测地距离第3页

利用Python爬虫获取Shopee（虾皮）商品详情：实战指南

幸运的是，通过编写Python爬虫程序，我们可以高效地完成这一任务。本文将详细介绍如何利用Python爬虫获取Shopee商品详情，并提供完整的代码示例。一、为

小爬虫程序猿·2025-03-24 12:32

A. Shortest path of the king

A.Shortestpathoftheking思路总步数实则就是两点间的切比雪夫距离（就是横坐标差值的绝对值和纵坐标差值的绝对值两者的最大值），具体的走法可以用模拟的方法代码实现"""国王独自一人留在棋盘上

m00que·2025-03-24 11:56

字节跳动算法高频题：动态规划最优模板

通过背包问题、字符串处理、状态压缩等六大核心模块解析，结合跳槽、股票交易、编辑距离等15道真题案例，揭示动态规划的状态转移方程构建规律与维度优化技巧，助您在面试中实现时间复杂度与空间复杂度的双重最优解。

知识产权13937636601·2025-03-24 11:56

Linux:进程间通信——信号

信号是UNIX和Linux系统响应某些条件而产生的一个事件，接收到该信号的进程会相应地采取一些行动。信号是软中断，通常信号是由一个错误产生的。

muke_r·2025-03-24 10:23

VisionPro实战之传感器识别

目录1.案例要求2.实现思路1.先进行图片格式转换，不然可能格式不匹配2.进行模板匹配，仔细观察之后发现可以从左侧凹陷的地方入手，再进行定位3.找出四条线段4.进行距离的测量5.编写脚本或者使用CogCreateGraphicLabelTool

视觉王小·2025-03-24 10:23

制定执行标准的意义有哪些？

2、提高管理效率：管理者依据执行标准进行管理，能够更清晰地了解工作进展和质量情况，便于发现问题、解决问题，从而提高管理的效率和效果，降低管理成本。

德为先科技·2025-03-24 10:51

MySQL中基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略——开启数据库性能新纪元

如何更智能地识别并利用热点数据进行缓存优化，成为提升数据库性能的关键所在。今天，我们将深入探讨一种创新的方法——基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略，并分享其在MySQL中的具体实现方案。

墨夶·2025-03-24 10:49

OpenCV图像拼接（4）图像拼接模块的一个匹配器类cv::detail::BestOf2NearestRangeMatcher

它是基于“最近邻与次近邻距离比”原则来过滤匹配点对的，以提高匹配结果的准确性。这个类特别适用于需

村北头的码农·2025-03-24 10:17

算法笔记——前缀树、贪心算法（更新ing.......

它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较，查

不吃香菜的码农·2025-03-24 09:14

UI/UX设计服务行业分析

行业现状UI（用户界面）设计关注用户与产品交互的界面设计，包括软件、应用程序、网站或任何数字产品的视觉和操作元素的集合，旨在提供用户友好的界面，使用户能够轻松地使用产品并实现他们的目标。

LPiling·2025-03-24 09:40

深入探讨Spring MVC：原理、架构与实践

它通过将应用逻辑分为模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller），使得开发人员能够清晰地组织代码，提高开发效率和可维护性。

luckilyil·2025-03-24 09:37

LLMOps 是什么？

通常，它包括以下几个关键方面：模型训练：如何高效地训练大规

AI Agent首席体验官·2025-03-24 08:35

用文字书写你的计算机领域故事**

我们诚挚地邀请你参加这次以写作博客为目的的创作活动，一起挑战自我，展现你的写作才华。 **一、活动背景** 此次活动旨在鼓励大学生博主们挖掘自己的创作潜能，展现自己的写作才华。

爱编程的Loren·2025-03-24 08:02

React状态管理

状态管理概念状态管理是指如何高效地管理和共享组件中的状态。React提供了useState和useReducer来管理本地状态，而对于全局状态，可以使用ContextAPI或第三方库（如Redux）。

她的双马尾·2025-03-24 07:24

通信之OTDR

OTDR，即光时域反射仪，是光纤测量中最主要的仪器，被广泛应用于光纤光缆工程的测量、施工、维护及验收工作中，形象地被称为光通信中的“万用表”。

玖Yee·2025-03-24 07:51

What's new in dubbo-go v3.3.0

我们dubbogo社区很高兴地宣布发布最新版本v3.3.0！这一版本带来了多个Bug修复、新特性以及代码优化，显著提升了dubbogo的稳定性与功能性。

·2025-03-24 07:29

使用AirtableLoader轻松加载数据到Python

而通过使用AirtableLoader这种工具，可以轻松地将Airtable中的数据加载到Python项目中进行处理。

bavDHAUO·2025-03-24 06:17

SpringbootActuator未授权访问漏洞

漏洞介绍Actuator是SpringBoot提供的用来对应用系统进行自省和监控的功能模块，借助于Actuator开发者可以很方便地对应用系统某些监控指标进行查看、统计等。

web_15534274656·2025-03-24 06:43

使用Yeager.ai轻松构建LangChain工具和代理

它的核心组件yAgents是一个无代码的LangChain代理构建器，能够让用户轻松地集成各种语言模型和资源，非常适合开发者、研究人员和AI爱好者在不同应用场景中使用。

qahaj·2025-03-24 06:11

【机器学习】算法分类

在训练过程中，模型会不断地调整自身的参数，以最小化预测值与真实标签之间的误差，从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。

CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

【星闪开发连载】WS63E模块的雷达功能浅析

目录引言功能简介程序分析操作步骤简单测试结语引言WS63E星闪模块有个特色功能就是雷达运动感知，检测物体是否有运动，作用距离不超过6米。hi3863芯片本身不带雷达功能，是模块提供的相关功能。

神一样的老师·2025-03-24 05:02

Python 爬虫实战：舞台剧与演出信息获取

通过爬虫技术，我们可以自动化地获取这些演出信息，方便用户查询和分析。二、技术选型在

西攻城狮北·2025-03-24 05:00

linux内核路由子系统,深入理解Linux网络技术内幕——路由子系统的概念与高级路由...

路由：流量转发，决定目的地的过程路由表：转发信息库，该库中储存路由需要本地接收还是转发的信息，以及转发流量时所需要的信息。(即，信息库用来判断，要不要转发，如果要

罗心澄·2025-03-24 04:55

STM32:关于NVIC的工作与优先级分组方式

它是ARMCortex-M系列处理器内核的一个重要组成部分，主要用于管理中断请求，协调中断的优先级，以及控制中断的嵌套执行，使得处理器能够高效、有序地响应和处理多个中断源。

sewinger·2025-03-24 04:23

win32汇编环境,网络编程入门之九

;在上一教程里，我们学习了在连接成功网站后，应该发送什么数据给网站;在前面的几个教程里，简单地运行了套接字机制连接网站的方式，这是字节级的网络连接，扩展几乎是无限的。

一品人家·2025-03-24 04:22

python画一个爱心

大家好这是我的地一篇博客，我要写一个关于python的文章我要用python写一个爱心。

戴子雯·2025-03-24 03:48

使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南

随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。

shuoac·2025-03-24 03:17

多种方法判断一个数是否为素数的实现与优化

本文将从最基础的方法讲解到优化算法，并提供完整的实现代码，帮助您高效地判断一个数是否为素数。一、素数的基础知识1.1素数的定义素数：一个大于1的正整数，只有两个正因子：1和它本身。

徐浪老师·2025-03-24 03:14

Milvus 中常见相似度度量方法

1.欧氏距离（L2Distance，L2）特点欧氏距离是最常用的距离度量方法之一，它计算的是两个向量在欧几里得空间中的直线距离。

Sirius Wu·2025-03-24 03:13

CI/CD构建与注意事项

1.CI/CD概述1.1定义CI（ContinuousIntegration，持续集成）：是一种软件开发实践，开发团队成员频繁地将代码集成到共享的代码仓库中。

Sirius Wu·2025-03-24 03:13

JavaScript基础-事件对象

为了有效地响应这些事件，JavaScript提供了事件对象，它包含了关于事件的详细信息。本文将详细介绍事件对象的概念、重要的属性和方法，并通过实例展示其应用场景。一、什么是事件对象？

難釋懷·2025-03-24 02:39

使用GitHub API进行智能文档加载

随着AI技术的发展，我们可以利用GitHub的API实现智能文档加载，以便更好地进行代码管理和分析。下面我将介绍如何使用GitHubAPI进行文档加载，并通过实用的代码示例来帮助大家理解。

fgayif·2025-03-24 02:07

高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话

本文将探讨如何高效快速地在本地部署DeepSeek，并结合可视化工具实现对话过程的监控与分析。通过详尽的步骤、案例分析与代码示例，帮助开发者更好地理解和应用DeepSeek技术。同时，本

大富大贵7·2025-03-24 02:35

致现在的我与未来的我：编程长河中的摆渡手札

从萤火微光到星河初现（约3000字）前端的启蒙：HTML/CSS与"所见即所得"的魔法“代码是诗，但诗未必能成为产品”，初学编程时，我如《禅与摩托车维修艺术》中追寻"良质"的探索者，在W3School的教程中笨拙地敲下第一行

星糖曙光·2025-03-24 02:31

CentOS 7 下 Supervisor 安装与配置

Supervisor是一个用于管理和监控进程的工具，它可以在CentOS7服务器上轻松地启动、停止和重启进程。在本文中，我将向您展示如何安装和配置Supervisor。

OUDKE·2025-03-24 01:59

量化交易简介

把策略细化成可操作的步骤用代码实现策略的细化操作步骤检验策略效果用历史数据回测。在历史数据上模拟执行该策略，看经过给定的一段时间之后的收益情况如何。

终回首·2025-03-24 01:55

为什么框架创建对象需要用反射和newInstance而不是直接new

你想直接new没问题，当你创建一个类的实例时，可能会创建一些你不需要的资源或者对象，就会浪费资源反射允许你在运行时动态地创建类的实例，如果用了反射，例如你想创建什么类的对象，就用字符串传进类名，然后用newInstance

小斌的Debug日记·2025-03-24 01:23

股票量化交易开发 Yfinance

以下是一段基于Python的股票量化分析代码，包含数据获取、技术指标计算、策略回测和可视化功能：pythonimportyfinanceasyfimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfrombacktestingimportBacktest

数字化转型2025·2025-03-24 01:22

C#基础学习（二）C#数组生存手册：从入门到“血压拉满“的奇妙旅程

作为一只C#萌新，当你试图用数组装下整个世界时，系统可能会温柔地弹出一句**"Indexwasoutsidetheboundsofthearray."**。别慌！

FAREWELL00075·2025-03-24 00:18

JavaScript基础-删除事件（解绑事件）

在现代Web开发中，动态地添加和移除事件处理器是构建交互式网页的关键技能之一。虽然添加事件处理器相对直观，但了解如何有效地移除或“解绑”这些处理器同样重要。

難釋懷·2025-03-24 00:44

安卓/iOS双端亲测有效，最后1招官方都默许

一、视频号不提供下载按钮的原因版权保护为保护创作者原创内容，避免未经授权的传播和侵权行为[1][2]。平台生态维护鼓励用户在微信生态内互动（点赞、评论、分享），减少内容外流[1]。用户体验优化避免用户因下载导致存储空间不足或下载速度问题[1]。二、安卓用户下载方法1分钟提取缓存文件完整播放目标视频（确保缓存生成）。进入手机【文件管理】→【内部存储】→【Android】→【data】→【com.te

微丽宝·2025-03-23 23:10

《当人工智能遇上广域网：跨越地理距离的通信变革》

然而，地理距离给广域网数据传输带来诸多挑战，如高延迟、低带宽、信号衰减和不稳定等问题。幸运的是，飞速发展的人工智能技术为解决这些难题提供了新的方向，开启了广域网传输的新篇章。

程序猿阿伟·2025-03-23 23:37

Android Token的原理和本地安全存储

本文将深入介绍Token的原理，以及在Android平台上如何安全地存储Token，帮助开发者构建可靠的身份验证系统。

Ya-Jun·2025-03-23 22:05

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。

开心星人·2025-03-23 22:34

求第k趟冒泡排序的结果

冒泡排序基本思想：重复地走访要排序的元素列，依次比较相邻的两个元素，如果顺序错误就交换它们，直到没有元素需要交换。时间复杂度：最坏和平均情况都是O(n²)。空间复杂度：O(1)，属于原地排序。

C嘎嘎嵌入式开发·2025-03-23 22:04

【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现

论文链接：Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance，这种方法通过引入一个额外的分类器，使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成

LittleNyima·2025-03-23 22:02

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。

开心星人·2025-03-23 22:01

23、nc文件快速切片与索引

为此，我们开发了一个名为nc_slice的Python函数，用于从一个或多个.nc格式文件中高效地筛选和提取数据。nc_slice函数提供了一种简洁而灵

爱转呼啦圈的小兔子·2025-03-23 22:57

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

要清楚地解释它们之间的关系，我们可以从定义、工作原理、应用场景以及两者的主要区别等方面进行探讨。1.定义机器学习（Machin