深度分析

BatteryHistorian环境搭建配置

BatteryHistorian数据分析BatteryHistorian环境配置1.Go语言环境配置1.下载安装(go1.8.windows-amd64.msi)https://studygolang.com
Ansen360·2025-03-25 05:16

MediaPipe：实时多媒体处理框架

它提供了一套工具和库，使开发者能够轻松地处理和分析视频、音频和图像数据。MediaPipe具有高度可扩展性和灵活性，适用于各种应用领域，包括计算机视觉、增强现实、虚拟现实和音频处理等。
KsClang·2025-03-25 05:16

网络安全风险评估工作 依据 网络安全风险评估机制

定性评估：在定性评估方面，针对攻击图分析中的两个重要问题：最优原子攻击修复集问题和最优初始条件修复集问题，定义了原子攻击拆分加权攻击图和初始条件拆分加权攻击图，将最优原子攻击修复集问题和最优初始条件修复集问题分别归结于原子攻击拆分加权攻击图中的最小割集问题和初始条件拆分加权攻击图中的最小割集问题
网络安全-杰克·2025-03-25 05:15

MediaPipe实时机器学习框架

✅跨平台支持（可在PC、Android、iOS上运行）✅轻量级（可在移动设备上实时运行）✅无需深度学习背景（简单调用API就能实现复杂的AI视觉任务）MediaPipe能做什么？
EngineerSuTao·2025-03-25 05:14

OneFlow深度学习框架介绍

目录第一章：OneFlow深度学习框架引言1.1深度学习框架的重要性1.2OneFlow框架的诞生背景1.3本章内容概要第二章：OneFlow框架基础2.1OneFlow框架的安装与配置2.1.1环境准备
技术探秘者·2025-03-25 04:13

‌HarmonyOS Next 架构深度解析

‌HarmonyOSNext架构深度解析‌一、分布式架构核心设计1.‌跨设备虚拟化（VirtualSuperDevice）‌‌核心概念‌：将多设备硬件能力抽象为统一资源池，通过分布式软总线（D-Bus）
小_铁·2025-03-25 04:12

MySQL排查篇：该如何定位并解决线上突发的Bug与疑难杂症？

线上排查、性能优化等内容是面试过程中的“常客”，而对于线上遇到的“疑难杂症”，需要通过理性的思维去分析问题、排查问题、定位问题，最后再着手解决问题，同时，如果解决掉所遇到的问题或瓶颈后，也可以在能力范围之内尝试最优解以及适当考虑拓展性
Java佳佳·2025-03-25 04:08

Python 爬虫实战：攻克百度文库，批量下载优质文档资源

一、引言二、技术选型三、分析百度文库页面结构四、数据爬取（一）发送请求获取页面内容（二）解析页面获取关键信息（三）下载文档内容五、批量下载六、处理复杂情况（一）处理加密文档（二）处理付费文档七、总结与注意事项一
西攻城狮北·2025-03-25 04:38

C语言-装饰器模式详解与实践 - LED控制系统

3.实际应用场景4.代码实现4.1头文件(led_decorator.h)4.2实现文件(led_decorator.c)4.3使用示例(main.c)5.代码分析5.1关键设计点5.2实现特点6.编译和运行
clear code·2025-03-25 04:36

Momentum优化器的超参数调优方法

Momentum优化器的超参数调优方法1.背景介绍在深度学习领域，优化器是训练神经网络的关键组件之一。优化器的选择和调优直接影响模型的收敛速度和最终性能。
AI天才研究院·2025-03-25 03:34

【数据仓库】数仓维度建模中的事实表核心概念与实践案例

数仓维度建模中的事实表核心概念与实践案例在数据仓库的维度建模中，事实表（FactTable）是分析系统的核心，用于存储业务过程的量化度量（如销售额、订单数量），并通过外键关联维度表（如时间、产品、客户）
小技工丨·2025-03-25 03:34

股票进阶分析-21日均线卖出法

之前指标分析已经介绍了如何买，本文将深度剖析两个卖出的交易分析方法：一是21日均线在股价趋势判断中的应用，它能为我们揭示股价中期趋势的变化；二是封单成交比在涨停股卖出决策中的关键作用，帮助我们在股票涨停时做出更明智的抉择
leo_厉锵·2025-03-25 03:33

汽车制造数字化

提高产品质量：利用数字化手段对生产过程进行实时监控和数据分析，能够及时发现质量问题并进行精准控制，降低产品缺陷率，提高产品质量的稳定性和一致性。
观无·2025-03-25 03:33

HarmonyOS NEXT 组件状态管理的对比

本文将深入探讨@State、@Prop、@Link和@ObjectLink这四种常见的状态管理装饰器，并通过示例代码进行对比分析，以帮助同学们更好地理解和选择合适的状态管理方式。
kirk_wang·2025-03-25 03:31

第7章：实践项目7.2 大型项目实战

通过大型项目的实战，你可以深入理解软件开发的整个生命周期，包括需求分析、架构设计、代码实现、测试和
xiaoheshang_123·2025-03-25 03:30

WebSocket：现代实时通信协议的深度解析与实践

一、背景与演进历程1.1传统实时通信的困境//典型的HTTP轮询伪代码while(true){autoresponse=http_client.get("/messages");if(response.has_data())process(response);std::this_thread::sleep_for(1s);//固定间隔轮询}高延迟：轮询间隔导致消息传递延迟带宽浪费：重复传输Head
这个懒人·2025-03-25 03:30

Redis 核心架构深度解析：七大设计哲学揭秘

以下是企业广泛采用Redis的7大核心原因，结合技术原理与真实场景深度解析：一、内存存储：极致性能的根基原理：Redis所有数据常驻内存，避免传统磁盘I/O瓶颈，读写操作在微秒级完成（磁盘数据库如MySQL
这个懒人·2025-03-25 03:29

《网络安全自学教程》- 报错注入的5种报错方式原理分析及12个MySQL报错函数使用方式

《网络安全自学教程》这篇文章为大家讲解「5种报错注入方式」实现原理和「2个MySQL报错函数」1的使用方式。平时常用的是「Xpath格式报错」的updatexml()和extractvalue()、「主键重复」报错的floor()，其他几种了解即可。MySQL报错函数1、Xpath格式报错1.1、updatexml()1.2、extractvalue()2、主键重复报错2.1、floor()3、数
士别三日wyx·2025-03-25 02:59

Python数据科学入门：NumPy、Pandas和Matplotlib的实用指南

数据科学是一个跨学科的领域，结合了统计学、计算机科学和数学，用来分析和解读复杂的数据。Python作为数据科学的主流编程语言之一，拥有强大的库和工具，使得数据分析、科学计算、数据可视化变得更加简便。
威哥说编程·2025-03-25 02:27

如何评价字节发布的集成了AI的IDE trae？和cursor相比，有什么优势和劣势？

作为国内首个深度集成AI能力的IDE工具，Trae在定位、功能架构和用户体验方面呈现出独特的优势，但也存在需要改进之处。下载TRAEhttps://
几道之旅·2025-03-25 02:57

机器学习常见模型

目录线性回归模型逻辑回归模型支持向量机决策树随机森林K近邻算法朴素贝叶斯算法长短期记忆网络（LSTM）深度信念网络（DBN）线性回归模型线性回归模型：就像我们找一条直线，让它尽可能地靠近一些数据点。
A宝呀·2025-03-25 02:55

加速还是安全？CDN与群联云防护的本质差异与适用场景

一、核心功能定位对比维度传统CDN群联云防护核心目标内容加速（降低延迟、提升访问速度）安全防护（抵御DDoS/CC攻击、隐藏源站）技术重心缓存优化、边缘节点分发流量清洗、AI行为分析、加密隧道主要能力静态资源缓存
群联云防护小杜·2025-03-25 02:53

前端 AI IDE应用&优缺点

嗯，用户问了三个前端面试的问题，我需要仔细分析每个问题，并结合提供的搜索结果来给出全面且准确的回答。第一个问题是关于开发工具Cursor或Vim的Windurf在开发中的占比以及它们的缺点。
GISer_Jinger·2025-03-25 02:52

【Node.js】制作简易图床应用

有了上一节(【Node.js】使用Multer的文件上传下载)的铺垫，这一节就来小试牛刀，制作一个简易的仅支持上传和浏览的图床应用了需求分析首先，提供上传图片的接口。
卷儿~·2025-03-25 01:51

web前端录制canvas视频和video的声音，并合并成一个文件进行下载

该方法通常用于从、或元素中捕获实时视频流或音频流，以便进行进一步的处理，如直播、录制或分析‌。captureStream()方法能够实时捕获视频流，适用于直播、实时监控等场景。
不怕麻烦的鹿丸·2025-03-25 01:49

Python, C ++开发自然灾害预警APP

该APP旨在通过实时监测、数据分析和智能预测，为用户提供自然灾害（如地震、洪水、台风等）的预警信息，帮助用户提前采取防范措施，减少灾害带来的损失。
Geeker-2025·2025-03-25 01:17

ngrep ：网络嗅探的利器

在网络安全、渗透测试和系统调试领域，捕获和分析网络流量是不可或缺的技能。虽然像tcpdump和Wireshark这样的工具广为人知，但有一个轻量级且功能强大的工具却常常被忽视——ngrep。
vortex5·2025-03-25 01:16

函数指针数组深度解析

一、定义与核心概念函数指针数组是由相同函数签名的函数指针组成的数组，其本质是将多个函数地址集中管理，通过索引实现动态调用。定义语法为：返回值类型(*数组名[数组大小])(参数列表);例如，定义一个包含加减乘除运算的函数指针数组：int(*ops[4])(int,int)={add,sub,mul,div};//静态初始化二、初始化与使用方法静态初始化在定义时直接赋值，适用于已知所有函数的情况：vo
march_birds·2025-03-25 00:45

关于Docker是否被淘汰&虚拟机实现连接虚拟专用网络&Ubuntu 22.04 LTS部署Harbor仓库全流程

兼容性分析1
Gold Steps.·2025-03-25 00:14

YashanDB dump

YashanDB提供dump命令，让用户手动将系统内部结构信息转储到trace文件中，这些信息可被用于进行故障问题的跟踪和分析。
·2025-03-25 00:05

联合民生证券，探讨AI技术驱动下的财富管理新范式

在AI技术与金融科技深度交融的背景下，活动聚焦智能算法赋能投资交易的前沿实践，吸引了两百余位高净值客户参与，共同探讨了技术驱动下的财富管理新范式。
·2025-03-25 00:05

Spring Boot深度解析：从核心原理到最佳实践

一、SpringBoot概述SpringBoot作为Spring生态中的"游戏规则改变者"，自2014年发布以来彻底改变了Java企业级应用的开发方式。它通过四大核心特性显著提升了开发效率：自动配置：基于类路径和已有Bean的智能默认配置起步依赖：简化Maven/Gradle依赖管理的StarterPOMs命令行界面：支持Groovy脚本和快速原型开发Actuator：开箱即用的生产级监控端点二、
遥不可及~~斌·2025-03-25 00:43

《 C++ 点滴漫谈： 三十一 》写好递归不踩坑：C++ 递归函数的精髓与实战

本文系统讲解了递归的基本概念、分类及其工作原理，并分析了常见应用，如二分查找、快速排序和深度优先搜索。同时，针对递归的性能问题，我们探讨了优化策略，包括尾递归优化、记忆化搜索和动态规划等。
Lenyiin·2025-03-25 00:43

Python,Java开发生成式智能识别与鉴定APP

---###**1.功能需求分析**-**输入**：用户上传的图片、视频或文本。-**处理**：使用生成式智能体模型（如GAN、VAE、Diffusion模型等）对输入数据进行分析和鉴定。
Geeker-2025·2025-03-25 00:10

Python数据科学与机器学习实战 - 前言与学习路线图

想象一下：当同事还在Excel中手动处理数据时，你已经用Python自动化完成了分析；当产品经理还在猜测用户需求时，你已经通过机器学习模型精准预测
SuperMale-zxq·2025-03-25 00:40

【源码分析设计模式 8】mybatis中的代理模式

六、动态代理======1、动态代理特点代理对象不需要实现接口，但是目标对象要实现接口；代理对象的生成，是利用JDK的API，动态的在内存中构建代理对象；动态代理也叫JDK代理或接口代理；2、使用JDK实现动态代理jdk实现动态代理必须有实现接口InvocationHandler的处理类，用于执行被代理类的方法。（1）接口IMoviepackagedesignMode.advance.proxy.
2401_84048832·2025-03-25 00:10

《鸿蒙携手AI：解锁智慧出行底层逻辑》

在科技飞速发展的当下，智慧出行成为人们对未来交通的美好期许，而鸿蒙系统与人工智能的深度融合，正为这一愿景的实现提供强大助力。
·2025-03-25 00:30

Python：简洁、高效与强大的编程语言

自1991年由GuidovanRossum发布以来，Python已经成为世界上最流行的编程语言之一，广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、自动化脚本等多个领域。
·2025-03-25 00:30

07-项目中应提前准备下一阶段计划

前期的需求分析、方案设计、开发计划，项目负责人是没有时间系统地去梳理的，这就容易造成项目成员在新功能开发过程中，需求理解有偏差，加上当前版本发布时间节
·2025-03-25 00:57

《鸿蒙携手AI：解锁智慧出行底层逻辑》

在科技飞速发展的当下，智慧出行成为人们对未来交通的美好期许，而鸿蒙系统与人工智能的深度融合，正为这一愿景的实现提供强大助力。
程序猿阿伟·2025-03-25 00:39

Python---数据分析(Pandas十一:二维数组DataFrame统计计算二)

1、std用于计算DataFrame中数值的标准差。DataFrame.std(axis=0,skipna=True,ddof=1,numeric_only=False,**kwargs)描述说明axis{0或‘index’,1或‘columns’,None},默认为0。这个参数决定了计算标准差是在哪个轴上进行：如果axis=0或axis='index'，则对每列进行计算，返回一个Series，其
蹦蹦跳跳真可爱589·2025-03-25 00:39

memory_profiler的使用

作用：memory_profiler是用来分析每行代码的内存使用情况使用方法一：1.在函数前添加@profile2.运行方式：python-mmemory_profilermemory_profiler_test.py
weixin_34404393·2025-03-24 23:37

编程中的循环练习与数据处理技巧

通过对一系列错误的代码进行分析和修改，我们可以加深对循环结
大熊小清新·2025-03-24 23:07

《基于 Python 的人工智能自动浇花系统》

该系统借助传感器收集环境数据，运用Python进行数据处理与分析，最终实现根据花卉需求自动浇水的功能，以提升花卉养护的效率与精准度。
竣雄·2025-03-24 23:35

视频知识库初步设想

model":"deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B","messages":[{"role":"system","content":""视频助手规则：1.分析问题
cainiaojunshi·2025-03-24 23:05

数据分析异步进阶：aiohttp与Asyncio性能提升

一、时间轴呈现方案进程2023-04-01：需求确认确定目标：使用aiohttp与Asyncio提升采集性能，目标采集今日头条网站的新闻数据（标题、内容、时间等）。同时要求在程序中加入代理IP、Cookie和UserAgent的设置，保证反爬策略应对得当。2023-04-02：初步开发与测试开发基础异步爬虫框架，实现对目标网站的异步请求。初步测试发现由于目标网站限制措施，直接请求经常返回异常或内容
亿牛云爬虫专家·2025-03-24 23:04

每日一题——二叉树展开为链表详解

二叉树展开为链表详解问题描述示例提示题目理解解题思路迭代实现（Morris遍历变体）代码解析图解过程复杂度分析其他解法1.递归解法（使用先序遍历）2.递归后序遍历解法总结问题描述给你二叉树的根结点root
tt555555555555·2025-03-24 23:33

claude-3-7-sonnet-20250219 支持深度思考，流式输出

node代码（美国服务器）：constchatAnthropicAiOnAzureForStream=async(req,res)=>{let{messages,apiKey='sk-xxx',type='1',thinking=false}=req.bodyres.setHeader('Content-Type','text/event-stream;charset=utf-8')res.set
徐同保·2025-03-24 23:33

基于Hugging Face的Transformer实战

预训练模型（BERT、GPT、T5等）统一的TransformerAPI接口快速实现下游任务迁移企业级部署工具（Optimum、InferenceEndpoints）‌二、文本分类实战：IMDB影评情感分析‌‌
小诸葛IT课堂·2025-03-24 23:03

希冀 操作系统 实验二 进程调度

目录一.补全代码及分析二.总结经过上一节的介绍，相信你一定已经了解进程调度最为简单常见的三种算法，这一节的实验需要你阅读并理解所给源代码，然后补全代码，编译运行它们，体会先来先服务算法、短作业优先算法和轮转调度算法的实现过程
ssr——ssss·2025-03-24 22:01
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