横向对比第10页

360大数据面试题及参考答案

通过对比每条记录的关键属性，若所有关键属性值都相同，则判定为重复记录，可保留其中一条，删除其余重复项。例如在客户信息表中，若有两条记录客户姓名、联系方式、地址等关键信息都一样，就可进行

大模型大数据攻城狮·2025-01-28 12:42

2025年创业公司技术栈选择：React与Vue对比

前端开发、React、Vue、TypeScript有个残酷的事实：在2025年为你的技术栈挑选合适的框架，不是看哪个更酷炫或更热门，而是看哪个最契合你的特定需求。在前端开发领域，React和Vue这两大巨头正激烈竞争，吸引着你的目光。但有一点要明确：不存在“一刀切”的答案。React和Vue都是出色的框架，不过各自都有优势、特点和适用场景。你的决策不应只着眼于框架本身，而更应考虑团队、项目以及长期

硅基创想家·2025-01-28 11:36

2024年MR应用深度解析：Meta商店中的游戏与非游戏应用

本文基于对Meta商店中部分具有代表性的MR应用的研究，探讨了游戏与非游戏类应用之间的对比分析，并深入细分每个类别下的亮点推荐。

花生糖@·2025-01-28 11:04

workerman和swoole性能对比分析

Workerman和Swoole性能对比结论：在大多数情况下，Swoole具有更好的总体性能。详细对比：Workerman和Swoole是两

csdndddsd·2025-01-28 10:33

【Matlab高端绘图SCI绘图模板】第006期对比绘柱状图（只需替换数据）

1.简介柱状图作为科研论文中常用的实验结果对比图，本文采用了3组实验对比的效果展示图，代码已调试好，只需替换数据即可生成相关柱状图，为科研加分。

小熊科研路（同名GZH）·2025-01-28 10:00

医院服务总线常见架构比较：面向服务架构与事件驱动架构

本文将重点对比两种常见架构——面向服务架构（SOA，Service-OrientedArc

登山看云海·2025-01-28 09:55

读书笔记--分布式服务架构对比及优势

本篇是在上一篇的基础上，主要对共享服务平台建设所依赖的分布式服务架构进行学习，主要记录和思考如下，供大家学习参考。随着企业各业务数字化转型工作的推进，之前在传统的单一系统（或单体应用）模式中，每个系统都要做这些公共的功能或模块，比如用户管理，权限认证，日志，邮件，财务等等，随着企业各大应用系统的不断扩展，各垂直业务板块逐步沉淀形成各自的核心业务的数字化能力，提出了基于SOA理念的分布式服务架构，S

一望无际的大草原·2025-01-28 08:47

Vue学习第31天——编程式路由导航5种方法详解及案例练习（与声明式路由导航对比）

目录一、编程式路由导航1、概念2、理解3、用法二、编程式路由导航的5种方法1、push2、replace3、forward4、back5、go三、案例练习四、编程式路由导航与声明式路由导航对比一、编程式路由导航

离奇6厘米·2025-01-28 06:07

null/nil, empty, blank对比

null/nil：表示对象为空empty：表示数组或容器为空或长度为0blank：表示字符串为空或空格字符串

Like_wen·2025-01-28 05:00

CSS：模拟下雪效果动画制作教程

浏览器实现动画无非css3和canvas（还有gif），对比下css3和canvas的优缺点：动画自由度：canvas胜；复杂度：canvas胜；兼容性：canvas胜；性能：css3胜（requestAnimationF

IT新时代·2025-01-28 04:50

真实互联网线上系统JVM内存溢出排查流程(文末彩蛋)

根据经验分析，大概率是由于JVM中存在长期无法回收的（大）对象（此问题属代码本身问题）或瞬间流量激增导致垃圾收集器来不及回收（可调整JVM参数或横向增加服务器）导致。

程序健跑人生·2025-01-28 03:12

C++和Python要点对比【数据结构】

C++和Python要点对比前言本人以C++作为工作项目应用主语言，但是也会用到python，而且经常使用python作为力扣算法题的刷题主语言，经常发现容易混淆的函数、语法、和数据结构，于是想做个整理

川辉·2025-01-28 02:03

利用IDEA反编译jar包

有时使用jd-gui进行反编译不太靠谱，可以通过idea反编译方式，两者进行对比：1.利用IDEA反编译jar包(idea需要安装插件JavaBytecodeDecomplier)2.在需要编译的jar

star9595·2025-01-28 02:31

WebSocket实现分布式的不同方案对比

本文将对比几种常见的WebSocket分布式实现方案，包括基于消息队列的广播模式、基于Redis缓存的路由模式、以及基于哈希环的实现方案，探讨它们的优缺点及适用场景。方案一：基

codeBrute·2025-01-28 00:50

RTX 4090D和A10和T4显卡差别、价格对比

RTX4090D、NVIDIAA10和NVIDIAT4三款显卡在设计用途、性能、功耗、价格等方面都有显著差异，以下是它们的主要区别：1.设计用途：RTX4090D:面向高端消费者市场，主要用于游戏、内容创作和3D渲染，适合需要高图形性能的用户，如游戏玩家和内容创作者。NVIDIAA10:专为数据中心和企业应用设计，优化了AI推理、深度学习、虚拟桌面基础设施(VDI)以及多实例GPU（多用户共享显卡

张3蜂·2025-01-27 22:05

常用的排序算法的时间复杂度

以下是常见排序算法的时间复杂度对比表，包含了最优、平均和最坏情况下的时间复杂度：排序算法最优时间复杂度平均时间复杂度最坏时间复杂度空间复杂度稳定性冒泡排序O(n)O(n²)O(n²)O(1)稳定选择排序

跟着杰哥学嵌入式·2025-01-27 20:24

【JavaScript】forEach 遍历数组详解

1.遍历数组元素2.使用索引3.访问原数组三、forEach方法的实际应用1.修改DOM元素2.累加数组元素3.异步操作四、forEach方法的优缺点1.优点2.缺点五、forEach与其他遍历方法的对比

Peter-Lu·2025-01-27 19:11

C++——多态（上）

运行时多态）2.多态的定义和实现2.1多态构成的条件2.2虚函数(1)虚函数的定义(2)虚函数重写(3)虚函数重写的例外(4)C++11override和final(5)重载，重写(覆盖)，隐藏(重定义)的对比

qing_040603·2025-01-27 18:09

深圳杯数学建模挑战赛2024B题思路+论文+代码

下面简称轨道）只能沿着板材的长边（纵向）做来回移动，移动速度可在区间[-80,80]mm/s上连续变化；多把切割刀排列在平行于板材短边的一条直线上，每一把切割刀具可以在保持至少100（mm）相互间距和横向次序下做独立

小驴数模·2025-01-27 17:35

国内行情与技术对比分析

国内行情与技术对比分析一、国内Android开发现状1.存量市场的竞争2.维护需求依然强劲3.招聘趋势二、Android与其他技术的对比分析1.小程序vsAndroid小程序的优势小程序的劣势2.UniAppvsAndroidUniApp

我的青春不太冷·2025-01-27 17:32

深度解析HDMI的发展历程、主要构成及各代对比

深度解析HDMI的发展历程、主要构成及各代对比随着科技的不断进步，高清多媒体接口（HDMI）已经成为现代家庭娱乐系统中不可或缺的一部分。

wit_@·2025-01-27 17:02

【进阶编程】配置驱动注入和依赖注入的比较（一）

下面我们将详细对比这两种模式。1.定义和实现方式依赖注入（DI）依赖注入是一种设计模式，旨在减少对象之间的耦合关系。通过这种模式，类的依赖（服务、组件等）由外

de之梦-御风·2025-01-27 14:05

JAVA设计模式：依赖倒转原则（DIP）在Spring框架中的实践体现

文章目录一、DIP原则深度解析1.1核心定义1.2现实比喻二、Spring中的DIP实现机制2.1传统实现vsSpring实现对比三、Spring中DIP的完整示例3.1领域模型定义3.2具体实现3.3

缘友一世·2025-01-27 11:51

低代码系统-氚云、宜搭控件对比

上一篇我们对比了宜搭和微搭，可以发现，两个产品的定位完全不一样，虽然都借助了平台的资源和能力，但很明显，微搭在集成腾讯平台上，更加具有针对性和特性。

露临霜·2025-01-27 09:09

低代码系统-氚云、简道云表单控件对比

组件对比氚云简道云是否都有1单行文本单行文本☑️2多行文本多行文本☑️3日期日期时间☑️4数字数字☑️5单选框单选按钮组☑️6复选框复选框组☑️7下拉框下拉框☑️8附件附件☑️9图片图片☑️10地址地址

露临霜·2025-01-27 09:09

百度地图API初体验和偏移纠正方法

通过网上的一些资料和自己对于Google和百度地图的使用，对这两个地图做了一些简单的对比，结论是很明显的——Google在技术水平和成熟度上都要比百度高很多，可以说完全不在一个档次上，但是鉴于Google

u012373583·2025-01-27 04:33

【AI技术】Edge-TTS 国内使用方法

建议大家还是要么迁移到国内的收费平台或者是一些免费的开源框架（paddlespeech、gpt-sovits）解决方案：这个TTS服务在Edge浏览器中其实也有嵌入，并且国内一样可以使用，经过和官方的访问地址对比

一者仁心·2025-01-27 00:08

C++|开源日志库log4cpp和glog

文章目录`log4cpp`和`glog`对比1.**功能对比**2.**易用性和配置**3.**性能**4.**线程安全**5.**日志输出**6.**功能扩展**7.**适用场景**8.

奇树谦·2025-01-26 21:15

Tika 解析pdf时使用的内置TesseractOCRParser如何修改语言为简体中文

项目需求中需要对pdf文件进行解析提取文件中的文本内容，对比后选择使用tika库支持对多种文件自动进行解析，测试解析效果也不错。

lxh9512·2025-01-26 21:12

单片机基础模块学习——DS1302时钟芯片

一、DS1302时钟简介1.与定时器对比DS1302时钟也称为RTC时钟（RealTimeClock,实时时钟），说到时钟，可能会想到定时器，下表来简单说明一下两者的区别。

promising-w·2025-01-26 17:11

PyTorch transpose、permute、view和einops.rearrange

以下是它们的详细比较和区别：1.功能和用途对比功能/操作einops.rearrangetorch.transposetorch.permutetorch.view维度交换支持直接通过模式字符串交换维度

qq_27390023·2025-01-26 16:05

STM32系列在电机控制领域的辨析

以下是F0、F1、F4、G4、H7系列在电机控制中的特点对比，特别是针对FOC（磁场定向控制）的应用。

清风明月自在愁·2025-01-26 14:22

学习R语言：数学运算与模拟

abs()sin()，cos()等三角函数min()，max()：向量的最小、最大值which.min()，which.max()：向量的最小、最大元素的位置索引pmin()，pmax()：多个向量逐元素对比

Mrrunsen·2025-01-26 14:50

ES6---var和let const 对比区别

一、var和letconst区别目录一、目录var,let,const相同点：var,let,const三者都可以声明变量var.let.const不同点：1.var存在变量提升而let与const不存在变量提升2.var定义的变量可以声明很多次，而let.const定义的变量只能声明一次3.var.let声明的变量可以再次赋值，而const声明的变量不能再次赋值4.var声明的变量没有自身的作用

打折瘸子那条好腿·2025-01-26 13:16

五大多智能体 ( Multi-AI Agent) 框架对比

编者按：当前AI技术发展日新月异，多智能体框架如雨后春笋般涌现。如何在AutoGen、LangGraph、CrewAI等众多框架中做出正确选择，找出那一个真正适合你需求的多智能体框架？本文作者通过对五大多智能体AI框架的比较，提出了一个关键观点：不同的AI框架适用于不同的场景和需求，选择的关键在于精准匹配项目特点和技术路线。作者|MehulGupta编译|岳扬在生成式AI领域，Multi-AIAg

·2025-01-26 12:57

MongoDB vs Redis：相似与区别

本文将深入探讨MongoDB和Redis的特点，并详细对比它们之间的相似之处和区别，帮助你更好地选择适合自己项目的数据库。

码畜sokach·2025-01-26 11:32

Python3.9、Python3.10、Python3.11和Python3.12的发展历程和区别

10月发布）主要新特性2.Python3.10（2021年10月发布）主要新特性：3.Python3.11（2022年10月发布）主要新特性4.Python3.12（2023年10月发布）主要新特性总结对比

Ceeeeen·2025-01-26 08:38

element ui Table组件内容自适应的情况下实现表头相对页面固定

此时有一个弊端，如果页面布局内容较多，会出现两个滚动条，一个table的一个页面的，我们的需求是页面高度随着数据数量而自适应撑开，而不是固定table视窗的高度二、效果图对比如下：三、实现步骤1、首先监听页面滚动事件

木有是我·2025-01-26 08:36

Matlab进阶绘图第58期—带填充纹理的横向堆叠图

带填充纹理的横向堆叠图是通过在原始横向堆叠图的基础上添加不同的纹理得到的，可以很好地解决由于颜色区分不够而导致的对象识别困难问题。由于Matlab中未收录提供填充纹理选项，因此需要大家自行设法解决。

阿昆的科研日常·2025-01-26 05:08

深度强化学习在高频交易中的动态策略优化与收益提升

到特征工程2.2动作空间与奖励函数设计2.3DQN模型架构与训练优化3.业务视角下的策略优化与风险管理3.1策略有效性验证3.2实时部署与延迟优化3.3合规与伦理考量4.实验：基于NASDAQLOB数据的策略对比

二进制独立开发·2025-01-26 04:36

国内外视频编解码标准体系-3GPP 5G标准进程

作者：中国移动李琳针对国内外视频编解码标准，前文回顾讲解了标准组织和联盟包括MPEG、ISO、ITU、AOM、AVS等的阵营、历史、标准关系，并从纵向、横向分析对比视频编解码的特性。

IT&IC先生·2025-01-26 04:29

计组实验报告-阵列乘法器设计

目录一、实验目的二、实验原理（1）实验内容与要求（2）原理（3）斜向进位阵列乘法器的原理图三、实验步骤与运行结果四、附录一、实验目的①利用1位全加器做子电路构成5×5位横向进位或斜向进位的原码阵列乘法器

厂里英才·2025-01-26 03:55

006设计模式--工厂方法模式(Factory Method Pattern)

目录一、什么是工厂方法模式二、工厂方法模式的结构三、工厂方法模式的代码实现四、工厂方法模式的优缺点五、工厂方法模式的应用场景六、对比七、总结一、什么是工厂方法模式简单工厂模式存在的问题:类的创建依赖工厂类

少年359·2025-01-26 00:51

网页性能优化之懒加载与预加载：概念、原理、实现及对比

1.什么是懒加载？懒加载也就是延迟加载。当访问一个页面的时候，先把img元素或是其他元素的背景图片路径替换成一张大小为1*1px图片的路径（这样就只需请求一次，俗称占位图），只有当图片出现在浏览器的可视区域内时，才设置图片正真的路径，让图片显示出来。这就是图片懒加载。2.为什么要使用懒加载？很多页面，内容很丰富，页面很长，图片较多。比如说各种商城页面。这些页面图片数量多，而且比较大，少说百来K，多

不在···2025-01-25 19:46

Kmeans与KMedoids聚类对比以及python实现

在机器学习领域，聚类算法是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本尽可能相似，而不同簇之间的样本尽可能不同。K-Means和K-Medoids是两种经典的聚类算法，它们都基于划分的思想，但在具体实现和应用场景上存在一些差异。一、算法原理1.K-Means:中心点选择:K-Means算法通过计算簇内所有样本的均值来确定中心点（centroid）。距离度量:通常

呵呵爱吃菜·2025-01-25 17:36

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