ratio）计算

越高的夏普指标，意味着在收益相对与风险越高。在SAPTRM模块中计算风险是适用年化组合收益减去年化基准收益，在除以年化组合风险，这边用组合收益的标准差。

cuiyan6458·2025-02-02 23:22

SpringBoot核心特性：自动配置与起步依赖

一、SpringBoot的核心优势：零配置与自动化SpringBoot的最大魅力在于它能够最大限度地减少开发者的手动配

YY...yy·2025-02-02 23:51

向上调整算法（详解）c++

算法流程：与⽗结点的权值作⽐较，如果⽐它⼤，就与⽗亲交换；交换完之后，重复1操作，直到⽐⽗亲⼩，或者换到根节点的位置这里为什么插入85完后合法？

h^hh·2025-02-02 23:21

100.1 AI量化面试题：解释夏普比率(Sharpe Ratio)的计算方法及其在投资组合管理中的应用，并说明其局限性

目录0.承前1.夏普比率的基本概念1.1定义与计算方法1.2实际计算示例2.在投资组合管理中的应用2.1投资组合选择2.2投资组合优化3.夏普比率的局限性3.1统计假设的限制3.2实践中的问题4.改进方案

AI量金术师·2025-02-02 23:51

携程Android开发面试题及参考答案

数据库设计：首先要在数据库中为动态表添加一个点赞字段，用于记录点赞数量，同时可能需要一个点赞关系表，记录用户与动态之间的点赞关联，包括点赞时间等信息。

大模型大数据攻城狮·2025-02-02 23:20

Spring Boot 配置文件详解：YAML vs Properties

本文将从以下几个方面详细解析SpringBoot的配置文件：YAML和Properties的区别与使用场景多环境配置：管理开发、测试、生产环境的不同设置自定义配置：

YY...yy·2025-02-02 23:50

HTML基础与进阶技术指南

初学者需要掌握HTML元素、属性、结构等基础知识，并了解HTML5新增的语义化标签，表单元素的使用，布局与定位技术，响应式设计原则，以及如何与JavaScript交互。

王奥雷·2025-02-02 22:48

LSM-Tree 与 RocksDB

冥冥之中，接触到了不同于关系数据库的NoSQLKey-Value存储引擎RocksDB，懵懵懂懂、充满好奇，google一点，满眼皆是LSM-Tree，头晕眼花、若即若离，便有了这篇文章，一起与大家分享这趟探险之旅

波哥在路上·2025-02-02 22:48

SAP必须在2025年为客户提供云迁移的理由

在本年度，SAP面临的挑战在于如何平衡其向云端过渡的战略与客户在迁移过程中遇到的实际困难。SAP的云战略与客户困惑随着SAP计划在2027年终止对传统本地ERP系统的支持，企业需要加快制定云迁移计划。

syounger·2025-02-02 22:48

基于STM32的智慧农业控制系统设计：python可视化、UART、I2C、TCP/HTTP技术

1.项目选题与需求分析选题背景和动机全球农业正面临着气候变化、人口增长与资源短缺等多重挑战。传统农业生产方法难以满足现代社会对高效、可持续农业的需求。

极客小张·2025-02-02 22:46

什么是ROS2

ROS包括两个版本ROS1和ROS2，ROS1是在2007年由斯坦福大学人工智能实验室与机器人技术公司WillowGarage为了个人机器人项目的合作而开发的，2008年后由WillowGarage来进行推动

听风胖耗子·2025-02-02 22:16

力扣---二叉树展开为链表

展开后的单链表应该与二叉树先序遍历顺序相同。

53488736abcdefg·2025-02-02 22:15

深入理解Ping/Echo与心跳检测的

一、Ping/Echo与心跳检测概述1.1什么是Ping/EchoPing是一种基于ICMP（InternetControlMessageProtocol，互联网控制消息协议）的网络诊断工具，主要用于测试网络设备之间的连通性和响应时间

一休哥助手·2025-02-02 22:45

软考高项笔记数字化转型与元宇宙

数字化转型与元宇宙随着众多信息通信新技术的迅速发展与普及应用，信息空间成长为第三空间，并与物理空间和社会空间共同构成人类社会的三元空间。

·2025-02-02 22:15

软考高项笔记信息技术及其发展

语法：用户数据与控制信息的结构与格式，以及数据出现的顺序。时序：对事件发生顺序的详细说明。人们形象地将这三个要素描述为：

·2025-02-02 22:15

强化学习中的关键模型与算法：从Actor-Critic到GRPO

强化学习中的关键模型与算法：从Actor-Critic到GRPO强化学习中的Actor-Critic模型是什么？这与生成对抗网络（GANs）十分相似。

·2025-02-02 22:14

Python Web框架比较：Flask与FastAPI的特性和应用场景

摘要本文探讨Python语言中的两大Web框架：Flask和FastAPI。Flask以轻量级和易用性著称，提供高度灵活性，允许开发者自由选择数据库、表单验证库等工具。其核心架构简洁，借助丰富的扩展可显著增强功能。FastAPI则专注于高性能与现代Web开发需求，支持异步编程，具备自动交互式API文档生成功能。两者各具特色，适合不同应用场景。关键词Python语言,Web框架,Flask特性,Fa

不一样的信息安全·2025-02-02 22:15

第26节课：内容安全策略（CSP）—构建安全网页的防御盾

目录CSP基础CSP的作用CSP的主要属性配置CSP通过响应头配置CSP通过HTML``标签配置CSP属性设置详解指定多个来源配置示例说明常见错误配置实践：CSP与XSS防护示例1：防止内联脚本和样式说明示例

学问小小谢·2025-02-02 22:45

多模态大模型：技术原理与实战工具和算法框架介绍

1.背景介绍1.1从单模态到多模态的必然趋势传统的深度学习模型大多是单模态的，例如只处理图像数据的卷积神经网络（CNN）或只处理文本数据的循环神经网络（RNN）。然而，现实世界的信息往往是多模态的，例如一张图片可以包含物体、场景、文字等多种信息，一段视频则包含图像、声音、字幕等多种模态的数据。为了更好地理解和处理现实世界的信息，多模态学习应运而生。近年来，随着深度学习技术的快速发展，多模态学习取得

AI大模型应用之禅·2025-02-02 22:43

从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理

从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理1.背景介绍1.1问题的由来在人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一项基础且重要的研究方向。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-02 22:43

深入探索 Vue 3 Markdown 编辑器：高级功能与实现

2.选择合适的Markdown编辑器3.安装与基本配置安装配置Markdown编辑器代码说明4.高级功能实现4.1实时预览与双向绑定4.2插入图片和图像上传安装图像上传插件配置图像上传插件4.3数学公式支持安装

╰つ゛木槿·2025-02-02 22:43

ROS2总体架构

应用层是指开发者构建的应用程序，应用程序中是以功能包为核心的，在功能包中可以包含源码、数据定义、接口等内容；中间层主要由数据分发服务DDS与ROS2封装的关于机器人开发的中间件组成，DDS是一种去中心化的数据通讯方式

听风胖耗子·2025-02-02 22:13

深入剖析 HTML5 新特性：语义化标签和表单控件完全指南

系列文章目录01-从零开始学HTML：构建网页的基本框架与技巧02-HTML常见文本标签解析：从基础到进阶的全面指南03-HTML从入门到精通：链接与图像标签全解析04-HTML列表标签全解析：无序与有序列表的深度应用

吴师兄大模型·2025-02-02 22:13

【面试系列】Ruby 高频面试题

⭐️AIGC时代的创新与未来：详细讲解AIGC的概念、核心技术、应用领域等内容。⭐️全流程数据技术实战指南：全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程，掌握构建现代化数据平台和数据仓库的核心技术和方法。

野老杂谈·2025-02-02 21:42

电脑故障排查实战篇之：预订台预订表数据为何在第二天无故失踪”

电脑故障排障系列文章目录一、故障初现：隐患的开端二、波折频发：迷雾中的探寻三、艰难排查：困境与突破的交织四、真相大白：拨开云雾见青天五、经验之谈：反思与启示文章目录电脑故障排障系列文章目录前言总结前言在信息技术飞速发展的今天

u010088809·2025-02-02 21:12

JavaScript Navigator：深入理解浏览器导航机制

JavaScriptNavigator：深入理解浏览器导航机制引言在Web开发中，浏览器导航是用户与网页交互的重要部分。

lly202406·2025-02-02 21:11

AI大模型部署：Ollama与vLLM部署对比：哪个更合适？

前言近年来，大语言模型（LLM）的应用日益广泛，而高效的部署方案至关重要。Ollama和vLLM作为两种流行的LLM部署工具，各有优劣。本文将深入比较Ollama和vLLM的部署方式，帮助选择最合适的方案。Ollama：简单易用的LLM部署工具Ollama以其简洁的安装和易于使用的特性而闻名。其官方文档清晰易懂，即使是新手也能快速上手。Ollama支持多种LLM模型，并提供便捷的命令行界面进行管理

大模型部署·2025-02-02 21:11

本地部署LLM工具大比拼：谁才是你的智能之选？

Python_金钱豹·2025-02-02 21:10

实战：利用百度站长平台加速网站收录

www.baiwanshoulu.com/33.html利用百度站长平台加速网站收录是一个实战性很强的过程，以下是一些具体的步骤和策略：一、了解百度站长平台百度站长平台是百度为网站管理员提供的一系列工具和服务，旨在帮助网站更好地与百度搜索引擎进行交互

百度网站快速收录·2025-02-02 21:39

纯Python实现Qt的信号与槽机制

纯Python实现Qt的信号与槽机制Qt中的信号与槽详解在Qt框架中，信号与槽是一种非常有特色的机制，用于对象之间的通信。这一机制是Qt中实现事件驱动编程的核心部分。

childish_tree·2025-02-02 21:09

表单提交实战教程：HTML、CSS、JavaScript到Java后端

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：网页表单是用户与服务器交互的重要界面元素，本资源提供了从构建表单到数据提交的完整流程。

河马和荷花·2025-02-02 21:09

国产大模型 DeepSeek，能跟 ChatGPT 一战，还不用梯子，确定不试试？

等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲我尝试了下，同样的编码场景，通义千问给出的答案没有实际帮助，但是DeekSeek却告之具体的实现步骤与依据

集成显卡·2025-02-02 21:38

深度学习专业毕业设计选题清单：算法与应用

HaiLang_IT·2025-02-02 21:08

定西市房屋建筑轮廓面图层shp格式arcgis数据有高度字段+无偏移坐标分析测评

这份数据集包含了一系列关于定西市房屋建筑的信息，以下是其主要知识点的详细解释：SHP格式：SHP（Shapefile）是Esri公司开发的一种矢量数据格式，广泛用于地理信息系统中，它可以存储点、线、多边形等几何对象以及与之相关的属性数

天赐信息科技·2025-02-02 21:37

OpenAI 实战进阶教程 - 第1节：OpenAI API 架构与基础调用

OpenAIAPI是一种工具，允许开发者通过编程方式与OpenAI的强大语言模型（例如gpt-3.5-turbo和gpt-4）进行交互。

山海青风·2025-02-02 21:37

python信号与槽（二）

上一篇信号与槽的连接，与信号发射都是手动的，而且信号传递比较单一，这次我们弄一些自动的。

a_b_c_007·2025-02-02 20:07

高效的并发编程与性能优化：在多核时代，如何高效利用并发

高效的并发编程与性能优化：在多核时代，如何高效利用并发在现代软件开发中，尤其是面向高并发、高负载的系统，如何设计高效的并发程序已经成为一项至关重要的技能。

杨胜增·2025-02-02 20:06

JavaScript中的防抖节流函数为什么要用call或apply去执行fn

在实际应用中，经常会将防抖节流函数与回调函数一起使用，以避免频繁触发导致的性能问题。在JavaScript中，有时我们会使用call或apply方法来执行回调函数。

EuForth·2025-02-02 20:06

gif动画图像优化，相同的图在第2,4,6帧中重复出现，会增加图像体积吗？

对于GIF图像，情况与Git文件存储有所不同。GIF是一种图像格式，其体积主要取决于图像的内容、颜色数量、优化设置等因素。

专注VB编程开发20年·2025-02-02 20:05

第五章 Opencv图像处理框架实战 5-7图像金字塔与轮廓检测

1、图像金字塔定义图像金字塔¶高斯金字塔拉普拉斯金字塔高斯金字塔：向下采样方法（缩小）高斯金字塔：向上采样方法（放大）

老张谋·2025-02-02 20:35

新时代理论课程论文|历史是什么

“发生的是过去，写出来的是历史”，这句话的意思是说：“已经发生了的过去的事”，或者更简洁地说“过去发生的事”，并不自动地成为“历史”；它通过记录与叙述或实物的遗存，留下许多混杂的“碎片”（即“史料”），

jackl的科研日常·2025-02-02 20:35

python算法和数据结构刷题[5]：动态规划

动态规划与分治法相似，但区别在于动态规划的子问题通常不是相互独立的。动态规划的核心是解决重复子问题。例如，斐波那契数列问题，可以通过递归实现，但效率低下，因为会有重复计算。

励志成为美貌才华为一体的女子·2025-02-02 20:04

python 求差分_用python实现简单的有限元方法（一）

学习内容筑基：加权残差法（WeightedResidualMethod）心法：有限元与有限

weixin_39622710·2025-02-02 20:04

我，是我命运的主宰

这不是狭窄于与人的博弈，狭窄于与社会的对抗，这是对生命力的回应。《永不屈服》英国诗人-威廉亨利夜色沉沉将我笼罩，漆黑犹如地底暗道；我要感谢上苍赐予，我的心灵永不屈服。

北纬文公子·2025-02-02 20:34

python cv2 matchtemplate_机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-模板匹配（单目标匹配和多目标匹配）1.cv2.matchTemplate(进行模板匹配) 2.cv2.minMa..

1.cv2.matchTemplate(src,template,method)#用于进行模板匹配参数说明：src目标图像，template模板，method使用什么指标做模板的匹配度指标2.min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv2.minMaxLoc(ret)#找出矩阵中最大值和最小值，即其对应的(x,y)的位置参数说明：min_val，max_val,min_lo

weixin_39621044·2025-02-02 20:34

机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-图像金字塔(拉普拉斯金字塔)

拉普拉斯金字塔:使用原始图片-pyrUp(pyrDown(Gi))，获得的结果有一点像边缘轮廓的提取上图的意思：1.进行低通滤波2.进行样本的下采样3.进行样本的上采样4.原始图片-经过上面三步后的图片代码：第一步：读入图片第二步：进行样本的下采样第三步：进行样本的上采样第四步：原始图片-变化后的图片importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('AM.png')#

weixin_33908217·2025-02-02 20:03

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