生成数据表结构

必看！计算机毕设答辩高分技巧，让你脱颖而出

答辩前需反复回顾代码实现、架构设计、数据库模型等关键细节，确保能清晰阐述以下问题：技术选型依据：为何选择SpringBoot而非其他框架？所选算法的优势与局限性是什么？
源码姑娘·2025-03-10 16:52

yolov5代码详解--1.python代码脚本

一、detect.py作为YOLOv5模型推理的核心执行文件，detect.py实现了从数据加载到结果输出的完整目标检测流水线。
三炭先生·2025-03-10 16:51

R语言 ggplot2 可视化生成高分辨率图片实战

R语言ggplot2可视化生成高分辨率图片实战在数据分析和可视化领域，R语言一直是研究人员和数据科学家们的首选工具。其中，ggplot2包是R语言中最受欢迎和强大的可视化工具之一。
PixelEnigma·2025-03-10 15:21

Python 流程控制终极指南：if-else 和 for-while深度解析

全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成
吴师兄大模型·2025-03-10 15:50

技术人实测 | 如何用AI工具2分钟突破知网AIGC检测线

测试时发现：将GPT生成的论文导入后，系统会保留原始参考文献格式，同时用学术同义词替换引擎重写表达结构。
LL06210721·2025-03-10 15:50

大模型“瘦身”革命——模型压缩与加速

随着AI大模型（如GPT、BERT、DALL·E等）的崛起，它们在自然语言处理、图像生成等领域的表现令人惊叹。然而，大模型的参数量动辄数十亿甚至上千亿，带来了巨大的计算资源消耗和部署成本。
大模型应用场景·2025-03-10 15:50

NO.30十六届蓝桥杯备战|C++输入输出|单组测试用例|多组测试用例|isalpha|逗号表达式(C++)

OJ题⽬输⼊情况汇总单组测试用例：程序运行一次，只处理一组数据多组测试用例：程序运行一次，会处理多组数据测试数据组数已知(输入)测试数据组数未知特殊值结束测试数据单组测试⽤例B2009计算(a+b)/c
ChoSeitaku·2025-03-10 15:50

利用神经网络来解决鸢尾花分类任务(附实验结果和代码)

前言本篇文章使用自己亲手搭建的神经网络模型来解决鸢尾花数据集的分类任务，读者们可以通过该简单的任务进一步理解神经网络，并且可以自己动手去搭建神经网络。
侠之大者231·2025-03-10 15:49

用MATLAB打造浪漫3D粒子心脏：代码解析与动态可视

这个效果结合了三维曲面生成、粒子系统、坐标变换等多项技术，最终呈现出一个充满科技感的动态艺术作品。
爱玩三国杀的界徐盛·2025-03-10 15:19

Java 中操作 R：深度整合与高效应用

Java中操作R：深度整合与高效应用引言随着大数据和机器学习的快速发展，R语言在数据分析和可视化方面扮演着越来越重要的角色。
froginwe11·2025-03-10 15:18

计算系统概述核心知识图谱（考研专项版）

（电压/温度）离散数字信号（二进制）精度低（误差1%-0.1%）极高（理论无限精度）运算方式并行模拟电路串行/并行数字电路存储能力无独立存储器分层存储体系典型应用仪表控制系统（如PID调节）通用计算、数据处理专用计算机新增考点
王嘉俊925·2025-03-10 15:47

数据结构--【栈与队列】笔记

提示：读取数据的过程中，可以利用栈处理每个数字。输入样例：1123+*#（注：对应的中缀表达式是11*(2+3)）623+*5/7-#（注：对应的中缀表达式是6*(2+3)/5-7）输出
ianozo·2025-03-10 15:47

AI学习指南RAG篇(4)-RAG的工作流程

的工作流程1.检索（Retrieval）1.1检索的目标1.2检索的实现1.3示例代码1.4输出示例2.增强（Augmentation）2.1增强的目标2.2增强的实现2.3示例代码2.4输出示例3.生成
俞兆鹏·2025-03-10 15:47

SOAP与NETCONF：协议特性、场景与应用全景解析

在分布式系统和网络管理领域，SOAP与NETCONF是两类关键协议，它们看似都与“数据传输”相关，但设计理念和应用场景截然不同一、协议定位：跨平台信使与网络配置专家1.SOAP：异构系统的“标准化信使”
leo·li·2025-03-10 15:47

第k个数（acwing）c++

数据范围前三个测试点满足1≤n≤101≤n≤10。所有测试点满足1≤n≤10001≤n≤1000，1≤k≤n
xinghuitunan·2025-03-10 15:16

MMDetection实用工具详解（上）：日志分析、结果分析、混淆矩阵

实用工具目录一、日志分析使用方法实际案例二、结果分析pkl结果文件生成使用方法实际案例三、混淆矩阵使用方法实际案例遇到的UserWarning解决方案MMDetection官方除了训练和测试脚本，他们还在
MickeyCV·2025-03-10 15:46

中级网络工程师面试题参考示例（5）

解答：核心层：负责高速数据交换，通常使用高性能的三层交换机，支持高带宽和低延迟。关键技术包括路由协议（如OSPF、EIGRP）、冗余设计（如HSRP、VRRP）以及QoS（服务质量）策略。
他不爱吃香菜·2025-03-10 15:45

python系列【仅供参考】：python3 生成pdf 中文乱码问题处理

python3生成pdf中文乱码问题处理python3生成pdf中文乱码问题处理1.首先上代码：2.乱码原因：3.安装字体库4.找一台安装了中文字体的服务器python3生成pdf中文乱码问题处理1.首先上代码
坦笑&&life·2025-03-10 15:15

苍穹外卖(Springboot3实现) day01

springboot2.x我的电脑用的是JDK21springboot3.x所以第一天整了很长时间需要慢慢修改配置环境目录依赖版本更换springboot版本更换mybatis版本更换lombok版本更换数据库依赖更新
十年不明·2025-03-10 15:15

基于支持向量数据描述 （SVDD） 进行多类分类(Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述一、引言二、SVDD算法原理三、基于SVDD的多类分类方法四、讨论与展望五、结论2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述使用支持向量数据描述（SVDD）进行多类分类。
荔枝科研社·2025-03-10 15:14

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习
安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

你也可以成为数据分析师: 实战案例手把手教你如何在ChatGPT内使用Code Interpreter进行数据分析

借助Python代码的强大功能，CodeInterpreter在数据分析领域展现出了最大的优势。
恒TBOSH·2025-03-10 15:44

物理服务器的作用都有哪些？

物理服务器是一种高性能的专用服务器，一般会被运用在大型组织和云计算环境当中，可以为企业和用户提供数据存储和计算资源，帮助企业提高整体的工作效率和快速实现业务目标。
wanhengidc·2025-03-10 15:13

T1.小红的字符串 - 饿了么

小红想知道，不同的操作方案，最终能生成多少不同的字符串?输入描述一个仅由’0’和’1’构成的字符串。字符串长度不小于2,不大于200000。输出描述一个整数，代表最终的方案数。
什码情况·2025-03-10 15:43

Mysql 复习笔记- 基础篇9 [数据库索引概述]

索引的优缺点优点索引大大减小了服务器需要扫描的数据量索引可以帮助服务器避免排序和临时表索引可以将随机IO变成顺序IO索引对于InnoDB（对索引支持行级锁）非常重要，因为它可以让查询锁更少的元组。
void.bug·2025-03-10 15:43

从零开始学机器学习——什么是机器学习

首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns机器学习在这里简要介绍机器学习：它利用真实世界或生成的数据，自动发现其中的规律和模式，从而实现对未来情况的预测
努力的小雨·2025-03-10 14:12

JAVA反射

二、类信息详解（一）类信息的构成类信息主要存储在JVM的方法区中，它是类的元数据集合，具体包含以下几个重
m0_74015467·2025-03-10 14:42

搜索与图论模板题(必备)Day3

数据范围1≤n≤71≤n≤7输入样例：3输出样例：123132213231312321#include#include#include#include#include#include#include#
怀化第一深情·2025-03-10 14:41

《基于机器学习的DDoS攻击检测与防御系统设计与实现》开题报告

）理论意义（2）实践意义二、国内(外)研究现状及分析2.1国内研究现状2.2国外研究现状2.3总结回顾三、课题主要研究内容及可行性分析3.1课题主要内容3.2可行性分析（1）技术成熟度与应用前景（2）数据处理能力四
大数据蟒行探索者·2025-03-10 14:41

xunruicms失败次数已达到5次，已被禁止登录怎么处理？

清除登录失败记录：如果您有数据库管理权限，可以尝试清除登录失败的记录。通常这些记录会保存在数据库的某个表中，您可以通过执行SQ
困觉少年·2025-03-10 14:10

MySQL常见数据类型详解：数值、字符串与日期时间类型

在MySQL数据库设计中，合理选择数据类型是优化存储空间、提升查询性能的关键。本文基于详细的分类表格，系统讲解MySQL中常见的数值、字符串和日期时间类型，帮助开发者快速掌握其特性及适用场景。
Hjh`·2025-03-10 14:10

手机租赁平台开发核心技术解析

信用免押系统是这台仪器的核心动力舱，它需要区块链存证技术扮演"数字保镖"，用分布式账本给每笔交易打上防伪钢印；而智能风控模型则化身"AI侦探"，通过机器学习在用户行为数据里嗅出潜在风险。
红点聊租赁·2025-03-10 14:09

101.华为企业组网实例：VRRP+MSTP典型组网配置

MSTP：多生成树协议，通过生成多个生成树，来解决以太网环路问题。
亦良Cool·2025-03-10 14:08

GPT-4o 随机性揭秘：可控与不可控的奥秘

GPT-4o中可避免与不可避免的随机性探讨GPT-4o生成随机性的来源，从已知且可控的因素到不透明且不可控的机制。GPT-4o结果中的随机性：无可避免的现实毫无疑问，GPT-4o的输出存在随机性。
真智AI·2025-03-10 14:38

Word2Vec 模型 PyTorch 实现并复现论文中的数据集

详细注解链接：https://www.orzzz.net/directory/codes/Word2Vec/index.html欢迎咨询！
Illusionna.·2025-03-10 14:37

Vision Transformer 分类水果图片集 Python 代码（可训练自己数据集）

代码链接:https://github.com/Illusionna/ComputerVision/tree/main/EfficientTransformerArepositoryforViT.ContributetoIllusionna/TransformerdevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https://github.com/Illusionna
Illusionna.·2025-03-10 14:37

Open Interpreter利用Code Interpreter实现本地化

前言去年7月，OpenAI发布了一个强大的插件，名为CodeInterpreter（代码解释器），它可以根据用户的自然语言需求生成并执行代码解决方案，帮助完成各种任务，如数据分析、图表创建和文件编辑等。
DigitalChina_DCG·2025-03-10 14:37

DeepSeek：AI赋能黄金投资新机遇

尽管上周五的非农数据表现疲软，但市场对美联储降息的预期并未显著升温，黄金价格在避险情绪与经济数据的博弈中维持高位整理态势。
金融小师妹·2025-03-10 14:07

大模型好书推荐 -挖到宝了，500页RAG神书几乎把RAG讲得透透的

《基于大模型的RAG应用开发与优化——构建企业级LLM应用》是一本专注于RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）技术应用的书籍。
脱泥不tony·2025-03-10 14:07

虚拟路由冗余协议（VRRP）技术详解：原理、应用与配置实践

从1998年的初版（RFC2338）到支持IPv6的VRRPv3（RFC5798），VRRP以其简单高效的设计，成为企业网络和数据中心的标配协议。一、VRRP概述：局域网的高可用基石1.1VRRP的定
leo·li·2025-03-10 14:36

中级网络工程师面试题参考示例（1）

参考答案：OSI七层模型分为物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层；TCP/IP四层模型分为网络接口层、网络层、传输层、应用层。网络层核心协议：IP、ICMP、ARP、OSPF。
他不爱吃香菜·2025-03-10 14:36

使用deepseek生成一个网页的简单架构

python代码如下：fromflaskimportFlask,render_template,jsonifyapp=Flask(name)#定义要调用的Python函数defcac_sum():“”“示例计算函数”""str_print=‘现在打印这个了，哈哈哈哈哈哈’return{“result”:str_print}#返回计算结果@app.route(’/’)defindex():retur
习学来起我扶·2025-03-10 14:36

Spark-TTS：基于大模型的文本语音合成工具

一、介绍SparkTTS完全基于Qwen2.5构建，无需额外的生成模型，它不依赖于单独的模型来生成声学特征，而是直接从LLM预测的代码中重建音频。这种方
CITY_OF_MO_GY·2025-03-10 13:35

PTA L2一些题目

但是1e5数据量还是太大了，暴力找会超时。注意到，找最长降序序列的时候，我们是8-4-2-1、5-3、9-6、7，现在这个数能放那个就放哪个，尽可能往前面找，如果都放不了就新开一个
和旋_菾律·2025-03-10 13:35

Web常见漏洞描述及修复建议详解--纯干货

1.SQL注入漏洞描述Web程序中对于用户提交的参数未做过滤直接拼接到SQL语句中执行，导致参数中的特殊字符破坏了SQL语句原有逻辑，攻击者可以利用该漏洞执行任意SQL语句，如查询数据、下载数据、写入webshell
努力 现在开始·2025-03-10 13:05

Android GNSS 模块分析（一）整体介绍 - App

目录1、前言2、AndroidGNSS介绍3、AndroidGNSS各层级流程分析3.1API接口层3.2Framework服务层3.3JNI层级调用3.4Native层/Hal层4、GNSSNMEA数据概述正
短距WCN协议开发分享·2025-03-10 13:34

NFT热潮下的安全隐患：SSL证书如何守护数字资产？

然而，随着NFT市场的火爆，安全问题也日益凸显：黑客攻击、钓鱼网站、数据泄露等事件频发，给数字资产的安全带来了巨大威胁。
·2025-03-10 13:17

AI浪潮下的数据保卫战：SSL证书为何成为企业刚需？

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，数据已成为企业最核心的资产之一。无论是训练AI模型、优化算法，还是提供个性化服务，数据的安全性和隐私保护都至关重要。
·2025-03-10 13:16

访问网站显示不安全怎么办？

未启用HTTPS：如果一个网站只使用HTTP协议，那么它发送和接收的数据都是明文形式的，这就意味着任何人都可以在数据传输过程中截获并读取这些信息。相比之下，HTTPS通过SSL/TLS
·2025-03-10 13:45

迈向数据科学的第一步：在Python中支持向量回归

什么是支持向量回归？(WhatisSupportVectorRegression?)Supportvectorregressionisaspecialkindofregressionthatgivesyousomesortofbufferorflexibilitywiththeerror.Howdoesitdothat?I’mgoingtoexplainittoyouinsimpletermsby
weixin_26746401·2025-03-10 13:34
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