白板推导系列笔记第17页

Hive SQL 精进系列：一行变多行的 LATERAL VIEW EXPLODE

目录一、引言二、`LATERALVIEWEXPLODE`概述2.1基本概念2.2单词解析2.2.1`LATERAL`2.2.2`VIEW`2.2.3`EXPLODE`三、语法详解3.1基本语法结构3.2完整语法示例（针对映射情况）四、使用场景4.1数组数据展开4.2映射数据展开五、案例分析5.1展开数组示例5.1.1数据准备5.1.2使用`LATERALVIEWEXPLODE`展开数组5.1.3结

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 14:24

基于 Docker 搭建 FRP 内网穿透开源项目

有些配置项不知道该不该用，不知道该在哪用，不知道怎么用，所以我自己写个文章简单记录一下做个笔记本文介绍的是基于Docker运行frps和frpc，并通过TCP协议简单穿透SSH和HTTP，在观看本文之前请确保你的机器已经安装

xdpcxq1029·2025-03-16 13:48

使用Python和LangChain创建可调用工具的智能对话机器人：全面指南

本文将通过一系列实例和代码演示，向您展示如何利用Python编程语言和LangChain框架，创建能够使用外部工具（

m0_57781768·2025-03-16 13:46

Spring Data JPA自定义Id生成策略、复合主键配置、Auditing使用

SpringDataJPA系列1、SpringBoot集成JPA及基本使用2、SpringDataJPACriteria查询、部分字段查询3、SpringDataJPA数据批量插入、批量更新真的用对了吗

JingAi_jia917·2025-03-16 12:16

Linux--gnome

一、Gnome核心命令概述Gnome是一款流行的Linux桌面环境，拥有一系列强大的命令来实现系统设置、终端操作、显示管理等多种功能。

MzKyle·2025-03-16 12:15

kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记

CatBoost在传统梯度提升决策树（GBDT）基础上，引入了一系列关键技术创新，以提升处理类

supernova121·2025-03-16 12:10

MySQL数据库笔记

一、数据库基础概念1.数据库定义数据库：统一管理、长期存储、有组织的相关数据集合。特征：数据按模型组织（冗余小、独立性高、易扩展、可共享）。2.实际应用数据存储：高效管理大量结构化数据。数据管理：增删改查（CRUD）与权限控制。数据分析：整合数据源，支持决策。3.常见数据库系统数据库特点MySQL开源、高性能、易用，适用于Web应用。Oracle企业级、高可靠，支持大型应用。SQLServer微软

艽掵猫·2025-03-16 11:35

ARM N2微架构介绍

简介之前在“ARMV2处理器微架构介绍”一文中介绍了面向服务器、云计算等应用的ARMV2处理器微架构，V系列具有更强性能，N系列强调性能和功耗等方向的平衡，本文就将介绍一下ARMN2处理器微架构相比较前代的一些提升

「已注销」·2025-03-16 11:05

5个冷门的Adobe系列软件小技巧

在当今数字化时代，教育邮箱为学生和教职工提供了许多福利，其中最受欢迎的莫过于免费使用Adobe系列软件。只需使用学校的教育邮箱，便可获取Adobe全系列软件的使用权限，包括一些收费软件。

reddingtons·2025-03-16 11:33

js中的export、import、export default等导入导出全解

前端因为规范不同，所以不同的环境会有不同的导入导出方法，因为经常弄混所以特地记一下方便以后查阅记忆，本笔记都是自己总结或查阅资料得出，如有错误请帮忙指出。

庸懒·2025-03-16 11:03

芯谷78M05：三端正电压调节器的稳定之选

一、产品概述芯谷78M05是一款三端正电压调节器，属于78MXX系列固定电压调节器集成电路的一员。该芯片能够提供稳定的

青牛科技实业01·2025-03-16 11:32

Autoleaders控制组——51单片机学习笔记（2）

51单片机学习（2）1.模块化编程1.1模块化编程的意义在学习单片机的途中，随着我们的知识不断扩展，我们能写出的代码也越来越复杂，越来越长了，有时我们自己写出的很长的代码，出现了错误，需要调试，但奈何自己的代码实在是太长了，真的不好分析到底是哪里出错了。这是因为我们将太多的函数和代码放在一个main.c的文件里，导致代码过度堆积。如果我们能够条理清晰地去将不同作用的代码和函数放在不同的xxx.c文

Autoleaders控制组邓翔·2025-03-16 11:31

ROS2——C++新特性

1.自动类型推导auto,可以自行将定义的变量赋值为整形、浮点型、字符型.....2.智能指针c++11提供了三种类型的智能指针：std::unique_ptr、std::shared_ptr和std:

A_lvvx·2025-03-16 10:00

Android Framework 之了解系统启动流程二

AndroidFramework源码阅读系列篇章有：系统启动流程一之init进程和zygote进程启动分析系统启动流程二之SystemServer进程启动分析1.SystemServer进程启动分析在系统启动流程一之

Bonnie_cat·2025-03-16 10:00

深入探究YOLO系列的骨干网路

深入探究YOLO系列的骨干网路YOLO系列是目标检测领域中非常知名的算法。其通过将整个图像作为输入，并且直接在图像上通过一个单独的神经网络输出每个检测框的类别预测和边界框信息。

编码实践·2025-03-16 10:59

AI开发 - 算法基础递归的概念和入门（三）递归的进阶学习

这篇学习笔记将涵盖递归的基本概念、应用、优化技巧、陷阱及与迭代的对比，并通过具体的Python代码示例和大家一起来深入理解递归的使用。一、巩固基础1.递归的概念递归，简单来说就是函数自己调用自己。

minstbe·2025-03-16 10:27

《Hello YOLOv8从入门到精通》4，模型架构和骨干网络Backbone调优实践

一、骨干网络（Backbone）Backbone部分负责特征提取，采用了一系列卷积和反卷积层，同时使用了残差连接和瓶颈结构来减小网络的大小并提高性能。

Jagua·2025-03-16 10:54

cv32e40p系列0--概览

代码链接cv32e40p系列文章概览cv32e40p系列＜1＞cv32e40p_top.svcv32e40p_top模块是基于RISC-V架构的CV32E40P核心的顶层模块，这是一个高性能的32位嵌入式处理器

CDerL·2025-03-16 09:50

论文阅读笔记——QLORA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs

QLoRA论文4-bit标准浮点数量化常见的量化技术是最大绝对值量化：XInt8=round(127absmax(XFP32)XFP32)=round(cFP32,XFP32)式(1)X^{Int8}=round(\frac{127}{absmax(X^{FP32})}X^{FP32})=round(c^{FP32},X^{FP32})\qquad\qquad\text{式(1)}XInt8=ro

寻丶幽风·2025-03-16 08:15

R语言高效数据处理-自定义EXCEL数据排版

注：以下代码均为实际数据处理中的笔记摘录，所以很零散1、自定义excel表数据输出格式、布局在实际数据处理中为了提升效率，将Excel报表交付给需求方时减少手动调整的环节很有必要#1.1设置表头格式header_style

LEEBELOVED·2025-03-16 08:43

Deepseek 使用攻略

一、什么是DeepseekDeepseek（深度求索）是一家位于杭州的人工智能公司，同时也是一系列大语言模型的统称。它由中国对冲基金高毅资产创立并提供支持，其模型均以开源形式发布。Dee

隔窗听雨眠·2025-03-16 08:12

Express.js 是一个轻量级、灵活且功能强大的 Node.js Web 应用框架

1.Express.js的核心特点Express.js提供了一系列强大的功能，使其成为全栈开发中的首选后端框架之一：(1)路由管理支持定义URL路径与处理函

getapi·2025-03-16 08:12

通信之PDH准同步数字系列

PDH-准同步数字系列（PlesiochronousDigitalHierarchy）：是数字通信系统中的一种数字传输系列，采用在数字通信网的每个节点上都分别设置高精度时钟的方式，这些时钟信号有统一标准速率

玖Yee·2025-03-16 07:40

【手撕算法系列】多头自注意力机制MHSA

importtorch.nnasnnclassAttention(nn.Module):def__init__(self,dim,num_heads=8,qkv_bias=False,qk_scale=None,attn_drop=0.,proj_drop=0.,num_classes=20):super().__init__()self.num_classes=num_classesself.n

Nastu_Ho-小何同学·2025-03-16 07:10

node mysql limit,nodejs mysql 实现分页的方法

这两天学习了nodejsmysql实现分页，很重要，所以，今天添加一点小笔记。

日签君AIUX·2025-03-16 07:09

Rabbitmq踩坑---删掉.erlang.cookie后重新启动服务报错

集群部署的时候，自己笔记本安装3台centos7服务器【102，103，104】，各种前期准备好后，执行rabbitmqctlcluster_status发现报错，第一个想到的是cookie可能不对，检查发现三台

原子一式·2025-03-16 07:39

OOM系列之一：java.lang.OutOfMemoryError: Java堆空间问题详解

第一篇：java.lang.OutOfMemoryError:JavaheapspaceJava应用程序只允许使用有限的内存量。此限制是在应用程序启动期间指定的。为了让事情变得更复杂，Java内存被分成两个不同的区域。这些区域称为堆空间和Permgen（用于永久代）：这些区域的大小是在Java虚拟机(JVM)启动期间设置的，可以通过指定JVM参数-Xmx和-XX:MaxPermSize进行自定义。

马小瑄·2025-03-16 07:39

算法手撕面经系列(1)--手撕多头注意力机制

多头注意力机制一个简单的多头注意力模块可以分解为以下几个步骤：先不分多头，对输入张量分别做变换，得到Q,K,VQ,K,VQ,K,V对得到的Q,K,VQ,K,VQ,K,V按头的个数进行split；用Q,KQ,KQ,K计算向量点积考虑是否要添因果mask利softmax计算注意力得分矩阵atten对注意力得分矩阵施加Dropout将atten矩阵和VVV矩阵相乘再过一道最终的输出变换代码给出一个d

夜半罟霖·2025-03-16 07:37

【STM32】USART串口收发HEX数据包&收发文本数据包

有关串口知识参考：【STM32】USART串口协议&串口外设-学习笔记-CSDN博客HEX模式/十六进制模式/二进制模式：以原始数据的形式显示文本模式/字符模式：以原始数据编码后的形式显示参考上面文章查看

傍晚冰川·2025-03-16 07:37

深入理解C++内存管理机制

侯捷C++系列课程学习笔记：深入理解C++内存管理机制在侯捷老师的C++系列课程中，内存管理是一个极其重要且深刻的主题。

qzw1210·2025-03-16 06:35

Hive SQL 精进系列： JSON_TUPLE 快速提取多键值

目录一、引言二、json_tuple函数基础2.1基本语法参数解释返回值简单示例三、应用场景3.1数据提取与分析3.2数据集成与转换3.3复杂JSON数据处理四、json_tuple、get_json_object和from_json的对比4.1功能特点4.2语法和使用复杂度4.3性能表现4.4示例对比使用json_tuple使用get_json_object使用from_json五、使用注意事项

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 06:34

elasticsearch analyzer 学习笔记

基本定义analyzer执行将输入字符流分解为token的过程使用场景在indexing的时候，也即在建立索引的时候在searching的时候，也即在搜索时，分析需要搜索的词语analysisCharacterfiltering(字符过滤器):使用字符过滤器转换字符Breakingtextintotokens(把文字转化为标记):将文本分成一组一个或多个标记Tokenfiltering：使用标记过

weixin_40455124·2025-03-16 06:00

Redis7——进阶篇（四）

前言：此篇文章系本人学习过程中记录下来的笔记，里面难免会有不少欠缺的地方，诚心期待大家多多给予指教。

啥也不会的小神龙··2025-03-16 06:59

IIS网站用myssl评级为B级

提示为：降级原因：1.没有使用AEAD系列加密套件,降级为B2.没有优先使用FS系列加密套件，降级为B。

bigsea76·2025-03-16 05:53

复原IP地址（leetcode 93

leetcode系列文章目录一、核心操作二、外层配合操作三、核心模式代码总结一、核心操作判断字段是否有效函数：首先start不能大于end当到最后一个收获层的时候，start已经是s.size了，但是end

JohnFF·2025-03-16 05:51

鸿蒙HarmonyOS开发系列：WebSocket消息发送应用示例

1.WebSocket简介WebSocket协议最初于2011年通过RFC6455完成了标准定义，后来又通过RFC7936、RFC8307、RFC8441等标准对协议进行了完善。WebSocket位于网络分层模型的应用层，是建立在TCP之上的双向通讯协议，可以在一个TCP连接上进行全双工通信；和HTTP不同的是，WebSocket通讯需要服务端和客户端先通过握手连接，连接成功后才能相互通信。2.W

太空人_喜之郎·2025-03-16 04:49

从图形处理到通用计算的进化之路

这种架构将图形渲染流程划分为一系列固定的阶段，例如顶点处理、光栅化、纹

绿算技术·2025-03-16 04:17

【MyBatis笔记06】MyBatis中的三种关联查询方式（一对一、一对多、多对多）

这篇文章，主要介绍MyBatis中的三种关联查询方式（一对一、一对多、多对多）。目录一、MyBatis关联查询1.1、准备环境（1）SQL建表语句（2）创建实体类1.2、一对一查询（1）创建Mapper接口方法（2）创建XML映射文件（3）测试程序1.2、一对多关联查询（1）实体类（2）创建XML映射文件（3）测试程序1.3、多对多关联查询一、MyBatis关联查询MyBatis框架支持三种关联查

Mr.小朱同学·2025-03-16 04:15

《架构300讲》学习笔记（201-250）

前言内容来自B站IT老齐架构300讲内容。201小心selectforupdate，有效规避索引选择性锁表202设计模式之建造者模式的用途20320分钟上手ELK日志监控系统分类：【ELK】204设计模式之门面模式Facade205设计模式之适配器模式Adapter206经典设计！如何让RabbitMQ支持消息延迟投递207Docker容器基于NFS实现跨容器文件共享208数据向上追溯场景该如何优

newProxyInstance·2025-03-16 03:10

大模型火爆 2025：LLaMA、Qwen、DeepSeek 核心原理+就业秘籍，快速入门 AI 工程师

以下是详细拆解，让小白也能掌握：LLaMA系列模型核心原理详解：什么是LLaMA？：LLaMA是一个基于人工智能的语言模型，像一个超级聪明的聊天机器人，能理解和生成人类语言。

weixin_40941102·2025-03-16 03:38

TensorRT-LLM保姆级教程-快速入门

本系列将针对TensorRT-LLM推理进行讲解。本文为该系列第一篇，将简要概述TensorRT-LLM的基本特性。另外，我撰写的大模型相关的博客及配套代码均整理放置在Github，有需要的朋友自

大模型八哥·2025-03-16 02:34

列表推导式_Python教程

内容摘要Python中存在一种特殊的表达式，名为推导式，它的作用是将一种数据结构作为输入，再经过过滤计算等处理，最后输出另一种数据结构。

曹操贪慕小乔·2025-03-16 02:32

深入探究 C 语言内存函数：memcpy、memmove、memset 和 memcmp

C标准库为我们提供了一系列强大的内存操作函数，其中memcpy、memmove、memset和memcmp这四个函数是处理内存数据的得力助手。接下来，让我们深入了解它们的功能、使用方法以及适用场景。

南玖yy·2025-03-16 02:32

JVM性能调优实战：从理论到线上问题排查

运维团队紧急扩容，开发团队调整GC参数，架构师建议重启服务……一系列"标准操作"后，系统性

SuperMale-zxq·2025-03-16 01:57

焊接机器人与线激光视觉系统搭配的详细教程

一、系统硬件配置与视觉系统搭建1.硬件组成焊接机器人系统通常由以下模块构成：线激光视觉传感器：用于发射线激光并采集焊缝图像（如英莱科技PF系列传感器，支持4K视频监控与微间隙焊缝检测）。

自动化专业爱好者·2025-03-16 01:23

18.使用读写包操作Excel文件：xlrd、xlwt 和 xlutils 包

一xlrd、xlwt和xlutils包的介绍OpenPyXL和xlrd、xlwt、xlutils的区别在笔记15。

杜子腾dd·2025-03-16 01:22

用python实现excel 14个常用操作,用Python 操作 Excel,这篇文章别错过了!(超全总结)...

在之前的办公自动化系列文章中，我已经对Python操作Excel的几个常用库openpyxl、xlrd/xlwt、xlwings、xlsxwriter等进行了详细的讲解。

weixin_39851914·2025-03-16 00:20

C++学习：类和对象（一）

程序被视为一系列按顺序执行的步骤，主要通过函数对数据进行操作特点：执行顺序明确：程序按照代码书写的顺序执行侧重算法：重视具体的操作步骤和实现流程代码重用性低：相似的功能需要重复编写代码代码示例：计算数组元素的平均值

随便取个六字·2025-03-16 00:46

模型可解释性：基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析（附PyTorch/TensorFlow实现）

一、技术原理与数学推导（含典型案例）1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值，计算公式为：ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣!

燃灯工作室·2025-03-15 23:43

基于时间序列预测的推理服务弹性扩缩容实战指南：（行业案例+数学推导+源码解析）

技术原理（数学公式）整体架构请求量预测→扩缩容决策→资源配置动态调整三阶段闭环，周期为5-30分钟核心预测模型（时间序列预测）LSTM预测公式（CSDN兼容格式）：$$h_t=\text{LSTM}(x_t,h_{t-1})\\\hat{y}_{t+1}=W_h\cdoth_t+b_h$$其中Wh∈Rd×1W_h\in\mathbb{R}^{d\times1}Wh∈Rd×1为权重矩阵，ddd为隐藏

燃灯工作室·2025-03-15 23:12

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