模型部署之flask篇

《Kubernetes部署篇：基于麒麟V10+ARM64架构部署harbor v2.4.0镜像仓库》

总结：整理不易，如果对你有帮助，可否点赞关注一下？更多详细内容请参考：企业级K8s集群运维实战一、环境信息K8S版本操作系统CPU架构服务版本1.26.15KylinLinuxAdvancedServerV10ARM64harborv2.4.0二、部署操作2.1、资源包下载说明：如果你从别处找来的镜像，redis提示报错ignore-warningsARM64-COW-BUG，可以重新编译redi
东城绝神·2025-01-23 01:21

新能源行业必会基础知识-----电力现货市场理论篇-----电力市场概述-----电力市场模式选择

新能源行业必会基础知识-----电力现货市场理论篇-----主目录-----持续更新https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/143364261这本书是
殷丿grd_志鹏·2025-01-23 01:20

YOLOv11目标检测模型部署到微信小程序上

1.效果YOLOv11目标检测模型部署到微信小程序上2.后端主要代码importosimporttimeimportnumpyasnpimporttorchfromflaskimportFlask,request
小阿技术·2025-01-23 00:17

Git分布式版本控制系统之SSH协议访问

目录前言：我来公司上班day1正文：Git的SSH协议访问步骤一.安装Git软件二.SSH密钥生成三.添加SSH公钥到远端仓库四.配置Git使用SSH协议来连接远程仓库五.使用Git命令进行测试结尾：前言：我来公司上班day1回顾我的毕业季，那是一段充斥着投递简历和准备面试的青葱岁月。都说23年学计算机，如同49年入国军。但已经投入过多的沉没成本的在计算机上的我也别无选择，在历经浪潮般的简历投递和
饶子文·2025-01-22 23:41

Vue3初学之商品的增，删，改功能

用一个商品的后台管理进行增，删，改的实现。案例进行学习：新增商品编辑删除取消确定import{ref}from'vue';import{ElMessageBox}from'element-plus';constgoodsList=ref([{id:1,name:'商品1',price:100,stock:50},{id:2,name:'商品2',price:200,stock:30}]);cons
fmdpenny·2025-01-22 23:39

“上海慧眼”超高层建筑的稳定之魂

“摩羯”“普拉桑”“苏力”不断来袭，作为我国最高的大楼，高达632米的上海中心大厦，是如何做到稳固不倒的？“上海慧眼”阻尼器发挥着至关重要的作用，"慧眼"本质上是一种摆式电涡流调谐质量阻尼器。其核心是一个大质量物体，惯性是这个物体作用的的关键。这个物体由配重物和吊索构成，类似巨型复摆。重达1000吨，距离地面583米，其单边摆幅的极限为2米，在正常情况下，阻尼器的摆动幅度非常小，但在强风等极端条件
doubt。·2025-01-22 23:36

手写完整文本文件压缩与解压程序（哈夫曼、java）

一、前言：上一篇文章手写了一个简单的文本文件压缩与解压CSDN，主要目的是阐明原理，并没有为实际的应用做准备。如果你想做出一个可视化程序并且能转发给你的朋友使用，请看以下内容。
努力的小南·2025-01-22 22:35

一文大白话讲清楚webpack基本使用——8——开发环境和生产环境的配置和区别

一文大白话讲清楚webpack基本使用——8——开发环境和生产环境的配置和区别1.建议按文章顺序从头看，一看到底，豁然开朗第一篇：一文大白话讲清楚啥是个webpack第二篇：一文大白话讲清楚webpack
16年上任的CTO·2025-01-22 22:03

Python操作MongoDB看这一篇就够了

MongoDB是由C++语言编写的非关系型数据库，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，其内容存储形式类似JSON对象，它的字段值可以包含其他文档、数组及文档数组，非常灵活。在这一节中，我们就来看看Python3下MongoDB的存储操作。1.准备工作在开始之前，请确保已经安装好了MongoDB并启动了其服务，并且安装好了Python的PyMongo库。2.连接MongoDB连接MongoDB
Python3.7·2025-01-22 22:32

【Java用法】Java设计模式之（三）原型模式（Prototype Pattern）

目录一、原型模式简介1.1、原型模式简介1.2、原型模式角色1.3、原型模式优缺点1.4、原型模式使用场景1.5、浅拷贝与深拷贝二、原型模式实现2.1代码客户端2.2浅拷贝代码2.3深拷贝代码三、原码分析一、原型模式简介1.1、原型模式简介原型模式使用原型实例指定创建对象的种类，并且通过拷贝原型对象创建新的对象。Prototype模式提供了一个通过已存在对象进行新对象创建的接口（clone），cl
No8g攻城狮·2025-01-22 22:02

spring boot源码解析之SpringApplication启动流程

1.启动入口我们一般的启动SpringBoot应用方式为：@SpringBootApplicationpublicclassMyApplication{publicstaticvoidmain(String[]args){SpringApplication.run(MyApplication.class,args);}}这里使用静态方法启动，传入参数为启动类、命令行参数实际此处使用的是以下方法：p
crayon-shin-chan·2025-01-22 22:28

如何在Python中高效地读写大型文件？

上一篇给大家介绍如何使用Python进行文件读写操作的方法，问题来了，如何读写的是大型文件，有没有什么方法来提高效率呢，不要捉急，这一篇来聊聊如何在Python中高效地读写大型文件。
·2025-01-22 20:43

Multicoin Capital：预测再变，这 7 个趋势不变

本周早些时候，我们发表了一篇「千篇一律」的风险投资文章，介绍了我们的投资团队期待在2025年看到的新兴领域。本着
·2025-01-22 20:12

hvie SQL优化之where子句过滤模式

本篇文章来源于《Hive性能调优实现》。在HiveSQL里面经常用到的过滤方法就是使用where子句，例如：explainselect*fromstudent_tb_seqwheres_age=19ands_namelike'%红%'ands_scorein(100,50,22);where子句在执行计划中以filter操作表示，代码如下：STAGEPLANS:Stage:Stage-1MapRe
三生暮雨渡瀟瀟·2025-01-22 20:49

机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全：（面试问题持续更新）

基础算法常见面试篇1.1过拟合和欠拟合常见面试篇一、过拟合和欠拟合是什么？二、过拟合/高方差（overfiting/highvariance）篇2.1过拟合是什么及检验方法？
·2025-01-22 20:09

深度学习模型开发文档

2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估6.2超参数调优7.模型部署
Ares代码行者·2025-01-22 20:47

CityMaker教程初级篇（一）如何加载三维控件

为此小编特地写一篇教程，帮助那些使用COM组件，尤其是CityMaker的C
风起于青萍·2025-01-22 20:17

交叉引用多篇文献操作

要在Word中为多个连续的参考文献创建一个交叉引用（如[1-3]表示文献1、2、3），你可以按以下步骤操作：使用“交叉引用”功能，插入你需要引用的文献范围内的第一个和最后一个文献编号，比如[1][3]。选中这两个编号，右键选择“切换域代码”，将其转换为域代码形式。对于第一个文献的域代码，在代码末尾添加\#"[0"；对于最后一个文献的域代码，在代码末尾添加\#"0]"。\#"[0",\"#0]"选择
小白也有IT梦·2025-01-22 19:12

RocketMQ源码之消息刷盘分析

前言刷盘是将内存中的消息写入磁盘，分为同步刷盘和异步刷盘。同步刷盘指一条消息写入磁盘才返回成功，异步刷盘指写入内存就返回成功，稍后异步线程刷盘。在创建CommitLog对象的时候，会初始化刷盘服务：//代码位置：org.apache.rocketmq.store.CommitLogpublicCommitLog(finalDefaultMessageStoredefaultMessageStore
小虾米 ~·2025-01-22 19:40

无人设备遥控器之指令加密篇

一、加密背景与必要性随着无人机技术的飞速发展，无人机在军事、民用等领域的应用日益广泛。然而，无人机遥控指令的传输过程中存在着被截获、分析、伪造和篡改的风险，这对无人机的安全飞行构成了严重威胁。因此，对遥控指令进行加密处理，以提高其安全性和可靠性，显得尤为重要。二、加密方法与技术序列密码加密：采用一次一密的序列密码加密方案，确保每次传输的遥控指令都是唯一的，从而大大增加了截获者破解的难度。结合加解密
SKYDROID云卓小助手·2025-01-22 19:09

LeetCode100之搜索旋转排序数组(33)--Java

1.问题描述整数数组nums按升序排列，数组中的值互不相同。在传递给函数之前，nums在预先未知的某个下标k（0nums[nums.length-1]&&targetnums[nums.length-1]){left=mid+1;continue;}......}如果我们已经完全在我们确定的二分查找范围之内了，就按照正常的二分判断进行查找即可。while(leftnums[nums.length-
xiao--xin·2025-01-22 18:36

MarsCode算法题之简单四则运算解析器

1.问题描述小F面临一个编程挑战：实现一个基本的计算器来计算简单的字符串表达式的值。该字符串表达式有效，并可能包含数字（0-9）、运算符+、-及括号()。注意，字符串中不包含空格。除法运算应只保留整数结果。请实现一个解析器计算这些表达式的值，且不使用任何内置的eval函数。示例1输入：expression="1+1"输出：2示例2输入：expression="3+4*5/(3+2)"输出：7示例3
xiao--xin·2025-01-22 18:36

LeetCode100之找到字符串中所有字母异位词(438)--Java

1.问题描述给定两个字符串s和p，找到s中所有p的异位词的子串，返回这些子串的起始索引。不考虑答案输出的顺序。示例1输入:s="cbaebabacd",p="abc"输出:[0,6]解释:起始索引等于0的子串是"cba",它是"abc"的异位词。起始索引等于6的子串是"bac",它是"abc"的异位词。示例2输入:s="abab",p="ab"输出:[0,1,2]解释:起始索引等于0的子串是"ab
xiao--xin·2025-01-22 18:36

数据管理之数据存储

一、数据存储如何操作1.1数据存储与操作的目标：1）在整个数据生命周期中管理数据的可用性：说白了就是数据保存了，别人需要用的时候能找到。2）确保数据资产的完整性：录入的数据不能乱，比如年龄录成负数这种错误。数据被修改时必须有规则，不能随便乱改。3）管理数据交易事务的性能：意思是当系统对数据进行操作（比如存、取、改、删）时，要保证这些操作能快速完成，不卡顿、不失败。简单总结：第一条是保证数据“随时能
剑客狼心·2025-01-22 18:32

RK3568平台（camera篇）音视频基础知识

一.音视频为什么要编码？音视频编码技术在音视频领域有着举足轻重的地位，这是由于音视频原始数据量较大，在传输的过程中如果不进行编码的话，则无法进行传输。比方说，一张普通的图片的大小大概是1-2M，假设我们传输的帧率是30帧，则相当于一秒钟三十张2M的图片，那这个传输量是不得了的。所以此时我们就要引入视频编码技术进行压缩处理，目前常见的视频压缩技术有H264/H265两种压缩技术(这方面我们后面再慢慢
嵌入式_笔记·2025-01-22 18:32

编写五子棋的完整python代码_Python 大作业之五子棋游戏(附代码)

Python大作业——五子棋游戏姓名：吴欣学号：姓名：张雨清学号：一游戏介绍：我们设计的是五子棋游戏，支持两人一个鼠标对下，黑方用左键单击，白方用右键单击，谁先下均可，落子无悔，下过的棋子对方点击后不会变色，程序可自行判断输赢并在五子连珠时弹出结果对话框，游戏双方需遵守不在空地点击和一次下一子的规则。二游戏代码设计：代码均为原创，没有借鉴和抄袭，首先是用户GUI界面设计，点击start进入游戏界面
weixin_39656513·2025-01-22 18:00

R语言机器学习算法实战系列（十九）特征选择之Monte Carlo算法（Monte Carlo Feature Selection）

禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现总结系统信息介绍特征选择（FeatureSel
生信学习者1·2025-01-22 17:21

IT行业中的SSE、SE、BSE、PE、PL各自是什么意思？

职责：根据开发进度和任务分配，完成相应模块软件的设计、开发、编程任务；进行程序单元、功能的测试，查出软件存在的缺陷并保证其质量；进行编制项目文档和质量记录的工作；维护软件使之保持可用性和稳定性。SE
GSDjisidi·2025-01-22 17:51

一篇文章让你学会Java之格式化输出

这里写目录标题一、格式化输出方法1.使用`String.format()`方法语法：示例：2.使用`System.out.printf()`方法语法：示例：3.使用`Formatter`类示例：代码分析：二、常见的格式说明符：1.整数类型格式化说明符2.浮点类型格式化说明符3.字符串格式化说明符4.日期和时间格式化说明符5.百分号格式化说明符6.其他格式化控制符三、常用的格式化选项：1.宽度（Wi
凭君语未可·2025-01-22 17:20

深入探讨Web应用开发：从前端到后端的全栈实践

目录引言1.Web应用开发的基本架构2.前端开发技术HTML、CSS和JavaScript前端框架与库响应式设计与移动优先3.后端开发技术Node.js（JavaScript后端）Python（Flask
禁默·2025-01-22 17:19

TiDB系列之：TiDB数据库账号权限，创建TiDB账号，创建数据库，创建表，插入数据

TiDB系列之：TiDB数据库账号权限，创建TiDB账号，创建数据库，创建表，插入数据一、TiDB账号权限二、创建TiDB账号三、创建数据库，创建表，插入数据一、TiDB账号权限TiDB账号权限可以分为系统级权限和对象级权限两种
快乐骑行^_^·2025-01-22 16:47

Redis学习笔记之Redis数据结构与内部编码、单线程架构

一、Redis数据结构与内部编码1、Redis数据结构有哪些？StringHashlistsetzset等等2、数据结构与内部编码的关系数据结构是用户能接触的接口内部编码是数据结构的内部实现每种数据结构都有两种及以上的内部编码多种内部编码实现可以在不同的场景下发挥各自的优势二、Redis的单线程架构redis是单线程来处理命令的一条命令从客户端到服务端不会立刻被执行，所有命令都会进入一个队列中，然
dog~south~south·2025-01-22 16:12

python之enumerate函数

文章目录一、enumerate函数介绍：二、语法三、我个人的一些学习尝试用python实现与enumerate函数同等功能一、enumerate函数介绍：在Python中，enumerate函数是一个用于将一个可迭代对象转换成一个enumerate对象的函数，同时也在循环中同时迭代元素和索引值。二、语法enumerate(iterable,start=0)参数说明iterable:必选参数，表示可
Yong_zhi·2025-01-22 16:11

内附源码｜头部基模企业信赖之选——DMS+Lindorm智能搜索方案

本文为数据库「拥抱Data+AI」系列连载第6篇，该系列是阿里云瑶池数据库面向各行业Data+AI应用场景，基于真实客户案例&最佳实践，展示Data+AI行业解决方案的连载文章。
·2025-01-22 16:58

Redis原理-数据结构

Redis原理篇1、原理篇-Redis数据结构1.1Redis数据结构-动态字符串我们都知道Redis中保存的Key是字符串，
架构师成长进阶空间·2025-01-22 16:39

MySQL-事务隔离级别与MVCC

大家好，我是半夏之沫一名金融科技领域的JAVA系统研发我希望将自己工作和学习中的经验以最朴实，最严谨的方式分享给大家，共同进步写作不易，期待大家的关注和点赞关注微信公众号【技术探界】前言本篇文章首先会对数据库事务的几个基础概念进行说明
·2025-01-22 15:24

scrapy学习之爬虫练习平台爬取

本文章首发于个人博客，链接为：https://blog.d77.xyz/archives/35dbd7c9.html前言为了练习Scrapy，找了一个爬虫练习平台，网址为：https://scrape.center/，目前爬取了前十个比较简单的网站，在此感谢平台作者提供的练习平台。环境搭建开始爬取前，首先要先把环境搭建起来，Pycharm新建项目learnscrapy和对应的虚拟环境，安装好Scr
LLLibra146·2025-01-22 14:53

WPF之设置DataContext的三种方式

WPF之设置DataContext的三种方式1.代码设置在Window初始化时设置，如下publicMainWindow(){InitializeComponent();this.DataContext
烟火色极光·2025-01-22 13:50

前端打包工具之npm、yarn、pnpm对比

前端打包工具之npm、yarn、pnpm对比1、npm1.1概述1.2安装1.3常用命令1.4优缺点2、yarn2.1概述2.2安装2.3常用命令2.4优缺点3、pnpm3.1概述3.2安装3.3常用命令
前端~初学者·2025-01-22 13:16

【2024最新】渗透测试工具大全（超详细），收藏这一篇就够了！

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包所有工具仅能在取得足够合法授权的企业安全建设中使用，在使用所有工具过程中，您应确保自己所有行为符合当地的法律法规。如您在使用所有工具的过程中存在任何非法行为，您将自行承担所有后果，所有工具所有开发者和所有贡献者不承担任何法律及连带责任。除非您已充分阅读、完全理解并接受本协议所有条款，否则，请您不要安装并使用以下所有工具。您的使用行为或
渗透谢老丝·2025-01-22 13:46

AI Agent调研--7种Agent框架对比！盘点国内一站式Agent搭建平台，一文说清差别，看完这篇就足够了

作为个人或组织之数字化替身，AI代理执行特定任务与交易，其核心价值在于简化工作流程，削减繁复性，并有效降低人力投入与沟通障碍，促进效率与协作的双重提升。
你别管我了·2025-01-22 13:16

第九篇： 3.10. 【watchEffect】实现监听，立即执行函数

官网：立即运行一个函数，同时响应式地追踪其依赖，并在依赖更改时重新执行该函数。watch对比watchEffect都能监听响应式数据的变化，不同的是监听数据变化的方式不同watch：要明确指出监视的数据watchEffect：不用明确指出监视的数据（函数中用到哪些属性，那就监视哪些属性）。示例代码：两种方式实现需求：水温达到50℃，或水位达到20cm，则联系服务器水温：{{temp}}水位：{{h
小画家~·2025-01-22 12:15

深入 Prometheus 监控生态 - 第二篇：网络等硬件设备监控（snmp-exporter）

文章目录前言一、群晖NAS1、开启SNMP服务2、测试3、MIB文档4、编写snmp.yml5、运行snmp-exporter6、加入Prometheus监控二、QNAPNAS1、开启SNMP服务2、SNMPMIB文件下载3、generate的使用4、运行snmp-exporter5、加入Prometheus监控三、华为防火墙1、开启SNMP服务2、测试网络测试连接测试3、查阅文档4、部署snmp
运维の小LIAN·2025-01-22 12:12

深度学习-92-大语言模型LLM之基于langchain的模型IO的模型调用

文章目录1Model的输入输出2langchain支持的模型3调用Ollama模型3.1设置环境变量3.2大语言模型LLM(OllamaLLM)3.2.1生成文本补全3.2.2流式生成文本补全3.3聊天模型(ChatOllama)3.3.1内置的消息类型3.3.2HumanMessage和SystemMessage3.3.3元组方式构成消息列表3.3.4stream流式3.4文本嵌入模型(Olla
皮皮冰燃·2025-01-22 12:10

ssti注入

flask有个明显的特征就是服务器模板，把用户输入的回显到web页面，一般在用户交互的地方(输入/输出),这个要用python去构造链子去执行python命令，来getshell。
m0_73818134·2025-01-22 12:38

python之.pyc文件

.pyc是个什么呢？计算机是不能够识别高级语言的，所以当我们运行一个高级语言程序的时候，就需要一个“翻译机”来从事把高级语言转变成计算机能读懂的机器语言的过程。这个过程分成两类，第一种是编译，第二种是解释。编译型语言在程序执行之前，先会通过编译器对程序执行一个编译的过程，把程序转变成机器语言。运行时就不需要翻译，而直接执行就可以了。最典型的例子就是C语言。解释型语言就没有这个编译的过程，而是在程序
diantuge7474·2025-01-22 11:35

node实现文件分片上传之multer篇

node实现文件分片上传前端在做文件上传时，考虑到网速的快慢，如果文件过大的话可能会导致上传时间过长而请求超时，文件上传失败。因此文件过大需要对文件进行分片上传。那文件分片上传的具体过程是怎样的呢？进行了许多搜索查找之后，参照众多资源进行修改，得到了自己的简易实现流程。首先列出来node需要用到的模块：constexpress=require('express');varmulter=requir
brokenmile·2025-01-22 11:35

Flask SSTI注入：探索模板注入漏洞

在本文中，我们将探讨一种常见的Web应用程序漏洞——Flask中的SSTI（服务器端模板注入）注入。我们将介绍SSTI注入的原理，展示它的危害，并提供一些防御措施。什么是SSTI注入？
NfsVerilog·2025-01-22 11:04

python代码转exe

1.打开cmd控制台，跳转之python目录下的scripts.2.输入：pipinstallnumpy3.第二步成功后，输入：pipinstallPyInstaller4.第三步完成后，输入：pyinstaller-Fpy
xuaman·2025-01-22 11:30

python datasets_python基础之sklearn.datasets

sklearn.datasets模块主要提供了一些导入、在线下载及本地生成数据集的方法，可以通过dir或help命令查看，我们会发现主要有三种形式：load_、fetch_及make_的方法(1)datasets.load_：sklearn包自带的小数据集In[2]:datasets.load_*?datasets.load_boston#波士顿房价数据集datasets.load_breast_
weixin_39897887·2025-01-22 10:57
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