集介绍

基于STC89C52的温度检测系统(DS18B20)

本文将介绍一种基于STC89C52单片机的温度检测系统，该系统利用DS18B20温度传感器进行温度数据采集，并通过LCD1602液晶显示屏实时显示温度数值。

@小张要努力·2025-03-20 06:32

利用 HAI 平台进行 DeepSeek 模型训练的详细指南

从创建项目、上传数据集、配置训练参数到启动训练任务并监控训练过程，本文将逐步指导用户完成整个流程。此外，本文还包含可运行的示例代码模块和相关章节配图，以帮助用户更好地理解和操作。

·2025-03-20 06:41

基于oracle linux的 DBI/DBD 标准化安装文档(三)

其是perl连接数据库的最优方法，他支持包括Orcale,Sybase,mysql,db2等绝大多数的数据库，下面将简要介绍其安装方法。

·2025-03-20 06:11

FerretDB 2.0：开源 MongoDB 替代品的安装与使用指南

介绍FerretDB2.0是一个开源数据库，旨在作为MongoDB的替代品。它与MongoDB5.0+的驱动程序和工具兼容，适合需要避免MongoDB许可复杂性的开发者。

田猿笔记·2025-03-20 06:31

05.静态代理设计模式

05.静态代理设计模式目录介绍01.静态代理模式基础1.1静态代理由来1.2静态代理定义1.3静态代理场景1.4静态代理思考02.静态代理原理与实现2.1罗列一个场景2.2用一个例子理解代理2.3案例演变分析

·2025-03-20 05:10

华为云认证 - 云学堂「集证」有礼

华为云最近又出了一个新活动，我看了一下，奖励比上次的要好很多，本来不想搞的，这下不得不考虑一下了~还是一样，得先报名才能参与活动！特别提醒一下，企业账号是不能参加这次活动的，大家要用个人账户来报名。按以往的经历，不是实名认证的账号也可以参与进来。活动地址如下：DeveloperEvents_DeveloperAlliance-HuaweiCloudMeetlike-mindeddevelopers

天氰色等烟雨·2025-03-20 05:30

基于传感器数据的城市空气质量预测与污染源分类

数据集来源数据获取：通过开放API实时抓取（如OpenAQ、AirNow或国内公开的城市空气质量平台）。特征示例：PM2.5、PM10、SO2

云端.代码农夫CloudFarmer·2025-03-20 05:27

使用MarkdownHeaderTextSplitter拆分Markdown文档

技术背景介绍在将完整的段落或文档进行嵌入时，嵌入过程会考虑文本的整体上下文以及

scaFHIO·2025-03-20 05:56

【项目实战】—— 高并发内存池

项目介绍一、项目背景二、项目目标三、核心组件四、关键技术五、应用场景六、项目优势什么是高并发内存池？高并发内存池是一种专门设计用于高并发环境下的内存管理机制。

Ryan.Alaskan Malamute·2025-03-20 05:26

pip download 是一个很有用的命令

以下是关于pipdownload的详细介绍：pipdownload命令下载指定的包：使用pipdownload可以下载指定的包，而不安装它。

weixin_46375180·2025-03-20 05:53

python使用pip安装本地包-Python之pip使用详解|附第三方库安装总结

首先简单介绍下pip是什么？pip是python的第三方库管理器，可以根据所开发项目的需要，使用pip相关命令安装不同库。

weixin_37988176·2025-03-20 05:22

Springboot启动失败：解决「org.yaml.snakeyaml.error.YAMLException」报错全记录

##关键字Java、Springboot、vscode、idea、nacos启动失败、YAMLException、字符集配置---##背景环境###项目架构-**框架**：SSM（Spring+SpringMVC

-天凉好秋-·2025-03-20 04:22

理解并使用基于n-gram重叠的示例选择器

本文将介绍如何使用NGramOverlapExampleSelector工具，通过n-gram重叠来筛选和排序示例，从而帮助实现这一目标。

shuoac·2025-03-20 04:52

【mysql】mysql之主从部署以及介绍

本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》：python零基础入门学习《python运维脚本》：python运维脚本实践《shell》：shell学习《terraform》持续更新中：terraform_Aws学习零基础入门到最佳实战《k8》从问题中去学习k8s《docker学习》暂未更新《ceph学习》ceph日常问题解决分享《日志收集》ELK+各种中间件《运维日常》

向往风的男子·2025-03-20 04:20

使用LangSmith Chat Datasets微调模型

这一过程分为三个简单的步骤：创建聊天数据集。使用LangSmithDatasetChatLoader加载示例。微调你的模型。微调后，您可以在LangChain应用中使用微调过的模型。

scaFHIO·2025-03-20 04:49

【后端】【django】Django 自带的用户系统与 RBAC 机制

本文将详细介绍Django用户系统的功能、管理员账号创建

患得患失949·2025-03-20 04:19

Docker入门篇:安装与加速

本来计划以paopaorobot/dvo为例带入docker的基本操作，然后中间插播一下docker的安装和加速，但是发现写的有点罗嗦，刚写完安装与加速就挺大篇幅了，所以决定将docker基本操作放到下一篇介绍

slamml·2025-03-20 03:47

自定义Retriever的实现方法

技术背景介绍在许多大语言模型（LLM）应用中，检索器（Retriever）用于从外部数据源获取信息。

vaidfl·2025-03-20 03:17

如何缓存聊天模型响应以提高效率

技术背景介绍在开发基于大型语言模型（LLM）的应用程序时，API调用的成本和响应速度是需要考虑的两个重要因素。尤其是在开发过程中，重复请求相同的文本生成可能会增加额外的成本和延迟。

scaFHIO·2025-03-20 03:46

005 Redis 都有哪些数据类型？分别在哪些场景下使用比较合适？

读读Redis的官网，学第一手的资料：Redid官方文档地址Redis中国-文档网址：Redis中国-文档地址或者看看书《Redis深度历险：核心原理和应用实践》1、Redis官网中介绍各种数据类型官方地址

专注_每天进步一点点·2025-03-20 03:46

如何在一行代码中初始化各种AI模型

技术背景介绍在开发大语言模型(LLM)应用时，用户有时需要选择不同的模型提供商和具体模型。这通常需要一定的逻辑来根据用户配置初始化不同的聊天模型。

qahaj·2025-03-20 03:16

基于开源项目二次开发建议方案

背景介绍一般情况下我们不需要进行开源项目的二次开发，因为开源项目往往会提供良好的封装，可以通过依赖包或API服务的形式引入项目中。

易迟·2025-03-20 03:46

TikTokenizer 开源项目教程

tiktokenizerOnlineplaygroundforOpenAPItokenizers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiktokenizer项目介绍

邱纳巧Gillian·2025-03-20 03:45

使用Tiktoken进行文本分割：优化大语言模型的输入

主要内容1.Tiktoken介绍Tiktoken是由OpenAI创建的一个快速BPE（BytePairEncoding）to

bhawfgrcbtwny·2025-03-20 03:15

python类方法和类的实例化

下面详细介绍Python类中常见的自定义方法。实例方法定义：实例方法是类中最常见的方法，它的第一个参数通常是self，代表类

Cachel wood·2025-03-20 03:13

vue3 element plus 双击文字复制文字并提示复制文字成功

vue3elementplus双击文字复制文字并提示复制文字成功步骤分析具体实现代码解释运行项目下面将详细介绍如何在Vue3结合ElementPlus实现双击文字复制文字并提示复制成功的功能。

weixin_42220130·2025-03-20 03:13

AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow：设计智能任务处理流程

AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow：设计智能任务处理流程作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在当今的数字化时代

AI天才研究院·2025-03-20 03:10

ffmpeg+ubuntu16.04编译ffmpeg库

个人使用环境：ubuntudesktop16.04+ffmpeg4.2.1以下的库进行完整编译ffmpeg介绍FFmpeg是一个开源的多媒体框架，广泛用于处理音频、视频、字幕等多媒体数据。

小gpt&·2025-03-20 02:34

JavaScript基础-事件基础

本文将介绍JavaScript中事件的基础知识，包括事件类型、如何绑定事件处理器以及一些常见的实践技巧。一、什么是事件？在浏览器环境中，事件是由浏览器生成的通知，表明某种情况已经发生。

難釋懷·2025-03-20 02:02

使用CharacterTextSplitter实现文本按字符拆分

本篇文章将介绍如何使用CharacterTextSplitter类对文本进行按字符拆分，并生成适用于下游任务的LangChainDocument对象。

bavDHAUO·2025-03-20 02:31

go面向对象编程三大特性，封装、继承和多态

2.封装2.1基本介绍封装就是把抽象出的字段和对字段的操作封装在一起，数据被保护在内部，程序的其它包只能通过被授权的操作（方法），才能对字段进行操作。优点：隐藏细节。可以对数据进行验证，保证安全合理。

平谷一勺·2025-03-20 01:57

书籍-《自然语言理解解析》

UnderstandingNaturalLanguageUnderstanding作者：ErikCambria出版：Springer编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《自然语言理解解析》01书籍介绍大约半个世纪前

·2025-03-20 01:06

【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）

【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。

·2025-03-20 01:36

docker实现Nginx

以下将详细介绍从安装Docker到配置和运行Nginx容器的全过程，帮助你快速实现Nginx服务的部署与管理。

·2025-03-20 01:05

如何创建自定义回调处理器

技术背景介绍在使用AI模型时，尤其是在处理自然语言生成任务时，可能需要对生成的每个标记（token）进行处理。

bBADAS·2025-03-20 01:56

努力的搬砖人.·2025-03-20 01:53

Camera常用算法介绍1

Camera常用数据格式及算法介绍1二、Camera常用算法介绍2.1基础图像处理算法2.1.1HDR算法2.1.1.1HDR算法概述2.1.1.2发展历程2.1.1.2.1传统多帧合成阶段（2010年代初期

记录美好·2025-03-20 01:23

python pandas 读取excel单元门公式值_Python pandas对excel的操作实现示例

本篇介绍pandas的DataFrame对列(Column)的处理方法。示例数据请通过明哥的gitee进行下载。增加计算列pandas的DataFrame，每一行或每一列都是一个序列(Series)。

weixin_39585761·2025-03-20 01:22

httpcanary动态注入_HttpCanary

软件介绍HttpCanary是一款功能齐全的互联网包抓取和分析工具，相当于是移动端的Fiddler或是Charles，可是HttpCanar

weixin_39760721·2025-03-20 01:22

pandas整表写入excel指定位置_pandas操作Excel的常用场景及问题

很多场景下使用pandas就能够胜任手上的excel处理任务，之前写的用python操作具体到excel单元格的方法参考：贺霆：python操作Excel实现自动化报表zhuanlan.zhihu.com现在主要介绍使用

那个吴小明·2025-03-20 01:52

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下面将详细介绍单片机中断系统的重要性，并提供一些相关的源代码示例。提高系统的可靠性：中断系统允许单片机根据外部事件的发生立即中断当前任务的执行。这对

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普通鼠标的500连击的工具来了！！！

今天介绍的这款软件叫：鼠标录制器，是一款大小只有54K的鼠标连点器，软件是绿色单文件版。抢票，拍牌，摇号都能用上。文末有分享链接在使用先我们先设置快捷键，这样我们在录制和停止录制的时候会更方便。

2501_90713682·2025-03-20 00:47

深入了解 Ubuntu 中的 build-essential：开发者的必备工具

摘要：本文将介绍Ubuntu系统中的build-essential包，包括其作用、包含的工具和库，以及如何在Ubuntu上安装和使用build-essential。

scoone·2025-03-20 00:45

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蓝白小手套·2025-03-20 00:44

Python 爬虫实战：如何爬取小红书数据并进行分析

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数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力

1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域，模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。

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