论文及latex的使用第12页

python基于Django的旅游景点数据分析及可视化的设计与实现 7blk7

目录项目介绍技术栈具体实现截图Scrapy爬虫框架关键技术和使用的工具环境等的说明解决的思路开发流程爬虫核心代码展示系统设计论文书写大纲详细视频演示源码获取项目介绍大数据分析是现下比较热门的词汇，通过分析之后可以得到更多深入且有价值的信息

qq2295116502·2025-03-21 19:17

手机端Flutter、React Native与原生安卓、iOS交互的方案及设计原理

手机端Flutter、ReactNative与原生安卓、iOS交互的方案及设计说明一、交互方案与代码示例1.Flutter与原生交互方案核心方案：通过MethodChannel和EventChannel

JafarOne·2025-03-21 19:46

【NLP】 API在大语言模型中的应用

以下是API在LLM中的核心应用场景及技术实现细节：一、核心应用场景自然语言理解与生成应用示例：智能客服：解析用户问题并生成回复（如ChatGPTAPI）。

Nerous_·2025-03-21 18:13

VRRP协议介绍及一些常见问题

目录1.概述2.VRRP的核心概念虚拟路由器（VirtualRouter）角色划分VRRP组（VRRPGroup）3.VRRP工作机制设备状态主路由器选举特殊情况：VRRP出现优先级0和255故障切换4.VRRP特性抢占模式（Preemption）多网关负载分担5.应用场景(冗余，高可用)6.VRRP与其他协议对比7.配置示例华为/华三设备配置思设备配置8.常见的一些问题1.为什么优先级255不能

cocologin·2025-03-21 18:43

一口气告诉你Deepseek与manus有什么区别？

DeepSeek像是个特别聪明的“顾问”，你问他问题，他能给你写论文、改合同、算数学题，甚至能讲冷笑话。但他有个特点：动嘴不动手。

小二爱编程··2025-03-21 18:13

源码篇：python生成《蔬菜店销售数据分析报告》案例

本文将通过Python实现一个完整的蔬菜销售数据分析项目，涵盖数据生成、清洗、分析及可视化全流程。

IT小本本·2025-03-21 18:13

全网最详细！vue中使用flv.js 播放直播监控视频流

老规矩，先安装flv.js插件npminstallflv.js在组件中的使用**注意事项放后面我怕你们不看呐！！！！1.必须在dom加载完成后再执行直播视频流的填充方法！

抄一下你代码·2025-03-21 18:41

路由交换技术——多私网下NAPT、FTP服务公网映射配置的实验

网络地址转换（NAT）技术概述1.定义与背景网络地址转换（NetworkAddressTranslation,NAT）是一种在IP数据包传输过程中修改源或目标IP地址及端口的技术，主要用于解决IPv4地址短缺问题

「J1e」·2025-03-21 18:41

HRM：分层多步奖励模型

论文标题TowardsHierarchicalMulti-StepRewardModelsforEnhancedReasoninginLargeLanguageModels论文地址https://arxiv.org

大模型最新论文速读·2025-03-21 18:39

JVM垃圾回收器全面解析：从核心概念到选型指南

本文将系统梳理主流垃圾回收器的工作原理、适用场景及选型策略。二、GC核心概念分代收集：堆内存分为新生代（YoungGeneration）和老年代（OldGeneration），采用不同回收策略。

Debug Your Career·2025-03-21 18:08

高级前端面试题-React

高阶组件、renderprops选择hooks的优点状态逻辑复用；状态逻辑集中，易于理解；类组件不利于优化，比如不能很好的压缩为什么要用hooks,解决了什么问题同上react的context的使用场景共享对一个组件树全局的信息

圣诞小子·2025-03-21 17:29

GS-SLAM论文阅读笔记-MGSO

前言MGSO首字母缩略词是直接稀疏里程计(DSO)，我们建立的光度SLAM系统和高斯飞溅(GS)的混合。这应该是第一个前端用DSO的高斯SLAM，不知道这个系统的组合能不能打得过ORB-SLAM3，以及对DSO会做出怎么样的改进以适应高斯地图，接下来就看一下吧！GishelloG^s_ihelloGishello我是红色文章目录前言1.背景介绍2.关键内容2.1SLAMmodule2.2Dense

zenpluck·2025-03-21 17:29

大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究

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、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练2.3.1常用模型介绍2.3.2模型训练过程三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险预测指标与模型应用3.2基于风险预测的手术方案制定3.3案例分析

LCG元·2025-03-21 17:27

论文解读 | 《忍冬桑黄发酵产黄酮类化合物的研究》

出版日期：2022年发表刊物：《中南林业科技大学》论文作者：朱姝枚桑黄（Sanghuangporus）是一种传统的药用真菌，具有显著的免疫增强和抗肿瘤功效。

桑黄研究员·2025-03-21 17:54

Linux学习1_Linux命令及英文全称

LinuxCommandreferences(命令全称，方便记忆)aliasCreateyourownnameforacommandarchprintmachinearchitectureashashcommandinterpreter(shell)awk(gawk)patternscanningandprocessinglanguagebasenameRemovedirectoryandsuff

Wang_Zhenwei·2025-03-21 16:52

机身越「有型」，生态越开「阔」！华为Pura X带来全新应用市场

3月20日，华为Pura先锋盛典及鸿蒙智行新品发布会如期举行，正式推出首款搭载HarmonyOS5的新形态阔折叠手机PuraX，硬件设计实现突破性创新。

·2025-03-21 16:42

Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具

一款强大而高效的文字识别工具项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/6adda介绍Umi-OCR是一款基于深度学习技术的开源文字识别工具，特别适合日常办公、学术研究及数据分析等场景

裘心国Trent·2025-03-21 16:47

springboot基于java的企业档案管理信息系统

文末获取源码+数据库感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题（免费咨询指导选题），项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人文章目录前言详细视频演示一、项目介绍二、功能介绍三、核心代码数据库参考四

QQ80213251·2025-03-21 16:47

python 函数—文档、类型注释和内省

Python文档、类型注释和内省目录引言函数文档docstring的使用help()函数类型注释基本类型注释复杂类型注释内省技术基本内省方法inspect模块的高级内省综合示例建议引言Python提供了丰富的文档和内省机制

想知道哇·2025-03-21 15:14

EN 71-3测试

以下是关于EN71-3测试的深度解读，结合法规背景、测试方法及实际应用进行结构化分析：一、EN71-3测试的核心目的EN71-3是欧盟《玩具安全指令》的第三部分，专门针对玩具材料中可迁移有害元素的限量要求

南京速跃检测技术服务有限公司·2025-03-21 15:43

C++ STL常用库的使用方法（一）

文章目录（0）C++STL介绍（0）C++STL组件(一)Vector容器1）创建vector2）尾部元素扩张3）访问Vector元素4)元素的删除5)元素的排序6)向量的大小(二)String基本字符系列容器1）创建String对象2)给String赋值(三)set集合容器1）创建set集合对象2)元素的插入与中序遍历3)元素的反向遍历4)元素的删除5)元素的检索(四)map映射容器1）map创

小崔的技术博客·2025-03-21 15:41

股票交易之多策略协调规划

前言：在股票交易领域，市场走势受宏观经济、行业竞争、公司基本面及投资者情绪等诸多因素影响，复杂多变。单纯依靠单一技术指标，如均线、MACD等做出买卖决策，犹如盲人摸象，易陷入片面判断，导致投资失误。

leo_厉锵·2025-03-21 15:40

认识软件测试中的黑天鹅

我们对它进行了深入的分析和重现，最终所有人一致认为，这个bug能够发生实在是机缘巧合，因为它需要多个条件同时发生才有可能触发，比如“XX算法开关必须打开、XX算法开关又必须关闭、XX参数必须取某个特定值、用户的使用环境必须是

Alan_Wdd·2025-03-21 14:38

什么是巨量本地推？

以下从作用、必要性及未来趋势三方面展开分析：一、本地推的核心作用1.精准触达目标客户基于地理位置（LBS）定向推送广告，覆盖周边3-5公里内的潜在消费者，尤其适合餐饮、零售、教育等依赖线下流量的行业。

矩阵+本地推+数字人·2025-03-21 14:37

北斗导航｜接收机自主完好性监测算法研究现状及发展趋势

以下基于现有研究成果及行业动态进行总结：一、研究现状传统故障检测算法RAIM的核心目标是通过冗余观测值检测并隔离故障卫星。

单北斗SLAMer·2025-03-21 14:33

MySQL性能优化实战笔记 - 通俗易懂版

要么都失败行级锁：小明在存钱时，小红还能同时取钱缺点：需要更多内存和CPUMyISAM就像是简易储物柜不支持事务：操作简单直接表级锁：一个人在用时，其他人要等待优点：读取速度快，占用资源少2.实战案例：常见性能问题及解决方案案例

泥潭硬拔·2025-03-21 14:03

python+flask计算机毕业设计基于Android平台的景区移动端旅游软件系统（程序+开题+论文）

本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。

Node.js彤彤程序·2025-03-21 14:02

模型上下文协议 (MCP)是什么？Model Context Protocol 需要你了解一下

在人工智能领域，ModelContextProtocol（MCP）正逐渐成为连接AI模型与各类数据源及工具的重要标准。MCP究竟为何物？它又将如何改变AI应用的开发与使用？

同学小张·2025-03-21 13:51

知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究

摘要本文聚焦知识图谱，深入剖析其在人工智能语义理解与推理中的核心作用。阐述知识图谱的构建原理、表示方法，分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用，探讨面临的挑战并展望未来发展方向，全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。一、引言在人工智能追求更精准理解和处理人类语言与知识的进程中，知识图谱成为关键技术。它以结构化形式组织海量知识，揭示实体间复杂关系，

@王威&·2025-03-21 13:50

MyBatis 中 resultType 的使用详解

MyBatis中resultType的使用详解1.resultType的含义在MyBatis中，resultType指的是每一行查询结果的Java类型，而不是整个结果集的类型。

旧故新长·2025-03-21 12:19

Flink启动任务

Flink以本地运行作为解读例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Flink前言StreamExecutionEnvironmentLocalExecutorMiniClusterStreamGraph

swg321321·2025-03-21 12:18

AI实干家：HK深度体验-【第3篇-香港、新加坡、深圳、上海、首尔五座城市在金融数据维度的对比分析】

以下是香港、新加坡、深圳、上海、首尔五座城市在金融数据维度的对比分析，涵盖货币流通量、存货款规模、资本市场活跃度、国际贸易、外资及外汇储备等关键指标，结合最新公开数据及全球金融中心排名动态：一、货币流通量

SZ0771·2025-03-21 12:18

为什么在Linux系统中，available会比free+buff/cache的总和少很多

以下是核心原因及技术细节：一、背景1.现象#1.free-htotalusedfreesharedbuff/cacheavailableMem:503Gi475Gi8.9Gi605Mi18Gi13GiSwap

fzip·2025-03-21 12:18

python中Flask模块的使用

1.简介在服务器上运行Flask接口，就能使用requests模块获取该接口的值。先运行接口文件，再运行requests文件，即可获取值。2.示例2.1一个简单的flask接口1importjson2fromflaskimportFlask,request34#python类型5data={6'name':'John',7'age':18,8'location':'nanjing'910}1112

weixin_30315905·2025-03-21 12:46

【K8S】ImagePullBackOff状态问题排查。

ImagePullBackOff是在使用Kubernetes（K8s）时经常遇到的一种错误状态，下面为你详细介绍其含义、可能的原因及解决办法。

执键行天涯·2025-03-21 12:13

BRAM消耗与FIFO的关系：有效利用FPGA资源的策略

特别是对于需要频繁读写数据的应用，FIFO（先进先出）缓冲区的使用与BRAM的消耗之间存在着密切的关系。本文将探讨BRAM的消耗、FIFO的特性，以及如何正确利用BRAM以优化设计效率。

kanhao100·2025-03-21 12:11

13 异常处理的使用大全

概述异常是指程序在执行的过程中，没有按照预定的流程和逻辑去运行，从而导致数组越界、内存溢出、甚至程序崩溃等各种非正常的情况。在C++、Java和C#等高级语言中，都提供了对于异常的处理机制。异常处理，实际上是一种转移程序控制权的方式。当程序中抛出了异常时，我们可以捕获异常，进而进行相应的处理。处理模型一般有两种：一种是终止模型，表示该异常是致命的，无法恢复，会直接终止程序；另一种是恢复模型，表示该

希望_睿智·2025-03-21 12:09

消息中间件：RabbitMQ、Kafka 和 Redis如何选择？一文让您了解！

以下是对它们使用场景及选择的分析：1.RabbitMQRabbitMQ是一个基于AMQP（AdvancedMessageQueuingProtocol）的消息队列系统，主要用于消息传递和任务分发，具有可靠的消息传递机制

写bug如流水·2025-03-21 12:09

RabbitMQ常见面试题及解析

1、什么是RabbitMQ？RabbitMQ是一个开源的消息队列系统，它实现了高级消息队列协议（AMQP）。它允许不同的应用程序之间进行异步通信，通过将消息发送到队列中，让消费者从队列中获取消息并进行处理，从而实现解耦、异步和削峰填谷等功能。2、核心组件与流程**Producer：**发送消息的应用。**Exchange：**接收消息并路由到队列（类型：Direct，Fanout，Topic，He

chi_666·2025-03-21 12:09

基于FPGA的DDS连续FFT 仿真验证

该FFT核心基于Cooley-Tukey算法，具备丰富特性，如支持多种数据精度、算术类型及灵活的运行时配置。文中详细介绍了其架构选项、端口设计、理论运算原理，以及在不同场景下的动态范围特性。

toonyhe·2025-03-21 11:35

Marker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。

支持多种文档类型（针对书籍和科学论文进行了优化）支持所有语言移除页眉/页脚/其他杂质格式化表格和代码块提取并保存图像以及markdown将大多数方程转换为latex支持在GPU、CPU或MPS上运行工作原理

星霜笔记·2025-03-21 11:34

Python 正则表达式小结1

Python正则表达式小结11.正则表达式验证2.特殊元字符及含义3匹配某种字符类型4.正则表达式举例大收藏家说1.正则表达式验证提供两个网站用于正则表达式的验证，可以敲入文本与正则表达式。

大收藏家·2025-03-21 11:01

常见FUZZ姿势与工具实战：从未知目录到备份文件漏洞挖掘

w2361734601·2025-03-21 11:01

AT89C52交通灯设计

1.设计目的、作用1、掌握C52单片机最小系统的设计；2、掌握按键电路设计，数码管的使用；3、掌握C52的编程方式；4、掌握C52各引脚的作用；5、进一步加强对焊接技术的练习。

跟着我跳·2025-03-21 10:29

CVPR 2024 | 低分辨率引领方向：通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力

论文信息题目：Low-ResLeadstheWay:ImprovingGeneralizationforSuper-ResolutionbySelf-SupervisedLearning低分辨率引领方向

小白学视觉·2025-03-21 10:57

WinPcap编程——APR欺骗

（http包的过滤可用80端口来标识）二实验原理1选择网卡及过滤规则在这里特别注以下几点：1.charpacket_filter[]="

4ct10n·2025-03-21 10:27

【Linux】Linux下调试器gdb的使用

作者主页：@安度因学习社区：StackFrame专栏链接：Linux文章目录一、前言二、铺垫三、指令集和使用1、指令集2、演示四、结语如果无聊的话，就来逛逛我的博客栈吧!一、前言前几篇Linux博客中，我们分别学习了与编辑、编译、自动化构建代码、上传代码的工具。而今天，我们将学习最后一个工具——Linux下的调试器gdb

安度因·2025-03-21 10:26

数智读书笔记系列021《大数据医疗》：探索医疗行业的智能变革

徐曼是南开大学商学院副教授，在大数据驱动的智能决策研究领域颇有建树，尤其在大数据驱动的医疗与健康决策方面有着深入研究，曾获天津优秀博士论文、教育部博士研究生新人奖。

Allen_Lyb·2025-03-21 10:55

jieba库词频统计_jieba分词器（应用及字典的补充）及文档高频词提取实战

jieba分词器是Python中最好的中文分词组件，本文讲解一下jieba分词器及其应用。1、jieba分词器的分词模式jieba分词器提供了三种常用的分词模式1、精确模式：将句子按照最精确的方法进行切分，适合用于进行文本分析；2、全模式：将句子当中所有可以成词的词语都扫描出来，分词速度很快但容易产生歧义；3、搜索引擎模式：在精确模式分词的基础上，将长的句子再次进行切分，提高召回率，适用于搜索引擎

袁圆园建建·2025-03-21 09:16

Hive 实际应用场景及对应SQL示例

Hive实际应用场景及对应SQL示例一、‌日志分析场景‌**场景说明‌：**处理大规模日志数据（如Web访问日志），分析用户行为或系统运行状态。

小技工丨·2025-03-21 09:46

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