数据中台全面分析总结第28页

2024年美国App Store下载榜单解读：AI时代下的应用趋势变革

本文将深入分析榜单背后的趋势，探讨未来应用发展的方向。Temu的持续霸榜：低价策略与精

·2025-02-12 14:46

2025制造业进销存软件解析：6款主流软件功能+价格对比

年市场调研，精选6款主流软件（ZohoBooks、用友U8+、金蝶云星空、SAPBusinessOne、QuickBooksCommerce、简道云），从功能适配性、价格竞争力、行业场景覆盖等维度进行全面对比

·2025-02-12 13:45

3步将Python程序打包为exe：Py2exe完全指南

工作原理py2exe工作的原理是：它会分析你的Python程序，找出所有必须的依赖（如模块和库），然后将它们连

西坡不是东坡·2025-02-12 13:57

C语言函数的使用——读取字符的函数

`scanf("%c",&ch)`总结关于scanf函数读取字符的补充说明在C语言里，getc、getchar、getch、getche以及scanf("%c",&ch)都能用于字符输入，但在功能、使用场景

lhw---9999·2025-02-12 13:26

TAG，一种用于复杂问题解答的统一模型

强大的语言模型（LM）的出现为以更自然、更直观的方式查询和分析信息开

·2025-02-12 13:13

在线考试数据爬虫：基于Python的实现与数据分析

引言随着互联网技术的发展和教育领域的不断创新，在线教育逐渐成为了现代学习的主流方式。在线考试作为在线教育的重要组成部分，不仅为学生提供了便捷的考试体验，还为教育平台提供了大量的用户行为数据。这些数据不仅反映了学生的学习进度和知识掌握情况，还能为平台优化教学内容、设计个性化课程和改进考试策略提供宝贵的依据。本文将介绍如何通过Python编写一个在线考试数据爬虫，自动收集在线教育平台上的考试数据，并通

Python爬虫项目·2025-02-12 13:24

Spring Boot常见面试题总结

1.SpringBoot基础Q1:SpringBoot是什么？它的优点有哪些？SpringBoot是简化Spring应用开发的框架，提供自动配置、内嵌服务器、starter依赖等。优点包括快速搭建、约定优于配置、减少XML配置、集成生态丰富。Q2:@SpringBootApplication注解的作用是什么？组合了三个核心注解：@SpringBootConfiguration（标记为配置类）、@E

幽默小吴·2025-02-12 13:24

如何对java 源码进行分析, 统计出每个方法被引用的次数

使用JavaParser统计源码中每个方法的引用次数是一个可行且有效的方法。JavaParser是一个用于解析Java源代码并生成抽象语法树（AST）的库，它提供了丰富的API来遍历和操作AST。下面是一个详细的指南，说明如何使用JavaParser来统计每个方法的引用次数。步骤1:设置项目确保项目中包含了JavaParser的依赖。如果使用的是Maven构建工具，可以在pom.xml文件中添加以

xuTao667·2025-02-12 13:24

kvm虚拟化快速创建新的虚拟机

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、kvm虚拟化简介1.虚拟化概述2.KVM虚拟化组件3.libvirtd与KVM二、服务器建议安装图形界面、便于通过图形界面管理虚拟机，新的虚拟机可通过以下脚本快速创建遇到的问题：三、另一种写法总结前言环境描述

victoryskyu·2025-02-12 12:23

教师计算机应用能力现状分析,信息技术教学应用个人现状分析以及发展计划

信息技术教学应用个人现状分析以及发展计划一、结合自身的情况，谈谈自身运用信息技术教学的情况，并进行自我评价。随着信息化的发展，我上课经常借助一些相关的教学软件与教学设备整合在一起来完成教学的。

你看星星坠了·2025-02-12 12:22

DevOps：从技术角度理解架构设计

本文将从技术角度出发，全面阐述DevOps的含义、原则、理念、方法论以及实践。阅读本文将可以全面理解并掌握DevOps的精髓所在。本文首先会介绍DevOps的背景知识，包括其产生背景、

AI天才研究院·2025-02-12 12:52

mybatis-plus 结合p6spy实现SQL分析打印，及其SQL美化插件

mybatis-plus执行SQL分析打印，及其SQL美化插件该功能依赖p6spy组件，完美的输出打印SQL及执行时长3.1.0以上版本p6spy依赖引入p6spyp6spy最新版本application.yml

夏至xz·2025-02-12 12:51

业务开发 | 基础知识 | Maven 快速入门

Maven快速入门1.Maven全面概述ApacheMaven是一种软件项目管理和理解工具。基于项目对象模型的概念（POM），Maven可以从中央信息中管理项目的构建，报告和文档。

limou3434·2025-02-12 12:49

AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型【附PDF】

本书涵盖人工智能发展历程，提示工程的概念和设计原则、策略和技巧、不同领域的典型应用，以及数据分析与挖掘领域的应用。本书旨在以通俗

程序员丸子·2025-02-12 12:49

手把手教你使用deepseek和ChatGPT，从入门到精通

在科研中，它们能够帮助研究人员快速梳理海量文献资料，精准定位关键信息，为实验设计、理论推导提供思路启发，还能辅助进行数据分析和结果解读，从而加速科研进程，推动学术创新。

WangYan2022·2025-02-12 12:18

C++访问数据库

目录一、主要流程二、主要API分析1.数据库连接与初始化1.1mysql_init函数1.2mysql_options函数1.3mysql_real_connect函数2.数据库事务操作2.1mysql_autocommit

旺代·2025-02-12 11:17

TCP协议报头及各个字段的作用

确认号（32位）4.数据偏移（4位）5.保留字段（4位）6.控制标志（8位）7.窗口大小（16位）8.校验和（16位）9.紧急指针（16位）10.选项（可变长度）11.填充（可变长度）示例：TCP三次握手总结

爱吃喵的鲤鱼·2025-02-12 11:47

2025 年前端开发现状分析：卷疯了还是卷麻了？

一、前端现状：框架狂飙，开发者崩溃如果你是个前端开发者，那么你大概率经历过这些场景：早上打开CSDN（或者掘金，随便），发现又有新框架发布了，名字可能是VueXNext.js之类的。你学完Vue之后，发现公司开始用React，刚学完React，团队又迁移到Svelte，最后却发现产品已经被裁了。你被迫熟练掌握了Webpack、Vite、Rollup、esbuild，却仍然搞不清楚它们之间到底有什么

ConstMAO·2025-02-12 11:46

无人机图像拼接数据在GIS中的处理与分析、可视化与制图；无人机航拍；无人机生态环境监测、图像处理与GIS数据分析

ArcGIS作为地理信息系统领域最主流的GIS平台软件，空间数据处理和分析功能强大，十分适用于地表空间监测数据的读写、管理、分析与可视化。

WangYan2022·2025-02-12 11:45

《清华大学deepseek入门到精通》下载

《清华大学deepseek入门到精通》下载清华大学推出的《DeepSeek：从入门到精通》是一本深度学习领域的指导手册，它旨在为学习者提供一个从基础到高级应用的全面学习路径。

Simulink学堂·2025-02-12 11:45

【2025版】最新AI大模型NLP全面解析，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，AI大模型作为人工智能领域的重要研究对象，正逐步成为学术界和产业界广泛关注的热点议题。AI大模型，作为一类具备庞大参数规模与卓越学习能力的神经网络模型，如BERT、GPT等，已在自然语言处理、计算机视觉等多个领域展现出卓越成效，极大地推动了相关领域的技术进步。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！AI大模型的价值不仅体现于其庞大的参数规模与强大的学

程序员二飞·2025-02-12 11:15

【权重小技巧(2)】模型权重文件总结: .bin、.safetensors、.pt的保存、加载方法一览

.bin文件通常是通过torch.save(state_dict)来保存的，因此需要使用torch.load()进行加载。这是因为.bin文件存储的是模型权重的state_dict（即参数的字典），而不是完整的模型对象。你需要先加载state_dict，然后将其加载到模型中，类似于.pt或.pth文件。常见的权重文件格式（如.bin、.safetensors、.pt等）的保存和加载方法：文件类型保

多恩Stone·2025-02-12 11:14

DeepSeek-V3：模型与权重全面解析

本文将详细解析其模型架构、权重结构和量化技术，并结合其在实际应用中的表现，带您全面了解DeepSeek-V3的技术亮点。

步子哥·2025-02-12 11:13

DeepSeek V3 两周使用总结

DeepSeekV3两周使用总结机器学习AI算法工程2025年01月25日10:10广西向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程2024年12月26日，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布

AI生成曾小健·2025-02-12 11:12

防静电地板铺设难不难可以自己安装么

答案是防静电地板可以自己铺设，但具有一定的挑战性和风险，以下从具备条件和操作步骤方面来分析：防静电地板可以自行铺设的情况及条件：1.具备

火龙火·2025-02-12 11:42

2024年Python最新使用Python读取mongoDB写入csv文件_python 连接mongodb 写入csv，面试开发人员都问哪些问题

文末有福利领取哦~一、Python所有方向的学习路线Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

m0_60707660·2025-02-12 11:10

高项风险分析之【定性和定量风险分析】

在信息系统项目管理中，风险分析是确保项目成功的关键环节。定性与定量风险分析相辅相成，共同构成完整的风险管理体系。

赏我一分钱啦·2025-02-12 10:10

【关注可白嫖源码】个性化新闻内容推荐系统的设计与实现，怎么设计这个系统呢，不会的看过来吧

该系统通过分析用户的兴趣、行为和偏好，智能推荐符合其需求的新闻内容。以下是对个性化新闻推荐系统设计与实现的全面探讨。

WX_BYSJ8341·2025-02-12 10:39

如何从零开始，训练AI大模型？零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

网络安全大白·2025-02-12 10:09

高级sql技巧

高级SQL涉及复杂的查询、数据操作和数据库管理操作，通常用于处理大规模数据集和实现高效的数据分析。以下是一些高级SQL技术和功能的概述，包括示例和应用场景。

Min_nna·2025-02-12 10:09

DeepSeek 与网络安全：AI 驱动的智能防御

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能（AI）的快速发展，深度学习技术正渗透到多个领域，从医疗诊断到自动驾驶，再到金融风险控制，AI以其强大的计算能力和数据分析能力改变着传统行业

一ge科研小菜鸡·2025-02-12 10:37

高阶C语言|枚举与联合

文章目录枚举（Enum）枚举类型的定义枚举的优点枚举的使用联合（共用体，Union）联合的定义联合类型的声明联合变量的定义联合的特点联合的使用示例枚举与联合的对比总结枚举（Enum）枚举，顾名思义，就是将可能的取值一一列举

我想吃余·2025-02-12 10:37

DeepSeek引发的AI思考

例如，金融行业通过其实时数据分析能力，捕捉市场波动中的套利机会，年化收益率提升15%；电商平台则利用用户行为数据优化推荐系统，购买转化率提升30%。这些案例表明，AI正从“工具”演变为

几道之旅·2025-02-12 10:37

李沐：读博这五年总结

李沐DatawhaleDatawhale干货作者：李沐，卡内基梅隆大学前言12年8月提着一个行李箱降落在匹兹堡机场。没找住的地方，也不知道CMU应该怎么去。对未来一片迷茫，但充满乐观。现在，刚完成了博士期间最后的一场报告，在同样的机场，不过是在等待离开的航班。回想过去的五年，是折腾的五年，也是自我感悟和提升的五年。这里我尝试记录这五年主要做过的事情和其中的感想，希望对大家有所启发。第0年：3/11

·2025-02-12 09:40

GET/POST下载文件傻傻分不清？SpringBoot+Vue实战解析，前端别再问我了！

总结前言前端同事：“POST下载文件怎么接收？”我：“？？？”这问题，就像问“用筷子怎么喝汤”一样让人哭笑不得！

程序员小严·2025-02-12 09:02

深入浅出Vue.js：从入门到实战开发指南

1.2Vue生态体系1.3框架对比二、环境搭建与项目创建2.1安装方式2.2项目结构分析三、Vue核心语法3.1模板语法3.2生命周期钩子四、组件化开发4.1组件基础4.2组件通信五、Vue进阶特性5.1CompositionAPI5.2

chenNorth。·2025-02-12 09:01

纯 Python、Django、FastAPI、Flask、Pyramid、Jupyter、dbt 解析和差异分析

“纯Python”在这里指的是不依赖特定的Web框架或数据分析工具，仅使用Python原生的功能和标准库来开发应用程序或执行任务。

m0_74823292·2025-02-12 09:01

记录 Anaconda3 下 jupyter notebook修改配置、设定自动代码补全

因为近期数据分析需要分步查看结果，便选择了jupyternotebook，她可以方便地“步进式”运行，便于在分析中发现问题和及时修改。

m0_46629589·2025-02-12 09:29

【Node.js】模块化详解

模块的创建2.模块的导入三、模块的导出方式1.单个导出2.多个导出四、核心模块与第三方模块1.核心模块2.第三方模块五、模块缓存机制1.模块缓存的概念2.如何清除模块缓存六、循环依赖问题1.循环依赖的产生七、总结

Peter-Lu·2025-02-12 09:28

蓝桥杯——奇怪的捐赠

【问题分析】这个题目其实在我看来就是组合的问

巧乐兹呀·2025-02-12 09:28

算力100问☞第44问：如何推进算电协同？

开发协同调度AI大模型，将算力资源分布、计算任务分布等因子纳入调度体系，优化电力调度策略，输出电力调度计划和计算任务调度计划，支撑分析决策。（2）网络协同：构建超宽、确定、安全、智能的算力网络。推动

正儿八经的数字经·2025-02-12 09:27

[项目管理-38]：任务分解技术和方法？

以下是一些常用的任务分解技术和方法：任务分解法：基本原理：从整体到部分的分析方法，包括由上至下分解、由下至上综合以及确保分解的合理性。具体方法：自

文火冰糖的硅基工坊·2025-02-12 08:56

全网最全 Aspose.Words for Java 高级使用教程

目录Aspose.WordsforJava简介安装Aspose.WordsforJava创建和操作文档添加水印文档转换高级功能示例代码总结1.Aspose.WordsforJava简介Aspose

一只蜗牛儿·2025-02-12 08:55

【LeetCode】滑动窗口系列总结

滑动窗口系列总结用到滑动窗口的题目类型滑动窗口模版76.最小覆盖子串排列相关567.字符串排列438.找到字符串中所有字母异位词3.无重复字符的最长子串904.水果成篮固定窗口567字符串的排列643.

zxfhahaha·2025-02-12 08:24

AUC完全总结：定义、手撕计算代码、优缺点

ROC曲线二分类混淆矩阵如下：真实情况label=1真实情况label=0预测情况label=1TPFP预测情况label=0FNTN假阳率（FalsePositiveRate）FPR=FP/(FP+TN)，即在所有真实的负样本中，预测结果为正的比例，越小越好真阳率（TruePositiveRate）TPR=TP/(TP+FN)，即在所有真实的正样本中，预测结果为正的比例，越大越好ROC曲线通过选

zs1996_·2025-02-12 08:54

【leetcode】动态规划刷题总结-划分问题

判定能否划分一般定义dp[i]表示nums[:i+1]能否划分，然后枚举最后一个子数组的左端点，得到nums[:i+1]能否划分LeetCode2369题检查数组是否存在有效划分classSolution:defvalidPartition(self,nums:List[int])->bool:iflen(nums)==2:returnnums[0]==nums[1]#dp[i]表示nums[:i