种子选择第9页

Python 爬虫实战：科学知识收集网站构建

二、目标网站分析选择一个合适的科学知识网站作为数据源是构建收集网站的第一步。以中国科学院（http://www.cas.

西攻城狮北·2025-03-15 21:58

C语言第八章数组

一维数组的定义2.2一维数组初始化2.3一维数组赋值2.4一维数组引用3二维数组3.1二维数组的定义3.2二维数组初始化4向函数传递数组4.1一维数组传递4.2二维数组传递4.3将数组名作为参数传递时5应用5.1选择排序法

丸丸丸子w·2025-03-15 21:58

《CentOS Stream 9 阿里云 yum 源修改：解锁系统更新新速度》

对于使用CentOSStream9的用户而言，yum源的选择直接影响着软件包的获取速度和系统的整体性能。你是否曾因yum源的缓慢而苦恼，导致系统更新和软件安装过程漫长无比？

TechStack 创行者·2025-03-15 21:26

2280将数组和减少的最少操作次数（贪心算法）分析+源码+证明

以下是将数组和减少至少一半的一种方法：选择数字19并减小为9.5。选择数字9.5并减小为4.75。选择数字8并减小为4。最

懒羊羊大王&·2025-03-15 20:47

虚幻引擎入门指南-世界构建建议

1.选择工具快速选择一类快速选择使用某资产的actor统计数据面板也可以选择2.让草沉入地下，与地表垂直，并且向上生长

LiliaY·2025-03-15 19:46

Python扑克牌小游戏

1.游戏规则概述玩家人数：3人牌数：一副扑克牌，共54张（包括大小王）发牌：每人17张牌，剩余3张作为底牌出牌规则：玩家依次出牌，必须出比上家更大的牌型，或者选择不出胜利条件：先出完手中牌的玩家获胜2.

Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-15 18:35

TypeScript：为什么应该停止使用 Enum？

代码里的小猫咪·2025-03-15 15:42

六月份阶段性大总结之Doris/Clickhouse/Hudi一网打尽

点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复"面试"获取更多惊喜全网最全大数据面试提升手册！这是个阶段性小总结，后面会持续更新。

王知无(import_bigdata)·2025-03-15 15:11

动态路由RIP的总结

动态路由所有路由器运行相同的路由协议,之后通过路由器之间的沟通,协商计算到达未知网段的路由信息静态路由优点:1.选路由管理员选择,更好掌控2.路由器资源占用更少3.静态路由相对动态路由更加安全缺点:1.

nihuhui666·2025-03-15 15:39

机器学习-----决策树

文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练

多巴胺与内啡肽.·2025-03-15 15:37

不多 bb，直接来看Java 全栈面试进阶宝典，保底拿下offer

主要原因无非是两个：随着Java这个行业的兴起，不管是在家待业的、对自己现在工作不满意的、大学选错专业的、缺钱的、想自己学的等等这些人绝大部分都是选择了去学习Java！

Java程序V·2025-03-15 15:04

ASP3605同步降压调节器——商业航天电源的高抗辐射选择

ASP3605企业宇航级型号ASP3605S2U通过SEU≥75MeV·cm²/mg与SEL≥75MeV·cm²/mg抗辐射测试。其输入电压4V至15V，输出电流5A，支持多相级联与冗余设计，适用于卫星、航天器电源系统。面向航天场景的核心功能设计1.抗辐射与可靠性保障单粒子效应防护：SEU与SEL指标满足低地球轨道（LEO）辐射环境要求，确保长期任务稳定性。支持级联：支持12相级联。2.极端环境适

国科安芯·2025-03-15 15:04

zerotier搭建免费moon服务器

准备工作‌注册三丰云账号‌‌创建CentOS8.5实例‌（这里选择centos8以上，别的版本可能存在问题）控制台→云服务器→创建实例镜像选择：‌CentOS8.564位‌安全组开放端口：‌TCP/UDP9993‌️Moon

ChrisitineTX·2025-03-15 14:33

【第六节】windows sdk编程：Windows 中的资源

一、光标资源1.1应用程序操作光标资源的步骤（1）选择或创建光标形式可以使用Windows系统提供的光标，也可以通过图形编辑工具自定义光标

攻城狮7号·2025-03-15 14:01

HuggingFace下载模型并导入Ollama指南

并且，一般为了快速部署，会选择Ollama这类管模型管理工具，类似Docker引擎一样，但是Ollama支持的模型镜像格式（如GGUF）HuggingFac

Repetion_Maxumim·2025-03-15 14:00

贪心算法（5）（java）k次取反后最大化的数组和

每次操作可以选择数组中的一个元素并将其取反（即`x`变为`-x`）。最终返回经过`k`次取反操作后，数组可能的最大总和。解法：分情况讨论。

奋进的小暄·2025-03-15 13:52

Python虚拟环境和包管理，到底怎么选？

然而，面对众多工具如"venv"、“virtualenv”、“conda”、“pipenv”、“poetry"和"uv”，许多开发者常常感到困惑：到底该选择哪一个？

Python资讯站·2025-03-15 13:51

Python包管理不再头疼：uv工具快速上手

它提供了快速、可靠且易用的包管理体验，在性能、兼容性和功能上都有出色表现，为Python项目的开发和管理带来了新的选择。1.为什么用uv与其他Python中的包管

马岛·2025-03-15 13:20

Java对比Python，谁才是编程王者？

Python和Java是目前编程最受欢迎的两种语言，本文从多角度比较二者的相同点和差异，帮助你更深入地了解两种语言的特点，最终能根据你自身的需求来进行选择。

Java学研大本营·2025-03-15 13:50

CSS3学习教程，从入门到精通， CSS3入门介绍的语法知识点及案例（1）

CSS3入门介绍一、CSS3选择器1.1基本选择器/*元素选择器*/p{color:red;}/*类选择器*/.myClass{font-size:20px;}/*ID选择器*/#myId{background-color

知识分享小能手·2025-03-15 11:39

Pycharm中import torch报错解决方案（Python+Pycharm+Pytorch cpu版）

设置python解释器：选择conda环境，使用现有环境，conda执行文件找到Anaconda安装路径下Scripts文件夹内的conda.exe，最后选择含有torch软件包的虚拟环境，题主创建名为

波波仔86·2025-03-15 11:07

JVM 调优

选择合适的垃圾收集器-XX:+UseG1GC调整堆内存大小，通过调整堆内存的大小，可以控制应用程序的性能设置初始堆大小：-Xms512m设置最大堆大小：-Xmx2048m设置年轻代大小：-Xmn256m

百里自来卷·2025-03-15 10:03

非对称加密：SSL/TLS握手的数学基石

以RSA算法为例，其数学基础是大质数分解难题：选择两个大质数p和q（通常≥2048位

·2025-03-15 10:55

基于大模型的单纯性孔源性视网膜脱离预测及治疗方案研究报告

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、单纯性孔源性视网膜脱离概述2.1发病机制2.2高危因素2.3临床表现与诊断方法三、大模型在术前预测中的应用3.1模型选择与数据收集

LCG元·2025-03-15 09:27

贪心算法简介（greed）

前言：贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种在每个决策阶段都选择当前最优解的算法策略，通过局部最优的累积来寻求全局最优解。其本质是"短视"策略，不回溯已做选择。

神里流~霜灭·2025-03-15 09:55

大数据技术【7】

A.结构化B.非结构化C.文本D.半结构化2.Kmeans算法包括如下步骤：①在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类；②更新中心点为每类的均值；③随机选取k个中心点；④j选择一项：a

星绘搜题·2025-03-15 09:50

STM32F407 SPI通信

默认情况下，选择的是SPI功能。可通过软件

Klein、凉城·2025-03-15 09:46

数学建模之数学模型-3：动态规划

文章目录动态规划基本概念阶段状态决策策略状态转移方程指标函数最优指标函数动态规划的求解前向算法后向算法二者比较应用案例一种中文分词的动态规划模型摘要引言动态规划的分词模型问题的数学描述消除状态的后效性选择优化条件算法描述和计算实例算法的效率分析和评价结束语参考文献动态规划基本概念一个多阶段决策过程最优化问题的动态规划模型包括以下

^ω^宇博·2025-03-15 08:13

贪心算法和回溯算法有什么区别？

一、贪心算法（一）定义与特点贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优决策的算法。它的核心思想是局部最优解能够导致全局最优解。也就是说，贪心算法在每一

少林码僧·2025-03-15 08:13

深入理解 OTSU 算法（大津法——最大类间方差法）

一、算法概述OTSU算法是一种用于图像分割的自动阈值选择算法，广泛应用于图像处理领域，特别是在二值化过程中。

ZHauLee·2025-03-15 08:12

otsu算法_OTSU(大津法最大类间方差法)

OTSU基本介绍OTSU是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出，被誉为是图像分割中全局阈值选择的最佳方法。OTSU按照图像的灰度特性，将图像分成前景和背景两部分。

weixin_39996742·2025-03-15 08:12

leetcode1005:K次取反后最大化的数组和

K次取反后最大化的数组和给你一个整数数组nums和一个整数k，按以下方法修改该数组：选择某个下标i并将nums[i]替换为-nums[i]。重复这个过程恰好k次。可以多次选择同一个下标i。

0cfjg0·2025-03-15 08:41

Leetcode1005:k次取反后最大化的数组和(贪心算法)

Leetcode1005:k次取反后最大化的数组和题目：给你一个整数数组nums和一个整数k，按以下方法修改该数组：选择某个下标i并将nums[i]替换为-nums[i]。重复这个过程恰好k次。

immortalize·2025-03-15 08:38

【MyBatis-Plus 分页插件】深入分析和实战解析

本文将通过工作机制、使用方法和细节剖析，带你循序渐进地掌握这两种方式，并为你的项目选择提供指导。一、什么是分页？分页的核心目标是减少数据传输量和前端渲染压力。通过限制每次查询的结果数量，分页能够

Yan.love·2025-03-15 08:36

【JS】JS中的jQuery库简介及使用方法

jQuery简介及使用方法jQuery简介如何使用jQuery1导入jQuery库2编写自己的jQuery文件3jQuery语法3.1基础语法3.2文档就绪函数3.3选择器3.4事件绑定函数结语jQuery

菜就多练少说·2025-03-15 07:32

高性能缓存利器：Caffeine 在 Spring Boot 中的应用

SpringCache提供了多种缓存实现方式，而在我们的SpringBoot项目中，我们选择了Caffeine作为默认的缓存库。

阿里小阿希·2025-03-15 07:32

Go语言分布式ID生成策略优选：UUID、Snowflake、XID、ObjectID、Krand性能对比评测

本文将基于Go语言，对多种分布式ID生成方案进行基准测试（Benchmark），并分析其性能及适用场景，帮助开发者选择最优方案。

zhuyasen·2025-03-15 06:27

Prometheus + Grafana 配置监控指标

本指南将涵盖以下内容：选择和配置Exporters（除了NodeExporter之外）配置Prometheus以采集相关指标在Grafana中创建和配置仪表板高

笑远·2025-03-15 06:26

Android文件选择器的优化之旅

在Android开发中，我们经常需要用户从设备中选择文件。最近，我在处理一个项目时遇到了一个有趣的问题：如何限制用户只能选择一个文件，而不是多个。

t0_54manong·2025-03-15 06:52

LeetCode 热题 100_数组中的第K个最大元素（74_215_中等_C++）（堆）（暴力破解法（将整个数组进行排序）；线性时间选择（快速排序：基础版）；线性时间选择（快速排序：三路划分））

LeetCode热题100_数组中的第K个最大元素（74_215）题目描述：输入输出样例：题解：解题思路：思路一（暴力破解法（将整个数组进行排序））：思路二（线性时间选择（快速排序：基础版））：思路三（

Dream it possible！·2025-03-15 05:13

从零开始学习PPT全攻略

以下是分阶段的学习路径建议：一、基础阶段：快速掌握工具操作软件选择微软PowerPoint（最主流，功能全面）WPS演示（国产免费，模板丰富）GoogleSlides（在线协作方便）Canva（设计小白友好

破碎的天堂鸟·2025-03-15 05:39

AI Agent代理框架与直接 API 调用的选择、构建块、工作流与代理的模式

建立有效的代理代理与工作流的概念什么是代理？代理可以有多种定义。一部分客户将其视为能够独立运行、利用多种工具完成复杂任务的全自主系统；而另一部分客户则认为代理是按照预定义工作流程执行任务的系统。我们将这两种实现统称为“代理系统”，但在架构上做出区分：工作流是指通过预定义代码路径协调LLM与工具的组合；代理则是让LLM自主决定流程和工具使用，保持对任务执行过程的动态控制。何时使用代理？在使用LLM构

AI Echoes·2025-03-15 05:39

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

过程：通常涉及准备领域特定的数据集、设计合适的损失函数、调整超参数（例如学习率、批量大小等），以及选择冻结或解冻部分参数来更新模型

AI Echoes·2025-03-15 05:38

什么是代理？

长期独立运行，使用工具完成复杂任务）遵循预定义工作流的规范性实现在Anthropic的架构体系中：工作流：通过预定义代码路径编排LLM和工具代理：动态自主决策流程和工具使用的系统何时（不）使用代理基本原则：优先选择最简单的解决方案仅在必要时增加复杂性权衡考量

AI Echoes·2025-03-15 05:38

每日一练—C++专项练习 7.24

中一个成员函数说明如下：voidSet(A&a);其中，A&的含义是（）A、指向类A的指针为aB、将a的地址赋值给变量SetC、a是类A对象的引用，用来作函数Set()的参数D、变量A与a按位与作为Set()的参数选择

weixin_42095973·2025-03-15 04:33

每日一练模拟卷（1）参考答案

一、单项选择题（共15题，每题2分，共计30分;每题有且有一个正确选项)1.C++语言中，程序在什么阶段对define定义的内容进行替换?()A.链接B.编译C.预处理

「已注销」·2025-03-15 04:59

每日一练模拟卷（5）

一、单项选择题（共15题，每题2分，共计30分;每题有且有一个正确选项)1.以下关于指针的说法不正确的是()。