趋势分析图第5页

Dify知识库-RAG流程解析

Dify知识库RAG代码流程图源码解析document_indexing_task代码目录：dify/api/tasks/document_indexing_task.py主要做了以下两件事1.查询dataset

AI航海家(Ethan)·2025-03-25 03:04

SQL HAVING子句

1实践1.1缺失的编号图连续编号记录表t_seq_record需求：判断seq列编号是否有缺失。SELECT'存在缺失的编号'ASresFROMt_seq_recordHAVINGCOUNT(*)!

黄名富·2025-03-25 03:03

股票进阶分析-21日均线卖出法

之前指标分析已经介绍了如何买，本文将深度剖析两个卖出的交易分析方法：一是21日均线在股价趋势判断中的应用，它能为我们揭示股价中期趋势的变化；二是封单成交比在涨停股卖出决策中的关键作用，帮助我们在股票涨停时做出更明智的抉择

leo_厉锵·2025-03-25 03:33

汽车制造数字化

提高产品质量：利用数字化手段对生产过程进行实时监控和数据分析，能够及时发现质量问题并进行精准控制，降低产品缺陷率，提高产品质量的稳定性和一致性。

观无·2025-03-25 03:33

一文搞懂RAG，原理，流程，最佳实践

发展历史这里贴一下发展图：原理&流程RAG一句

AI领航者·2025-03-25 03:01

HarmonyOS NEXT 组件状态管理的对比

本文将深入探讨@State、@Prop、@Link和@ObjectLink这四种常见的状态管理装饰器，并通过示例代码进行对比分析，以帮助同学们更好地理解和选择合适的状态管理方式。

kirk_wang·2025-03-25 03:31

第7章：实践项目7.2 大型项目实战

通过大型项目的实战，你可以深入理解软件开发的整个生命周期，包括需求分析、架构设计、代码实现、测试和

xiaoheshang_123·2025-03-25 03:30

《网络安全自学教程》- 报错注入的5种报错方式原理分析及12个MySQL报错函数使用方式

《网络安全自学教程》这篇文章为大家讲解「5种报错注入方式」实现原理和「2个MySQL报错函数」1的使用方式。平时常用的是「Xpath格式报错」的updatexml()和extractvalue()、「主键重复」报错的floor()，其他几种了解即可。MySQL报错函数1、Xpath格式报错1.1、updatexml()1.2、extractvalue()2、主键重复报错2.1、floor()3、数

士别三日wyx·2025-03-25 02:59

Matplotlib系列4-生成3D三维曲面图

使用matplotlib可以生成漂亮精美，印刷级别的三维曲面图，只需要几行代码即可。

舒伯特之路·2025-03-25 02:58

python matplotlib绘制 3D图像专题（三维柱状图、曲面图

x=np.arange(-4.0,4.0,delta)生成代表Y轴数据的列表y=np.arange(-3.0,4.0,delta)对x、y数据执行网格化X,Y=np.meshgrid(x,y)Z1=np.exp(-X2-Y2)Z2=np.exp(-(X-1)**2-(Y-1)**2)计算Z轴数据（高度数据）Z=(Z1-Z2)*2绘制3D图形ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride

前端node资料大全·2025-03-25 02:58

Python数据科学入门：NumPy、Pandas和Matplotlib的实用指南

数据科学是一个跨学科的领域，结合了统计学、计算机科学和数学，用来分析和解读复杂的数据。Python作为数据科学的主流编程语言之一，拥有强大的库和工具，使得数据分析、科学计算、数据可视化变得更加简便。

威哥说编程·2025-03-25 02:27

软件设计师之UML交互图与状态图：软件动态建模的关键工具

软件设计师之UML交互图与状态图：软件动态建模的关键工具大家好！在软件开发的学习和实践中，我发现UML中的交互图和状态图对于理解和设计软件系统的动态行为至关重要。

一杯年华@编程空间·2025-03-25 02:57

(建议收藏)一文多图，彻底搞懂Floyd算法(多源最短路径)

前言在图论中，在寻路最短路径中除了Dijkstra算法以外，还有Floyd算法也是非常经典，然而两种算法还是有区别的，Floyd主要计算多源最短路径。在单源正权值最短路径，我们会用Dijkstra算法来求最短路径，并且算法的思想很简单—贪心算法:每次确定最短路径的一个点然后维护(更新)这个点周围点的距离加入预选队列，等待下一次的抛出确定。虽然思想很简单，实现起来是非常复杂的，我们需要邻接矩阵(表)

程序员bigsai·2025-03-25 02:26

加速还是安全？CDN与群联云防护的本质差异与适用场景

一、核心功能定位对比维度传统CDN群联云防护核心目标内容加速（降低延迟、提升访问速度）安全防护（抵御DDoS/CC攻击、隐藏源站）技术重心缓存优化、边缘节点分发流量清洗、AI行为分析、加密隧道主要能力静态资源缓存

群联云防护小杜·2025-03-25 02:53

前端 AI IDE应用&优缺点

嗯，用户问了三个前端面试的问题，我需要仔细分析每个问题，并结合提供的搜索结果来给出全面且准确的回答。第一个问题是关于开发工具Cursor或Vim的Windurf在开发中的占比以及它们的缺点。

GISer_Jinger·2025-03-25 02:52

精准获取你想要的！— 揭秘如何用字段选择参数优化数据查询

缩减数据体积，提升速度案例2：GraphQL的嵌套查询延伸探讨：字段选择的高级玩法动态字段组合结合缓存和压缩进一步优化防止过度裁剪总结：数据查询里的“断舍离”哲学额外的小贴士字段选择参数的常见错误未来发展趋势开篇语哈喽

喵手·2025-03-25 01:22

【Node.js】制作简易图床应用

有了上一节(【Node.js】使用Multer的文件上传下载)的铺垫，这一节就来小试牛刀，制作一个简易的仅支持上传和浏览的图床应用了需求分析首先，提供上传图片的接口。

卷儿~·2025-03-25 01:51

web前端录制canvas视频和video的声音，并合并成一个文件进行下载

该方法通常用于从、或元素中捕获实时视频流或音频流，以便进行进一步的处理，如直播、录制或分析‌。captureStream()方法能够实时捕获视频流，适用于直播、实时监控等场景。

不怕麻烦的鹿丸·2025-03-25 01:49

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法一、理论基础与核心挑战1.动态环境下的学习范式转变人工智能领域正经历一场深刻的变革，智能体从静态学习转向动态适应已成为必然趋势。

熵减画眉·2025-03-25 01:48

Python, C ++开发自然灾害预警APP

该APP旨在通过实时监测、数据分析和智能预测，为用户提供自然灾害（如地震、洪水、台风等）的预警信息，帮助用户提前采取防范措施，减少灾害带来的损失。

Geeker-2025·2025-03-25 01:17

保姆级大模型学习路线！清华博士耗时半年整理的14个核心阶段，文科生也能跟着冲！（附论文笔记+项目源码+训练技巧）

用14张思维导图+32个实战项目，拆解出普通人可复制的进阶路径，文末送《大模型学习大礼包》（含2TB预训练数据+行业白皮书）。一、为什么你的大模型学习总是卡壳？

大模型入门教程·2025-03-25 01:17

ngrep ：网络嗅探的利器

在网络安全、渗透测试和系统调试领域，捕获和分析网络流量是不可或缺的技能。虽然像tcpdump和Wireshark这样的工具广为人知，但有一个轻量级且功能强大的工具却常常被忽视——ngrep。

vortex5·2025-03-25 01:16

关于Docker是否被淘汰&虚拟机实现连接虚拟专用网络&Ubuntu 22.04 LTS部署Harbor仓库全流程

兼容性分析1

Gold Steps.·2025-03-25 00:14

YashanDB dump

YashanDB提供dump命令，让用户手动将系统内部结构信息转储到trace文件中，这些信息可被用于进行故障问题的跟踪和分析。

·2025-03-25 00:05

NPU上如何使能pytorch图模式

它通过将PyTorch的动态图转换为静态图，并利用Just-In-Time（JIT）编译技术，显著提高模型的推理速度和训练效率。

·2025-03-25 00:34

《 C++ 点滴漫谈：三十一》写好递归不踩坑：C++ 递归函数的精髓与实战

本文系统讲解了递归的基本概念、分类及其工作原理，并分析了常见应用，如二分查找、快速排序和深度优先搜索。同时，针对递归的性能问题，我们探讨了优化策略，包括尾递归优化、记忆化搜索和动态规划等。

Lenyiin·2025-03-25 00:43

爬虫1--爬取图像

爬虫小案例1:爬取网页图打开浏览器，搜索任意网络图像，如下红圈图像，单击图像，后再点击鼠标右键，选复制图像链接，该链接就是这个图像的url地址。

ballball~~·2025-03-25 00:13

项目管理软件的十大核心功能，一文解读！

通过条形图的方式来显示项目时间安排，使项目经理可以清晰地看到任务的起始和结束日期。例如，当计划一个产品发布周期时，甘特图可以帮助确定各项任务的进展，并有助于提前识别和解决潜在

·2025-03-25 00:33

Python,Java开发生成式智能识别与鉴定APP

---###**1.功能需求分析**-**输入**：用户上传的图片、视频或文本。-**处理**：使用生成式智能体模型（如GAN、VAE、Diffusion模型等）对输入数据进行分析和鉴定。

Geeker-2025·2025-03-25 00:10

Python数据科学与机器学习实战 - 前言与学习路线图

想象一下：当同事还在Excel中手动处理数据时，你已经用Python自动化完成了分析；当产品经理还在猜测用户需求时，你已经通过机器学习模型精准预测

SuperMale-zxq·2025-03-25 00:40

【源码分析设计模式 8】mybatis中的代理模式

六、动态代理======1、动态代理特点代理对象不需要实现接口，但是目标对象要实现接口；代理对象的生成，是利用JDK的API，动态的在内存中构建代理对象；动态代理也叫JDK代理或接口代理；2、使用JDK实现动态代理jdk实现动态代理必须有实现接口InvocationHandler的处理类，用于执行被代理类的方法。（1）接口IMoviepackagedesignMode.advance.proxy.

2401_84048832·2025-03-25 00:10

Python：简洁、高效与强大的编程语言

自1991年由GuidovanRossum发布以来，Python已经成为世界上最流行的编程语言之一，广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、自动化脚本等多个领域。

·2025-03-25 00:30

07-项目中应提前准备下一阶段计划

前期的需求分析、方案设计、开发计划，项目负责人是没有时间系统地去梳理的，这就容易造成项目成员在新功能开发过程中，需求理解有偏差，加上当前版本发布时间节

·2025-03-25 00:57

Python---数据分析(Pandas十一:二维数组DataFrame统计计算二)

1、std用于计算DataFrame中数值的标准差。DataFrame.std(axis=0,skipna=True,ddof=1,numeric_only=False,**kwargs)描述说明axis{0或‘index’,1或‘columns’,None},默认为0。这个参数决定了计算标准差是在哪个轴上进行：如果axis=0或axis='index'，则对每列进行计算，返回一个Series，其

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-03-25 00:39

memory_profiler的使用

作用：memory_profiler是用来分析每行代码的内存使用情况使用方法一：1.在函数前添加@profile2.运行方式：python-mmemory_profilermemory_profiler_test.py

weixin_34404393·2025-03-24 23:37

编程中的循环练习与数据处理技巧

通过对一系列错误的代码进行分析和修改，我们可以加深对循环结

大熊小清新·2025-03-24 23:07

matlab画图函数_MATLAB画图技巧与实例（四）：填充图area函数

此时，就需要用到填充图，在MATLAB中，可以用area函数实现。

大熊小清新·2025-03-24 23:37

2024年科技趋势与未来展望

这篇文章将探讨2024年最值得关注的科技趋势，并对未来的科技发展进行展望。1.人工智能与机器学习的进化a.更智能的AI模型近年来，人工智能和机器学习已经在各个行业取得了显著的进展。

我系xun悟空·2025-03-24 23:36

《基于 Python 的人工智能自动浇花系统》

该系统借助传感器收集环境数据，运用Python进行数据处理与分析，最终实现根据花卉需求自动浇水的功能，以提升花卉养护的效率与精准度。

竣雄·2025-03-24 23:35

视频知识库初步设想

model":"deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B","messages":[{"role":"system","content":""视频助手规则：1.分析问题

cainiaojunshi·2025-03-24 23:05

数据分析异步进阶：aiohttp与Asyncio性能提升

一、时间轴呈现方案进程2023-04-01：需求确认确定目标：使用aiohttp与Asyncio提升采集性能，目标采集今日头条网站的新闻数据（标题、内容、时间等）。同时要求在程序中加入代理IP、Cookie和UserAgent的设置，保证反爬策略应对得当。2023-04-02：初步开发与测试开发基础异步爬虫框架，实现对目标网站的异步请求。初步测试发现由于目标网站限制措施，直接请求经常返回异常或内容

亿牛云爬虫专家·2025-03-24 23:04

每日一题——二叉树展开为链表详解

二叉树展开为链表详解问题描述示例提示题目理解解题思路迭代实现（Morris遍历变体）代码解析图解过程复杂度分析其他解法1.递归解法（使用先序遍历）2.递归后序遍历解法总结问题描述给你二叉树的根结点root

tt555555555555·2025-03-24 23:33

基于Hugging Face的Transformer实战

预训练模型（BERT、GPT、T5等）统一的TransformerAPI接口快速实现下游任务迁移企业级部署工具（Optimum、InferenceEndpoints）‌二、文本分类实战：IMDB影评情感分析‌‌

小诸葛IT课堂·2025-03-24 23:03

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

希冀操作系统实验四段式存储管理

目录一.补全代码及分析二.思考题三.总结一.补全代码及分析申请进程apply()函数完成了新开进程的功能，同时还记录了该进程需要的内存空间段数和每段的具体大小，你需要补全该函数。