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SSE vs WebSocket，谁更适合实时文本传输？

引言SSE和WebSocket是常见的实时数据传输技术，在在线文本传输工具中，如何选择合适的方案？

A__tao·2025-03-16 13:20

【vscode-03】AUTOSAR CP 插件配置

文档工具2.4.1doxdocgen自动生成注释模板工具2.4.2OfficeViewer(MarkdownEditor)2.5git管理工具2.6自定义bar2.7代码格式化2.8程序员主题2.9语言选择

工程师平哥·2025-03-16 13:20

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集

诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色，从文本生成到翻译，再到问答系统，几乎无所不能。这些模型的成功离不开庞大的训练数据集和复杂的算法架构。

AI天才研究院·2025-03-16 13:17

RISC-V架构 vs ARM架构：硬件工程师的深度对比

引言在嵌入式系统和处理器设计领域，RISC-V和ARM架构是两大热门选择。作为硬件工程师，了解这两种架构的优缺点以及适用场景，对于选择合适的处理器至关重要。

ICGOODFIND1·2025-03-16 12:15

订单管理系统大学生数据库大作业/数据库实践MYSQL

可以直接新建一个任意名称的文件夹，项目导入spring的框架），启动spring项目打开index.html输入用户名和密码，点击注册，再点击登录点击个人中心，点击修改用户信息，修改自己的余额点击逛店铺，选择一个商

陌路物是人非·2025-03-16 12:13

kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记

问题描述：通过从3D全身照片(TBP)中裁剪出单个病变来识别经组织学确诊的皮肤癌病例数据集描述：图像+临床文本信息评价指标：pAUC，用于保证敏感性高于指定阈值下的AUC主流方法分析（文本）基于CatBoost

supernova121·2025-03-16 12:10

主流开源大模型能力对比矩阵

模型名称核心优势主要局限Llama2/3✅多语言生态完善✅Rotary位置编码✅GQA推理加速⚠️数据时效性差⚠️隐私保护不足Qwen✅千亿参数规模✅中文语境优化✅复杂文本生成⚠️需高性能硬件⚠️领域知识需二次训练

时光旅人01号·2025-03-16 12:09

python xpath定位元素方法_关于python中的xpath解析定位

爬取的网站：http://jbk.39.net/chancegz/这里只针对个别属性值：#例如：'别名'下的span标签文本，‘发病部位'下的span标签文本以及‘挂号科室‘下的span标签文本#defdisease

weixin_39975366·2025-03-16 11:04

XPath简介——完整入门和详解

XPath简介——完整入门和详解**XPath的用法场景****XPath的基本语法****1.树型结构概念****2.XPath基本路径语法****定位方式及详细语法讲解**示例HTML结构：**1.路径选择

葡萄架子·2025-03-16 11:04

基于 Golang 的微服务开发实践：使用 Gin 和 GORM 构建 RESTful API

Golang（Go）以其高效的执行速度、内置并发模型和优秀的性能表现，正逐渐成为后端微服务开发的热门选择。本文将详细介绍如何使用Gin框架与GORMORM构建一个RESTfulAPI微服务。

全栈探索者chen·2025-03-16 11:02

什么是遍历？

以某项选择开始，并沿着这个选择移动，直到抵达您期望的元素为止。下图展示了一个家族树。

dengjuanshou7445·2025-03-16 11:02

反激与LLC电路中假负载的作用及选型分析

以下是具体原因和假负载选择的大致依据：1.为什么需要在输出加假负载？1.1反激电路（Flyback）最小负载要求反激拓扑在轻载或空载时，反馈环路可能无法稳定工作。

DeepGpt·2025-03-16 10:58

结构体6~10（2356. 成绩排序、1740. 统计每个数出现的次数、1940. 混合牛奶、1314. 仰卧起坐成绩统计、1953. 新生舞会、1346. 等比例缩放照片）

题单地址：题单中心-东方博宜OJ1372.活动选择在贪心专题有详细讲解：贪心1~7-CSDN博客2356.成绩排序问题描述（补充一道我觉得有代表性的题目）【具体要求】虽然现在学校已经不允许将学生每次的考试成绩公布

是帅帅的少年·2025-03-16 10:27

性能2-Docker 可能会减慢你的代码并扭曲基准测试结果

因此，Docker镜像似乎是测量代码CPU性能的可重现环境的良好选择。然而，实际情况要复杂一些。有时，在Docker中运行代码实际上会减慢你的代码并扭曲性能测量结果。例如，在mac

李星星BruceL·2025-03-16 10:57

特发性震颤的预防方法主要涉及到以下几个方面

选择适合自己的锻炼

poilkjmnbaa·2025-03-16 10:24

华为OD机试 - 代码编辑器（Java & JS & Python）

程序的输入为已有的代码文本和指令序列，程序需输出编辑后的最终文本。指针初始位置位于文本的开头。

清水乐园·2025-03-16 09:53

华为OD机试 - 导师请吃火锅 - 贪心策略（Python/JS/C/C++ 2024 B卷 200分）

一、题目描述入职后，导师会请你吃饭，你选择了火锅。火锅里会在不同时间下很多菜

哪吒·2025-03-16 09:17

【基于PyTorch】多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务

多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务介绍多项式朴素贝叶斯（MultinomialNaiveBayes,MultinomialNB）是一种常用于文本分类的算法，特别适用于多类别文本分类。

鱼弦·2025-03-16 09:16

Linux 找回 Root 密码（多发行版本）

进入GRUB菜单后，选择要修改的系统内核选项（通常第一个），按e进入编辑模式。步骤2：修改内核启动参数找到以linux或linux16或linuxe

可问可问春风·2025-03-16 08:14

你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求？（附特征优化方案）

1特征工程的意义nlp任务中，原始文本经数值映射后形成的词向量序列，难充分表达语言深层语义特征。

·2025-03-16 08:23

如何选择显卡（202408）

（图片来自网络）显卡，也被称为视频卡、图形适配器或GPU（图形处理单元），是电脑中负责渲染图形输出到显示器的关键硬件组件一显卡的基本作用1.图形渲染显卡的主要任务是处理和渲染图形。无论是浏览网页、观看视频还是使用图形设计软件，所有这些操作都需要显卡来计算图形信息，并将其转化为可在屏幕上显示的图像。显卡包含专门设计用于图形处理的芯片，可以快速执行这些操作，从而提供流畅和高质量的视觉体验。2.加速图形

=PNZ=BeijingL·2025-03-16 08:41

UI自动化测试之CSS Selector 定位秘籍：解锁 WEB UI 自动化测试的高效之道

它基于CSS选择器语法，能够快速、精准地定位目标元素，尤其适用于复杂的DOM结构。本文将深入解析CSSSelector的工作原理、使用技巧以及需要注意的事项，帮助你在自动化测试中更高效地运用这一工具。

做测试的小薄·2025-03-16 07:41

【STM32】USART串口收发HEX数据包&收发文本数据包

有关串口知识参考：【STM32】USART串口协议&串口外设-学习笔记-CSDN博客HEX模式/十六进制模式/二进制模式：以原始数据的形式显示文本模式/字符模式：以原始数据编码后的形式显示参考上面文章查看

傍晚冰川·2025-03-16 07:37

Windows C盘清理技巧分享

右键点击C盘，选择“属性”。点击“磁盘清理”按钮。在弹出的窗口中，选择要删除

qzw1210·2025-03-16 06:35

回溯法--力扣第17题“电话号码的字母组合”(java)

核心思想是构建搜索树，每次选择一个字母后进入下一层递归，回溯时撤销选择以尝试其他分支。实现步骤：构建数字到字母的映射表：使用数组或哈希表存储每个数字对应的字母。

27xixi·2025-03-16 06:34

elasticsearch analyzer 学习笔记

searching的时候，也即在搜索时，分析需要搜索的词语analysisCharacterfiltering(字符过滤器):使用字符过滤器转换字符Breakingtextintotokens(把文字转化为标记):将文本分成一组一个或多个标记

weixin_40455124·2025-03-16 06:00

设计空间探索：乘法器设计的面积、延时、功耗优化

1.压缩器种类的选择4-2压缩器：由两个全加器（FA）组成，能够将4个输入压缩为2个输出（和与进位）。适用于中等规模的压缩需求，可以有效减少部分积的位宽。

赛卡·2025-03-16 05:28

Julia语言的学习路线

特别是在科学计算、数据分析和机器学习等领域，Julia的表现十分出色，成为研究人员和开发者的热门选择。

樟松·2025-03-16 05:27

软考高级《系统架构设计师》知识点（十三）

确切地说，它是一种表达，使软件工程师能够：分析设计在满足所规定的需求方面的有效性：在设计变更相对容易的阶段，考虑体系结构可能的选择方案；降低与软件构造相关联的风险。

Ritchie里其·2025-03-16 05:56

大语言模型原理与工程实践：大语言模型强化对齐

这些模型在问答、翻译、文本生成等方面展现出惊人的能力，但同时也引发了

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-16 05:52

Redis 常用数据类型

Redis常用数据类型的详细介绍及其典型应用场景：String（字符串）描述：最基本的数据类型，可存储文本、数字或二进制数据（最大512MB）。

27xixi·2025-03-16 05:22

LabVIEW cRIO中CSV文件的读取

本文详细说明如何通过代码读取本地存储的CSV文件，并探讨直接通过对话框选择文件的可行性及替代方案。

LabVIEW开发·2025-03-16 05:22

python高并发访问mysql_Python访问MySQL

Python访问数据库作为Python开发工程师，选择哪个数据库呢？当然是MySQL。因为MySQL不仅免费，普及率最高，出了错，可以很容易找到解决方法。

阿廖林诺·2025-03-16 05:21

Exception in thread “main“ java.lang.NoSuchMethodError:

intSolution.subarraySum(int[],int)’attest_560.main(test_560.java:9)原因是因为在不同的.java程序中使用了同名的Solution类，导致编译器和运行时选择的类不一致

Awesome Baron·2025-03-16 04:20

NLP-二分类的应用-区分外卖评论好评/差评

目录一、概念二、二分类实战-划分好评/差评1.处理步骤2.实战代码一、概念文本分类一般可以分为二分类、多分类、多标签分类三种情况。

左岸Jason·2025-03-16 03:13

UniApp 与 Taro 终极对决：跨平台开发框架谁更胜一筹？

而在众多跨平台框架中，UniApp和Taro无疑是两大热门选择。本文将从多个维度对UniApp和Taro进行深度对比，帮助开发者根据自身需求选择最合适的框架。

大鱼前端·2025-03-16 03:42

useblackbox黑箱AI编码助理

它有以下几种选择：好开

百态老人·2025-03-16 03:11

web开发技术栈个人总结

这增加了可维护性和可测试性Spring框架有很多模块和子项目，这些可以根据应用程序的需求进行选择。下面是一些主要的Spring项目及其用途：SpringFramewo

蓝砖科技HR_金庆硕·2025-03-16 03:41

RocketMQ、Kafka、RabbitMQ，如何选型？

如何根据应用场景选择合适的消息中间件?分布式、微服务、高并发架构中，消息队列（MessageQueue，简称MQ）扮演着至关重要的角色。消息队列用于实现系统间的异步通信、解耦、削峰填谷等功能。

大梦谁先觉i·2025-03-16 03:11

《架构300讲》学习笔记（201-250）

201小心selectforupdate，有效规避索引选择性锁表202设计模式之建造者模式的用途20320分钟上手ELK日志监控系统分类：【ELK】204设计模式之门面模式Facade205设计模式之适配器模式

newProxyInstance·2025-03-16 03:10

正则表达式全解析 + Java常用示例

它使用特定的语法来定义匹配模式，可以在文本处理、表单验证、数据提取等场景中发挥重

我真的不想做程序员·2025-03-16 02:05

vue中如何动态的增减组件的类名（class）

说明如何在某个条件被复核后为组件添加一个selected类（此处为组件添加一个默认的类（例如radio）以及根据某个条件来添加selected类，你可以在绑定类的时候使用数组语法，以便同时添加多个类）示例代码切换条件我是一个可选择的组件

上趣工作室·2025-03-16 02:33

从零开始探索C++游戏开发：性能、控制与无限可能

一、为何选择C++开发游戏？在虚幻引擎5渲染的次世代画面背后，在《巫师3》的庞大开放世界中，在《毁灭战士》的丝滑60帧战斗里，C++始终扮演着核心技术角色。

南玖yy·2025-03-16 02:32

论单调队列优化DP

-endl\n-博客园【动态规划】选择数字（单调队列优化dp）_哔哩哔哩_bilibili背景：最近作者快被DP逼疯了，写篇博客做记录。

VU-zFaith870·2025-03-16 02:02

Linux线程

1.线程轻量级的进程2.线程的创建线程由某个进程创建，从属于某个进程内存：由所在进程为其分配独立的栈区空间（默认8M）与其他线程和所在的进程共用堆区，数据区，文本去。内核存储线程控制块。

Ccc030.·2025-03-16 01:57

ribbon负载均衡策略说明

Ribbon负载均衡策略说明和比较类名说明特点使用场景RoundRobinRule基于轮询算法选择服务实例。简单、公平，每个实例被选择的机会均等。适用于所有服务实例性能相近的场景。

高飞的Leo·2025-03-16 00:21

蓝易云 - nginx+lua+redis等架构演进

Nginx的高性能和低资源消耗使其成为处理大量请求的理想选择。引入Lua模块：随着业务复杂度增加，引入Nginx的Lua模块，可以在Nginx配置中嵌入Lua脚本，实现自定义的请求处理逻辑。

蓝易云·2025-03-16 00:20

PyCharm报错—Fatal Python error : unable to load the file system codec

萧念莳·2025-03-16 00:19

python 实现 A* 算法

它通过评估每个节点的代价函数(f(n)=g(n)+h(n))来选择最优路径，其中：(g(n))是从起点到当前节点的实际代价。

dev.null·2025-03-16 00:18

自动化测试入门基础知识必看（超详细）

目录1初识自动化测试2自动化测试和手工测试有什么不同3什么是自动化测试4自动化测试和手工测试应用范围的对比5区别对待不同的测试阶段6如何评估测试工具7如何选择合适的测试工具总结重点：配套学习资料和视频教学

软件测试老莫·2025-03-16 00:48

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