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开发框架和中间件
STLG_09_01_程序设计C++语言 - 概述与环境搭建
C++是一种功能强大的编程语言,广泛应用于系统开发、游戏设计
和
高性能计算等领域。它继承了C语言的高效性,同时增加了面向对象的特性,如封装、继承
和
多态。
魔都天健
·
2025-02-04 12:57
c++
开发语言
笔记
【图片识别分类】批量按图片水印文字识别后根据内容分类并移至不同文件夹,基于Python
和
腾讯API的解决方案
新闻媒体机构每天会收到
和
拍摄大量的新闻图片,这些图片上通常会有拍摄时间、地点、事件类型等水印文字信息。为了便于新闻编辑
和
资料存档,需要对图片进行分类管理。
平安喜乐-开开心心
·
2025-02-04 12:57
文件操作类
图片处理类
文字识别
水印文字在图片分类及文件夹归类
根据水印文字对图片分类
水印文字精准分类图片并文件夹
水印文字识别在图片分类中的应用
依据水印文字对图片分类
运用水印文字信息完成图片分类
解析图片水印文字助力图片分类
python多线程、多进程
和
线程池编程
python多线程、多进程
和
线程池编程python中的GIL在Python中,GIL或全局解释器锁(GlobalInterpreterLock)是一个在CPython解释器中实现的机制,它确保任何时候只有一个线程可以执行
NickDeCodes
·
2025-02-04 12:26
python
python
多线程
多进程
RAG:本地部署Langchain-Ollma(Windows)
RAG:本地部署Langchain-Ollma(Windows)RAG,即“RetrievalAugmentedGeneration”(检索增强生成),是一种结合了检索
和
生成技术的自然语言处理模型。
MurphyStar
·
2025-02-04 12:26
python
langchain
windows
从单体到微服务:导购返利系统的架构转型与Java技术栈的挑战与机遇
导购返利系统在传统的单体架构中,随着用户
和
业务的增长,逐渐暴露出扩展性
和
维护性的不足。本文将探讨从单体架构转型到微服务架构过程中遇到的挑战与机遇,并结合Java技术栈的应用进行详细说明。
wx_tangjinjinwx
·
2025-02-04 12:55
java
微服务
架构
Qt5.14.2 深入理解Qt多线程编程,掌握线程池架构实现高效并发
在高并发的软件系统中,多线程编程是解决性能瓶颈
和
提高系统吞吐量的有效手段。作为跨平台的应用程序
开发框架
,Qt为我们提供了强大的多线程支持。
web14786210723
·
2025-02-04 12:55
qt
架构
系统架构
k8s二进制集群之ETCD集群部署
下载etcd安装包创建etcd配置文件准备证书文件
和
etcd存储目录ETCD证书文件安装(分别对应指定节点)创建证书服务的配置文件启动etcd集群验证etcd集群状态继续上一篇文章《k8s二进制集群之ETCD
smart_ljh
·
2025-02-04 12:54
k8s二进制搭建
kubernetes
etcd
容器
Python基础语法:注释
和
代码风格(PEP 8)详解③
文档字符串(docstrings)二、PEP8代码风格2.1缩进2.2每行字符数限制2.3空行2.4引号2.5空格2.6注释2.7命名约定2.8其他建议三、综合复杂示例四、结论在编写Python代码时,注释
和
代码风格是两个至关重要的方面
邓瑞军说HelloWorld
·
2025-02-04 12:24
Python
VSCode
#
Python
开发基础
开发语言
python
vscode
04树 + 堆 + 优先队列 + 图(D1_树(D10_决策树))
目录一、引言二、算法原理三、算法实现四、知识小结一、引言决策树算法是一种常用的机器学习算法,可用于分类
和
回归问题。
Java丨成神之路
·
2025-02-04 12:54
06数据结构与算法
数据结构
算法
【蓝桥杯】43697.机器人塔
题目描述X星球的机器人表演拉拉队有两种服装,A
和
B。他们这次表演的是搭机器人塔。类似:ABBABAAABBBBBABABABBA队内的组塔规则是:A只能站在AA或BB的肩上。
清弦墨客
·
2025-02-04 12:24
蓝桥杯
蓝桥杯
python
程序算法
从零开始部署Dify:后端与前端服务完整指南
从零开始部署Dify:后端与前端服务完整指南一、环境准备1.系统要求2.项目结构二、后端服务部署1.
中间件
启动(DockerCompose)2.后端环境配置3.依赖安装与数据库迁移4.服务启动三、前端界面搭建
engchina
·
2025-02-04 12:54
LINUX
Dify
部署
PDF问答工具(基于openai API
和
streamlit)
utils.py:fromlangchain_community.document_loadersimportPyPDFLoaderfromlangchain_text_splittersimportRecursiveCharacterTextSplitterfromlangchain_openai.embeddingsimportOpenAIEmbeddingsfromlangchain_com
橙意满满的西瓜大侠
·
2025-02-04 12:23
人工智能
streamlit
langchain
人工智能
漫话最小二乘法-1.矩阵表示
这里将从矩阵
和
向量空间着手,先用矩阵
和
向量的方式表示最小二乘问题,以便后面说明其原理。最小二乘最早是由勒让德
和
高斯各自提出的。高斯成功的用最小二乘法解决了谷神星轨道计算的问题。
sHermit
·
2025-02-04 12:23
最小二乘
向量表示
【Linux】--- 制作一个简易的shell
制作一个简易的shell一、设置命令行二、获取输入的命令第一步
和
第二步代码细节剖析三、命令行字符串分割第三步细节剖析四、执行命令五、代码汇总及演示想要制作一个简易的shell,过程分为四步一、设置命令行
为快乐起舞
·
2025-02-04 12:52
Linux
linux
前缀
和
(二维)
前言前面介绍了一维前缀
和
,二维前缀
和
是一维前缀
和
的在线升级,一维前缀
和
体现在数组,而二位前缀
和
体现在矩阵上。一、什么是二维前缀
和
?
Q_ming_code
·
2025-02-04 12:52
算法
c语言
算法
c++
前缀
和
算法+实现
目录1.前缀
和
算法2.前缀
和
实现Leetcode303:区域
和
检索-数组不可变Leetcode304:二维区间
和
检索-数组不可变Leetcode560:
和
为K的子数组3.总结1.前缀
和
算法前缀
和
的定义:
力扣刷穿
·
2025-02-04 12:22
算法
leetcode
c++
【LevelDB
和
Sqlite】
关于LevelDB的小总结:LevelDB
和
SQLite是两种不同类型的数据库:1.LevelDB:特点:NoSQL数据库键值(Key-Value)存储由Google开发数据按键排序存储支持批量操作简单的
秋夜白
·
2025-02-04 12:51
sqlite
数据库
JAVA8新特性
语言的一次重要更新,带来了许多新特性,主要包括以下几个方面1.Lambda表达式Lambda表达式(λ表达式)是Java8最重要的特性之一,使得Java具备了类似于函数式编程的能力,能够简化代码,提高可读性
和
可维护性
纠结哥_Shrek
·
2025-02-04 12:51
java
开发语言
浅谈java并发编程
以下是一些关键概念
和
技术:1.线程
和
线程池Thread:Java中的线程是通
纠结哥_Shrek
·
2025-02-04 12:51
java
开发语言
关于 RAG 模式的用户建议-(致Openai邮件内容节选)
问题现状与不足在使用RAG模式(“GPTs”应用或“项目”功能)处理相对复杂的任务(例如项目管理、长篇内容创作或复杂问题求解)时,我发现当前的检索方式过于依赖多路召回
和
全文总结。
tsistbasit
·
2025-02-04 12:51
人工智能
二维差分与二维前缀
和
二维差分二维差分是一种数据处理技术,应用于二维数组或矩阵中,用来快速计算
和
更新子矩阵元素的
和
。
筱姌
·
2025-02-04 12:51
算法
ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka的介绍及优缺点说明
非常成熟,功能强大,在早些年业内大量的公司以及项目中都有应用偶尔会有较低概率丢失消息现在社区以及国内应用都越来越少,官方社区现在对ActiveMQ5.x维护越来越少,几个月才发布一个版本主要是基于解耦
和
异步来用的
墨痕诉清风
·
2025-02-04 12:20
安全文献
java-rabbitmq
rabbitmq
java-activemq
大模型应用之基于Langchain的测试用例生成
近期,我们在探索实践使用大模型生成测试用例,期望能够借助其强大的自然语言处理能力,自动化地生成更全面
和
高质量的测试用例。
少喝冰美式
·
2025-02-04 11:19
langchain
测试用例
人工智能
自然语言处理
AI大模型
大模型应用
大模型微调
ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ在优先级队列、延迟队列、死信队列、重试队列、消费模式、广播模式的区别
死信队列4.重试队列5.消费模式6.广播模式ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ这四款消息队列在优先级队列、延迟队列、死信队列、重试队列、消费模式、广播模式等方面各有其特点
和
差异
点滴~
·
2025-02-04 11:49
activemq
rabbitmq
kafka
在群晖上搭建基于 PostgreSQL 的 Joplin Server
前言笔者一直想找一款能代替MWeb的跨平台工具,由于工作的变更,很多Mac上好用的软件在Windows平台直接无法使用……反正探索了一圈感觉Joplin看起来是不错的,笔记功能
和
MWeb很像,跨平台,并且笔记数据可以本地保存
Ox119O1
·
2025-02-04 11:49
postgresql
docker
数据库
python3.13及其新特性
该版本引入了多项新特性
和
改进,主要包括:全新的交互式解释器:提供多行编辑、历史记录保存
和
彩色提示等功能,提升了开发者的使用体验。
Channing Lewis
·
2025-02-04 11:19
Python
python
PostgreSQL 约束
PostgreSQL约束引言在数据库设计中,约束是确保数据完整性
和
一致性的关键工具。PostgreSQL,作为一款功能强大的开源关系型数据库管理系统,提供了丰富的约束类型来满足不同的数据库设计需求。
lsx202406
·
2025-02-04 11:18
开发语言
OpenGL学习笔记8——变换
点乘,向量
和
向量之间做点乘,结果是一个标量。点乘是通过将对应分量逐个相乘,然后再把所得积相加。相当于求投影。用来计算角度很方便,可能用在光照的计算。
lxbhahaha
·
2025-02-04 11:18
#
OpenGL
opengl
glsl
cpp
图形学
Python3.13安装
和
配置
Python3.13安装
和
配置一、Python的下载点击下面的下载链接,下载需要的版本。以3.13版本为例。
冯一川
·
2025-02-04 11:17
Qt项目总结
python
hot 100刷题小结 1
除自身外数组的乘积题448找到数组中所有消失的数字位运算题338比特位计算题136只出现一次的数字题461汉明距离二分查找题4寻找两个正序数组的中位数题33搜索旋转排序数组题34在排序数组中查找元素的第一个
和
最后一个位置题
leisure_SU
·
2025-02-04 11:17
算法
Hot100 - 搜索二维矩阵II
从右上角开始:假设矩阵是升序排列的(每行
和
每列都升序)。
小猫猫猫◍˃ᵕ˂◍
·
2025-02-04 11:16
小猫猫猫的hot100
矩阵
算法
数据结构
《算法零基础100讲》(第61讲) 前缀
和
(五) 二维前缀
和
文章目录一、概念定义1、预处理2、预处理代码实现3、查询4、查询代码实现二、题目描述三、算法详解四、源码剖析五、推荐专栏六、习题练习一、概念定义 有关一维前缀
和
的概念,在《算法零基础100讲》(第57
英雄哪里出来
·
2025-02-04 11:45
《算法零基础100讲》
算法
线性代数
矩阵
前缀和
二维前缀和
体系自适应的物联网漏洞挖掘系统研究背景及意义:研究意义
物联网拉近分散的信息,统整物与物的数字信息,物联网的应用领域主要包括以下方面:运输
和
物流领域、工业制造、健康医疗领域范围、智能环境例如家庭、办公、工厂等领域、个人和社会领域等,具有十分广阔的市场
和
应用前景
XLYcmy
·
2025-02-04 11:45
漏洞挖掘
物联网
网络安全
漏洞挖掘
项目报告
跨架构
二进制固件
静态分析技术
【漫话机器学习系列】079.超参数调优(Hyperparameter Tuning)
1.超参数的定义超参数是控制学习过程的外部参数,不同于模型参数(例如权重
和
偏置),超参数不通过训练过程自动优化。常见的超参数包括:学习
IT古董
·
2025-02-04 11:44
漫话机器学习系列专辑
机器学习
深度学习
人工智能
【漫话机器学习系列】054.极值(Extrema)
极值(Extrema)定义极值是数学分析
和
优化问题中的一个核心概念,指函数在某个定义域内取得的最大值或最小值。
IT古董
·
2025-02-04 11:13
漫话机器学习系列专辑
机器学习
人工智能
中国大学慕课视频资源分析
右键查看视频信息关注点在urls这个参数,仔细分析就会发现其实是由若干个.ts拓展名
和
一个.m3u8拓展名的视频文件,每一个.ts视频文件的时长在10秒钟左右。
野生绿箭侠
·
2025-02-04 11:43
音视频
ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka四种消息
中间件
分析介绍
ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka四种消息
中间件
分析介绍我们从四种消息
中间件
的介绍到基本使用,以及高可用,消息重复性,消息丢失,消息顺序性能方面进行分析介绍!
GeoffA
·
2025-02-04 11:13
java技术
java-rabbitmq
java-activemq
java-rocketmq
kafka
自学黑客的11个步骤,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
你必须拥有对新技术的好奇心
和
积极的学习态度,具备很深的计算机系统、编程语言和操作系统知识,并乐意不断地去学习
和
进步。
~小羊没烦恼~
·
2025-02-04 11:13
java
数据库
开发语言
人工智能
intellij-idea
安全
web安全
I²C时序模拟 (SN8P2711)
通常模拟的话,主机模式更常见,因为从机需要处理中断
和
时序更严格。用户可能作为主机控制其他I2C设备,比如EEPROM、传感器等。接着,要回顾I2C的
手搓芯片
·
2025-02-04 11:13
单片机
c语言
算法
基于Kamailio、MySQL、Redis、Gin、Vue.js的微服务架构
以下是针对您的VoIP管理系统(基于Kamailio、MySQL、Redis、Gin、Vue.js)的详细分析
和
建议。
狂爱代码的码农
·
2025-02-04 11:12
VOIP那些事
kamaimio
利用matlab寻找矩阵中最大值及其位置
目录一、问题描述1.1max函数用法1.2MATLAB中:::的作用1.3ind2sub函数用法二、实现方法2.1方法一:max
和
find2.2方法二:max
和
ind2sub2.3方法对比三、参考文献一
Radar_LFM
·
2025-02-04 11:12
MATLAB基础
matlab
矩阵
算法
JavaScript中new Object()是什么?
js中vara=newObject()
和
vara={}有什么区别吗?应该是没有区别的,两者都是生成一个默认的Object对象。
芝麻团坚果
·
2025-02-04 11:11
Node.js自学笔记
全场景深度学习开源框架(MindSpore)
旨在实现不同计算平台(如云端、边缘端、端侧)
和
不同硬件(如CPU、GPU、Ascend等)之间的高效协同。
deepdata_cn
·
2025-02-04 11:41
人工智能
深度学习
开源
人工智能
浏览器自定义脚本管理插件系列介绍(一):暴力猴(ViolentMonkey)
用户脚本是一种由用户编写的小型程序,可以修改网页的外观
和
行为。Violentmonkey允许用户轻松地安装、管理
和
运行这些用户脚本。
AI时代的程序员
·
2025-02-04 11:10
公众号
chrome
javascript
Windows
和
苹果MacOS上的vscode翻页及上下滚动行快捷键
下面介绍一下它们在Windows
和
苹果MacOS上的快捷键。Windows上光标跟随的翻页快捷键就是PageUp/PageDown,光标不跟的随翻页快捷键是Alt+PageUp/PageDown。
AI时代的程序员
·
2025-02-04 11:10
macos
vscode
ide
torch.nn.RNN: PyTorch 中的循环神经网络(RNN)模块
这个模块可以处理各种类型的序列数据,并支持多种功能
和
配置。2.主要功能torch.nn.RNN可以:处理序列数据,捕捉时间上的依赖关系。支持
彬彬侠
·
2025-02-04 10:40
自然语言处理
RNN
PyTorch
Python
循环神经网络
NLP
自然语言处理
NocoBase 本周更新汇总:改进文件存储扩展
NocoBase目前更新包括的版本更新包括三个分支:main,next
和
develop。main:截止目前最稳定的版本,推荐安装此版本。
NocoBase
·
2025-02-04 10:10
版本更新
版本更新
开源
无代码
低代码
零代码
Cisco Nexus 9000v Switch, NX-OS 10.5(2)F - 虚拟化数据中心交换机
CiscoNexus9000vSwitch,NX-OSRelease10.5(2)F用于网络原型设计
和
学习研究的虚拟化数据中心交换机请访问原文链接:https://sysin.org/blog/cisco-nexus
·
2025-02-04 10:54
cisco
使用numpy自定义数据集,使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类
概述:支持向量机(SVM)是一种强大的分类算法,适用于线性
和
非线性分类问题。本博客将展示如何使用numpy自定义一个数据集,并利用scikit-learn中的SVM实现分类。
辞落山
·
2025-02-04 10:10
numpy
scikit-learn
支持向量机
使用 Numpy 自定义数据集,使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测,对预测结果计算精确度
和
召回率及F1分数
1.导入必要的库首先,导入我们需要的库:Numpy、Pytorch
和
相关工具包。
辞落山
·
2025-02-04 10:40
pytorch
逻辑回归
人工智能
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