模型中set 第12页

dockerfile中from命令无法拉取镜像而docker的pull命令能拉取镜像

问题现象：dockerpullimages拉取镜像正常dockerfile中的from命令拉取镜像就会报出证书错误。报错信息如下：[bjxtb@wj-kvm-test-jenkins-6-243ceshi_dockerfile]$dockerbuild.[+]Building0.4s(3/3)FINISHEDdocker:default=>[internal]loadbuilddefinition

容器云服务·2025-01-25 18:40

【软考架构】信息系统开发与软件工程、软件架构的关系

但是在软考备考过程中确实遇到了相似的困惑：有些知识点一旦理解了其实很简单，但是在理解之前，反反复复看了多遍还是学了前面忘了后面，本文要探讨的关于信息系统开发与软件工程、软件架构的关系就是其中一个困扰了我许久的例子

warmbook·2025-01-25 18:39

深入理解Python的@staticmethod和@classmethod装饰器

深入理解Python的@staticmethod和@classmethod装饰器引言在Python的面向对象编程中，类方法和静态方法是除了实例方法之外的两种重要方法类型。

清水白石008·2025-01-25 18:08

Mybatis源码学习（七）——ResultSetHandler 结果处理

StatementHandler接口的实现类，无论是PreparedStatementHandler、CallableStatementHandler还是SimpleStatementHandler都是使用ResultSetHandler

Laplaces Demon·2025-01-25 18:38

10-2.Android BuildConfig 之获取版本号与版本名（通过 BuildConfig 类方式获取、通过 PackageInfo 方式获取）

versionName）是一个字符串，通常用于向用户展示应用的版本信息，它可以是任意格式，常见的格式是主版本号.次版本号.修订号（例如，1.0.0）二、定义版本号与版本名在模块级build.gradle文件中，

我命由我12345·2025-01-25 18:38

Red Hat 8.1 部署MySQL 5.7

RedHat8.1部署MySQL5.7文章目录RedHat8.1部署MySQL5.7一、关闭防火墙和Selinux二、配置YUM源三、安装依赖包四、安装MySQL4.1创建安装目录并解压文件到目录中4.2

云计算老王·2025-01-25 18:37

数据库基础知识：理论、E-R图、事务、原则

（5）数据库理论与E-R图数据库理论（DatabaseTheory）是在创建数据库的过程涉及创建现实世界的抽象模型；将现实世界的概念作为实体表示在数据库中。

地信小学生·2025-01-25 18:07

android11中删除一些不需要的应用

我们在定制android11的需求的时候，有时候客户不想要一些应用，需要我们移除掉这些应用，为了节省大家的时间，我这边举例了几个删除的例子具体的路径是在build/make下diff--gita/target/product/handheld_product.mkb/target/product/handheld_product.mk---a/target/product/handheld_pro

路奇的电脑·2025-01-25 18:37

ChatGPT是强人工智能吗?

本文从人工智能发展的三个阶段的角度,分析当前强大的AI大模型所处的阶段,并通过对比各阶段的定义,明确各阶段的特点和未来发展方向;NarrowAI（弱人工智能）、AGI（人工通用智能）和ASI（人工超级智能

呵呵爱吃菜·2025-01-25 17:36

图像分类与识别的自组织特征映射网络实践

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：自组织特征映射网络（SOFM）是一种无监督学习模型，适用于图像处理中的预处理、特征提取和分类识别。

无声远望·2025-01-25 17:36

c语言指针 pdf,深入理解c指针 PDF扫描版[33MB]

本书详细阐述了如何在数组、字符串、结构体和函数中使用指针，同时演示了相应的内存模型及其对指针使用的影响。指针为C语言带来了强大的功能和灵活性，却也是C语言中最难啃的一块“骨头”。

origami dance·2025-01-25 17:35

Django常用ORM

=Coalesce(Sum('number'),0,output_field=CharField())跨表分组去重#B表中有一个外键表是A,即a=models.ForeignKey(A)a_queryset

程序猿_小天·2025-01-25 17:05

局域网用MAC通讯为什么还要IP?

要IP才能调用MAC，那就是通过IP通讯了啊回答LAN中是采用MAC通信，但是上层协议没法直接调用MAC协议，必须使用ARP协议将IP地址

sun shang chao·2025-01-25 17:35

五、Mongodb的备份恢复与导出导入

1、备份备份的语法：mongodump-hdbhost-ddbname-odbdirectory-h：服务器地址，也可以指定端⼝号-d：需要备份的数据库名称-o：备份的数据存放位置，此⽬录中存放着备份出来的数据示例

s_daqing·2025-01-25 17:05

Kotlin 2.1.0 入门教程（九）

类型检查和转换在Kotlin中，可以执行类型检查以在运行时检查对象的类型。类型转换能够将对象转换为不同的类型。is和!

xvch·2025-01-25 17:04

算法随笔_21:字符的最短距离

返回一个整数数组answer，其中answer.length==s.length且answer[i]是s中从下标i到离它最近的字符c的距离。

程序趣谈·2025-01-25 17:03

[转] mongodb数据库备份和恢复

windows下面mongodb数据库备份和恢复1、mongodump（备份）及mongorestore（还原）→说明：mongodump是一个用于导出二进制数据库内容的实用工具，它导出的bson文档中只会包含着集合文档等信息

hi_zf·2025-01-25 17:32

鲍凯印Fox·2025-01-25 17:02

mikro-orm 和typeorm 对比

这种设计使得它在管理内存中实体状态方面表现优异，能够自动处理事务，当调用em.flush()时，所有计算出的更改都会被包装在一个数据库事务中。

大耳朵乔乔·2025-01-25 17:02

小程序与内嵌网页的数据通信

小程序与内嵌网页的数据通信前言微信小程序提供了web-view组件，允许开发者在小程序中嵌入网页。然而，由于小程序和网页运行在不同的环境中，它们之间的通信就需要依赖特定的机制来实现。

大耳朵乔乔·2025-01-25 17:31

python中@staticmethod方法

python中@staticmethod方法，类似于C++中的static，方便将外部函数集成到类体中，主要是可以在不实例化类的情况下直接访问该方法，如果你去掉staticmethod,在方法中加self

elie813·2025-01-25 17:31

蓝牙LE Audio的三大改进

这为真正的无线耳机打开了大门，该无线耳机可用于计时至关重要的环境中，例如竞争性游戏。L

Lenzetech·2025-01-25 17:00

k8s pod分类、核心组件、网络模型、kubectl常用命令

且每个容器都有其IP地址，重建的pod中的容器其P地址与之前的pod中容器的IP地址是不一样的，如此一来就会存在一个问题,客户端如何访问这些pod中的容器呢?

2501_90243308·2025-01-25 16:00

详细介绍：如何使用 form-serialize 实现表单数据快速收集

目录功能概述代码实现1.form-serialize插件源码2.HTML示例代码总结在表单处理过程中，手动提取用户输入的数据可能会显得繁琐且容易出错。

还是鼠鼠·2025-01-25 16:29

Java 不可变集合全面解析

在Java编程中，不可变集合是一种特殊类型的集合，一旦创建，其内容就不能被修改。这种特性使得不可变集合在某些场景下具有独特的优势。

吉安.·2025-01-25 16:28

冯诺依曼架构和哈佛架构的主要区别？

以下是它们的主要区别：1.存储器结构冯诺依曼架构：在冯诺依曼架构中，程序存储器和数据存储器是共享的，即指令和数据都存储在同一个内存区域（通常是RAM）中。

m0_74824552·2025-01-25 16:28

AlphaFold2的思路总结（十五）

2021SC@SDUSC这学期的代码分析工作接近尾声了，我想简单总结一下AlphaFold2的总体思路具体来看，AlphaFold2主要利用多序列比对（MSA），把蛋白质的结构和生物信息整合到了深度学习算法中。

xiaofengzihhh·2025-01-25 16:57

Java配置文件从XML到Annotation完美转变

其次XML不是程序代码，而Java中Annotation是程序代码继而非常灵活简洁。

xiaoyustudiowww·2025-01-25 16:27

【阅读总结】AlphaFold3 unedited version 通读 + 服务器使用总结

、DNA、RNA与允许的配体/离子/共价修饰的复合物结构为什么要用AlphaFold3：有强大的泛化性和准确率，除了RNA结构略差于AIchemy_RNA2外，预测精度高于现有方法（包括Vina和RosettaFold-All-Atom

Lasgalena·2025-01-25 16:56

神经网络|(三)线性回归基础知识

【1】引言前序学习进程中，已经对简单神经元的工作模式有所了解，这种二元分类的工作机制，进一步使用sigmoid()函数进行了平滑表达。

西猫雷婶·2025-01-25 16:56

Python实现itemCF协同过滤推荐算法并计算召回率、准确率、F1分数和覆盖率

将使用Pandas进行数据处理，Scikit-learn进行相似度计算，并编写函数来生成推荐列表和评估模型性能。1.数据准备首先，需要准备数据。

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:56

情感分析常见算法与模型及实现步骤

【1】常见算法与模型情感分析（SentimentAnalysis）是一种自然语言处理（NLP）技术，用于识别和提取文本中的主观信息，如情绪、态度和意见。

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

关于CSS中毛玻璃和滤镜使用总结

【1】毛玻璃毛玻璃效果（也称为磨砂玻璃效果）可以通过CSS的backdrop-filter属性来实现。这个属性允许你在背景上应用各种滤镜效果，从而创建出类似磨砂玻璃的效果。这种效果通常用于创建半透明背景下的模糊效果，使得背景图像或颜色变得柔和，同时保持前景内容的清晰可见。示例代码HTML结构CSS毛玻璃效果毛玻璃效果这是一个使用CSS创建的毛玻璃效果。CSS样式body,html{height:1

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:54

自然语言处理（NLP）-总览图学习

Syntax）4.语义学（Semantics）5.推理（Reasoning）小结自然语言处理（NLP）-总览图学习转自《Python自然语言处理第二版》1.一张总览图的学习这张图片展示了一个自然语言处理的流程模型

汤姆和佩琦·2025-01-25 16:24

深度学习利用数据加载、预处理和增强数据提高模型的性能

深度学习数据预处理是一个关键步骤，旨在提高模型的性能和准确性。通过数据加载、预处理和增强，可以显著提高深度学习模型的性能和准确性。在实际应用中，需要根据具体的数据和任务来选择合适的预处理和增强技术。

weixin_30777913·2025-01-25 16:54

LeetCode HOT-100 分类总结

缓存小技巧二分搜索【NO.4】LeetCodeHOT100—4.寻找两个正序数组的中位数【NO.17】LeetCodeHOT100—33.搜索旋转排序数组【NO.18】LeetCodeHOT100—34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置排序排序方法

悬浮海·2025-01-25 16:54

系统架构设计基础：概念与原则

系统架构设计基础：概念与原则引言系统架构设计是软件开发过程中至关重要的一环，它决定了系统的整体结构、组件之间的关系以及系统的可扩展性、可维护性和性能。

Evaporator Core·2025-01-25 16:54

Python Web应用开发进阶：集成数据库与SQLAlchemy

引言在上一篇《PythonWeb应用开发入门：从零搭建一个简单的Web应用》中，我们学习了如何使用Flask框架搭建一个简单的Web应用。

Evaporator Core·2025-01-25 16:53

读论文 Situated Instruction Following

研究背景：在传统的指令跟随范式中，代理独自在一个空房子里行动，导致语言使用既简单又人为“完整”。

MhZhou0412·2025-01-25 16:53

LeetCode 3090.每个字符最多出现两次的最长子字符串

思路：用一个数组代替hashset记录字符出现次数代码：classSolution{publicintmaximumLengthSubstring(Strings){char[]ch=s.toCharArray

爱笑的coder·2025-01-25 16:53

论文阅读：DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection（Deepfake模型快速调参）

Dual-LevelAdapterforDeepFakeDetection作者团队：项目主页：https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter（代码暂未开源）二、动机与创新动机：目前的deepfake检测模型泛化能力差

海拉鲁的小厨娘·2025-01-25 16:52

基于Python的自然语言处理系列（2）：Word2Vec（负采样）

在本系列的第二篇文章中，我们将继续探讨Word2Vec模型，这次重点介绍负采样（NegativeSampling）技术。

会飞的Anthony·2025-01-25 15:51

大模型GUI系列论文阅读 DAY4：《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》

摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型，但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战，限制了其适用性。

feifeikon·2025-01-25 15:50

C语言：函数详解

2.库函数C语⾔标准中规定了C语⾔的各种语法规则，C语言本身是不提供库函数的，但我们写代码时经常会用到重

wai歪why·2025-01-25 15:49

C++异常机制：构建健壮代码的艺术

1.异常的概念及应用1.1.异常的概念异常处理机制允许程序中独⽴开发的部分能够在运⾏时就出现的问题进⾏通信并做出相应的处理，异常使得我们能够将问题的检测与解决问题的过程分开，程序的⼀部分负责检测问题的出现

Main. 24·2025-01-25 15:19

C++11：开启高效编程之旅（万字详解）

1.列表初始化1.1.C++98传统的{}C++98中⼀般数组和结构体可以⽤{}进行初始化。

Main. 24·2025-01-25 15:18

2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习楼上阑干横斗柄，寒露人远鸡相应。

文章目录sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习：问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2

汤姆和佩琦·2025-01-25 15:18

图神经网络系列论文阅读DAY1：《Predicting Tweet Engagement with Graph Neural Networks》

在现有研究中，许多方法通过利用帖子的直接特征来解决这一问题，这些特征通常与文本内容以及发布该帖子的用户相关。在本文中，我们认为互动的增加还与另一个关键因素相关，即社交媒体用户发布的帖子之间的语义关联。

feifeikon·2025-01-25 15:18

【大模型】ChatGPT 创作各类高质量文案使用详解

目录一、前言二、ChatGPT文案创作的优势三、ChatGPT各类文案创作操作实战3.1ChatGPT创作产品文案3.1.1ChatGPT创作产品文案基本思路3.1.2ChatGPT创作产品文案案例一3.1.2.1操作过程3.1.3ChatGPT创作产品文案案例二3.2ChatGPT创作视频脚本3.2.1ChatGPT创作视频脚本基本思路3.2.2ChatGPT创作视频脚本案例一3.3ChatGP

小码农叔叔·2025-01-25 15:47

饮食睡眠运动情绪，共筑健康养生长城

在快节奏的现代生活中，健康养生愈发重要。它并非简单的吃补药或参加昂贵的健身课程，而是渗透于生活的点点滴滴。合理饮食是健康养生的基石。

yy0821yy·2025-01-25 15:46

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