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策略梯度方法
Mysql疑难报错排查 - Field ‘XXX‘ doesn‘t have a default value
项目场景:数据库环境:mysql8;工程使用:MyBatisPlus表情况:问题描述某一个插入语句使用了MyBatisPlus的save
方法
,因为end_time1end_time2都并没有值,所以在MyBatisPlus
m0_74823408
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2025-02-28 10:21
面试
学习路线
阿里巴巴
mysql
数据库
C++ STL std::vector 底层实现
C++STLstd::vector底层实现std::vector是C++STL中最常用的动态数组容器,其底层实现依赖于连续内存块,并采用动态扩容
策略
来管理内存。
zjkzjk7711
·
2025-02-28 10:20
c++
pytorch基础-layernormal 与 batchnormal
nn.LayerNorm(层归一化)和nn.BatchNorm(批量归一化)是深度学习中常用的两种归一化
方法
,都有助于提高模型的训练效率和稳定性,但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别
yuweififi
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2025-02-28 10:49
pytorch
人工智能
python
图论题解索引
前言作图论的题的时候,无论何时,DFS,BFS加剪枝,都是你可靠的
方法
,如果第一眼没有具体思路,完全可以先按照刚才的两个
方法
思考下去,可能想着想着,这道题真实的样子(即真正合适的算法),你就发现了。
JLU_LYM
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2025-02-28 09:14
各类型题解索引
图论
算法
数据结构
题解索引
解题攻略
Unity(游戏)中五种数据存储的
方法
Unity(游戏)中五种数据存储的
方法
一、PlayerPrefsunity3d提供了一个用于本地持久化保存与读取的类-------PlayerPrefs.工作原理很简单,以键值对的形式将数据保存在文件中
别皱眉inging
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2025-02-28 09:14
unity3d
游戏存储
存储方式
Apache Lucene 详解及示例
本文将深入解析Lucene的核心概念和主要功能,并通过示例代码演示其使用
方法
。2.核心概念2.1倒排索引倒排索引(InvertedIndex)是Lucene的核心数据结构。它将文档中的
微笑听雨。
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2025-02-28 09:43
java
进阶教程
apache
lucene
java
全文检索
网络安全工具 AWVS 与 Nmap:原理、使用及代码示例
目录网络安全工具AWVS与Nmap:原理、使用及代码示例AWVS:Web漏洞扫描的利器1.工具概述2.工作原理3.使用
方法
4.代码示例(Python调用AWVSAPI进行扫描)Nmap:网络探测与端口扫描的神器
阿贾克斯的黎明
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2025-02-28 09:40
网络安全
安全
web安全
网络
冒泡排序原理及C++的实现
方法
冒泡排序是一种简单的排序算法,通过重复遍历列表并交换相邻元素来排序。一、算法原理核心思想:每次遍历将当前未排序部分的最大元素"冒泡"到正确位置。操作方式:比较相邻元素顺序错误则交换位置每轮遍历减少一次比较次数二、模拟示例以下用4个数据的数组[4,3,2,1]详细演示冒泡排序过程:初始数组[4,3,2,1]第一轮遍历(确定最大值)目标:将最大的数移动到最右侧比较与交换:比较4和3→交换→[3,4,2
小鹏编程
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2025-02-28 09:09
c++
排序算法
算法
前端开发中的常见问题与疑惑:解析与应对
策略
1.2本文的目标本文旨在总结前端开发中常见的问题与疑惑,并提供相应的解决方案和应对
策略
,帮助开发者更好地应对挑战。2.HTML/CSS常见问题2.1布局问题:如何实现复杂的页面布局?问题描述:实现复杂
lina_mua
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2025-02-28 09:09
javascript
vue.js
html
前端
es6
Transformer 代码剖析2 - 模型训练 (pytorch实现)
model):returnsum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad)遍历模型参数筛选可训练参数统计参数数量返回总数技术解析:numel()
方法
计算张量元素总数
lczdyx
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2025-02-28 09:38
Transformer代码剖析
transformer
pytorch
深度学习
人工智能
python
【C++设计模式】工厂
方法
设计模式:深入解析从基础到进阶
工厂
方法
模式作为一种广受欢迎的创建型设计模式,以其独特的优势在众多项目中得到广泛应用。它不仅能够为对象的创建提供通用且灵活的方式,还能有效隐藏实现细节,提升代码的可维护性和可扩展性。
老猿讲编程
·
2025-02-28 09:38
C++编程
c++
设计模式
开发语言
游戏开放经济系统的部分思考
游戏内的经济系统设计确实与现实中的宏观经济调控有相似逻辑,而现实中的对抗“非法经济组织”(如黑市、洗钱集团、垄断企业)的
策略
,经过适当改造后可以迁移到游戏内对抗工作室。
ArimaMisaki
·
2025-02-28 09:07
大数据
人工智能
Spring Boot@Component注解下的类无法@Autowired的问题
试了各种办法,修改扫描包,修改@Component注解等等,皆未成功,后来看到了一个
方法
,探究了一下。@ComponentpublicclassComponentClass
Micrle_007
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2025-02-28 09:37
springboot
Spring
主成分回归(PCR)与特征值因子筛选:从理论到MATLAB实战
详细讲解特征值筛选
策略
(累积贡献率、交叉验证),并提供单参数估计优化
方法
。通过完整代码与可视化结果,助力读者掌握高维数据建模与多重共线性处理技巧。
青橘MATLAB学习
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2025-02-28 08:35
多元分析
回归
matlab
线性代数
数学建模
算法
类加载器详解1
类加载过程加载是类加载过程的第一步,主要完成下面3件事情:通过全类名获取定义此类的二进制字节流将字节流所代表的静态存储结构转换为
方法
区的运行时数据结构在内存中生成一个代表该类的Class对象,作为
方法
区这些数据的访问入口类加载器类加载器介绍类
2401_85327573
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2025-02-28 08:05
java
开发语言
RPC 服务分组:优化分布式系统架构的关键
策略
与代码实践
目录RPC服务分组:优化分布式系统架构的关键
策略
与代码实践一、RPC服务分组的概念与作用二、实现RPC服务分组的步骤与代码示例(一)项目结构规划(二)编写proto文件(三)生成代码(四)编写服务逻辑(
阿贾克斯的黎明
·
2025-02-28 08:33
qt
开发语言
C++ 练习2
方法
message():输出个人信息。答案:cpp#include#includeusingnamespacestd;classPerson{private:stringidCard,name,g
四代目 水门
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2025-02-28 08:02
C++学习笔记
c++
算法
开发语言
神经网络中的Adam
它通过计算
梯度
的一阶矩估计(mean)和二阶矩估计(uncenteredvariance),为每个参数提供自适应学习率。
化作星辰
·
2025-02-28 08:01
神经网络
人工智能
深度学习
神经网络中的Nesterov Momentum
NesterovAcceleratedGradient(NAG),也称为NesterovMomentum,是一种改进版的动量优化算法,旨在加速
梯度
下降过程中的收敛速度,并提高对最优解的逼近效率。
化作星辰
·
2025-02-28 08:31
神经网络
人工智能
深度学习
关闭linux系统端口占用,关闭linux系统端口的两种
方法
1、通过杀掉进程的
方法
来关闭端口每个端口都有一个守护进程,kill掉这个守护进程就可以了每个端口都是一个进程占用着,第一步、用下面命令netstat-anp|grep端口找出占用这个端口的进程,第二步、
爱吃面的喵
·
2025-02-28 08:01
关闭linux系统端口占用
Linux Device Driver 3rd 上
第一章设备驱动程序的简介处于上层应用与底层硬件设备的软件层区分机制和
策略
是Linux最好的思想之一,机制指的是需要提供什么功能,
策略
指的是如何使用这个功能!
xiaozi63
·
2025-02-28 08:58
linux
内核
驱动程序
Zookeeper(78)Zookeeper的性能优化有哪些
方法
?
以下是一些常见的性能优化
方法
及详细的代码示例。1.硬件配置磁盘:使用高性能的SSD磁盘,确保低延迟和高I/O吞吐量。内存:确保有足够的内存以避免频繁的垃圾回收(GC)。
辞暮尔尔-烟火年年
·
2025-02-28 08:57
微服务
zookeeper
性能优化
分布式
有效
策略
有哪些?
有效
策略
有哪些?网站内容更新是促进网站优化的关键环节,但是频繁修改网站内容会对网站的搜索引擎排名造成很大的影响。为了保持网站排名,我们需要采取一些措施来最小化对百度排名的影响。
qiufeng_xinqing
·
2025-02-28 07:27
SEO
Linux系统如何排查端口占用
本文将介绍几种常用的命令行工具和
方法
,帮助您快速定位并解决端口占用的问题。1.使用netstat命令netstat是一个网络统计工具,它可以显示网络连接、路由表、接口统计等信息。
程序猿000001号
·
2025-02-28 07:26
linux
运维
服务器
神经网络中的Adagrad
这种
方法
对于处理稀疏数据特别有效,并且非常适合那些需要频繁更新但很少使用的参数的学习任务。###Adagrad的核心思想Adagrad通过累积过去所有
梯度
平方的和来调整每个权重的学习率。
化作星辰
·
2025-02-28 07:53
神经网络
人工智能
深度学习
b s架构 网络安全 网络安全架构分析
)防火墙即服务(FirewallasaService,FWaaS)安全网络网关(Securewebgateway)净化域名系统(SanitizedDomainNameSystem,S-DNS)网络安全
策略
管理
黑客Ash
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2025-02-28 07:22
web安全
架构
网络
DeepSeek R1 简单指南:架构、训练、本地部署和硬件要求
DeepSeek推出的LLM推理新
策略
DeepSeek最近发表的论文DeepSeek-R1中介绍了一种创新的
方法
,通过强化学习(RL)提升大型语言模型(LLM)的推理能力。
爱喝白开水a
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2025-02-28 07:52
人工智能
AI大模型
DeepSeek
R1
DeepSeek
算法
人工智能训练
大模型部署
Visual Studio插件大全推荐
能深入理解代码结构,给出更准确的补全建议和错误检查,帮助开发者编写高质量代码,但比较占用内存.CodeRush具有丰富的代码生成模板和快捷方式,可快速生成属性、
方法
、构造函数等代码结构,还提供智能代码导航
ysdysyn
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2025-02-28 07:51
visual
studio
ide
51-29 CVPR 2024 | BEV-Planner:开环端到端自动驾驶中自车状态是你所需要的一切吗?
咱们对待新
方法
能否成为自动驾驶的最佳实践要审慎。论文名称:IsEgoStatusAllYouNeedforOpen-LoopEnd-to-EndAutonomousDriving?
深圳季连AIgraphX
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2025-02-28 07:51
aiXpilot
智驾大模型1
自动驾驶
人工智能
机器学习
智慧城市
计算机视觉
AIGC
python 商城 性能,python商城项目总结
importhashlib#实例化md5对象md5=hashlib.md5()#md5.update()
方法
的参数必须是字节型数据md5.update(bytes(request.POST['password
Yvetzy
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2025-02-28 07:50
python
商城
性能
python把oracle的查询结果导出为insert语句
然后,可以使用pandas库将查询结果读取为DataFrame,并使用to_sql()
方法
将其导出为insert语句。
优游的鱼
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2025-02-28 07:19
oracle
python
数据库
开发语言
Linux上用C++和GCC开发程序实现不同PostgreSQL实例下单个数据库的多个Schema之间的稳定高效的数据迁移
PostgreSQL实例,两个实例中分别有一个数据库的多个Schema的表结构完全相同,复制一个实例中一个数据库的多个Schema里的所有表的数据到另一个实例中一个数据库的多个Schema里,使用以下快速高效的
方法
weixin_30777913
·
2025-02-28 07:49
c++
数据库
postgresql
利用 AI 高效生成思维导图的简单实用
方法
而借助AI的强大能力,我们可以更加便捷地生成思维导图,下面就为大家详细介绍具体的操作
方法
。
love530love
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2025-02-28 07:18
人工智能
信息可视化
风险管理必备工具:从SWOT分析到蒙特卡洛模拟软件
有效的风险管理可以帮助企业识别潜在的风险,制定相应的
策略
来降低风险的影响,并抓住潜在的机会。在风险管理中,有许多工具可以帮助企业进行分析和决策。
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2025-02-28 06:39
程序员
linux 查看进程启动方式
目录如果是systemd管理的服务怎么快速找到对应的服务器呢什么是CGroup查找进程对应的systemd服务
方法
一:查看/proc//cgroup文件
方法
二:使用ps命令结合--cgroup选项
方法
三
勤不了一点
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2025-02-28 06:18
系统
linux
运维
服务器
compare-form.vue 的 v 来源(来自父组件index.vue中的row行数据)
`@Watch('value')`及其`watchValue`
方法
3.与`value`间接相关的代码(影响`v`的初始化或使用)总结子组件compare-form.vue父组件index.vue以下是关于
小丁学Java
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2025-02-28 06:16
产品资质管理系统
ubuntu
linux
运维
[RabbitMQ] RabbitMQ 工作模式介绍
RabbitMQ是现在很常用的一个消息服务中间件,通过不同类型的交换机(Exchange)和不同的路由键(RoutingKey),可以实现不同分发
策略
,灵活地将消息分发到不同的队列中去.生产者(Producer
luojbin
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2025-02-28 06:45
#
RabbitMQ
消息队列
rabbitmq
一个
方法
被多个线程同时调用,确保同样参数的调用只能有一个线程执行,不同参数的调用则可以多个线程同时执行
我们知道通过lock一个固定静态object给代码段加同步锁,可以让多个线程的同时调用以同步执行,因此可以利用字典来给不同参数分配不同的静态对象,
方法
中不同的参数调用锁住各自不同的静态对象即可实现不同参数不加锁
carcarrot
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2025-02-28 06:14
.Net
lock同步锁
相同参数同步锁
OPC UA 资料收藏
博客园2、代码OpcUaHelper:一个通用的opcua客户端类库,基于.net4.6.1创建,基于官方opcua基金会跨平台库创建,封装了节点读写,批量节点读写,引用读取,特性读取,历史数据读取,
方法
调用
小毛驴850
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2025-02-28 06:13
软件工程
Spring Boot中@Transactional 注解
Previously:调用接口先打在Controller上相应
方法
,然后Controller中调Service再有Service的实现层Impl去实现相应业务,所以ServiceImpl会实现Service
Bnuzxh
·
2025-02-28 05:41
Springboot
spring
spring
boot
第五篇 普通人的编辑利器EmEditor——Vim的替代者(一)
现在polaris的博客基本搞定,原计划是接着完善它然后把之前的博文导进去(没有找到好的
方法
,只能一篇篇复制,调格式了),今天得知一位网友很“期待”文本编辑器序列的第五篇,于是决定停下其他的事情,钻心写这篇文章
weixin_34236497
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2025-02-28 05:40
开发工具
深度解析:大模型开源的真与假
目录大模型企业开闭源
策略
各异开源大模型的定义与现状开源内容的局限性通常开放的内容实际未开放的关键内容法律与商业模式的约束开源许可证的重要性大模型的定制许可证及其限制性条款商业公司对开源大模型的
策略
和目的建立生态系统吸引开发者提升品牌形象保持竞争优势技术创新和改进技术与协助开发的挑战训练和推理过程的资源需求差异微调和衍生模型的技术实现及其局限性开源大模型在协作开发中的局限总结大模型的发展开启了
rs勿忘初心
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2025-02-28 05:39
#
AI大模型
大模型
开源闭源对比
开源闭源区别
MRtrix3安装报错2则:Checking for Qt: ERROR: error linking Qt application!
服了,mrtrix3官网现在只推荐了conda安装这种
方法
,但是conda安装我一直报错,报错代码如下:Solvingenvironment:failedwithinitialfrozensolve.Retryingwithflexiblesolve.Collectingpackagemetadata
皎皎如月明
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2025-02-28 05:37
linux
运维
服务器
爬虫第二篇(网络通信之发送请求)
user-agent,referer,cookie)4.请求体(主要应用于post请求,post请求的参数在请求体内,get参数一般在url里面)请求方式GET请求1.定义GET请求是HTTP协议中最常见的请求
方法
之一
笨鸟笃行
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2025-02-28 05:36
python学习
爬虫
关于测试岗的思考
3、半路掉头方向目前只考虑技术方向:软件测试的技术型路线发展:1、自动化测试工程2、性能测试工程3、持续集成工程师4、测试开发工程师5、开发工程师最高境界:架构工程师/全栈工程师*关于软件测试的思维和
方法
论
黑黑白白君
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2025-02-28 05:36
SELF
机器学习
Testing
Learning
drupal如何查看已有网页的源码
在Drupal中查看已有网页的源码(HTML源代码),你可以通过以下几种
方法
:
方法
1:使用浏览器的开发者工具打开网页:访问你想查看源代码的页面。
dev.null
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2025-02-28 05:36
前端
前端
Tarjan求无向图割边
无向连通图的搜索树当我们遍历一个无向连通图时,显然一个点只会被访问一次,而访问一个点的
方法
是从一个当前已访问的点uuu,沿着它
Visors
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2025-02-28 05:04
算法
图论
BCT计算图论属性
官网给出的一些指导,同时包含本人在计算图论属性过程中的一些思考目前看到的教程中,大部分都只用一个确定的稀疏度来计算图论属性我更倾向于gretna那种采用稀疏度序列来计算AUC曲线下面积衡量不同稀疏度下组间差异的
方法
大部分图论属性都与网络稀疏度取值相关
皎皎如月明
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2025-02-28 04:02
图论
2025 MENC加密系统源码 V2.4.0
使用
方法
:访问站点域名/sql/backup?key=密钥,密钥可在系统目录根目录的.env文件中设置。备份文件默认存储在系
会说源码
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2025-02-28 04:32
数据库
Vue的测试
策略
:如何使用单元测试和端对端测试来确保Vue应用的质量
介绍测试的重要性在开发软件应用的过程中,测试具有重要的作用。它可以帮助开发者捕捉到程序中的错误和漏洞,保证软件的质量。功能性的测试可以帮助确认应用程序或系统满足了其功能需求。测试驱动的开发方式,如TDD(Test-DrivenDevelopment),也被广泛提倡并实践,因为它可以在早期发现并解决问题,提升开发效率。在持续集成和持续发布(CI/CD)的工作流中,自动化测试是保证代码质量的关键,它帮
哎 你看
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2025-02-28 04:01
vue
vue.js
单元测试
前端
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