软件安装相关问题

用 Python 实现基于特质波动率的量化投资策略

在量化投资中，如何构建有效的投资组合是一个关键问题。特质波动率（IdiosyncraticVolatility，简称IV）作为衡量股票独特风险的指标，受到了越来越多的关注。

机器懒得学习·2025-02-17 16:12

自动化测试常见问题详解

点击文末小卡片，免费获取软件测试全套资料，资料在手，涨薪更快选择适合自己的，落地应用，是当下我们应该做的。目前国内的互联网行业，大环境来说，还处在一个快速发展，需要流程化标准化的时期，如何跟上不断变幻发展的节奏，除了不断了解接触新的东西，还需要不断学习，提升自身，以内在的驱动力，去紧跟时代浪潮。即使做不了弄潮儿，也不能变成时代淘汰的那一批。一、自动化测试简介1、为什么要进行自动化测试？①黑盒测试回

测试老哥·2025-02-17 16:40

ORB-SLAM3的源码学习： Settings.cc：Settings::readImageInfo读取图像信息

前言简单总结一下：这个函数的主要目的是从配置文件中读取和设置与相机图像尺寸相关的各种参数。它会根据需要调整图像的宽度和高度，并根据这些调整更新相机的校准参数。

PaLu-LvL·2025-02-17 15:08

Web组件适配网页中iframe

场景描述：当使用web组件加载带有iframe的页面时，由于H5的iframe标签的几个限制条件，可能会出现以下问题：1.由于iframe也要遵守浏览器同源策略，也有对应的白名单限制，所以也会出现跨域或者无法加载的问题

·2025-02-17 15:48

Oracle IMP-00003: 遇到 ORACLE 错误 ORA-00942: 表或视图不存在

网上很多回答都没有解决我的问题，问题出在了IMP、EXP命令的版本与Oracle数据库版本不一致上。

吃饱喝足·2025-02-17 15:07

APO v1.3.0 更新：支持将第三方告警事件接入平台，统一关联分析告警事件

告警接入后在服务详情中会自动将相关告警事件关联到服务上。同时在企业版的告

·2025-02-17 15:16

由GPT支付等衍生的国际支付问题

前言大约2023年1月，是笔者第一次接触openai的时间，用起来的感受就是爽，以至于那段时间都在高强度使用gpt辅助工作，同年2月，openai推出旗下产品的付费plus服务，增值业务包括：高峰时段免排队、快速响应以及优先获得新功能和改进，最初版本的plus笔者也购入使用过（图1）相信绝大部分用户一开始都卡在了这个页面，笔者当初也是，第一次找人整的代充，花了200？不太记得了，总之刚出的时候那代

·2025-02-17 15:15

APO OneAgent 设计思路

这篇文章介绍APO是如何采集Trace和log的，这两项数据的采集存在以下问题：日志需要配置采集的日志目录，并不是每个应用的日志目录都非常规范，这就导致配置工作量的增加Trace需要配置针对语言的Agent

·2025-02-17 15:43

量子计算机：未来科技革命的引擎

与传统计算机相比，量子计算机的主要优势在于其使用量子比特（qubit）作为信息处理的基本单位，能够同时处于多个状态的叠加，以及量子比特之间的纠缠现象，这使得量子计算机在处理某些特定问题时具有潜在的指数级加速能力

百态老人·2025-02-17 15:05

mysql field id doesnt have a default value_Field 'id' doesn't have a default value 错误处理

Field'id'doesn'thaveadefaultvalue昨晚做项目的时候遇到一个问题，在测试数据存储的时候老是报Field'id'doesn'thaveadefaultvalue异常，从网上找了好久

weixin_39999209·2025-02-17 15:34

oracle pls-00302 ora-06550,案例:Oracle报错PLS-00302 DBA在exp导出数据报错PLS-00302:component‘SET_NO_OUTLINES mus...

天萃荷净运维DBA在使用逻辑导出EXP导出数据时报错PLS-00302:component‘SET_NO_OUTLINES’mustbedeclared，分析原因为客户端版本问题导致今天接到测试报告，他的客户端不能导出数据库

weixin_39860919·2025-02-17 15:34

阿里云EMAS超级App助力Agmo电动车超级应用程序发布

EMAS超级App解决方案是一个用于建构超级应用程序和相关生态系统的全栈平台，也是阿里云在电子商务行业和可扩展云基础

·2025-02-17 15:12

JavaScript设计模式 -- 状态模式

**状态模式（StatePattern）**正是为了解决这个问题而设计的。

鎈卟誃筅甡·2025-02-17 15:34

25 架构能力

25.2软件架构组织的能力25.3成为更优秀的架构师接受指导指导他人25.4小结25.5扩展阅读25.6问题讨论第25章架构能力人生苦短，学海无涯。

susemm·2025-02-17 15:33

关于Union 中 ORA-12704:字符集不匹配问题的解决

在使用Unionall连接时，若A集合中某列为nvarchar2或nvarchar类型，而B集合中无此列，用‘’来代替是会报字符集不匹配，解决方法有两种，见下面的示例例：select'中国','China',cast('中国'asnvarchar2(10))Tfromdualunionallselect'美国','USA',''fromdual;如上，T的类型为nvarchar2，长度为10，如果

招財進寳·2025-02-17 15:03

AQS 核心原理与高频面试题详解

前言AQS（AbstractQueuedSynchronizer）是Java并发包（java.util.concurrent）中的核心基础类，它提供了一个框架来实现阻塞锁和相关的同步器（如信号量、CountDownLatch

·2025-02-17 15:40

Windows奇技淫巧之网络命令行

目录1、ipconfig：显示当前TCP/IP配置的设置值2、ping：测试目的站是否可达及相关状态3、arp：地址解析协议4、traceroute：路由跟踪5、route：操作路由表6、netstat

沉迷单车的追风少年·2025-02-17 15:02

解决Mybatis-plus与springboot3.0+、spring6.0+的兼容性问题

根据mybatis-plus学习框架时，一直都会报错如下信息：当时并不知道这几个工具之间存在版本兼容性问题，就一直苦于找不到合适的解决方法，于是便上网开始了疯狂的搜索，发现改了好多地方还是不行。

lian潋湄·2025-02-17 15:59

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1

IT古董·2025-02-17 14:57

【机器学习】多元线性回归

在实际应用中，许多问题都包含多个特征（输入变量），而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展，它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。

T0uken·2025-02-17 14:26

使用Python构建论坛爬虫：抓取论坛主题、标签和讨论量

通过抓取论坛的数据，用户可以了解最热的话题、讨论量大的主题以及与特定标签相关的内容。

Python爬虫项目·2025-02-17 14:55

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】

这时候，量子计算带着它的"超能力"登场了：1台50量子位的量子计算机，处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。

再见孙悟空_·2025-02-17 14:24

iotop 命令详解：深入分析系统 I/O 性能

本文将详细介绍iotop命令的使用方法、典型输出示例、各项指标的详细解析，并结合异常指标详细分析系统I/O性能问题的解决过程。

测试不打烊·2025-02-17 14:23

网络瓶颈分析与排查：性能测试中的隐秘敌人

性能测试问题定位-网络瓶颈分析与案例解析在性能测试中，网络往往是性能瓶颈的一个关键因素。网络延迟、带宽、连接数等问题都可能影响系统的整体性能。

测试不打烊·2025-02-17 14:53

Lua 5.1 参考手册

weixin_30822451·2025-02-17 14:51

Python学习教程：必须掌握的Cookie知识点都在这里了

今天我们来全面了解一下Cookie（小饼干）相关的知识！篇幅有点长，在学习Python的伙伴或者有兴趣的你，可以耐心看哦！

weixin_30387339·2025-02-17 14:50

常见解题方法（位运算、双指针、前缀和）

目录位运算双指针前缀和对于自己刷题过程中遇到的一些常见简单解题方法进行了一个总结：数组在数据结构中是线性表的一种，在算法题中常常以整数数组和字符串等形式展现，其实数组中包含有更多的数据类型，这一段主要说明整数数组的一些常见问题解法

wibkb·2025-02-17 13:49

DeepSeek 助力 Vue 开发：打造丝滑的开关切换（Switch）

DeepSeek助力Vue开发：打造丝滑的开关切换（Switch）前言进入安装好的DeepSeek页面效果指令输入think组件代码组件特点说明：额外建议：代码测试页面效果自己部署DeepSeek安装地址相关文章

宝码香车·2025-02-17 13:48

笔记-《A Survey of Large Language Models》- 尾声

第一稿于2023年3月13日完成,我们的团队成员尽最大努力以相对客观、全面的方式囊括有关LLM的相关研究。接着,我们进行了多次细致的写作和内容修订。

L_serein·2025-02-17 13:46

基于 GBase 数据库的海量数据处理与性能优化

本文将从GBase数据库的特性出发，探讨如何在实际应用中进行海量数据的高效处理，同时提供相关代码示例，帮助开发者更好地理解和应用GBase数据库。二、GBase数据库

big crab·2025-02-17 12:13

分析投资策略数据

投资策略分析（在实习最后一周，当然要再多学一点金融相关知识啦，于是就有了这篇文章，以下均出于个人对投资策略的浅薄见解，欢迎大家提出建议）任务：分析私募排排网上的数据，并根据不同的策略进行分析，写出报告由于本人之前对投资部分了解较少

Young_Zn_Cu·2025-02-17 12:43

java web 项目中封装的下拉列表小组件：实现下拉列表使用者前后端0行代码 ...

；4：使用一：封装背景像easyui之类的纯前端组件，也有下拉列表组件，但是使用的时候，每个下拉列表，要配一个URL,以及设置URL反回来的值和select的text，和value的对应关系，这有2个问题

weixin_34383618·2025-02-17 12:42

dialog element 删掉标题_ElementUI 销毁Dialog数据(简单粗暴)

出现的问题：title="提示弹窗":visible.sync="dialogVisible"width="30%"destroy-on-close>使用dialog提供的属性destroy-on-close

鸿宇太子哥·2025-02-17 12:12

【转】时间序列分析——基于R，王燕

《时间序列分析——基于R》王燕，读书笔记笔记：一、检验：1、平稳性检验：图检验方法：时序图检验：该序列有明显的趋势性或周期性，则不是平稳序列自相关图检验：（acf函数）平稳序列具有短期相关性，即随着延迟期数

weixin_30780221·2025-02-17 12:41

Linux编程：嵌入式ARM平台Linux网络实时性能优化

文章目录0.概要1.时钟周期与网络性能的权衡时钟周期（ClockPeriod）**优化策略：****副作用：**2.网络中断优化**问题：****优化策略：****副作用：**3.网络协议栈优化**优化策略

橘色的喵·2025-02-17 12:41

【element】谷歌浏览器 el-dialog 概率出现背景全黑，透明度不生效

项目场景：谷歌浏览器问题描述谷歌浏览器el-dialog概率出现背景全黑，透明度不生效classv-modalopacity:0.5不生效解决方案：采用opacity:1background:0.5透明度的黑色代码如下

丶思想·2025-02-17 12:10

《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类

《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关

GoAI·2025-02-17 12:39

element-ui修改dialog样式全局、局部修改问题 el-dialogtitle/el-dialogheader/el-dialogbody/el-dialogfooter

//没有scoped全局css全部文件生效但是其他地方用dialog样式也会生效//有scoped为局部css--scoped只在本文件生效在这里设置el-dialog__header不生效//因此通过el-dialog的class进行全局css中局部定义只在当前文件生效点击打开Dialogdialog内容取消确定exportdefault{data(){return{centerDialogVi

春云资源·2025-02-17 12:09

解决linux中pip速度过慢问题

在Linux系统下，如果你发现使用pip下载Python库时速度非常慢，可以考虑以下几种方法来加速下载：使用pip的-i选项：如果你只想临时使用其他镜像，可以在安装时加上-i选项：pipinstallpackage_name-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

江城闲鹤·2025-02-17 12:08

Maven使用SpringBoot部署https服务启动时加载KeyStore报错：Invalid keystore format(Maven官方解决办法)

一、前言最近在本地部署https服务的时候遇到一个问题。在创建好keystore签名文件之后，完成了一切配置工作。接着在启动的过程中却报错：Invalidkeystoreformat。

跳小闹成长记-跳爸·2025-02-17 12:08

【论文精读】MotionLM

【论文精读】MotionLM1背景2存在的问题3具体方案轨迹转运动序列模型轨迹去重和聚类loss1背景团队：Waymo时间：2023.9代码：简介：采用自回归的方式做轨迹生成，能够更好地建模交互，且避免模态坍缩

EEPI·2025-02-17 12:37

【论文精读】Sparse4D v2: Recurrent Temporal Fusion with Sparse Model

2存在的问题2.1其他稀疏3D检测的问题PETR是query-based方法，但是为了实现特征融合，进行了全局注意力机制，导致高计算量。

EEPI·2025-02-17 12:36

ABC392 G FFT求卷积模板

比如如果我们用卷积来做a+ba+ba+b问题的话，给你a,ba,ba,b数组，问a+b=ca+b=ca+b=c，对

一条大祥脚·2025-02-17 12:34

外贸怎么找客户？用AI社媒引流王在Facebook精准获客！

在跨境电商和外贸行业，外贸怎么找客户是每个企业都关心的问题。传统的B2B平台、展会、邮件营销等方式虽有效，但竞争激烈、成本高昂，转化率也越来越低。那么，有没有更精准、高效、低成本的获客方式？

AIsocial·2025-02-17 11:04

共享内存的数据结构 ——循环队列+信息量 ——互斥锁、多进程的消费者模型源码模型测试代码 C++

也不能用STL容器，例如vector会自动扩展，容易造成内存泄漏，越界等问题。移动语义也不能用。要想实现多进程的生产/消费者模型只能采用循环队列。

sevenysq·2025-02-17 11:03

Linux 基于共享内存的循环队列实现

APIshmget()创建共享内存shmat()映射共享内存2.2模板类设计要点三、循环队列核心方法实现3.1初始化方法3.2入队操作3.3出队操作四、共享内存实践要点4.1使用流程4.2关键注意事项五、进程同步问题解决方案

打工人你好·2025-02-17 11:32

RocketMQ 消息堆积了怎么解决

消息重试与死信队列4.5监控与报警机制实现解决堆积的步骤5.1扩大消费者规模的配置5.2调整消息优先级的配置5.3优化消费逻辑的示例5.4消息重试与死信队列的配置5.5监控与报警机制的实现应用场景性能与扩展性考虑常见问题与解决方案总结参考资料

星辰@Sea·2025-02-17 11:01

Netty如何优雅地解决TCP粘包、拆包问题

这意味着，当数据被发送时，可能会出现“粘包”（数据包被合并）或“拆包”（数据包被分割）的问题。这对开发人员来说是一个挑战，因为如果不正确处理这些问题，可能导致应用程序的逻辑错误或性能问题。