虚级化

毕设分享 大数据B站数据分析可视化系统

文章目录0前言1项目运行效果2设计原理数据处理方案可视化呈现方案综合得分计算指标综合得分漏斗图游客画像完成度三连排行榜点赞、投币、收藏与白嫖的比例分析3最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升
bee_dc·2025-03-18 03:39

毕业设计项目 大数据B站数据分析可视化系统

文章目录0前言1项目运行效果2设计原理数据处理方案可视化呈现方案综合得分计算指标综合得分漏斗图游客画像完成度三连排行榜点赞、投币、收藏与白嫖的比例分析3最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升
bee_dc·2025-03-18 03:09

css3-学习

css特性选择器基础选择器标签选择器ID选择器类选择器CSS的优先级是什么？!important>内联样式(style=“”)>ID选择器>类选择器=属性选择器=伪类>标签选择器=伪元素选择器。
江西谢霆锋·2025-03-18 03:38

服务远程调用（RPC）架构及原理

文章目录引言一、RPC架构与核心组件二、RPC调用流程解析三、关键技术实现1.网络通信协议2.序列化与反序列化四、RPC框架核心特性引言SimpleRPC在分布式系统中，服务远程调用（RPC）是系统解耦与可扩展性的核心技术
小小工匠·2025-03-18 03:38

深度学习模型压缩：非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比

根据剪枝的粒度和目标，剪枝可以分为非结构化剪枝（UnstructuredPruning）和结构化剪枝（StructuredPruning）。
从零开始学习人工智能·2025-03-18 03:37

FX-C++可变参数

{va_listargs;//定义一个va_list类型的变量va_start(args,count);//初始化args，count是最后一个
lucky1_1star·2025-03-18 03:05

pandas 根据给定的条件动态筛选

paramconditions:字典，键为列名，值为筛选条件（单个值、列表或其他布尔表达式）:return:筛选后的DataFrame"""mask=pd.Series(True,index=df.index)#初始化全
Aa123456789_55·2025-03-18 03:02

python数据可视化玩转Matplotlib subplot子图操作，四个子图（一包四），三个子图，子图拉伸_python subplot

大锤爱编程的博客_CSDN博客-大数据,Go,数据分析领域博主Matplotlib是一个流行的Python可视化库，它提供了许多功能来创建各种类型的图表。
2401_83817843·2025-03-18 03:01

MySQL探秘之旅：总体架构介绍

欢迎关注微信公众号：互联网全栈架构自从《吃透Redis系列》阅读量屡创新高之后，更加坚定了创作技术系列文章的决心，从而让朋友们获得更加体系化的知识。
互联网全栈架构·2025-03-18 03:31

基于单片机智能小车设计

随着计算机、微电子、信息技术的快速发展，智能化技术的发展速度越来越快，智能化与人们生活的联系也越来越紧密，智能化是未来社会发展的必然趋势。
无限虚空·2025-03-18 02:59

SwiftUI 内功：探索 SwiftUI 的默认架构

SwiftUI内功：探索SwiftUI的默认架构SwiftUI是一种用于构建iOS、macOS、watchOS和tvOS应用程序界面的现代化框架。
YUELJe·2025-03-18 02:57

Maven的继承和聚合

Maven继承指的是，子项目继承父级Maven项目的配置信息（pom.xml）在父级pom.xml中，使用标签包裹的依赖，将会无条件传递给子级，与依赖范围无关com.alibabadruid1.2.8org.junit.jupiterjunit-jupiter-api5.10.2testjavax.servletjavax.servlet-api3.1.0provided
百香果果ccc·2025-03-18 02:57

MCP协议深度解析：从Cline插件到Cursor，跨平台AI开发的革命性突破

其核心价值在于：实现LLM与外部系统的语义级融合标准化工具发现-调用-反馈全流程推动AI开发从"代码编程"向"自然语言编程"进化2
zhz5214·2025-03-18 02:57

基于树莓派的轻量级AI数字人开发全流程指南 ——从硬件选型到语音视觉交互实战

1.背景与目标AI数字人，像是虚拟助手、交互式角色，在当下数字化浪潮中扮演着越来越重要的角色。其核心在于整合语音识别、视觉感知、自然语言处理（NLP）和动态反馈四大关键功能。
zhz5214·2025-03-18 02:56

实战级AI变现路线：从0到3万/月的3大黄金赛道拆解

赛道一：AI短视频带货（三农领域）全流程操作手册选题系统搭建借助DeepSeek-R1云端版，输入"地域特色（如云南菌菇）+情感共鸣点（留守老人）+产品植入位（土特产）"生成结构化选题指令示例：{"prompt
zhz5214·2025-03-18 02:56

量子传感器：原理、优势、应用与工业自动化整合探索

五、量子传感器在工业自动化中的应用有哪些？内容：一、量子传感器的基本原理是什么？量子传感器的基本原理量子传感器利用量子力学现象来实现对各种物理量的高灵敏度检测。
百态老人·2025-03-18 02:24

C/C++实现工厂模板设计模式（Factory Pattern)

工厂模式通过定义一个创建对象的接口，让子类决定实例化哪一个类。工厂模式可以分为简单工厂模式、工厂方法模式和抽象工厂模式。
东北豆子哥·2025-03-18 02:24

在数字化时代重构人际关系：探索真实连接的创新方式

本文旨在探讨在数字化时代重构人际关系的创新方式，通过分析数字化工具对人际关系的影响，探索真实连接的要素及其在数字化环境下的实现路径。文章从核心概念、创新方法、
AI天才研究院·2025-03-18 02:53

(每日一题) 力扣 2418. 按身高排序

文章目录LeetCode2418.按身高排序｜双解法对比与下标排序的精妙设计问题描述解法思路分析方法一：Pair打包法（直接排序）方法二：下标排序法（当前实现）关键代码解析索引初始化优化自定义排序规则结果重构复杂度对比表性能实测数据扩展应用多条件排序实现总结
誓约酱·2025-03-18 02:53

探索未来计算的新篇章：量子++（Quantum++）

Quantum++）qppModernC++quantumcomputinglibrary项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/qpp/qpp项目简介Quantum++是一个现代化的
傅尉艺Maggie·2025-03-18 02:51

探索DeepSeek：前端开发者不可错过的新一代AI技术实践指南

对于前端开发者而言，DeepSeek的API接入能力和私有化部署方案，为智能应用开发提供
formerlyai·2025-03-18 02:21

5G 网络的关键技术及对物联网发展的推动

边缘计算二、5G网络对物联网发展的推动（一）支持海量设备连接（二）低延迟与高可靠性通信（三）促进物联网应用创新（四）拓展物联网应用场景随着科技的飞速发展，5G网络已逐渐从概念走进现实，成为推动各行各业数字化变革的重要力量
叶间清风1998·2025-03-18 01:49

Python, Java 开发鱼类养殖大全APP

该APP可以帮助用户了解鱼类的养殖知识、疾病防治、饲料管理、水质监测等内容，并提供个性化的养殖建议。以下是开发该APP的详细思路和技术实现方案，分别针对Python和Java。
Geeker-2025·2025-03-18 01:19

高项：2016年3月7日作业（第1章、第2章）

高项：2016年3月7日作业（第1章、第2章）第1章信息化基础知识1.1.1信息1、信息的概念存在两个基本的层次，即本体论层次和认识论层次。
weixin_34384681·2025-03-18 01:48

奥威BI多数据源融合分析

在众多BI数据可视化工具中，奥威BI以其对接多数据源、多维度动态分析、智能化可视化分析的功能特点，为众多企业提供了强大的数据支持。
qq_43696218·2025-03-18 01:48

Python物联网与传感器数据分析

：温度、湿度、光照及其他Python与硬件接口：树莓派的奇妙旅程实时数据流：如何捕捉每一刻的变化数据处理：挖掘数字宝藏的秘密数据清洗：让数据焕发光彩数据分析：揭秘模式与趋势异常检测：识别噪声与干扰可视化展示
master_chenchengg·2025-03-18 01:16

XGBoost算法的相关知识

文章目录背景定义损失函数（1）原始目标函数Obj（2）原始目标函数Obj的泰勒展开（3）具体化目标函数的泰勒展开细节（4）求解目标函数中的wjw_jwj最优切分点算法基于分桶的划分策略正则化模型复杂度Shrinkage
VariableX·2025-03-18 01:46

区块链与去中心化技术

区块链与去中心化技术核心进展区块链从加密货币（如比特币）扩展至智能合约和供应链管理。以太坊2.0引入分片技术提升交易吞吐量，而零知识证明（ZKP）增强了隐私保护15。
boring_student·2025-03-18 01:16

9种Python数据可视化方案，让财务数据焕发生命力

本文将通过一个完整的Python财务数据可视化案例，展示如何将枯燥的财务数据转变为直观、动态且富有洞察力的可视化作品。
IT小本本·2025-03-18 01:45

上位机数据可视化：使用QtCharts绘制波形图

zhd-desktopPRIVATEQt5::Charts)包含头文件以及名称空间（这个很重要，没有包含名称空间编译器会提示找不到相关的类型）#includeusingnamespaceQtCharts;初始化初始化
下里巴人hywing·2025-03-18 01:45

学生成绩管理系统（C语言综合应用）（适合初学者，代码每一步都有详细注释）

函数：模块化设计（如addStudent、displayAl
仙要 有对象·2025-03-18 00:14

基于oracle linux的 DBI/DBD 标准化安装文档(二)

一、安装DBIDBI(DatabaseInterface)是perl连接数据库的接口。其是perl连接数据库的最优方法，他支持包括Orcale,Sybase,mysql,db2等绝大多数的数据库，下面将简要介绍其安装方法。1.1解压tar-zxvfDBI-1.616_901.tar.gz1.2安装依赖yuminstallperl-ExtUtils-CBuilderperl-ExtUtils-Mak
·2025-03-18 00:36

npm version 命令详解

major|minor|patch|premajor|preminor|prepatch|prerelease|from-git]版本参数说明具体版本号npmversion1.2.3#直接设置为指定版本语义化版本更新
·2025-03-18 00:06

如何优化公司需求管理

其中，明确流程要求在项目初期建立一套标准化的变更管理制度；跨部门协同确保各部门对需求变更有统一理解并共同参与决策；数据驱动反馈通过实时数据和用户反馈不断优化变更策略，从而保证产品始终紧跟市场需求。
·2025-03-18 00:05

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过私有的设备
小风_·2025-03-18 00:41

性能测试自动化：JMeter脚本设计与分布式压测实战指南

引言在数字化竞争日益激烈的今天，软件系统的性能表现直接影响用户体验和业务连续性。无论是电商大促的“秒杀”场景，还是金融系统的高频交易，性能测试自动化已成为保障系统稳定性的核心手段。
测试渣·2025-03-18 00:11

粉笔战略布局加速技术商业化进程

继推出AI老师后，粉笔AI产品矩阵进一步扩充。粉笔宣布，将于3月17日上线基于自研垂域大模型打造的“AI刷题系统班”，为用户提供行测、申论全科目覆盖的一站式高效备考支持。粉笔介绍，AI刷题系统班以AI为主导，采用“名师+AI数字人老师”双师结合模式，资深教师直播授课，AI教师启发式教学，具备DeepSeek同款深度思考能力，由数字人老师全程伴学，提供交互式学习体验，依托AI算法实现用户全周期学习管
·2025-03-18 00:02

npm version 命令详解

major|minor|patch|premajor|preminor|prepatch|prerelease|from-git]版本参数说明具体版本号npmversion1.2.3#直接设置为指定版本语义化版本更新
·2025-03-18 00:31

如何优化公司需求管理

其中，明确流程要求在项目初期建立一套标准化的变更管理制度；跨部门协同确保各部门对需求变更有统一理解并共同参与决策；数据驱动反馈通过实时数据和用户反馈不断优化变更策略，从而保证产品始终紧跟市场需求。
·2025-03-18 00:01

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

1.模型剪枝的基本概念模型剪枝主要分为两种类型：结构化剪枝和非结构化剪枝。结构化剪枝通常指的是剪除整个
代码之光_1980·2025-03-18 00:38

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

为了解决这个问题，研究者们提出了多种正则化技术，其中之一就是Dropout。什么是Dropout？Dropout是一种正则化技术，由Hinton和他的学生在2012年提出。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

GBase8c aes_encrypt和aes_decrypt函数

GBase8c与MySQL的aes_encrypt和aes_decrypt函数区别：1、GBase8c中的初始化向量init_vector不能为空2、MySQL的加密模块block_encryption_mode
keep__go·2025-03-17 23:05

C#—【特性详解以及自定义特性和通过反射读取特性】

【特性详解以及自定义特性和通过反射读取特性】介绍：特性可以用于多种用途，包括但不限于：特性的分类：特性的主要用途（举一些直观例子）1.标记代码，让框架自动处理2.数据验证（表单/模型校验）3.控制序列化行为
_Csharp·2025-03-17 23:34

easyexcel操作文件读取中某列为null

@DatapublicclassExcelDateSubject{@ExcelProperty(value="一级标题",index=0)privateStringOneSubjec
温馨提示  ·2025-03-17 22:58

C#原型模式：通过克隆对象来优化创建过程

然而，在某些情况下，构造对象的过程可能非常复杂或耗时，特别是当对象的创建涉及多个步骤或者需要初始化大量数据时。为了解决这个问题，**原型模式（PrototypePattern）**应运而生。
江沉晚呤时·2025-03-17 22:28

NET Markdown 解析神器--Markdig

这个库以其卓越的性能和丰富的功能集而著称，包括一个无需正则表达式的快速解析器和HTML渲染器，以及对垃圾回收压力的最小化。核心特性Markdig的一些显著特性包括：1.极速性能
dotNET跨平台·2025-03-17 22:56

人工智能伦理与可持续发展

从自动驾驶汽车到智能医疗系统，从个性化推荐到自动化决策，AI的应用无处不在。然而，随着技术的快速发展，其伦理和社会影响也引发了广泛的关注。
CarlowZJ·2025-03-17 22:53

生成式AI+安全：API防护的“进化革命”——从被动防御到智能对抗的技术跃迁

然而，这场技术革命也催生了新型威胁：攻击者利用生成式AI自动化构造恶意请求，绕过传统规则引擎；大模型API的滥用导致算力耗尽与数据泄露；甚至AI生成的代码漏洞
数信云 DCloud·2025-03-17 22:51

模块化架构+弹性集群揭秘！

《【券商震惊】传统询价3小时→TRS黑科技10分钟！盈立证券交易量暴增150%背后秘密》开篇：询价耗时3小时？券商正在被低效“慢性杀死”电话询价、邮件比价、Excel汇总——传统场外交易中，一次询价流程动辄数小时，客户流失率高达40%！TRS收益互换平台，依托DeepSeek动态定价算法与多发行方实时比价引擎，将询价响应时间从3小时压缩至10分钟，助力盈立证券交易量飙升150%，彻底改写行业游戏规
Ashlee_code·2025-03-17 22:51
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