文件与协议处理

Spring Batch批处理操作与实践

SpringBatch是一个强大的批处理框架，专为处理大规模数据和执行复杂批处理任务而设计。
面朝大海，春不暖，花不开·2025-02-17 14:58

深入解析Spring Cloud：微服务架构的利器（下）

在上一篇文章中，我们介绍了SpringCloud的基本概念、核心组件以及如何在Java项目中使用SpringCloud进行服务注册与发现。
Wells974·2025-02-17 14:28

conda虚拟环境的离线迁移

方法一：直接拷贝envs下的整个已有环境先下载A机中envs目录下的已有环境文件夹，并将其上传至B机上然后使用以下命令：condacreate-n[new_envs_name]--clone[pathtoenvs_names
Lsy_0408·2025-02-17 14:27

try-except 中except IndexError与 ValueError的区别

案例1：try-except-ValueErrorw="我叫陈浩，毕业于谢菲尔德大学"try:w4=w.index("陈浩是最好的学生")print(w4)#输出结果：ValueError:substringnotfound，因为这里报错了，所以原字符串里面并没有这个字符串“陈浩是最好的学生”exceptValueError:print("ValueError:substringnotfound"
HaoChen/ChenHao·2025-02-17 14:56

数据库MySQL 8.0.32安装包网盘资源下载（附教程）

MySQL的优势：成本效益与开源特性作为一个开源数据库，MySQ
听风说雨的人儿·2025-02-17 14:56

【深度学习基础】什么是注意力机制

文章目录一、注意力机制的核心地位：从补充到主导二、技术突破：从Transformer到多模态融合三、跨领域应用：从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制：深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中
我的青春不太冷·2025-02-17 14:26

【机器学习】多元线性回归

多元线性回归是线性回归的扩展，它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归，包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等，并使用numpy实现。
T0uken·2025-02-17 14:26

springboot中的配置类Configuration

主要作用替代传统XML配置在传统的Spring应用中，通常使用XML文件来配置bean、数据源、事务管理等。
华农第一蒟蒻·2025-02-17 14:55

使用Python构建论坛爬虫：抓取论坛主题、标签和讨论量

通过抓取论坛的数据，用户可以了解最热的话题、讨论量大的主题以及与特定标签相关的内容。
Python爬虫项目·2025-02-17 14:55

产品发布标准（项目实操）

说明硬件硬件差异架构（ARM32/ARM64）操作系统和版本（文件系统和系统库）内存存储（持久和易失）串口和网口的名称和数量启动脚本此脚本在硬件上电后自动执行，在适当的初始化后进入预设目录启动软件的启动命令
初级代码游戏·2025-02-17 14:55

Windows操作系统部署Tomcat详细讲解

Tomcat是一个开源的JavaServlet容器，用于处理JavaWeb应用程序的请求和响应。
web15117360223·2025-02-17 14:55

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】

一、开篇：为什么我们需要关注这场"量子+AI"的世纪联姻？各位技术爱好者们，今天我们要聊的这个话题，可能是未来十年最值得押注的技术革命——量子深度学习。这不是简单的"1+1=2"的物理叠加，而是一场可能彻底改写AI发展轨迹的范式转移。想象这样一个场景：你现在训练一个GPT-5级别的模型，不需要耗费价值上亿美元的算力资源，不需要等待数周的训练时间，甚至不需要纠结于模型参数是否过拟合。这就是量子深度学
再见孙悟空_·2025-02-17 14:25

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】

这时候，量子计算带着它的"超能力"登场了：1台50量子位的量子计算机，处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。
再见孙悟空_·2025-02-17 14:24

pytest.fixture详解：如何有效管理测试的前置条件与后置条件

pytest.fixture是pytest的一个重要特性，用于创建和管理测试的前置条件（setup）和后置条件（teardown）。它允许你为测试提供一些预先准备好的资源或数据，而不需要在每个测试函数中重复这些逻辑。基础概念pytest.fixture是一个装饰器，标记一个函数作为“夹具”（fixture），这个夹具会在每次测试函数运行前被调用，并可以在测试函数中作为参数使用。测试函数中的夹具会自
测试不打烊·2025-02-17 14:54

网络瓶颈分析与排查：性能测试中的隐秘敌人

性能测试问题定位-网络瓶颈分析与案例解析在性能测试中，网络往往是性能瓶颈的一个关键因素。网络延迟、带宽、连接数等问题都可能影响系统的整体性能。
测试不打烊·2025-02-17 14:53

ch02离散仿真引擎基础——Unity3D学习

ch02离散仿真引擎基础——Unity3D学习一、简答题1.解释游戏对象（GameObjects）和资源（Assets）的区别与联系游戏对象（GameObjects）：一般为玩家，敌人，环境等资源（Assets
yesor_not·2025-02-17 14:53

lua 5.1语法约定

内容一个‚·指数一个‚·其他版本一个‚·英语一个‚·portuguAƒAª年代一个‚·espaAƒA±ol1A¢A€“介绍Lua是一个扩展编程语言设计的支持一般过程式编程与数据描述设施。它还提供了很好
xiejunna·2025-02-17 14:52

【瀑布流插件】vue-masonry

导致图片高度小的，下一行不能紧挨在一起**如图：但是我要的效果是这样的，如图：依靠vue-masonry，实现了一些简单的功能,可参考这篇文章，讲的比较详细《Vue插件》瀑布流插件vue-masonry的使用与踩坑记录
春晓_春眠花落·2025-02-17 14:22

语音与自然语言处理（NLP）：智能交互的核心技术

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，语音识别与自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）成为了智能交互系统的核心技术。
给生活加糖！·2025-02-17 14:21

asp.net javascrip获取session的值_一篇文章搞定 Django Cookie 与 Session

cookieCookie的由来大家都知道HTTP协议是无状态的。
weixin_39962285·2025-02-17 14:51

Lua 5.1中文编程手册：全面指南与实践

内容包括基础语法、数据类型、表、控制结构、函数、模块、元编程、错误处理、C接口、垃圾收集、线程及标准库等关键概念。此外，还包含如何解压和使用手册的说明。
元楼·2025-02-17 14:21

Knox原理与代码实例讲解

Knox原理与代码实例讲解1.背景介绍在现代分布式系统中,安全性和隔离性是非常重要的需求。
AI天才研究院·2025-02-17 14:50

Spring依赖注入

引言Spring最核心的可以说是依赖注入，本文将详细阐述bean注入的两大方法基于XML配置1.检查Bean定义在applicationContext.xml文件中，设置我们想要注入的Bean定义。
优人ovo·2025-02-17 14:20

常见数据结构的简介（基本概念 & 操作 & 时间复杂度）

案例：最大公共字符串4.二叉树4.1储存结构4.2基本操作1)时间复杂度2)案例：使用字典树判断字符串是否存在5.哈希/散列表5.1哈希函数5.2基本操作1)时间复杂度2)案例：构建哈希表《重学数据结构与算法
子诚之·2025-02-17 14:19

论deepseek软件底层原理

每个专家模块专门负责特定类型或领域知识的处理。任务分配机制：当模型面临输入任务时，类似智能调度系统的“路由器”会分析任务特征，将其导向最适配的专家模块。
星糖曙光·2025-02-17 13:49

app，waf笔记

API攻防知识点：1、HTTP接口类-测评2、RPC类接口-测评3、WebService类-测评内容点：SOAP（SimpleObjectAccessProtocol）简单对象访问协议是交换数据的一种协议规范
qq_45981247·2025-02-17 13:49

Pandas使用教程 - 多级索引 (MultiIndex)

从多个数组或列表创建MultiIndex2.2从元组列表创建MultiIndex2.3使用DataFrame的set_index()创建MultiIndex3.MultiIndex的基本操作3.1索引与切片
闲人编程·2025-02-17 13:19

Python随机森林算法详解与案例实现

目录Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例：使用随机森林预测鸢尾花品种4.1数据集介绍4.2代码实现4.3代码解释4.4运行结果5、回归案例
闲人编程·2025-02-17 13:48

Python 循环神经网络（RNN）算法详解与应用案例

目录Python循环神经网络（RNN）算法详解与应用案例引言一、RNN的基本原理1.1RNN的结构1.2RNN的优势与挑战二、Python中RNN的面向对象实现2.1`RNNCell`类的实现2.2`RNNModel
闲人编程·2025-02-17 13:48

python-web session

#session-为了应对HTTP协议的无状态性-用来保存用户比较敏感的信息-属于request的一个属性,其实在数据库中常用操作：-request.session.get(key,value)-request.session.clear
LennyZzz·2025-02-17 13:47

WEB安全--SQL注入--floor报错注入

一、原理：floor()报错注入需要组合count()、rand()、groupby()等函数使用，通过一些手段使数据库在处理语句时产生主键重复的报错，从而达到爆出信息的目的二、内容：?
神经毒素·2025-02-17 13:17

C++自研游戏引擎-碰撞检测组件-八叉树AABB检测算法实现

八叉树碰撞检测是一种在三维空间中高效处理物体碰撞检测的算法，其原理可以类比为一个管理三维空间物体的智能系统。这个示例包含两个部分：八叉树部分用于宏观检测，AABB用于微观检测。
千年奇葩·2025-02-17 13:17

SUNMATE：SMBJ110A瞬态抑制二极管的规格与应用要点

一、基本特性类型：贴片瞬变抑制TVS二极管。极性：单向。封装：表面贴装，如DO-214AA封装，优化了电路板空间，具有低电感、塑料包装（具有保险商实验室可燃性94V-0认证）等特点。功率：具有600W的峰值功率能力，在10×1000μs波形下的重复率（占空比）为0.01%。响应速度：快速响应时间，从0伏特到最小击穿电压通常小于1.0ps。温度特性：高温焊接保证，如260°C/40秒或250°C/1
GR4337·2025-02-17 13:16

本地部署model scope魔搭大模型流程

添加镜像加速四、运行字符串倒叙五、运行绘图六、安装常用软件包和库七、我目前使用的软件包和库简介八、文字生成图片AI模型九、文字回复AI模型一、安装python可参考安装步骤：python学习笔记-python安装与环境变量配置
CQller·2025-02-17 13:15

电脑录屏软件 班迪录屏 Bandicam v8.0 注册版 下载与使用说明

Bandicam是一款电脑录屏软件。主要功能：多模式录制：支持录制屏幕、游戏画面以及设备内容（如HDMI输入和摄像头）。自由调整录制区域：你可以选择全屏录制，也可以自定义录屏分辨率，满足多种需求。鼠标追随功能：录制时可追随鼠标移动，聚焦特定操作区域。重复捕捉功能：支持反复录制屏幕内容，方便制作教程或解说视频。快捷键设置：自定义快捷键，录制操作更加便捷高效。双音频混合录制：提供同时录制系统音效和麦克
2401_89543598·2025-02-17 13:15

DeepSeek 混合专家（MoE）架构技术原理剖析

在这个团队里，每个专家都是一个小型神经网络，各自擅长处理特定
计算机学长·2025-02-17 13:15

halcon的Blob分析方法

阈值分割法图像分割常用方法就是阈值分割法，它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤。阈值分割法是一种传统的最常用的图像分割方法，特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。
斯人已去忆犹在·2025-02-17 13:14

应用行为检测工具【python源码】

1、选择你想检测的exe文件，点击启动检测，等待日志显示。
PaceCN·2025-02-17 13:14

Python的那些事第二十三篇：Express（Node.js）与 Python：一场跨语言的浪漫邂逅

摘要在当今的编程世界里，Node.js和Python像是两个性格迥异的超级英雄，一个以速度和灵活性著称，另一个则以强大和优雅闻名。本文将探讨如何通过Express框架将Node.js和Python结合起来，打造出一个高效、有趣的Web应用。我们将通过一系列幽默风趣的实例和表格，展示这种跨语言合作的无限可能。如果你厌倦了单调的技术论文，那么这篇论文绝对能让你眼前一亮！1.引言：当Node.js遇上P
暮雨哀尘·2025-02-17 13:14

30.4:Python如何安装Pandas库？ （课程共4100字）

课程概述（课程共4100字）①安装Pandas库打开命令提示符或终端窗口，输入以下命令来安装Pandas：当安装完成后，可以使用以下命令来验证Pandas是否已正确安装：②数据处理和分析读写数据数据清洗和预处理数据分组和聚合数据可视化
小兔子平安·2025-02-17 13:43

基于 GBase 数据库的海量数据处理与性能优化

一、引言随着大数据时代的到来，海量数据的存储和高效处理成为各行业的核心需求。
big crab·2025-02-17 12:13

gbase导入sql文件_GBase数据库——常用命令

1数据库操作与维护1.1数据库启停[root@OMMB-66-V10-001~]#servicegcwarestopStoppingGCMonitsuccess!
weixin_39706561·2025-02-17 12:12

IDEA接入GPT王炸秘籍，开发分析界面与ChatGPT直接无缝衔接

大家好，我是数行天下，普通中间群体是凭借技术或业务在各行各业打工的重要群体，是AI技术的实践和推动者，个体的数字化程度越高就越能在百年未有之变局的AI时代赢得先机。各行各业数据分析、系统开发人员，科研领域研究人员，设计师，及各单位文字工作者等，谁能快速学习、加快效率，产出的内容更优质，在内卷化日益严重的环境中就更有竞争力。由于各种限制，大部分人无法有效使用GPT，即使费力注册成功也因为科学上网时间
数行天下·2025-02-17 12:42

文件共享服务器风险,如何提高共享文件的安全，可以从哪些方面入手？

原标题：如何提高共享文件的安全，可以从哪些方面入手？在企业的网络中，最常用的功能莫过于“共享文件”了。
曾秋雷·2025-02-17 12:12

matlab 延迟算子,时间序列分析-----2---时间序列预处理

既然有了序列，那怎么拿来分析呢？时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。1、描述性时序分析通过直观的数据比较或绘图观测，寻找序列中蕴含的发展规律，这种分析方法就称为描述性时序分析。描述性时序分析方法具有操作简单、直观有效的特点，它通常是人们进行统计时序分析的第一步。2、统计时序分析(1)频域分析方法原理：假设任何一种无趋势的时间序列都可以分解成若干不同频率的周期波动发展过程：1)早期的频
这块必被安排·2025-02-17 12:42

了解SQL Server不同版本（如Express、Standard、Enterprise）的功能差异和适用场景。

资源使用限制：该版本使用的内存限制为1GB，处理器核心数也有限制。这使得它在资源占用方面
web15117360223·2025-02-17 12:11

管理艺术：从策略到执行

管理艺术：从策略到执行关键词：管理艺术、策略、执行、领导力、创新、社会责任、企业文化摘要：本文深入探讨管理艺术，从策略到执行，解析管理艺术在企业的应用与实际操作。
AI天才研究院·2025-02-17 12:11

Linux编程：嵌入式ARM平台Linux网络实时性能优化

文章目录0.概要1.时钟周期与网络性能的权衡时钟周期（ClockPeriod）**优化策略：****副作用：**2.网络中断优化**问题：****优化策略：****副作用：**3.网络协议栈优化**优化策略
橘色的喵·2025-02-17 12:41

正则表达式匹配空值

.*|.{0})去匹配port=824413，结果为：与本意相违背。
wukurua·2025-02-17 12:40

Part 3 第八章 风格指南与规则(Style Guides and Rules)

规则与指导的区别：规则是强制性的法律，而指导则是建议和最佳实践，通常允许一定的灵活性。Google的风格指南：Google的风格指南不仅是代码格式化的集合
odoo中国·2025-02-17 12:39
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