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JMeter 使用教程：从零开始构建性能测试

ApacheJMeter是一款开源的、基于Java的性能测试工具，主要用于测试系统在高并发场景下的稳定性、响应时间、吞吐量和资源利用率。
我梦见你梦见我°·2025-03-24 23:05

关于未来科技的走向

人工智能、量子计算、生物技术、新能源等领域的突破，正在重塑我们的生活、工作和社会运行方式。为了把握这一历史机遇，推动科技进步，创造更加美好的未来，我们启动本未来科技项目。
竣雄·2025-03-24 23:34

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

【redis】哨兵：人工恢复主节点故障和哨兵自动恢复主节点故障

文章目录基本概念人工恢复主节点故障操作流程哨兵自动恢复主节点故障哨兵集Redis的主从复制模式下，⼀旦主节点由于故障不能提供服务，需要⼈⼯进⾏主从切换，同时⼤量的客⼾端需要被通知切换到新的主节点上，对于上了
椰椰椰耶·2025-03-24 22:00

wangEditor富文本轻量使用及多个编辑器

0、官网wangEditormultieditor1、引入文件2、页面描述：3、初始化/*-----【富文本】第3步,初始化开始----*/constE=window.wangEditor;consttoolbarConfig={excludeKeys:['group-image','insertLink','insertImage','insertVideo','insertTable','co
quan2631·2025-03-24 22:58

Java 程序员必读书单

如果你最近在准备面试或阅读相关技术文档，则本文正是适合你。在本文中，我将给你一些你可能不知道的关于Java的重要概念和知识，并通过具体的代码示例和图表来帮助你理解这些
AI天才研究院·2025-03-24 20:10

C++ 的内存管理有哪些改进？

这些方法虽然有效，但代码往往难以阅读和维护，且容易出错。C++20的协程提供了
·2025-03-24 20:22

一文彻底搞清楚HarmonyOS NEXT的元服务

1.什么是元服务在万物互联时代，人均持有设备量不断攀升，设备种类和使用场景更加多样，使得应用开发、应用入口变得更加复杂。
·2025-03-24 20:50

电商精准营销—数据预处理概述

在大数据时代，数据量众多，数据信息质量不同，只有围绕这分析目的才能快速选择出有用的数据。原因很简单，从错误的数据里，肯定找不出正确的分析结论
Ssaty.·2025-03-24 19:35

从阅读空间到知识孵化器，AI时代智慧图书馆何为？

从传统的阅读空间到如今的知识孵化器，智慧图书馆在AI时代肩负着新的使命与挑战。本文将探讨智慧图书馆在AI时代的发展方向，并引入生成式人工智能认证（GAI）认证，为图书馆从业者的技能提升提供新思路。
技能咖·2025-03-24 19:35

MySQL中处理JSON数据

一、JSON数据类型引入的背景随着大数据技术的迅猛发展和普及，数据量的爆炸性增长对数据处理能力提出了前所未有的挑战。
小村学长毕业设计·2025-03-24 19:32

python ppt转pdf macos_如何在 macOS 上一键批量把 PPT 和 Word 文件转成 PDF

原标题：如何在macOS上一键批量把PPT和Word文件转成PDF相信不少人都有或曾经有过需要将多个PPT/Word文件转为PDF的需求，可能是一堆PPT课件为了方便批注，也可能是一些Word文档为了方便阅读
weixin_39857792·2025-03-24 17:41

掌握 Postman：高级 GET 请求技术与响应分析

欢迎阅读本指南，它将详细介绍如何在Postman中发送GET请求并理解API响应。对于希望提升API测试和开发能力的开发者来说，这是不可或缺的技能。
·2025-03-24 15:44

C++ 的内存管理有哪些改进？

这些方法虽然有效，但代码往往难以阅读和维护，且容易出错。C++20的协程提供了
·2025-03-24 15:43

算力租赁：人工智能时代的“水电煤”革命——以NVIDIA 4090为例解读下一代算力解决方案

引言：当AI算力需求遇上“算力饥渴症”2023年，ChatGPT仅用2个月突破1亿用户，StableDiffusion让普通人秒变艺术家，但背后是单次训练消耗超10万GB内存、千亿级参数的恐怖算力需求。
·2025-03-24 14:07

操作系统练习题

A、增强计算机系统的功能B、提高系统资源的利用率C、提高系统的运行速度D、合理组织系统的工作流程，以提高系统吞吐量正确答案：B2、操作系统的主要功能是管理计算机系统中的（），其中包括处理机、存储器，以及文件和设备
齐 飞·2025-03-24 14:26

生物信息复习笔记（3）——GEO数据库

（最重要）做生信样本量不能少：30以上。精准搜索
Kriol·2025-03-24 13:44

跨域自监督学习：打破数据壁垒的创新突破

近年来，跨域学习和跨模态学习在多个应用领域中取得了显著的进展。尽管不同领域和模态之间的数据分布差异和标注数据稀缺常常带来挑战，但越来越多的研究集中在如何通过自监督学习和无监督领域适应技术来解决这些问题。自监督学习作为一种无需大量标注数据的方法，能够有效地从未标注数据中提取有用特征，并在跨域或跨模态设置中增强模型的迁移能力和泛化能力。此外，如何处理源域和目标域之间的差异，使得模型能够在多领域或跨模态
mslion·2025-03-24 12:06

《Operating System Concepts》阅读笔记：p408-p448

《OperatingSystemConcepts》学习第34天，p408-p448总结，总计41页。一、技术总结2.page-replacementalgorithmInmemorymanagement,thealgorithmthatchooseswhichvictimframeofphysicalmemorywillbereplacedbyaneedednewframeofdata.(1)FI
codists·2025-03-24 12:03

《Operating System Concepts》阅读笔记：p272-p285

《OperatingSystemConcepts》学习第27天，p272-p285总结，总计14页。一、技术总结1.semaphoreAsemaphoreSisanintegervariablethat,apartfrominitialization,isaccessedonlythroughtwostandardatomicoperations:wait()andsignal().2.monit
codists·2025-03-24 12:33

探索NebulaGraph：一个开源分布式图数据库的技术解析

无论是从数据量还是计算复杂度上，NebulaGraph都能够应对各种挑战，为用户提
一休哥助手·2025-03-24 11:26

MySQL 中，分库分表机制和分表分库策略

提高并发能力：多个数据库或表可以并行处理请求，提高系统吞吐量。降低单点故障风险：数据分散存储，单个数据库或表故障不会影响整个系
小赖同学啊·2025-03-24 11:55

Java 并发编程实战：深入理解线程池的核心原理与最佳实践

提高系统吞吐量，充分利用CPU资源。避免资源耗尽，限制最大线程数，防止OOM（内存溢出）。支持任务排队，确保任务按照一定规则执行。2.线程池的核心组成
全栈探索者chen·2025-03-24 10:52

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

随着业务量的增长和技术的发展，传统的缓存机制逐渐暴露出局限性。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。
墨夶·2025-03-24 10:49

股票市场的量化交易策略如何应对市场情绪变化？

推荐阅读：《程序化炒股：如何申请官方交易接口权限？个人账户可以申请吗？》股票市场的量化交易策略如何应对市场情绪变化？
云策量化·2025-03-24 10:16

股神系列：蒋菲的量化投资中，如何利用大数据优化模型？她的数据来源有哪些？

推荐阅读：《程序化炒股：如何申请官方交易接口权限？个人账户可以申请吗？》标题：股神系列：蒋菲的量化投资中，如何利用大数据优化模型？她的数据来源有哪些？
云策量化·2025-03-24 10:16

Hamcrest的介绍以及在项目中的实际应用

Hamcrest的核心特点声明式语法：Hamcrest的匹配器语法更接近自然语言，易于阅读和理解。可组合性：匹配器可以组合使用，构建复杂的断言逻辑。丰富的匹配器库：提供了大量内置匹配器，支持对象、集
噔噔噔噔@·2025-03-24 09:12

我与DeepSeek读《大型网站技术架构》- 总结

文章目录读后感一、总结二、反思三、创新四、展望当代大型网站架构一、架构分层模型二、关键组件与技术选型三、架构演进策略四、架构突破口读后感一、总结架构演化优先于设计大型网站架构不是预先设计的产物，而是通过反复迭代和试错演化形成的
诺亚凹凸曼·2025-03-24 09:11

“统计视角看世界”专栏阅读引导

根据文章主题和逻辑关系，我为您设计以下阅读引导方案：1.六西格玛基础2.帕累托图3.直方图4.散点图基础5.散点图高阶6.多变量可视化7.密度图进阶8.回归分析配套文字说明：入门基石（必读）《1.六西格玛遇上
赛卡·2025-03-24 09:40

c++介绍进程和线程区别

进程间通信复杂：由于进程之间相互独立，进程通信需要额外的进制（如管道，消息队列，信号号，信号量，共享内存等）。进程切换开销大：切换进程时，操作系统要保存和恢复寄存
此刻我在家里喂猪呢·2025-03-24 08:03

第6章：Dockerfile最佳实践：多阶段构建与镜像优化

第6章：Dockerfile最佳实践：多阶段构建与镜像优化作者：DogDog_Shuai阅读时间：约30分钟难度：中级目录1.引言2.Dockerfile基础3.多阶段构建4.镜像优化技术5.最佳实践指南
DogDog_Shuai·2025-03-24 08:03

Tiny RDM：为什么说程序员都需要他，这款开源项目，太好用，轻量化的跨平台Redis桌面客户端，谁用谁知道！！

功能特性极度轻量TinyRDM基于Webview2构建，不内嵌浏览器，这使得它在保持轻量级的同时，也拥有出色的性能。感谢Wails框架
小华同学ai·2025-03-24 08:00

Linux——信号量（定义、示例、信号量接口、ipcs命令）

目录1、信号量2、信号量举例3、信号量的接口4、通过控制进程来完成打印机操作5、ipcs命令1、信号量（1）定义:信号量是一个特殊的变量，一般取正数值。
Sweep-·2025-03-24 07:26

1.✨学习系统浅探

如果某天状态不好，可以适当减少任务量，保持弹性。同时，保证足够的睡眠和运动，这对维持多巴胺水平和整体精力很重要。
*TQK*·2025-03-24 07:54

PV操作(Java代码)进程同步实战指南

一、Java信号量实现机制1.1Semaphore类解析importjava.util.concurrent.Semaphore;//创建包含5个许可的信号量（相当于计数信号量）Semaphoresemaphore
Cloud_.·2025-03-24 07:23

量子化学仿真软件：Quantum Espresso_（8）.dos.x模块使用

能态密度是描述材料电子结构的重要物理量，可以提供关于材料能带结构、电子态分布和电子性质的详细信息。本节将详细介绍如何使用dos.x模块进行能态密度的计算和分析。
kkchenjj·2025-03-24 07:21

AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙

但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作
广州硅基技术官方·2025-03-24 07:50

css filter属性详解

cssfilter属性详解文章中codepen例子，无法实时预览，可以在这里获得更好阅读体验。
pengfeixc·2025-03-24 06:39

硬核项目 KV 存储，轻松拿捏面试官！

项目概述基于Bitcask模型，兼容Redis数据结构和协议的高性能KV存储引擎设计细节采用Key/Value的数据模型，实现数据存储和检索的快速、稳定、高效存储模型：采用Bitcask存储模型，具备高吞吐量和低读写放大的特征持久化
程序员老舅·2025-03-24 05:03

Angular中`trackBy`函数的独特性与性能优化

特别是在处理大数据量或动态变化的列表时，Angular的trackBy函数成为了我们手中的利器。
t0_54program·2025-03-24 04:19

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数
代码的建筑师·2025-03-24 02:02

《AI医疗系统开发实战录》第6期——智能导诊系统实战

技术突破：结合BERT+知识图谱的混合模型设计一、智能导诊架构设计python基于BERT的意图识别模型（PyTorch）fromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationimporttorchclassTriageMod
骆驼_代码狂魔·2025-03-24 02:30

【读点论文】Chain Replication for Supporting High Throughput and Availability

比如传统的关系型数据库，其保证了强一致性，但往往牺牲了可用性和吞吐量。而像NoSQL数据库，虽然其吞吐量、和扩展性很高，但往往只支持最终一致性，无法保证强一致性。
寻雾&启示·2025-03-24 00:46

线上一个隐匿 Bug 的复盘

前言之前负责的一个项目上线好久了，最近突然爆出一Bug，最后评估影响范围将Bug升级成了故障，只因为影响的数据量有10000条左右，对业务方造成了一定的影响。
Wu_Candy·2025-03-23 22:35

六十天前端强化训练之第二十九天之深入解析：从零构建企业级Vue项目的完整指南

目录一、Vite核心原理与开发优势二、项目创建深度解析三、配置体系深度剖析四、企业级项目架构设计五、性能优化实战六、开发提效技巧七、质量保障体系八、扩展阅读推荐一、Vite核心原理与开发优势1.1为什么选择
编程星辰海·2025-03-23 22:35

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

将神经网络表征为加权的无环图，直接根据模型的权重矩阵构造PD。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。通常，这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集（holdoutset）来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数，通常假设模型在验证集上的
开心星人·2025-03-23 22:34

【论文阅读】实时全能分割模型

文章目录导言1、论文简介2、论文主要方法3、论文针对的问题4、论文创新点总结导言在最近的计算机视觉领域，针对实时多任务分割的需求日益增长，特别是在交互式分割、全景分割和视频实例分割等多种应用场景中。为了解决这些挑战，本文介绍了一种新方法——RMP-SAM（Real-TimeMulti-PurposeSegmentAnything），旨在实现实时的多功能分割。RMP-SAM结合了动态卷积与高效的模型
万里守约·2025-03-23 22:04

论文阅读：2023 arxiv Multiscale Positive-Unlabeled Detection of AI-Generated Texts

总目录大模型安全相关研究：https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328MultiscalePositive-UnlabeledDetectionofAI-GeneratedTextshttps://arxiv.org/abs/2305.18149https://www.doubao.com/chat/211427064915225
CSPhD-winston-杨帆·2025-03-23 22:32

论文阅读笔记——MAGICDRIVE: STREET VIEW GENERATION WITH DIVERSE 3D GEOMETRY CONTROL

MagicDrive论文MagicDrive通过对3D数据和文本数据的多模态条件融合和隐式视角转换，实现了高质量、多视角一致的3D场景生成。几何条件编码Cross-attention：针对顺序数据，适合处理文本标记和边界框等可变长度输入。Additiveencoderbranch：对于地图等网络状规则数据，能够有效保留空间结构。对于文本按照模版构建：“Adrivingsceneat{locatio
寻丶幽风·2025-03-23 22:02

技术大佬和普通程序员改bug的区别！

阅读本文大概需要2min文/强哥；未经授权禁止转载在我这么多年的工作生涯里，难免遇到那些工作糊弄的开发同事，随意编程的实习生，不够细致的测试，缺乏专业度的产品...产品的体验，取决于多个环节的把控，但很多情况下
程序员干货站·2025-03-23 22:02
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