最近学习了之第15页

基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现

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城南|阿洋-计算机从小白到大神·2025-03-23 19:36

策略模式

策略模式让算法独立于使用它的客户而变化，从而实现了算法族的独立扩展和替换。策略模式指在一个方法中，某些关键步骤的算法依赖调用方传入的策略，传入不同的策略，即可获得不同的结果，大大增强了系统的灵活性。

烟沙九洲·2025-03-23 19:05

模板方法模式

模板方法模式定义了一个操作中的算法骨架，并将一些步骤延迟到子类中实现。模板方法模式的核心思想是：父类定义骨架，子类实现某些细节。

烟沙九洲·2025-03-23 19:05

SMT焊接常见的工艺缺陷

本来介绍了常见的工艺缺陷。一.贴片式元器件竖立原理：元器件两端的湿润力不平衡，引发了元器件两端的力矩不平衡，从而导致与激情发生竖立。

沙滩小绵羊·2025-03-23 19:05

【论文复现】——基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法

目录一、论文概述二、代码实现三、结果展示1、初始位置2、配准结果四、实验心得一、论文概述在点云配准过程中，针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题，提出一种基于尺度不变特征变换

点云侠·2025-03-23 19:35

SSLTLS加密传输与数字证书的前世今生

近来，博主经历了一次服务器迁移，本以为有Docker-Compose加持，一切应该会非常顺利，没想到最终还是在证书上栽了跟头，因为它的证书是和IP地址绑定的。

云来雁去·2025-03-23 19:34

鸿蒙5开发：Ark-TS UI 动效设计指南：让你的应用界面 “活” 起来

在鸿蒙5应用开发中，Ark-TSUI不仅能让你快速构建漂亮的界面，还提供了丰富的动效功能，让界面交互更加流畅和有趣。

·2025-03-23 19:18

先验地图--slam学习笔记

地图信息：在无人驾驶中，车辆通常会预先加载高精度地图数据，这些地图数据提供了道路布局、车道线位置、交叉口结构等信息。这些信息就是先验信息。

超级璐璐·2025-03-23 19:31

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

Python Lambda 函数详解

这时，lambda函数就派上用场了。lambda函数也被称为匿名函数，它为我们提供了一种简洁的方式来定义小型的、一次性使用的函数。在本文中，我们将深入探讨Python中的lambda函数，包

2201_75491841·2025-03-23 18:01

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5

2201_75491841·2025-03-23 18:30

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

python processpoolexecutor_Python线程和进程池并行编程

Python3.2版本之后发布了concurrent.futures模块，用以支持和管理并发编程，内容涵盖了进程和线程池(ThreadandProcessPooling)、非确定性执行流(NondeterministicExecutionFlows

三千香蕉三千·2025-03-23 18:58

机器学习实战第一章机器学习基础

第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息

LuoY、·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

租赁APP开发的全攻略和市场潜力分析

它不仅为个人提供了便利，也为商家开辟了一片广阔的蓝海。要想在这一领域取得成功，首先得做好市场调研。了解用户需求、竞争对手和市场动态是必不可少的。

红点聊租赁·2025-03-23 18:24

集成学习（随机森林）

目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。

herry57·2025-03-23 18:24

【Html+CSS】3D旋转相册

3D旋转木马相册&3D盒子相册因为代码大部分相同，就放一起了注释一下就是另一个相册3D旋转木马相册body{background-color:#000;/*视距，使子元素获得视距效果*/perspective

小木荣·2025-03-23 18:53

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

APP开发小程序开发常见的用户通知有哪些形式？

无论是购物、社交还是获取各种服务，它们都极大地便利了我们的生活。而有效的用户通知系统则是APP和小程序运营的关键环节。它如同一条无形的纽带，连接着应用与用户。

Haibakeji·2025-03-23 18:51

【机器学习】机器学习工程实战-第2章项目开始前

上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标

腊肉芥末果·2025-03-23 18:21

解码软件需求的三个维度：从满足基础到创造惊喜

质量功能展开（QFD）提出的常规需求、期望需求、意外需求分类法，为团队提供了一把解开需求迷局的钥匙。1.常规需求：没有它，产品活不下去想象一下，你下载了一款外卖App，却发现无法下单支付；或者

技术管理修行·2025-03-23 18:51

python 爬取某乎某选全部内容

在发布了python爬取知乎盐选文章内容后，没想到居然这么快就要更新新的内容了。

路笑笑·2025-03-23 17:50

Xilinx系ZYNQ学习笔记（二）ZYNQ入门及点亮LED灯

系列文章目录文章目录系列文章目录前言简单介绍简称xc7z020型号FPGAZYNQ实操通用IO点亮LED灯硬件逻辑基础前言简单入门一下ZYNQ是何种架构，如何编程，至于深入了解应该要分开深入学习Linux

贾saisai·2025-03-23 17:50

（含import）两行代码，将ppt的每一页幻灯片保存为图片。（如果你没装office，只装了WPS也可以，只不过更麻烦一些）

文章目录第一步:安装包第二步：写代码，运行第三步：如果你是Office，现在已经搞定了。

几道之旅·2025-03-23 17:50

ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出

ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出GPIO介绍MIO介绍EMIO介绍控制GPIO接口的寄存器原理_输入输出部分GPIO介绍GPIO的英文全称为General-purposeinput/output，即一种通用外设

凌星星星星星·2025-03-23 17:20

《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks

论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架（CL-FEFA）”中正负样本对比学习实现的技术细节，包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。

阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

zynq设计学习笔记2——GPIO之MIO控制LED实验

vivado软件操作步骤与学习笔记1——helloworld差不多，这里不再过多赘述，不同点是在zynq的设置中添加上GPIO的设置即可。

墨漓_lyl·2025-03-23 17:49

浅谈VB.NET为何还没有被时代淘汰

最近在做一个旧项目的更新和维护，比较头疼的是这个项目是08年写的，当时编写编写语言为c++、环境为vc6.0+MFC(嘶~，这玩意儿年纪比我还大)，需要将环境改为VS2022、.NET框架，为配合项目组其他同事

练习AI两年半·2025-03-23 17:47

蓝桥杯备赛计划

1-2小时的蓝桥杯PythonB组冲刺日程表（持续1个月，聚焦高频考点）：第一周：核心算法突破Day1（周一）学习重点：动态规划（01背包问题）学习资源：AcWing《蓝桥杯辅导课》第8讲（背包问题模板

laitywgx·2025-03-23 17:47

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。

藓类少女·2025-03-23 17:16

大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？

本文将为您详细介绍从零开始学习大模型直至成为专家的全过程，包括所需掌握的知识点、学习资源以及实践建议等。无论您是初学者还是有一定基础的专业人士，都能从中获得有价值的指导。

大模型入门教程·2025-03-23 17:15

蓝桥杯备赛Day12 动态规划1基础

(3)子问题重叠，将子问题的解存储下来两种思路:(1)按题目线性DP数字三角形学习:(1)将整个大

爱coding的橙子·2025-03-23 17:45

机器学习——KNN超参数

sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具，通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍：一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合，通过交叉验证评估每组参数的性能，最终选择最优参数组合。其核心价值在于：自动化调参：替代手动参数调试，提升效率3。交叉验证支持：通

练习AI两年半·2025-03-23 17:44

应用程序编程接口API的类型与结构

它为不同的软件应用程序提供了一种接口，使得它们能够相互通信和交互，而无需了解其内部实现细节。

恶霸不委屈·2025-03-23 17:14

linux 逻辑卷LVM

LVM（LogicalVolumeManager）逻辑卷管理是一种在Linux系统中用于管理磁盘空间的技术，它提供了一种灵活、高效的方式来管理硬盘分区和卷。

IT小饕餮·2025-03-23 17:43

向量数据库技术系列三-Chroma介绍

它提供了简单易用的API，支持存储嵌入及其元数据、嵌入文档和查询、搜索嵌入等功能。

恰恰虎·2025-03-23 16:43

【Docker系列四】Docker 网络

Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室·2025-03-23 16:13

《Solidity智能合约开发：从零到一实战指南》大纲

做区块链项目的人越来越多，但真正从零系统学习Sol

白马区块Crypto100·2025-03-23 16:40

Windows程式开发设计指南（二十三）领略Internet

23.领略InternetInternet－全世界电脑透过不同协定交换资讯的大型连结体－近几年重新定义了个人计算的几个领域。

干了这一碗BUG·2025-03-23 16:40

Milvus学习整理

Milvus学习整理一、度量类型(metric_type)二、向量字段和适用场景介绍三、索引字段介绍（一）、概述总结（二）、详细说明四、简单代码示例（一）、建立集合和索引示例（二）、搜索示例（三）、参考文档五

louisliao_1981·2025-03-23 16:10

Macrorit Partition Expert：守护硬盘数据的「分区手术专家」

MacroritPartitionExpert的出现，为普通用户和专业运维人员提供了一站式解决方案。作为兼容性极强的分区管理工具，它同时支持MBR和GPT分区表，轻松突破传统系统对2TB以上大硬盘的识

KJ-拾荒者·2025-03-23 16:09

_网络安全零基础怎么学习

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言写这篇教程的初衷是很多朋友都想了解如何入门/转行网络安全，实现自己的“黑客梦”。

白帽黑客啊一·2025-03-23 16:09

LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS

特点：支持近似最近邻搜索（ANN）、实时性能优化，但对大规模数据处理能力有限。Milvus分布式向量数据库：专为超大规模向量数据设计，支持云原生架构和高可用性，适合企业

maxmaxma·2025-03-23 16:38

【第22节】windows网络编程模型(WSAAsyncSelect模型)

WSAAsyncSelect模型作为一种独特且实用的网络编程模型，为开发者提供了异步处理网络事件的有力手段。它巧妙地将Window

攻城狮7号·2025-03-23 16:38

RK3568平台SDIO接口驱动能力提升指南

使用RK3568主控通过SDIO连接Wi-Fi模块（如RealtekRTL8733BS）时，出现了CMD53读写失败等不稳定现象，我们尝试了通过提高SDIO引脚的驱动能力（DriveStrength）的方法来增强了信号稳定性

思考的下一页·2025-03-23 16:08

el-table保持多选框选中状态

往往我们在开发时勾选了几个多选框点击了按钮触发功能，会重新获取表格信息，这时勾选框也会被刷新。但在实际应用中使用者往往需要对勾选的列进一步操作，在这种情况下保持勾选框的状态会使得界面更加友好。

稳住别慌·2025-03-23 16:38

Github上神仙级大模型项目：大语言模型(LLM)入门学习路线图，三个月让你从大模型基础到精通！

Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。

AI大模型-大飞·2025-03-23 16:35

安卓 vs iOS 文件系统深度解析：开放自由与封闭安全的终极博弈

安卓和iOS的差异远不止于界面和生态，它们的文件系统设计更是体现了两种截然不同的技术哲学。安卓的开放目录允许用户“为所欲为”，而iOS的沙盒机制则像一座密不透风的堡垒。

jingling1007·2025-03-23 15:33

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