提取部分数值第9页

EN 71-3测试

以下是关于EN71-3测试的深度解读，结合法规背景、测试方法及实际应用进行结构化分析：一、EN71-3测试的核心目的EN71-3是欧盟《玩具安全指令》的第三部分，专门针对玩具材料中可迁移有害元素的限量要求

南京速跃检测技术服务有限公司·2025-03-21 15:43

Spring Cloud：微服务架构的利器

而SpringCloud，作为Spring生态系统中的一部分，为开发者提供了一整套用于构建微服务架构的工具集，极大地简化了微服务应用的开发、部署和管理过程。

Earth explosion·2025-03-21 15:41

10分钟了解基金基础知识

拥有公司股票就相当于拥有部分公司股份。股票投资收益潜力大，因为公司可能是赚钱机器从而导致股价暴涨；但风险也很高，因为公司可能经营不善致使股价暴跌。（二）债券债券代表一种债权，即借钱给别人。

leo_厉锵·2025-03-21 15:40

常见经典目标检测算法

以下是一些常见的经典目标检测算法：1.R-CNN（RegionswithCNNfeatures）:R-CNN通过使用区域提议方法（如选择性搜索）首先生成潜在的边界框，然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征

109702008·2025-03-21 15:39

git clone 指定目录

默认情况下，gitclone会克隆整个仓库，但有时我们可能只需要仓库的一部分或者特定的文件或目录。这时，我们可以通过一些参数来指定克隆的目标目录。

波格斯特·2025-03-21 14:04

js原型链与自动装箱机制

__proto__的存在原因3.关键区别4.示例验证5.总结前言在如今的主流语言中，大部分语言都是通过类来产生对象但js是基于原型生成对象javapublicclassPerson{privateStringname

CC Cian·2025-03-21 14:03

python+flask计算机毕业设计基于Android平台的景区移动端旅游软件系统（程序+开题+论文）

系统程序文件列表开题报告内容研究背景随着移动互联网技术的飞速发展，智能手机已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，特别是在旅游领域，移动端应用以其便捷性、实时性和个性化服务的特点，极大地改变了人们的旅游体验方式

Node.js彤彤程序·2025-03-21 14:02

【布鲁姆6大认知层级】

第一层：记忆是指认识并记忆概念、知识，将其储存在大脑并及时提取，例如背单词、古诗、名词概念等。这一层次所涉及的是具体知识或抽象知识的辨认，虽然机械，但对学习和解决更复杂的问题来说是必不可少的基础环节。

搞技术的季·2025-03-21 14:02

rust学习笔记16-206.反转链表(递归)

rust函数递归在14中已经提到，接下来我们把206.反转链表，用递归法实现递归函数通常包含两个主要部分：基准条件（BaseCase）：递归终止的条件，避免无限递归。

水蜜桃one·2025-03-21 13:59

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理

降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术，旨在通过减少数据的维度，保留其主要信息，从而简化数据处理过程，并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降

猿享天开·2025-03-21 13:25

TK矩阵系统：高效管理与智能化操作平台

随着TikTok等社交媒体平台的快速发展，短视频创作和内容运营逐渐成为互联网行业的重要组成部分。

m0_74891046·2025-03-21 13:24

说说你对Java里Integer缓存的理解？

具体来说，Integer类对从-128到127范围内的整数值做了缓存。这些整数值被缓存起

java1234_小锋·2025-03-21 13:23

编程语言选择分析：C#、Rust、Go 与 TypeScript 编译器优化

1.C#C#是微软开发的一种面向对象的编程语言，它是.NET框架的核心部分。C#广泛用于Windows应用

互联网搬砖老肖·2025-03-21 13:23

一些经纬度知识

纬度1度=大约111km纬度1分=大约1.85km纬度1秒=大约30.8m6、中国的经纬度范围大约为：纬度3.86~53.55，经度73.66~135.057、越北面的地方纬度数值越大，越东面的地方经度数值越大

AWen_X·2025-03-21 13:50

HarmonyOS实战开发-如何打造购物商城APP。

下面介绍一下商城的主要模块：首页1，搜索框，点击进入搜索页面2，顶部分类，通过不同分类查询对应信息3，广告轮播，自动切换图片，可以进行点击进入4，商品列表，展示每个项

码牛程序猿·2025-03-21 12:49

第二十九篇数据仓库与商务智能：技术演进与前沿趋势深度解析

随缘而动，随遇而安·2025-03-21 12:18

浮点数Float概述

它们由三部分组成：符号位：表示数字的正负。尾数（或有效数字）：表示数字的有效位数。指数：决定数字的规模（或大小）。浮点数的值通过以下公式计算：值=尾

CoderIsArt·2025-03-21 12:17

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

【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

手机号码归属地API：助力数字化服务的利器

前言在当今数字化时代，手机号码已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，而手机号码归属地API作为一种高效、便捷的网络服务接口，正逐渐成为众多行业提升用户体验和服务质量的重要工具。

·2025-03-21 11:03

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

『解决ping问题』windows ubuntu 开发板三者互连如何设置

嵌入式开发中，我们经常会遇到ping问题，也就是windows主机，虚拟机和开发板之间互相ping不通的问题，看了韦东山老师关于此部分的讲解做了以下总结。

指向NULL·2025-03-21 11:03

webpack的SplitChunksPlugin和在路由或组件级别进行拆分

请问下面内容中提到的SplitChunksPlugin和“在路由或组件级别进行拆分是一种更简单的方法，可用于延迟加载应用的不同部分”在前端项目中如何应用？

混血哲谈·2025-03-21 10:00

基于AT89C52单片机的智能导盲杖报警设计

spm=1001.2014.3001.5503C+22部分参考设计如下：摘要超声波测距技术因其具有较强的指向性、低能耗、较长的传播距离等优点，已成为广泛应用于各类传感器技术和自动控制技术相结合的测距方案之一

七月小卖铺·2025-03-21 10:59

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。输入格式：输入n+1行，第一行输入一个正整数n，表示学生数量；接下来的n行每行输入5个数据，分别表示姓名、学号、英语成绩、数学成绩和C++成绩。注意成绩有可能会有小数。输出格式：输出两行，第一行输出平均成绩最高的学生姓名。第二行输出平均

New_Teen·2025-03-21 10:53

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

移除元素（C语言）

题目：给你一个数组nums和一个值val，你需要原地移除所有数值等于val的元素。元素的顺序可能发生改变。然后返回nums中与val不同的元素的数量。

Charon424·2025-03-21 09:47

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

基于BCLinux制作Apache HTTPD 2.4.63 的RPM安装包

本文大部分内容和之前差不多，但因为操作系统由CentOS7变成了BC-Linux，所以，有些内容就可以删减了。

IT布道·2025-03-21 09:43

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

c-通讯录【动态通讯录，文件版本通讯录】

c.为了增加代码的可读性我们将代码分为三个部分：1.te

pupu周子晗·2025-03-21 08:11

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

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 三主三从集群部署的完整方案

一、架构设计原理‌分布式数据分片哈希槽机制‌：RedisCluster将数据划分为16384个槽位，每个主节点负责部分槽位（如主节点1管理槽0-5460，主节点2管理5461-10922等）。

Honmaple·2025-03-21 07:03

正则表达式：文本处理的瑞士军刀

它通过定义一种特殊的字符串模式，可以快速地在文本中搜索、替换或提取符合特定规则的内容。正则表达式广泛应用于编程、文本编辑、数据处理等领域，是每个开发者必备的技能之一。

六七_Shmily·2025-03-21 07:01

Vue遇到微信授权登录的一些场景坑和思考

最近，接手一个小的PC商城项目，使用微信扫码授权登录，商城部分有些内容针对游客、用户和会员以及店铺，分别作出不同的展示，当退出登录时，清除所有信息，包括本地存储、pinia，问题就发生在退出账号重新登录

·2025-03-21 07:58

【MySQL必知必会】数据库操纵语言（DML）超全总结：增删改查一文搞定！

一、DML简介数据库操纵语言（DataManipulationLanguage,DML）是SQL的核心组成部分，主要用于对数据库中的数据进行增（INSERT）、删（DELETE）、改（UPDATE）、查

秀儿还能再秀·2025-03-21 07:30

Linux基础指令详解：掌握Linux系统的必备技能

一、Linux基础指令概述Linux指令行界面（CLI）是其核心部分之一，通过命令行可以执行各种系统管理和文件操作任务。掌握这些基础指令，不

秋秋爱编码·2025-03-21 06:26

【MATLAB】simulink中的S-function

它能够实现对模型中特定部分的精细控制和定制化，以满足

龙泽金·2025-03-21 06:25

IsaacLab开发随记fixedTendon & spatialTendon

记一下最近用到的fixedtendon和spatialtendon，感觉还是理解的不太透彻，这部分主要是isaacsim的内容，文档链接：Articulations—OmniverseExtensionsFixedTendonSpatialTendon

Calm_dw·2025-03-21 06:52

Netty源码—2.Reactor线程模型一

大纲1.关于NioEventLoop的问题整理2.理解Reactor线程模型主要分三部分3.NioEventLoop的创建4.NioEventLoop的启动1.关于NioEventLoop的问题整理一.

东阳马生架构·2025-03-21 05:11

Starrocks使用中一些总结

3、对应上述第三项中会提高查询效率，字符的扫描没有数值

WYRM_GOLD·2025-03-21 05:41

NLU-预训练模型-2018：Bert（二）【“Masked LM”缺点：①预训练与微调不一致；②忽略了掩码位置间的依赖关系】【复杂度：O(n^2·d)；n：输入序列长度（规定最长512）】

五、BERT中的词嵌入1、为什么要使用BERT的嵌入使用BERT从文本数据中提取特征，即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么？

u013250861·2025-03-21 04:08

论文学习11：Boundary-Guided Camouflaged Object Detection

模块结构BGNet的架构基于Res2Net-50，编码器提取多级特征，解码器通过EA

zl29·2025-03-21 04:07

从0到1：小白也能轻松上手的高清电影搜索引擎网站制作指南

引言在互联网飞速发展的当下，在线观影已成为人们日常娱乐不可或缺的一部分。据相关数据显示，2024年网络视频用户规模达到了惊人的规模，如此庞大的用户群体，对电影资源的需求自然也是水涨船高。

计算机学长·2025-03-21 04:35

halcon几何测量(一)3d_position_of_rectangle

目录一、提取目标区域，选择不和边缘相交的目标二、计算矩形工件的姿态三、显示矩形的立体结构一、提取目标区域，选择不和边缘相交的目标1、提取目标区域：mean_image、dyn_threshold、fill_up

mm_exploration·2025-03-21 03:04

部分标签数据集生成与过滤特定标签方法

完整代码总结这段代码的目的是通过构建一个部分标签学习（PartialLabelLearning,PLL）框架来生成一个包含部分标签的数据集，并且支持根据给定的标签列表对数据集进行筛选和过滤。

阳光明媚大男孩·2025-03-21 03:32

深入解析 .NET 中的依赖项加载机制：原理、实现与最佳实践

在现代应用程序的开发中，依赖项管理与加载是非常重要的组成部分，尤其是在大型系统中，如何高效地加载和管理依赖项可以极大地影响应用程序的性能、可维护性和扩展性。

江沉晚呤时·2025-03-21 03:29

知识管理系统：构建企业智慧大脑

第一部分：知识管理概述与重要性第1章：知识管理的定义与基本概念1.1.1知识管理的起源与发展知识管理（KnowledgeManagement，KM）起源于20世纪80年代，当时企业在市场竞争中逐渐意识到知识作为一种战略资源的重要性

AI天才研究院·2025-03-21 03:58

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