提取特定邮件并统计数目第22页

C++ :try 语句块和异常处理

catch：捕获并处理特定类型的异常。throw：主动抛出异常对象。try{//可能抛出异常的代码if(error_condition){throwexception_object;//抛

愚戏师·2025-03-21 12:41

CLR 线程池

线程池的代码就从这个队列中提取记录项，

Jditinpc·2025-03-21 12:11

Pydantic配置继承抽象基类模式

动态配置管理允许运行时通过工厂函数创建带特定设置的模型，支持热更新验证规则。企业级架构中采用基类配置继

·2025-03-21 12:08

RabbitMQ常见面试题及解析

**Exchange：**接收消息并路由到队列（类型：Direct，Fanout，Topic，He

chi_666·2025-03-21 12:09

密码学协议在SSL/TLS证书体系中的深度解析

聚焦TLS1.3协议标准，揭示椭圆曲线密码体制(ECC)与混合密钥交换机制的协同运作，探讨证书透明度(CT)系统的密码学验证模型，并构建后量子时代数字证书的迁移路径框架。

·2025-03-21 11:36

网站显示“不安全”？SSL证书助您轻松解决问题

因此，浏览器会在地址栏显示“不安全”的警告，并建议用户不要继续浏览。这个问题通常出现在以下几种情况下：网站没有安装SSL证书：最常见的原因之一。证书过期或无效：如果SSL证书过期，浏览器也会警告用户。

·2025-03-21 11:35

【机器学习】建模流程

MongoDB等非关系型数据库，它们能够存储大量的结构化和非结构化数据API（应用程序编程接口）提供了从外部获取数据的便捷方式，例如：社交媒体平台的API可以获取用户发布的内容和互动信息网络爬虫则适用于从网页中提取

CH3_CH2_CHO·2025-03-21 11:38

java NIO中的FileSystems工具类可以读取本地文件系统，ZIP/JAR等，无需解压处理，还可以复制文件

它提供了静态方法来获取或创建文件系统实例，并支持自定义文件系统实现。

爱的叹息·2025-03-21 11:05

外贸英语报价单制作步骤分享，可在线编辑

本文将深入解析外贸英语报价单的核心要素，并介绍如何通过ZohoBooks快速制作标准化模板，提升业务效率与竞争力。

·2025-03-21 11:32

Marker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。

支持多种文档类型（针对书籍和科学论文进行了优化）支持所有语言移除页眉/页脚/其他杂质格式化表格和代码块提取并保存图像以及markdown将大多数方程转换为latex支持在GPU、CPU或MPS上运行工作原理

星霜笔记·2025-03-21 11:34

重建容器操作：对基于 docker-compose-project.yaml 配置文件的容器进行重启和更新操作

先停止当前运行的容器，然后删除这些停止的容器，最后重新创建并启动容器。

momopeng～·2025-03-21 11:34

如何区别原生页面和H5页面

原生开发原生开发（NativeApp开发），是为特定操作系统（如iOS使用Objective-C/Swift、安卓使用Java/Kotlin）专门开发的

大汉堡玩测试·2025-03-21 11:02

Webpack 中动态导入（Dynamic Import）的几种典型用法

这段代码展示了Webpack中动态导入（DynamicImport）的几种典型用法，并通过Webpack魔法注释（MagicComments）对打包行为进行精细控制。

混血哲谈·2025-03-21 10:00

【DeepSeek】全方位使用指南————简版

代码助手（Coder）API开发接口企业定制解决方案二、注册与登录2.1账号创建访问官网https://www.deepseek.com点击右上角「注册」支持三种方式：手机号+短信验证邮箱注册（需验证邮件

諰.·2025-03-21 10:59

WinPcap编程——APR欺骗

1）利用WinPcap，分别向被欺骗主机和网关发送APR请求包，达到同时欺骗目标主机和网关的目的；2）所有目标主机和网关之间的数据都会被我们劫持，过滤两者之间的所有http交互数据包，并保存为文件。

4ct10n·2025-03-21 10:27

AnythingLLM - 任何文档资源内容转换为任何LLM

此应用程序允许您选择要使用的LLM或矢量数据库，并支持多用户管理和权限。

小众AI·2025-03-21 10:56

YOLOv12优化：图像去噪 | AAAI2025 Transformer |一种基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构，结合空间和通道自注意力层来增强网络能力

TBSN遵循扩张BSN的架构原则，并结合空间和通道自注意力层来增强网络能力。

AI小怪兽·2025-03-21 10:56

JavaScript 中的性能优化：从基础到高级技巧

1.2本文的目标本文旨在深入探讨JavaScript中的性能优化，从基础到高级技巧，帮助开发者理解性能优化的核心概念，并掌握其在实际开发中的应用。2.性能优化的基础2.1什么是性能优化？

lina_mua·2025-03-21 10:26

8、Python 字符串处理与正则表达式实战指南

Python字符串处理与正则表达式实战指南文章概述本文深入探讨Python字符串处理核心方法与正则表达式实战技巧，涵盖字符串编码转换、分割替换、正则表达式语法精髓，并通过日志解析、数据清洗等真实场景案例展示高阶应用

wolf犭良·2025-03-21 10:25

哈希表的前沿演进：从经典实现到未来潜力

本文将探讨哈希表的经典实现方式及其优化技术，并展望未来在量子计算、分布式存储等领域的潜在应用。1.引言：哈希表作为一种具有常数时间复杂度（O(1)）的

大富大贵7·2025-03-21 10:53

算法基础——蓝桥杯（python实现，实际上大多数用c++更明白易懂）（第一部分，共12个小题）

1.成绩统计问题描述:编写一个程序，建立一个字典，每个字典包含姓名、学号、英语成绩、数学成绩和C++成绩，并通过字典操作平均分最高的学生和平均分最低的学生并且输出。

New_Teen·2025-03-21 10:53

【AI大模型应用开发】RAG-Fusion框架：忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion

本文我们来看一个方法：RAG-Fusion，理解其原理，并看一下其实现源码。文章目录0.RAG的不足1.RAG-Fusion原理概述2.步骤拆解与代码示例2.1

同学小张·2025-03-21 10:22

Python（正则表达式）

importre#第二步：使用match方法进行匹配操作result=re.match(pattern正则表达式,string要匹配的字符串,flags=0)#第三步：如果数据匹配成功，使用group方法来提取数据

羡江007·2025-03-21 10:52

图像识别技术与应用课后总结（20）

医学组织提取：在医学影像（如CT、MRI图像）中分离出不同组织，辅助疾病诊断、手术规划等。遥感图像分析：分析卫星或航空遥感图像时，区分土地、植被、建筑等不

一元钱面包·2025-03-21 10:21

rag-给一篇几百页的pdf，如何从中找到关键信息并汇总出关系图

小思考对pdf肯定要做模糊chunk，能用模型切分就用模型切分，不能用模型就用规则，规则要尽可能保存连续文本，特殊数据格式（图、表格）必须完整保存，必须能被捕捉到。这些独立的表格or图数据，也要单独做embedding，以其中的title和行列title信息作embedding材料。也不能忘了传统搜索方法，基于搜索的、基于传统词频的、基于关键字的。。。假设已经找到了信息所在的目标，如果它是个表格，

蒸土豆的技术细节·2025-03-21 09:20

AI赋能视频创作：蓝耘MaaS与海螺AI技术的深度融合

AI视频模型简介（1）海螺AI的核心技术（2）海螺AI的视频生成流程（3）海螺AI的应用场景三、在蓝耘Maas平台如何使用海螺AI生成视频（1）注册蓝耘平台账号（2）点击MaaS平台（3）点击视觉模型并选择

云边有个稻草人·2025-03-21 09:20

Ubuntu20.04安装并配置Pycharm2020.2.5

一.下载pycharm社区版1.下载地址：PyCharm:thePythonIDEfordatascienceandwebdevelopmentThePythonIDEfordatascienceandwebdevelopmentwithintelligentcodecompletion,on-the-flyerrorchecking,quick-fixes,andmuchmore.https:/

搬砖的打工人!!!·2025-03-21 09:48

论云原生架构及其应用

摘要：2021年7月，我所在的公司承担了广东省某医院的网上预约挂号项目的开发工作，我有幸作为系统架构师参与整个系统的开发过程，并负责了系统架构设计工作。

桃花键神·2025-03-21 09:46

代码管理工具——SVN

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>SVN版本控制的作用：记录若干文件内容变化，以便将来查阅特定版本修订情况。

weixin_33728708·2025-03-21 09:46

jieba库词频统计_jieba分词器（应用及字典的补充）及文档高频词提取实战

jieba分词器是Python中最好的中文分词组件，本文讲解一下jieba分词器及其应用。1、jieba分词器的分词模式jieba分词器提供了三种常用的分词模式1、精确模式：将句子按照最精确的方法进行切分，适合用于进行文本分析；2、全模式：将句子当中所有可以成词的词语都扫描出来，分词速度很快但容易产生歧义；3、搜索引擎模式：在精确模式分词的基础上，将长的句子再次进行切分，提高召回率，适用于搜索引擎

袁圆园建建·2025-03-21 09:16

Hive 实际应用场景及对应SQL示例

SQL示例‌：--统计每日UV（用户访问量）SELECTdate,COUNT(DISTINCTuser_id)ASdaily_uvFROMweb_logsWHEREevent_type='page_view'GROUPBYdate

小技工丨·2025-03-21 09:46

智见未来：多大模型协同的数据分析新范式

利用多个LLM的协同能力，可以增强数据分析的多角度解读、减少单一模型的偏差，并优化洞察生成的深度和精准度。

一ge科研小菜菜·2025-03-21 09:15

【pygame】小球运动碰撞动画生成并保存为GIF

pygame本身并不直接支持将动画保存为GIF，但可以用Pillow将截图的图像合成一个GIF。importpygameimportsysfromPILimportImage,ImageSequenceimportos#初始化pygamepygame.init()#设置窗口大小WIDTH,HEIGHT=800,600screen=pygame.display.set_mode((WIDTH,HEI

一只小白跳起来·2025-03-21 09:44

Ceph数据恢复方案–分布式文件系统删除数据的恢复

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、Ceph的三种存储结构二、Ceph中删除数据的恢复提取1.本次案例情况简介：2.数据分析：2.1：BlueStore架构2.2

San结构数据恢复·2025-03-21 09:43

Adam-mini：深度学习内存效率新突破

相比AdamW，Adam-mini将内存效率提升了一倍，并通过减少学习率数量显著降低了内存消耗，同时保持了与AdamW相当甚至更好的性能。

XianxinMao·2025-03-21 08:42

SVN学习

它允许团队协作开发项目，管理代码的版本历史，并支持多人同时对代码进行修改和提交。

无妄无望·2025-03-21 08:11

【机器学习】模型拟合

1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题，表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。

CH3_CH2_CHO·2025-03-21 08:41

统计领域英语专业词汇补充

应统考研复试：多元统计、回归分析、时间序列三大领域专业词汇翻译以下是多元统计、回归分析和时间序列三大统计领域的常见专业词汇的英汉互译，按类别整理：多元统计（MultivariateStatistics）

月亮月亮要去太阳·2025-03-21 08:11

【服务器数据恢复】数据中心存储服务器VMware vSAN分布式存储架构数据恢复解析

本文将详细介绍vSAN分布式存储架构的原理和特点，并解析其数据恢复的原理和方法。分布式文件系统（DistributedFileSystem，DFS）是一种能够在多台计算机之间共

海境超备·2025-03-21 08:40

GOT-OCR2.0：突破性端到端架构与高精度文本识别的技术创新

这一架构的创新性设计带来了多方面的提升，具体包括以下几个关键方面：1.统一的端到端架构传统OCR系统的局限：传统的OCR流程通常由多个独立的模块组成，如图像预处理、字符分割、特征提取、分类识别等。

XianxinMao·2025-03-21 08:40

springmvc中如何自定义入参注解并自动注入值

以下是一个完整的示例，展示如何使用`HandlerMethodArgumentResolver`并结合自定义注解来实现特定的参数解析逻辑。

红豆和绿豆·2025-03-21 08:38

使用提示词进行信息抽取的实用方法

通过精心设计的提示词（prompt）可以指导模型输出特定格式的信息，然后对其进行解析以生成结构化数据。这种方法依赖于创建良好的提示词，并将LLM的输出解析为所需的Python对象。

scaFHIO·2025-03-21 08:38

笔记：代码随想录算法训练营day57：99.岛屿数量深搜、岛屿数量广搜、100.岛屿的最大面积

学习资料：代码随想录注：文中含大模型生成内容99.岛屿数量卡码网题目链接（ACM模式）先看深搜方法：找到未标标记过的说明找到一片陆地的或者一片陆地的一个角落，dfs搜索是寻找相连接的陆地其余部分并做好标记

jingjingjing1111·2025-03-21 07:36

Redis高频面试题解析干货，结合核心原理、高频考点和回答技巧

回答模板：基础结构（必答）：String（缓存、计数器）、Hash（对象存储）、List（队列、栈）、Set（标签、去重）、ZSet（排行榜）扩展加分：Bitmaps（日活统计）、HyperLogLog

dblens 数据库管理和开发工具·2025-03-21 07:04

对于项目管理过程，如何减少项目返工？

据统计，软件开发项目中因需求变更导致的返工成本占总成本的30%-50%，而在建筑工程领域，返工率超过10%的项目普遍存在利润率下降风险。减少返工不仅是效率问题，更是项目管理的核心能力体现。

·2025-03-21 07:59

useSyncExternalStore 的应用

我们始终保持工匠精神，探索前端道路，为社区积累并传播经验价值。本文作者：修能学而不思则罔，思而不学则殆。