数学之概率论第23页

Vue打包后生成的文件及编程细节

在这篇文章中，我们将详细讨论Vue打包后生成的文件，以及与之相关的编程细节。1.打包工具：Webpack在Vue项目中，常用的打包工具是Webpack。

心之飞翼·2025-03-08 08:37

C++ 重载运算符

举个简单的例子，在数学中，我们常常进行复数的运算，复数有实部和虚部。如果我们定义了一个复数类Complex，想要实

非德77·2025-03-08 07:00

素数筛介绍，C++实现

一、素数在数学的奇妙世界里，素数是一个独特而又基础的概念。素数，也被称为质数，是指在大于1的自然数中，除了1和它自身外，不能被其他自然数整除的数。

非德77·2025-03-08 07:00

Java高频面试之集合-03

hello啊，各位观众姥爷们！！！本baby今天来报道了！哈哈哈哈哈嗝面试官：说说ArrayList和LinkedList的区别ArrayList与LinkedList的详细对比一、底层数据结构特性ArrayListLinkedList存储结构基于动态数组基于双向链表内存分配连续内存块非连续内存，节点分散存储元素访问通过索引直接寻址（时间复杂度O(1)）需要遍历链表（时间复杂度O(n)）插入/删除

牛马baby·2025-03-08 07:43

深入探索 Linux 权限维持之 SSH 后门与公私钥技术

目录深入探索Linux权限维持之SSH后门与公私钥技术SSH后门：开启隐藏访问通道利用软链接创建SSH后门SSHServerRapper方法公私钥：实现免密登录与权限维持生成与部署公私钥隐藏公私钥操作痕迹其他相关技巧与注意事项

阿贾克斯的黎明·2025-03-08 06:52

可视化学习：使用WebGL绘制圆形，实现色盘

WebGL只能绘制三种形状：点、线段和三角形，它没有提供直接绘制圆形的功能，当然也无法像SVG一样使用标签，所以我们是无法直接绘制圆形曲线的，这个时候我们可以借助相关的数学知识，来实现圆形的绘

·2025-03-08 06:49

13 【HarmonyOS NEXT】仿uv-ui组件开发之Avatar组件进阶指南(四)

温馨提示：本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦！补充内容由于本人疏忽本教程的第一节忘记上传运行效果图拉，因此在本章节进行补充，哈哈哈！第四篇：打造高性能Avatar组件的终极优化秘籍1.性能优化策略1.1状态管理优化//优化前@Stateprivateprops:AvatarProps//优化后private

·2025-03-08 05:48

TiDB系列之：TiCDC使用Changefeed完成数据同步任务

TiDB系列之：TiCDC使用Changefeed完成数据同步任务一、Changefeed二、Changefeed状态流转三、操作Changefeed四、cdccli管理同步任务1.创建同步任务2.查询同步任务列表

快乐骑行^_^·2025-03-08 05:45

opencv----形态学运算：开运算、闭运算、顶帽、黑帽

其数学表达式如下：开运算可以用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。

郭大侠写leetcode·2025-03-08 05:37

【数学建模技术】路径规划算法-Dijkstra算法

路径规划算法-Dijkstra算法1.引言路径规划是许多领域中的核心问题，尤其是在机器人导航、地理信息系统（GIS）、交通管理等方面。路径规划算法的主要目标是寻找从起点到终点的最短路径。Dijkstra算法作为一种经典的单源最短路径算法，广泛应用于各种实际问题中。本篇文章将详细探讨Dijkstra算法的原理、应用场景，并通过代码实例进行深入解析。2.Dijkstra算法原理Dijkstra算法是由

一键难忘·2025-03-08 04:22

Python 机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明

Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明目录Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道

仙魁XAN·2025-03-08 03:03

Linux内核调度子系统之big.little架构

1.armbig.little架构传统的arm多核系统一般都是对称性质的所以可以常见CPU的架构为双核A9四核A7等。随着移动设备高速发展，arm开始推出了非对称式的cpu架构。例如：双核A53和双核A72混合封装到SOC上，这样的形式一般称为big.little架构。第一个在商业上使用这个架构的CPU是三星samsungexynos5410，这款芯片用在了三星SamsungGalaxys4这款

Surest·2025-03-08 03:02

每日一题之拼正方形

问题描述小蓝正在玩拼图游戏，他有7385137888721个2×2的方块和10470245个1×1的方块，他需要从中挑出一些来拼出一个正方形，比如用3个2×2和4个1×1的方块可以拼出一个4×4的正方形，用9个2×2的方块可以拼出一个6×6的正方形，请问小蓝能拼成的最大的正方形的边长为多少。答案提交这是一道结果填空的题，你只需要算出结果后提交即可。本题的结果为一个整数，在提交答案时只填写这个整数，

Ace＇·2025-03-08 03:57

每日一题之回文数组

问题描述小蓝在无聊时随机生成了一个长度为n的整数数组，数组中的第i个数为ai，他觉得随机生成的数组不太美观，想把它变成回文数组，也是就对于任意i∈[1,n]满足ai=an−i+1。小蓝一次操作可以指定相邻的两个数，将它们一起加1或减1；也可以只指定一个数加1或减1，请问他最少需要操作多少次能把这个数组变成回文数组？输入格式输入的第一行包含一个正整数n。第二行包含n个整数a1,a2,⋯,an，相邻整

Ace＇·2025-03-08 03:27

每日一题之斐波那契循环数

问题描述对于一个有n位的十进制数N=d1d2d3…dn，可以生成一个类斐波那契数列S，数列S的前n个数为：{S1=d1,S2=d2,S3=d3,…,Sn=dn}数列S的第k(k>n)个数为：i=k−nk−1Sii=k−n∑k−1Si如果这个数N会出现在对应的类斐波那契数列S中，那么N就是一个类斐波那契循环数。例如对于197，对应的数列S为：{1,9,7,17,33,57,107,197,…}197

Ace＇·2025-03-08 03:26

rabbitmq 学习之 mirror queue cluster 搭建（26）

官网:https://www.rabbitmq.com/ha.html高可用（镜像）队列默认情况下，queues存放在RabbitMQ集群的单个节点之上。exchanges和bindings恰恰相反，在集群中的所有节点中都有存档。queues可以配置镜像以此可以在多个节点中有备份。每个镜像队列包含一个master节点和一个或者多个slave节点。如果master节点由于某种原因失效，那么“资历最老

xiaoliuliu2050·2025-03-08 02:15

Spring AI简单使用

https://github.com/chatanywhere/GPT_API_freeAI框架之SpringAI与SpringCloudAlibabaAI使用讲解超级详细SpringAI+ChatGPT

NaughtyBo·2025-03-08 01:40

第0节机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习

汉堡go·2025-03-08 01:34

JavaScript逆向爬虫教程-------基础篇之JavaScript混淆原理

目录一、常量的混淆原理1.1对象属性的两种访问方式1.2十六进制字符串1.3Unicode字符串1.4字符串的ASCII码混淆1.5字符串常量加密1.6数值常量加密二、增加JS逆向者的工作量2.1数组混淆2.2数组乱序2.3花指令2.4jsfuck三、代码执行流程的防护原理3.1流程平坦化3.2逗号表达式混淆四、其他代码防护方案4.1eval加密4.2内存爆破4.3检测代码是否格式化一、常量的混淆

zru_9602·2025-03-08 01:00

信息管理之创新的套路

海明威之桥：请不要在某一阶段的工作中耗尽全部精力，而应留出时间思考未来（写下下一步的想法，当前的状态，易

Linzerox·2025-03-08 01:00

玩转python：掌握Python数据结构之栈Stack

栈（Stack）是计算机科学中一种非常基础且重要的数据结构。它的特点是后进先出（LIFO，LastInFirstOut），就像我们生活中叠盘子一样，最后放上去的盘子总是最先被拿走。本文将用通俗易懂的语言和丰富的案例，带你轻松掌握栈的概念、实现和应用。什么是栈？栈是一种线性数据结构，它只允许在一端进行数据的插入和删除操作。这一端被称为栈顶（Top），另一端被称为栈底（Bottom）。栈的操作主要有两

千益·2025-03-07 23:19

分分钟搞定分布式技术专题面试——Nginx+ZK+ActiveMQ+Kafka+RabbitMQ+MongoDB+Redis！

前些日子听很多朋友说面试跪在分布式，所以今天特地来总结一波分布式技术专题面试，限流、通讯、缓存：01分布式限流：Nginx+ZooKeeper1.1分布式限流之Nginx请解释一下什么是Nginx?

独孤球球·2025-03-07 23:43

算法系列之数据结构-二叉搜索树

二叉查找树（BinarySearchTree，简称BST）是一种常用的数据结构，它能够高效地进行查找、插入和删除操作。二叉查找树的特点是，对于树中的每个节点，其左子树中的所有节点都小于该节点，而右子树中的所有节点都大于该节点。本文将介绍如何使用Java实现二叉查找树，并实现常见的操作。二叉搜索树BST二叉搜索树的核心思想和二分查找类似，都是基于分治思想，利用了有序性,通过比较和分治，将问题规模减半

修己xj·2025-03-07 23:41

算法系列之数据结构-Huffman树

在数据压缩领域，Huffman编码是一种经典的无损压缩算法，而Huffman树则是实现这种编码的关键数据结构。它以其高效性和简洁性被广泛应用于各种场景，从文件压缩到通信协议，都离不开Huffman树的身影。本文将深入探讨Huffman树的原理、构建过程以及其Java如何实现Huffman树。Huffman树的构建步骤Huffman树（哈夫曼树）又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树，常用于

修己xj·2025-03-07 23:41

人工智能之数学基础：对线性代数中逆矩阵的思考？

本文重点逆矩阵是线性代数中的一个重要概念，它在线性方程组、矩阵方程、动态系统、密码学、经济学和金融学以及计算机图形学等领域都有广泛的应用。通过了解逆矩阵的定义、性质、计算方法和应用，我们可以更好地理解和应用线性代数知识，解决各种实际问题。关于逆矩阵的思考现在我们有一个计算过程如上所示，我们知道矩阵的作用就是函数，向量a先经过矩阵1进行函数作用，然后再经过矩阵2函数作用最后可以得到输出向量c，这个过

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-07 22:03

uniapp学习笔记之知识点大总结

文章目录一、uniapp介绍二、环境搭建2.1、利用HbuilderX初始化项目2.2、运行项目2.3、介绍项目目录和文件作用三、网络1、发起请求2、上传3、下载4、SocketTask1、SocketTask.onMessage(callback)2、SocketTask.send(object)3、SocketTask.close(object)4、SocketTask.onOpen(call

Qiuxuntao·2025-03-07 22:02

Java高频面试之集合-01

hello啊，各位观众姥爷们！！！本baby今天来报道了！哈哈哈哈哈嗝面试官：说说java的集合框架Java集合框架（JavaCollectionsFramework，JCF）是Java中用于存储、操作和管理数据结构的核心库。它提供了一组标准化的接口、实现类和算法，使得开发者能够高效地处理各种数据集合。1.集合框架的核心接口Java集合框架主要围绕以下几个核心接口构建：(1)Collection接

牛马baby·2025-03-07 21:29

00计算机视觉学习内容

计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

一个人可以仿制出中望CAD 类似的软件吗

工业软件的复杂性远超想象几何内核（CAD的核心灵魂）中望CAD依赖自主开发的Overdrive内核，需实现：BREP/NURBS几何建模约束求解器（如草图尺寸驱动）大规模装配体管理（10万+零件级）难点：仅几何内核开发就需要数十名数学家和工程师团队协作

七贤岭双花红棍·2025-03-07 21:24

C语言【进阶篇】之结构体 —— 从基础声明到复杂应用的进阶之路

目录前言✍️结构体类型的声明结构体定义结构的特殊声明结构的自引用结构体内存对齐对齐规则为什么存在内存对齐修改默认对齐数结构体传参结构体实现位段什么是位段位段的内存分配位段的跨平台问题位段的应用位段使用的注意事项总结前言大家好！我是EnigmaCoder。本文收录于我的专栏C，感谢您的支持！在C语言编程体系里，结构体是整合不同类型数据的重要工具，它能够将多个相关数据组合为一个有机整体，显著提升数据处

EnigmaCoder·2025-03-07 20:45

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

驭码CodeRider 闪电适配阿里QwQ-32B：8小时全栈集成，AI编程效率飞跃！

今日凌晨，国产大模型领域迎来重大突破：阿里正式发布32B推理模型QwQ-32B，根据Qwen公布的基准测试数据，QwQ-32B整体性能可媲美DeepSeek-R1，在数学推理、编程能力和通用能力等关键测试中展现出卓越性能

极小狐·2025-03-07 20:10

Lucene初探之总体架构

从总体上来说，Lucene的可以被概括为三点：高效、可扩展的全文检索库；基于Java实现；支持对纯文本文件进行索引可搜索；Lucene的工作流程和架构如下所示：通过该图片，我们可以看出，Lucene的工作流程可以被分为两个部分：索引、搜索。我们可以将这些过程进行抽象组件化：通过上下两个图片的对比，基本上可以直观地了解各个组件的工作：Document代表被索引的各个分散的文档；IndexWirter

Derrick_gu·2025-03-07 19:38

比亚迪智驾平权：全系标配高阶智能驾驶，开启全民智驾新时代

1.比亚迪的智驾平权战略比亚迪在2025年2月10日的智能化战略发布会上，正式宣布全系车型将搭载“天神之眼”高阶智能驾驶系统，标志着比亚迪在智能化领域的重大突破。

互联网Ai好者·2025-03-07 19:59

硅谷硬核Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之： Rasa 3.x Config

ModelConfiguration配置文件定义了模型根据用户输入进行预测的组件和策略。recipe键允许不同类型的配置和模型架构。目前，只支持“default.v1”。语言键和管道键指定模型用于进行NLU预测的组件。Policys键定义了模型用于预测下一个操作的策略。如果您不知道要选择哪些组件或策略，可以使用建议的配置功能，这将推荐合理的默认设置。SuggestedConfig您可以将管道或策略

StarSpaceNLP·2025-03-07 19:28

Kimball维度模型之数据仓库灵魂总线架构

目录一总线架构(BusArchitecture)1总线矩阵(BusMatrix)2Mapping文档二一致性维度(ConformedDimension)三一致性事实(ConformedFact)在数据仓库领域，深刻理解基本概念是确立强大数据管理体系的关键。数据仓库作为一个庞大而复杂的系统，其核心概念涉及多维体系结构、总线架构等关键要素。首要的是理解数据仓库的架构，例如Multidimensiona

ByteCodeLabs·2025-03-07 18:22

【ESP32接入国产大模型之豆包】

【ESP32接入国产大模型之豆包】1.豆包大模型1.1了解豆包api1.2Http接口鉴权1.3.接口参数说明1.3.1请求体(request)参数1.3.2返回(response)参数1.3.3错误响应

2345VOR·2025-03-07 18:20

python中的numpy库有什么优缺点_python中关于numpy库的介绍

NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库。

weixin_34938347·2025-03-07 17:39

江科大51单片机学习笔记之LED点阵屏

文章目录一、LED点阵屏介绍二、LED点阵屏工作原理三、74HC595四、实验1补充：C51的sfr、sbit1、位声明2、74HC595写入字节函数3、测试写入字节函数4、显示数据函数5、LED点阵屏显示笑脸（实验最终现象）四、实验21、点阵屏模块化2、利用文字取模软件生成图像数据3、保存图像数据4、主函数一、LED点阵屏介绍LED点阵屏由若干个独立的LED组成，LED以矩阵的形式排列，以灯珠亮

刘小橙666·2025-03-07 16:04

江科大51单片机学习笔记之蜂鸣器

文章目录一、蜂鸣器介绍二、常用驱动电路三、实验1、将所需的文件添加到工程中2、测试按键和数码管功能是否正常3、添加蜂鸣器功能4、模块化一、蜂鸣器介绍蜂鸣器是一种将电信号转换为声音信号的器件，常用来产生设备的按键音、报警音等提示信号蜂鸣器按驱动方式可分为有源蜂鸣器和无源蜂鸣器•有源蜂鸣器：内部自带振荡源，将正负极接上直流电压即可持续发声，频率固定•无源蜂鸣器：内部不带振荡源，需要控制器提供振荡脉冲才

刘小橙666·2025-03-07 16:04

QT输入窗口部件之QSlider（滑动条）

QSlider如果对您有用记得点赞哦）QSlider继承QAbstractSlider。QScrollBar类提供垂直或水平滑动条小部件，滑动条是用于控制有界值的典型小部件。它允许用户沿着水平或垂直凹槽移动滑块手柄，并将手柄的位置转换为合法范围内的整数值。例子创建水平和垂直滑动条，创建两个QSlider对象，一个是水平滑动条，另一个是垂直滑动条；用一个Label来显示当前水平或垂直滑动条当前的值。

点灯大神·2025-03-07 16:34

【2025年22期免费获取股票数据API接口】实例演示五种主流语言获取股票行情api接口之沪深A股历史成交分布数据获取实例演示及接口API说明文档

在近一至两年期间，股票量化分析逐步成为备受关注的热门议题。对于投身于该领域工作而言，首要步骤便是获取全面且精准的股票数据。无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据，亦或是基本面信息，这些数据均是开展量化分析过程中不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务在于从这些数据中提炼出具有价值的信息，从而为投资策略提供坚实有力的指导。在数据探索进程中，我尝试运用了多种方法，涵盖自编网易股票页面爬虫程序、申万行业数

不会写代码的码农农·2025-03-07 16:33

【数据挖掘】Pandas之DataFrame

在Pandas中，DataFrame提供了丰富的数据操作功能，包括查询、编辑、分类和汇总。1.数据查询（Filtering&Querying）1.1按索引或列名查询importpandasaspddata={"ID":[101,102,103,104,105],"Name":["Alice","Bob","Charlie","David","Eva"],"Age":[25,30,35,40,28]

dundunmm·2025-03-07 16:54

嵌入式开发之串行数据处理

前题前面几篇文章写了关于嵌入式软件开发时，关于串行数据处理的一些相关内容，有兴趣的可以看看《嵌入式开发：软件架构、驱动开发与串行数据处理》、《嵌入式软件开发之生产关系模型》和《嵌入式开发之Modbus-RTU

dreamczf·2025-03-07 15:46

【图像去噪】基础知识之加噪 | 给图像加噪的若干种方式，包括加高斯白噪声（AWGN）、泊松-高斯噪声、模拟真实噪声（SIDD、DND）等

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）文章目录前言加高斯噪声（AWGN）在numpy上加在Tensor上加完整代码加其他噪声（模拟真实世界的噪声）加随机散粒噪声和真实噪声（Possion-Gaussian）加SIDD

十小大·2025-03-07 13:11

从零理解人工智能：技术原理、底层逻辑与手写数字识别实战

https://www.captainbed.cn/north文章目录引言一、人工智能技术体系1.1核心技术栈二、神经网络底层逻辑2.1神经元数学模型2.2前向传播与反向传播三、手写数字识别实战（MNIST

北辰alk·2025-03-07 13:40

【高等数学&学习记录】微分中值定理

一、知识点（一）罗尔定理费马引理设函数f(x)f(x)f(x)在点x0x_0x0的某邻域U(x0)U(x_0)U(x0)内有定义，并且在x0x_0x0处可导，如果对任意的x∈U(x0)x\inU(x_0)x∈U(x0)，有f(x)≤f(x0)f(x)\leqf(x_0)f(x)≤f(x0)(或f(x)≥f(x0)f(x)\geqf(x_0)f(x)≥f(x0))，那么f′(x0)=0f'(x_0)

测工·2025-03-07 13:40

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者前言第一部分：神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分：网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分：图像的力量与直观理解

洋葱蚯蚓·2025-03-07 13:39

深夜炸弹阿里推理模型QwQ-32B开源及登顶

据了解，千问QwQ-32B在数学、代码及通用能力上实现质的飞跃，整体性能比肩DeepSeek-R1，并突破性地让高性能推理模型在消费级显卡上实现本地部署，大幅降低了模型应用成本。

wx@aiotgman·2025-03-07 13:36

第六讲中值定理、微分等式与微分不等式

前言这里记录我考研数学复习中的复习规范，通过文章格式严格要求自己每一章需要完成到什么程度，以及对我的复习提供一些帮助听课评估这一章主要内容是中值定理、微分等式与微分不等式等证明题，学这一讲花了大概一个星期

Fan_558·2025-03-07 12:59

推荐频道

数学之概率论