自定义View绘制详解

C语言各种类型之间转换详解

目录1.C基本类型变量2.符号扩展2.1规则一：2.2规则二：2.3规则三：3.零扩展4.长类型转换为短类型5.自动类型转换5.1赋值时的类型转换5.2运算时的类型转换6.有符号和无符号数的比较6.无符号数回绕参考资料：1.C基本类型变量char/short/int/long/longlong以及其对应的无符号类型，short/double等。基本类型输出格式符char%c,%d,%ushort%
ccJun-·2025-02-04 18:46

HTML中input输入框（详解输入框的用法）

目录一、input介绍1.概念2.好处3.用法4.应用二、input语法1.文本输入框(type="text")2.密码输入框(type="password")3.数字输入框(type="number")4.电子邮件输入框(type="email")5.复选框(type="checkbox")6.单选按钮(type="radio")7.文件上传(type="file")8.隐藏字段(type="h
码农白衣·2025-02-04 18:45

Jenkins环境变量探讨

这些变量可以分为Jenkins内置变量和自定义变量。本文将详细讨论这两类变量的使用和管理。Jenkins内置环境变量在Jenkins流水线中，所有内置的环境变量都通过全局变量env进行暴露。
DevOps探索者·2025-02-04 18:45

计算题

1.信息系统项目管理师主要计算题详解专题一、挣值管理（1）概念PV(PlannedValue)计划值：计划成本（应该完成多少工作）AC(ActualCost)实际成本：实际投入成本（完成工作的实际成本）
bjackal·2025-02-04 18:14

C语言超详细讲解——函数

前言本文围绕C语言函数展开，介绍函数概念、库函数、自定义函数等，还阐述参数、语句、调用方式及声明定义等知识要点。
飞鸟吟·2025-02-04 18:44

Jmeter - 从入门到精通进阶篇 - Jmeter配置文件的刨根问底 - 上篇（详解教程）_jmeter

Unlessrequiredbyapplicablelaworagreedtoinwriting,softwaredistributedundertheLicenseisdistributedonan“ASIS”BASIS,WITHOUTWARRANTIESORCONDITIONSOFANYKIND,eitherexpressorimplied.SeetheLicenseforthespecifi
2401_87378238·2025-02-04 18:14

Easysearch Chart Admin 密码自定义

使用EasysearchChart0.2.0之前的版本（包括0.2.0）创建出来的集群，admin用户初始密码固定为admin，这样的集群存在安全隐患。Easysearch1.8.3版本优化了初始化脚本（bin/initialize.sh），添加了初始化密码环境变量判断，可手工设置EASYSEARCH_INITIAL_ADMIN_PASSWORD环境变量来指定集群admin用户初始密码。现在我们来
·2025-02-04 18:05

QT图形/视图架构详解（二）

上一章节示例程序仅演示了GraphicsView的基本结构和三个坐标系的概念，在本章程序中演示其更多的功能。这个示例程序具有如下的功能：●可以创建矩形、椭圆、圆形、三角形、梯形、直线、文字等基本图形项。●每个图形项都可以被选择和拖动。●图形项或整个视图可以缩放和旋转。●图形项重叠时，可以调整前置或后置。●多个图形项可以组合，也可以解除组合。●可以删除选择的图形项。●鼠标在视图上移动时，会在状态栏显
杨德杰·2025-02-04 18:12

MySQL基本操作

目录一.Express框架1.前后端交互（1）在服务器端进行跨域设置：安装、配置cors模块（2）创建自己的路由文件：路由中间件——接口文件（API）（3）前后端数据的传输：（4）在项目中配置自定义的路由文件
m-TT·2025-02-04 18:11

【云原生】Docker Compose 从入门到实战使用详解

目录一、前言二、DockerCompose介绍2.1DockerCompose概述2.2DockerCompose特点2.3DockerCompose使用场景三、DockerCompose安装3.1安装docker环境3.2DockerCompose安装方式一3.2.1下载最新版3.2.2设置权限3.2.3设置软链接3.2.4查看版本3.3DockerCompose安装方式二3.3.1安装pyth
逆风飞翔的小叔·2025-02-04 18:37

Python专题：数据库模块-Sqlite3模块和Pymysql模块

提示：本文章详解python通过sqlite3模块操作MySQL的相关知识文章目录前言第一部分：MySQL基础一、MySQL的基本理论1.基本术语2.基本操作2.1数据库的操作2.1.1创建数据库——*
wpbribe·2025-02-04 16:23

Python处理数据库：MySQL与SQLite详解

Python处理数据库：MySQL与SQLite详解在数据处理和存储方面，数据库扮演着至关重要的角色。
aiweker·2025-02-04 15:49

python pywin32模块详解,Python模块:win32com用法详解

使用技巧importwin32comfromwin32com.clientimportDispatch,constantsw=win32com.client.Dispatch('Word.Application')#或者使用下面的方法，使用启动独立的进程：#w=win32com.client.DispatchEx('Word.Application')#后台运行，不显示，不警告w.Visible=
夏无苴·2025-02-04 15:17

QwQ-32B-Preview：阿里开源的顶尖AI推理模型详解

点击访问chatTools免费体验GPT最新模型，包括o1推理模型、GPT4o和Claude等模型！QwQ-32B-Preview概述QwQ-32B-Preview（简称QwQ-32B）是阿里推出的一款开源AI推理模型，凭借其卓越的数学和编程能力，成为当前业界关注的焦点。该模型拥有325亿参数，能够处理长达32000个tokens的提示词，在多个基准测试中超越了OpenAI的o1模型。QwQ-32
that's boy·2025-02-04 14:45

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpclass1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[-1.9,1
sirius12345123·2025-02-04 14:15

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvm#定义数据class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.
sirius12345123·2025-02-04 14:15

深入解析：HTTP和HTTPS的三次握手与四次挥手

HTTP和HTTPS的握手与挥手过程详解在网络通信中，HTTP和HTTPS是常见的协议，它们分别用于无加密和加密的请求与响应过程。
·2025-02-04 14:28

Python 应用程序编程接口库之pywin32使用详解

概要在Python的世界里，有许多优秀的第三方库可以帮助开发者更轻松地处理各种任务。其中，pywin32库是一个特别引人注目的工具，它提供了对WindowsAPI的完整访问，使得开发者能够利用Python来编写强大的Windows应用程序，从简单的脚本到复杂的桌面应用，pywin32都能胜任。什么是pywin32库？pywin32库是Python的一个扩展模块，它提供了对WindowsAPI（应用
Rocky006·2025-02-04 14:42

使用scikit-learn中的K均值包进行聚类分析

准备自定义数据集首先，需要一个自定义数据集来进行聚类分析。importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#创建自定义数据
Luzem0319·2025-02-04 14:12

蓝桥杯常用算法——排序算法

排序算法自定义算法函数冒泡排序选择排序插入排序快速排序希尔排序归并排序基数排序堆排序计数排序桶排序自定义算法函数冒泡排序时间复杂度：O(n^2)冒泡排序是一种严格的稳定排序算法，它不改变序列中相同元素之间的
图灵贼灵·2025-02-04 14:42

ArkUI中自定义组件的生命周期_arkui 生命周期

页面与自定义组件的区别自定义组件：@Component装饰的UI单元，可以组合多个系统组件实现UI的复用，可以调用组件的生命周期。页面：即应用的UI页面。
程序猿_zDT·2025-02-04 14:11

Python pywin32库详解

一、引言在Python编程中，有时候需要与Windows操作系统进行交互，执行一些特定的系统操作或操作Windows应用程序。这时，pywin32库就成为了一个非常强大的工具。pywin32库提供了对WindowsAPI的访问，使得Python开发者能够在Windows平台上进行各种高级操作。本文将详细介绍pywin32库的功能、用法和应用场景。二、pywin32库概述pywin32是一个Pyth
海阔天空_2013·2025-02-04 14:11

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

数据集定义：-data列表包含了文本样本及其对应的情感标签。每个元素是一个元组，第一个元素是文本，第二个元素是标签。特征提取：-使用CountVectorizer将文本转换为词频向量。fit_transform方法在训练数据上拟合向量器并进行转换。模型训练：-初始化MultinomialNB模型，这是适用于离散数据（如词频）的朴素贝叶斯分类器。-使用fit方法在提取的特征和标签上训练模型。预测：-
知识鱼丸·2025-02-04 14:40

人工智能机器学习基本概念详解

人工智能机器学习基本概念详解机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的一个重要分支，旨在让计算机系统自动从数据中学习并进行预测或决策
猿享天开·2025-02-04 13:07

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】2.20 傅里叶变换：从时域到频域的算法实现

2.20傅里叶变换：从时域到频域的算法实现目录《傅里叶变换：从时域到频域的算法实现》2.20.1FFT算法原理2.20.2复数数组存储优化2.20.3频域滤波案例2.20.4音频处理案例2.20.5与CUFFT性能对比2.20.6总结2.20.7参考文献2.20.1FFT算法原理傅里叶变换（FourierTransform，FT）是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具，而快速傅里叶变换（Fast
精通代码大仙·2025-02-04 13:37

【AI开源项目】Dify- 轻松打造可持续运营的 GPT 系列的 AI应用 —— 全面解析LLMOps平台

Dify的名称由来了解LLMOpsDify的核心功能兼容多种LLMsDify的优势完全开源核心能力如何安装Dify快速启动使用HelmChart在Kubernetes上部署自定义配置使用Dify创建AI
ChatGPT-千鑫·2025-02-04 13:02

网络安全学习路线图（2025版详解）

近期，大家在网上对于网络安全讨论比较多，想要学习的人也不少，但是需要学习哪些内容，按照什么顺序去学习呢？其实我们已经出国多版本的网络安全学习路线图，一直以来效果也比较不错，本次我们针对市场需求，整理了一套系统的网络安全学习路线图，供大家学习参考。希望大家按照路线图进行系统学习不仅可以更高效的完成上岸，还能够系统化学习，提升自己的后期竞争力。第一阶段：数通安全Windows系统安全1.企业资产安全规
程序员羊羊·2025-02-04 12:57

Python基础语法：注释和代码风格（PEP 8）详解③

文章目录一、注释1.1单行注释1.2多行注释1.3文档字符串（docstrings）二、PEP8代码风格2.1缩进2.2每行字符数限制2.3空行2.4引号2.5空格2.6注释2.7命名约定2.8其他建议三、综合复杂示例四、结论在编写Python代码时，注释和代码风格是两个至关重要的方面。良好的注释能够帮助开发者更好地理解代码，提高代码的可读性和可维护性；遵循Python的官方代码风格指南（PEP8
邓瑞军说HelloWorld·2025-02-04 12:24

《算法零基础100讲》(第61讲) 前缀和(五) 二维前缀和

文章目录一、概念定义1、预处理2、预处理代码实现3、查询4、查询代码实现二、题目描述三、算法详解四、源码剖析五、推荐专栏六、习题练习一、概念定义  有关一维前缀和的概念，在《算法零基础100讲》(第57
英雄哪里出来·2025-02-04 11:45

浏览器自定义脚本管理插件系列介绍（一）：暴力猴(ViolentMonkey)

用户可以根据自己的需求编写自定义脚本，例如自动填写表单、屏蔽广告、增强网页功能等。这使得Violentmo
AI时代的程序员·2025-02-04 11:10

使用numpy自定义数据集，使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

本博客将展示如何使用numpy自定义一个数据集，并利用scikit-learn中的SVM实现分类。
辞落山·2025-02-04 10:10

使用 Numpy 自定义数据集，使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,recall_score,f1_score2.自定义数据集使用
辞落山·2025-02-04 10:40

MySQL之explain详解

Explain工具介绍使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈在select语句之前增加explain关键字，MySQL会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL注意：如果from中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中explain中的列代表的含义1.id列id列的编号是select的序列号，有几个sele
没什么技术·2025-02-04 10:10

【机器学习】自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于离它最近的簇中心（centroid）所代表的簇。K均值聚类算法步骤①初始化：随机选择原始数据的K个数据点作为初始质心（聚类中心）。②分配：将每个数据点划分到距离最近的质心所对应的簇中，即计算每个数据点到每个质心的距离，选择距离最近的质心作为该数据点所属的簇。③更新：重新计算每个簇的质心，即将该簇中所有数据点的坐标取平均值，
加德霍克·2025-02-04 10:36

#Java 与 C++ 核心差异详解：从语法到实战的代码对比

##一、语言定位差异||Java|C++|设计目标|"Writeonce,runanywhere"|"高性能系统级开发"|运行方式|JVM解释执行字节码|直接编译为机器码|典型场景|企业应用/Android/大数据|游戏引擎/操作系统/高频交易系统---###二、基础语法对比####1.HelloWorld程序```java//Java:严格面向对象publicclassHelloWorld{  
新宿椎名琳擒·2025-02-04 10:06

鸿蒙NEXT实践（二）：公共事件通信实践-智能节电案例

公共事件分类公共事件从系统角度可分为：系统公共事件和自定义公共事件。系统公共事件：CES内部定义的公共事件，当前仅支持系统应用和系统服务发布，例如HAP安装、更新、卸载等公共事件。
纯爱掌门人·2025-02-04 09:34

设计模式-创建型模式-工厂方法模式详解

工厂方法模式简介工厂方法模式：FactoryMethodPattern：是一种创建型模式。核心：定义一个创建对象的接口，具体的创建对象的动作由子类实现。效果：工厂方法的模式，使得目标类的实例化过程延迟到了工厂子类中。核心角色介绍产品类：要创建的目标类，也可以是接口类型；比如：手机。具体产品类：要创建的目标类的具体的类型；比如：小米手机。工厂类：声明工厂方法，该方法返回的是产品类型的对象。可以包含其
NorthCastle·2025-02-04 09:03

毫秒级响应的VoIP中的系统组合推荐

以下是针对Ubuntu+linux-lowlatency、CentOSStream+kernel-rt和Debian+自定义PREEMPT_RT的详细对比及推荐：1.系统组合对比特性Ubuntu+linux-lowlatencyCentOSStream
狂爱代码的码农·2025-02-04 09:27

mysql current_MySQL中CURRENT_TIMESTAMP数据类型详解

例1.MySQL获得当前时间戳函数：current_timestamp,current_timestamp()代码如下mysql>selectcurrent_timestamp,current_timestamp();+---------------------+---------------------+|current_timestamp|current_timestamp()|+------
不让爱你的人失望·2025-02-04 09:57

C#—Task异步的常用方法及TaskFactory工厂类详解

Task异步的常用方法C#中的Task类是System.Threading.Tasks命名空间的一部分，用于表示异步操作。以下是一些常用的Task类方法：一、Task.Run(Actionaction):此静态方法用于在后台运行一个新任务，并返回与该任务关联的Task实例。这对于在不阻塞当前线程的情况下启动后台操作非常有用。Task.Run(()=>{  //代码});二、Task.Delay(i
_Csharp·2025-02-04 08:25

自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

1.引言在这篇博客中，我们将使用PaddlePaddle框架实现一个逻辑回归模型，利用NumPy自定义数据集进行训练，并保存模型。最后，我们将演示如何加载保存的模型并进行预测。
辞落山·2025-02-04 07:16

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

代码：#导入必要的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义类1的数据点，每个数据点是二维的坐标class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])#定义类2的数据点，每个数据点是二维的坐标class2_poi
〖是♂我〗·2025-02-04 07:46

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.7,2.9],[3.2,2.6],[1.
Z211613347·2025-02-04 07:12

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorchvision.transformsastransformsimportpandasaspdimportnumpyasnpclassCustomDataset(Dataset):def_
Z211613347·2025-02-04 07:40

QGraphicView绘制圆形示例

#include#include#include#include#include#includeintmain(intargc,char*argv[]){
杨逸潼·2025-02-04 05:59

美团二面拷打：MySQL中 SQL 语句的执行流程？

相关阅读：MySQL常见面试题总结MySQL索引详解MySQL三大日志(binlog、redolog和undolog)详解MySQL事
JavaGuide·2025-02-04 05:29

【python】import自定义的py文件

使用以下代码将项目根目录导入路径之后，在import自己写的py文件在项目下运行的py文件，不论放在哪里，访问的第一目录都是项目的根目录开始，用.一步步点到自己想要的py文件#引入文件目录设置importsysimportos#添加项目文件根目录到系统路径module_path=os.path.abspath('SCAU_JWC_2024_09_20')sys.path.append(module
rhythmcc·2025-02-04 05:58

SQLAlchemy实战详解

感谢朋友支持本博客，欢迎共同探讨交流，由于能力和时间有限，错误之处在所难免，欢迎指正！如有转载，请保留源作者博客信息。BetterMe的博客：blog.csdn.net/tantexian如需交流，欢迎大家博客留言。#简单查询print(session.query(User).all())print(session.query(User.name,User.fullname).all())prin
Better_Mee·2025-02-04 05:56

python导入自定义py文件

目录1.导入当前目录下的py文件2.导入当前目录下某个文件夹里的py文件3.导入上级目录下某个文件夹里的py文件1.导入当前目录下的py文件比如写了一个tool_func.py，里面放了一些工具函数，将其放在主函数代码main.py的同级目录下#file:tool_func.pydefget_second_max_value(data:list):iflen(data)==0:returnNone
hutaotaotao·2025-02-04 05:55

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.散点输入class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.7,2.9],[3.2,2.6],[
Z211613347·2025-02-04 04:21
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