选择集

Mac 下编码转换 -- 解决从 GBK 到 UTF-8 文件编码问题

II.GetStarted 一般说来Window上默认是GBK编码格式(即国标码GB)，正式的名字叫汉字编码字符集（Chi
SheepCore·2025-03-25 10:30

Python数据科学基础（一）：环境搭建与IDE选择的终极指南

Python数据科学基础（一）：环境搭建与IDE选择的终极指南本文导览为什么环境搭建是数据科学之旅的关键第一步Python环境管理：避免99%初学者都会踩的坑数据科学IDE选择：不同需求的最佳搭配环境配置进阶
SuperMale-zxq·2025-03-25 10:54

为什么说网络安全行业是IT行业最后的红利？

一、为什么选择网络安全？这几年随着我国《国家网络空间安全战略》《网络安全法》《网络安全等级保护2.0》等一系列政策/法规/标准的持续落地，网络安全行业地位、薪资随之水涨船高。
网络安全技术分享地·2025-03-25 10:22

从零开始配置Java环境：新手也能轻松掌握的详细指南

二、下载JDK步骤1：选择适合您系统的JDK版本访问Adoptium
元芳613·2025-03-25 09:18

《现代命令行工具指南》15.表情符号：在命令行中查找表情符号 - emoj

emoji表情符号可谓是随处可见，不管是微信聊天、微博、甚至视频中都经常出现，而我们在工作中也比较长见，一般表情符号通过电脑中的快捷键调出来，或是通过输入法使用，还有很多网站收集了足够多的表情符号供我们选择
毕小烦·2025-03-25 08:43

31天Python入门——第12天:迭代器·生成器底层竟是这样子的

语句使用生成器对于可迭代对象、迭代器、生成器的理解生成器的工作原理生成器生成器是一种特殊类型的函数，可以按需生成一系列的值，而不是一次性将所有值都计算出来并存储在内存中.生成器可以大大节省内存消耗，特别适用于处理大型数据集或无限序列
安然无虞·2025-03-25 08:43

数字化供应链顶层架构规划设计方案

我们需要选择成熟、稳定且可扩展的技术方案，如云计算、大数据、人工智能、物联网等。在
数智化领地·2025-03-25 08:43

纯VM一些让操作 解放自己

首先:这篇是集前面好几条文章的总结.包含内容:1.纯VM获取到自己的程序运行位置和程序名.2.通过自己运行位置获取程序同级目录.3.在同级目录下创建和程序名相同后面外加几个字符的文件夹.
虚假程序设计·2025-03-25 08:12

对 RPA应用技术 的理解

的核心技术组件1.流程自动化引擎2.AI增强能力（IPA）3.集成与扩展二、RPA的典型应用场景三、RPA的技术优势与挑战1.优势2.挑战与解决方案四、RPA与相关技术对比五、RPA实施方法论1.流程选择与评估
向贤·2025-03-25 08:08

图像检索Matlab程序

1.程序流程读取待检索图片：用户选择一张待检索的图片。加载图片库：从
985计算机硕士·2025-03-25 08:07

Tensorflow 2 单GPU同时训练多个模型

利用for循环对整训练集进行遍历。train函数是这段代码的核心，每调用一次train就进行一次迭代。with里面是前向传播形
TTTYYZZ·2025-03-25 07:36

云计算采用的各种虚拟化技术比较

这里写目录标题1.云计算采用的各种虚拟化技术比较一、各种虚拟化技术介绍二、各种虚拟化技术对比三、VPS选择3.1OpenVZ3.2KVM、Xen、VMware1.云计算采用的各种虚拟化技术比较一、各种虚拟化技术介绍
云满笔记·2025-03-25 07:04

十亿级流量削峰实战：LinkedBlockingQueue缓冲池的工程化实现

十亿级流量削峰实战：LinkedBlockingQueue缓冲池的工程化实现》本文将以电商秒杀系统为背景，深度解析如何通过LinkedBlockingQueue构建百万QPS级异步缓冲系统，包含容量计算模型、拒绝策略选择
猿享天开·2025-03-25 07:03

怎么在linux服务器选择GPU进行训练模型？

然后选择第0个和第1个GPU进行使用：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1pythontrain.py设置CUDA_VISIBLE_D
LRJ-jonas·2025-03-25 07:03

（UI自动化测试web端）第二篇：元素定位的方法_css定位ID选择器

文章介绍了第一种写法id选择器，其实XPath元素定位要比CSS好用，原因是CSS无法使用下标（工作当中也是常用的xpath），但CSS定位速度比XPath快，原因是xpath是扫描整个文档的，而CSS
_庄@雅@丽·2025-03-25 06:30

基于STM32设计的智能教室管理系统_127

【1】项目开发背景【2】设计实现的功能硬件端（STM32端）功能上位机（智慧大屏）功能【3】项目硬件模块组成【4】设计意义【5】国内外研究现状【6】摘要1.2设计思路1.3系统功能总结1.4开发工具的选择
DS小龙哥·2025-03-25 06:59

C++ 复习（含PTA题目）

目录类判断题选择题填空题程序填空题构造函数与析构函数判断题选择题填空题程序填空题函数题this指针选择题对象数组和对象指针判断题选择题函数题静态成员和友元判断题选择题填空题运算符重载判断题选择题填空题程序填空题函数题字符串类
Zo_ee·2025-03-25 06:57

数据结构：选择排序的实现

概要选择排序（SelectionSort）是一种原地比较排序算法，核心思想是每轮从未排序区选择极值（最小/最大），与未排序区起点交换。整体架构流程初始状态：将整个数组视为未排序区域，已排序区域为空。
z_鑫·2025-03-25 06:26

蓝桥杯C++基础算法-完全背包（优化为一维）

目标是选择物品使得总价值最大，同时总容量不超过背包的容量。与0-1背包问题不同的是，完全背包问题中每个物品可以无限次选择。
sin2580·2025-03-25 06:26

蓝桥杯C++基础算法-多重背包

目标是选择物品使得总价值最大，同时总容量不超过背包的容量。与完全背包问题不同的是，多重背包问题中每个物品的数量是有限的。2.动态规划的概念动态规划是一种常用的算法技巧，
sin2580·2025-03-25 06:26

蓝桥杯C++基础算法-分组背包

目标是选择物品使得总价值最大，同时总容量不超过背包的容量。2.动态规划的概念动态规划是一种常用的算
sin2580·2025-03-25 06:26

蓝桥杯C++基础算法-多重背包（优化）

目标是选择物品使得总价值最大，同时总容量不超过背包的容量。与完全背包问题不同的是，多重背包问题中每个物品的数量是有限的。2.二进制
sin2580·2025-03-25 06:55

面试计算机操作系统解析（一中）

2.进程调度算法各种各样，如果选择不当，有的进程可能不能获得执行的机会。（✔）正确答案：正确解释：某些调度算法（如简单的优先级调度）可能会导致低优
猫咪-9527·2025-03-25 05:20

FFmpeg6.1.1 MSYS2+GCC 源码编译

在弹出的窗口上右击，选择Options，按照如下设置更改字符集，如下图所示，否则可能会出现中文乱码的问题。更改完成后，点击“Save按钮”，这里要注意更改完成后
iummature·2025-03-25 05:19

Android电量测试之battery-historian V2.0 Windows环境搭建

它允许应用程序开发人员在时间轴上可视化系统和应用级别的事件，并使用平移和缩放功能，在设备最后一次完全充电之后，可以轻松地查看各种聚合统计信息，可以选择一个应用程序，检查所选择的应用程序对电
凉凉Lxy·2025-03-25 05:46

网络安全风险评估工作 依据 网络安全风险评估机制

定性评估：在定性评估方面，针对攻击图分析中的两个重要问题：最优原子攻击修复集问题和最优初始条件修复集问题，定义了原子攻击拆分加权攻击图和初始条件拆分加权攻击图，将最优原子攻击修复集问题和最优初始条件修复集问题分别归结于原子攻击拆分加权攻击图中的最小割集问题和初始条件拆分加权攻击图中的最小割集问题
网络安全-杰克·2025-03-25 05:15

题型笔记 | Apriori算法

目录内容拓展知识内容其步骤如下：扫描全部数据，产生候选项111项集的集合C1C_1C1根据最小支持度，由候选111项集的集合C1C_1C1产生频繁111项集的集合L1L_1L1。
Mryan2005·2025-03-25 05:14

图论-最短路径算法总结

Dijkstra算法朴素版需要循环枚举出来当前的最小值(作为优化的起点)所以可以用大顶堆来优化设置集合S存放已被访问的顶点，然后执行①②每次从集合(未被攻占)中选择与起点最短距离最小的点(记为U)，访问并加入集合
lkcc·2025-03-25 04:42

阿根廷主流收单方式：Rapipago支付

Rapipago支付，允许消费者在网购时选择Rapipago支付，然后打印付款账单，到全国3000多家Rapipago线下网点进行现金
GeeWallet跨境支付·2025-03-25 04:12

保研机试复习（一）——算法初步

文章目录1.排序1.1选择排序1.2插入排序1.3sort排序1.4排名的实现2.散列2.1整数散列2.2字符串hash2.3map参考资料[1]算法笔记——胡凡、曾磊1.排序1.1选择排序（1）算法思路对于序列
冠long馨·2025-03-25 04:40

flask +echarts 二手房数据可视化

技术选择和设置Flask框架的轻量级和灵活性使其成为我构建Web应用的理想选择。它简化了开发流程，同时提供了足够的灵活性，以满足项目的特定需求。而ECharts作为一款强大的数据可视化库，能够
britlee·2025-03-25 04:39

算法复习——排列|组合|指数枚举

递归实现指数型枚举从1到n这n个整数中随机选取任意多个，输出所有可能的选法，一共有多少种选择方式？
小赖同学吖·2025-03-25 04:07

C语言pta程序设计---实验七（函数）

C(n,m),表示从n个数中选择m个的组合数。
.又是新的一天.·2025-03-25 04:36

Momentum优化器的超参数调优方法

优化器的选择和调优直接影响模型的收敛速度和最终性能。Momentum优化器是一种常用的优化算法，它通过引入动量的概念来加速梯度下降过程，特别是在处理高维数据和复杂模型时表现尤为出色。
AI天才研究院·2025-03-25 03:34

SQL中关于WHERE子句与HAVING短语的区别

短语的区别在于作用的对象不同where：作用于基本表或者是试图表示的是个体存在的条件是分组统计前对个体进行的筛选where不能使用聚集函数having：是对于分组以后对统计量进行的判断条件作用于组，从中选择满足条件的组
V＆神·2025-03-25 03:04

每天一道leetcode——《一最多的行》

如果有多行包含最多的1，只需要选择行下标最小的那一行。返回一个由行下标和该行中1的数量组成的数组。
每天一道leetcode·2025-03-25 03:31

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

对比两个文本及文件差别的软件及步骤

使用BCompare软件对比两件文件内容首先打开软件BCompare软件选择对应的文件或文本对比若选择文本对比，则如下如选择差别，则会显示对应两个文本不同的地方，由于对比的仅是内容的差别，所以需要注意有时候若两个文件内部两个文件内容中会存在时间的差别
这个懒人·2025-03-25 03:29

python open函数的用法笔记

对于第二个参数有如下的选择：w：向文件写入内容a：追加写入，就是不修改文件原来的内容，在文件后面写入r+：既可以读文件，又可以向文件写入内容w+：同上a+：同上rb：读取二进制文件，例如图片文件wb：写入二进制数据
WWW54111392·2025-03-25 02:28

SpringCloud 面试备战指南

答：SpringCloud是一套微服务架构工具集，基于SpringBoot简化分布式系统开发。它整合了服务发现、配置中心、熔断器、网关等组件，解决微服务中的服务协调、容错、
宋发元·2025-03-25 02:27

Electron从入门到精通：手把手教你用前端技术打造桌面级应用（万字长文）

目录标题前言：为什么选择Electron？
前端极客探险家·2025-03-25 02:24

金融级安全加速：群联SD-WAN如何兼顾防御与低延迟？

智能选路：基于实时网络质量动态选择最优路径（文档提及“秒级切换备用线路”）。二、技术实现与配置1.专线隧道配置（Linux示例）#配置IPSec隧道ipseccon
群联云防护小杜·2025-03-25 02:53

计算机网络层超全解析：从IP协议到路由算法

（专业详解+生活化类比，逻辑一镜到底）网络层的核心使命核心任务：在不同网络间为数据包选择最佳路径，实现端到端通信。
A宝呀·2025-03-25 02:52

— 揭秘如何用字段选择参数优化数据查询

全文目录：开篇语前言目录前言：一键查询的痛与乐️核心揭秘：什么是字段选择参数？‍
喵手·2025-03-25 01:22

智能提示词生成器：助力测试工程师快速设计高质量测试用例

在软件测试中，测试用例设计方法的选择和实施是确保软件质量的重要步骤。测试工程师经常需要根据不同的测试场景、参数维度和业务需求，设计出覆盖率高且有效的测试用例。
Python测试之道·2025-03-25 01:21

Java基础面试知识路线

JDK是JRE的超集，是用于开发Java程序的完整开发环境，包含JRE，以及开发、调试和监控Java应用程序的工具。Java中的基本数据类型和包装
Adellle·2025-03-25 01:18

大一python期末总结

学期总结一.为什么选择大数据1.什么是大数据（bigdata）2.优秀的前景是什么二.关于这学期我收获了什么1.关于python的学习三.课堂初体验打印三角形99乘法表四.课堂练习五.最后的总结一.为什么选择大数据
wylrosewyl·2025-03-25 01:18

如何让 MGR 不从 Primary 节点克隆数据？

在这个阶段，新节点会随机选择组内一个节点（Donor）来同步差异数据。
MySQL实战·2025-03-25 01:48

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法

传统机器学习依赖于预先收集的静态数据集进行训练，这种方法在面对不断变化的环境时显得捉襟见肘。
熵减画眉·2025-03-25 01:48

模型部署全流程：SavedModel、TFLite、TF.js、ONNX 的导出与实战

从训练到导出，用户可根据目标平台灵活选择格式，部署到：服务端（TFServing/TensorRT）移动端（TensorFlowLite）浏览器端（TensorFlow.js）多框架跨平台（ONNX）本章我们将覆盖四大部署格式
AI筑梦师·2025-03-25 00:44
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