5.6.13基于MySQL- 第30页

原力元宇宙：开放、去中心化的虚拟世界

作为一个备受关注的项目，原力元宇宙以其基于区块链和虚拟现实技术的开放、去中心化的特点，吸引了无数用户和投资者的目光。在这个虚拟世界中，用户可以拥有自己独特的数字身份，并与其他用户进行交互、交易和创造。

口碑信息传播者·2024-08-31 11:36

c语言单片机温度调节系统设计,基于单片机的温度控制器系统总体设计方案

一、温度传感器分类与选择温度是生活中常见的物理量，它与我们的生活实时相关，人类对温度研究一直在继续，经过多年发展已经有很多成熟的温度传感器在各个领域的得到了很好应用，下面介绍下温度传感器的分类和设计中温度传感器选择的方法。(一)温度传感器分类(1)模拟温度传感器输出的模拟量信号，优点是响应速度较快。(2)数字温度传感器输出的数字量，它输出响应速度较慢，但接口简便。工程中常常选用热电阻式温度传感器、

祈盟·2024-08-31 11:13

Pivotal：15分钟部署你的应用

PCF是一个平台即服务云平台，基于CloudFoundry做了商业化开发，部署在AWS上作为

我不只是个码农·2024-08-31 11:00

数据分析及应用：如何分析基于绝对中位差的异常值检测问题？

目录0场景描述1数据准备2问题分析abs(rn-(cnt+1)/2)<13小结0场景描述数据集中可能存在异常的值。值存在异常有多种原因：（1）可能是数据收集方式有问题，比如记录值的仪表存在误差；（2）可能是数据输入错误导致的；（3）还可能是因为数据生成时环境出现异常，这意味着数据点是正确的，但应谨慎根据数据得出任何结论。鉴于此，我们想检测出异常数据。一种检测异常数据的常用方法是，计算数据的标准偏差

莫叫石榴姐·2024-08-31 10:38

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-WOA-LSSVM文章目录一、基本原理1.数据预处理2.特征提取（CNN）3.参数优化（WOA）4.模型训练

机器不会学习CL·2024-08-31 10:36

Elasticsearch中文本字段与关键字字段的聚合和排序问题

引言Elasticsearch是一个强大的搜索引擎，它基于Lucene构建，提供了全文搜索、分析、聚合等功能。

好奇的菜鸟·2024-08-31 10:36

排序算法之桶排序详细解读（附带Java代码解读）

桶排序（BucketSort）是一种基于分布的排序算法，它通过将待排序的数据分配到若干个桶（即子区间）中，然后对每个桶内的元素进行排序，最后将各个桶中的元素合并以得到最终的排序结果。

南城花随雪。·2024-08-31 09:32

基于Python的机器学习系列（17）：梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种强大的集成学习方法，类似于AdaBoost，但与其不同的是，梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型，能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中，我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤：初始化模型：选择一个初始预测器h0(x)，计算该预测器的预测值。计算残差：

会飞的Anthony·2024-08-31 09:02

基于Python的机器学习系列（16）：扩展 - AdaBoost

简介在本篇中，我们将扩展之前的AdaBoost算法实现，深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题，并对AdaBoost的实现进行一些调整，以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中，如果分类器的错误率e为0，则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题，我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值，以避免除零错误。2.调整学习率sklearn

会飞的Anthony·2024-08-31 09:00

【面试题系列Vue04】Vue.js中 $nextTick 原理及作用

常见的使用场景包括：在DOM更新后执行DOM依赖的操作，如操作滚动位置、聚焦输入框、或是基于新布局的计算。在进行了一系列数据更新后，确保所有的DOM变更都已完成。

周三有雨·2024-08-31 09:58

MFC3d立体按钮制作

1、本程序基于前期我的博客文章MFC用CButtonST类实现图片透明按钮(免费源码下载)2、添加CeXDib.cppCeXDib.hShadeButtonST.cppShadeButtonST.h到项目文件夹下

兵哥工控·2024-08-31 09:27

MFC工控项目实例之六CFile添加菜单栏

本程序基于前期我的博客文章《MFC工控项目实例之五CFile类读写系统参数》添加两个对话框如下具体添加菜单栏参考我的博客文章《MFC_CFile类实现下拉菜单读写实例（源码下载）》这里给出相关代码在SEAL_PRESSURE.h

兵哥工控·2024-08-31 09:27

harmonyos鸿蒙,HarmonyOS鸿蒙入门篇

在传统的单设备系统能力的基础上，HarmonyOS提出了基于同一套系统能力、适配多种终端形态的分布式理念，能够支持多种终端设备。

丁丁TINTIN·2024-08-31 09:27

YoloV8改进策略：主干网络改进|使用YoloV8实现多任务检测|基于MobileNetV4实时与通用多任务检测模型的改进

本文介绍了一种基于MobileNetV4的改进版A-YOLOM（AdaptiveYOLOMulti-task）模型，该模型旨在进一步提升实时性能，同时保持对目标检测、可行驶区域分割和车道线分割任务的高精度处理能力

AI智韵·2024-08-31 08:21

CentOS 7下载Redis详细步骤（必行）

系列文章如果已经安装完毕，可以自定义启动redis，看此文章：Redis常用自定义配置（基于Linux环境）在CentOS7上将Redis下载到/usr/local目录并安装、启动、关闭的详细步骤如下：

闹心zero·2024-08-31 07:47

Spring Boot 入门

它的设计目的是为了消除大量的配置工作，通过自动配置来简化项目的创建和运行过程，使得开发者能够更快速地构建和部署基于Spri

LiuYuHani·2024-08-31 07:16

【Sceneform-EQR】scenefrom-eqr中的几种背景实现(不仅用于AR、三维场景，在图片、视频播放器中也适用)

Sceneform-EQR简介Sceneform-EQR是EQ基于sceneform（filament）扩展的一个用于安卓端的三维渲染器。

EQ-雪梨蛋花汤·2024-08-31 07:43

HarmonyOS应用开发实战-自定义TabBar,并添加动画效果

基于这一点打算发挥自己创新思维，整体使用Stack()帧布局方式，给TabBar提前预留一个+号的位置，然后使用+号的Image给帧到对应位置

成功之路必定艰辛·2024-08-31 07:13

基于python图书馆书目推荐数据分析与可视化-可视化大屏展示

收藏关注不迷路文章目录前言一、项目介绍二、开发环境三、功能介绍四、核心代码五、效果图六、文章目录前言传统的图书推荐管理，一开始都是手工记录，然后将手工记录的文档进行存档；随着电脑的普及，个性化智能图书推荐管理演变成了手工记录后，输入电脑进行存档。传统的管理方式，对管理者来说工作量大。而且这种图书推荐管理的方式，容易出现遗失或因为失误输入错误的信息等等。在这些基础上，我把python技术的图书馆书目

q_1262330535·2024-08-31 07:43

2-79 基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合

基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合，基于卷积稀疏性的形态分量分析(CS-MCA)的稀疏表示(SR)模型，用于像素级医学图像融合。

顶呱呱程序·2024-08-31 07:13

2-80 基于matlab-GUI,实现kalman滤波对目标物的位置进行检测跟踪

基于matlab-GUI,实现kalman滤波对目标物的位置进行检测跟踪。检测汽车中心和最大半径，与背景差分选择较大差异的区域进行形态学处理，用冒泡法对目标面积从大到小排序。程序已调通，可直接运行。

顶呱呱程序·2024-08-31 07:13

Go后台管理框架

项目介绍一款Go语言基于GoFrame、Layui、MySQL等框架精心打造的一款模块化、高性能、企业级的敏捷开发框架，本着简化开发、提升开发效率的初衷触发，框架自研了一套个性化的组件，实现了可插拔的组件式开发方式

半城风雨·2024-08-31 06:39

角球大小球分析思路及公式计算

角球大小球的玩法主要基于比赛中角球的数量来进行投注。具体规则可能因不同的赛事和平台而有所差异，但一般而言，你可以根据以下步骤进行：了解规则：首先，你需要明确角球大小球的定义。

足球数据分析·2024-08-31 06:08

解释 RESTful API，以及如何使用它构建 web 应用程序。

RESTfulAPI是一种基于HTTP协议的应用程序编程接口（API）设计风格，旨在实现资源的统一、无状态和可扩展的访问。

WangLinXX·2024-08-31 06:07

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

它基于数据流图的概念，其中节点表示数学操作，边表示多维数组（张量）的流动。TensorFlow的基本概念包括：1.张量（Tensors）：在TensorFlow中，数据以张量的形式表示。

WangLinXX·2024-08-31 06:07

Redisson 实现分布式锁

Redisson是一个基于Redis的Java客户端库，它不仅提供了对Redis的客户端支持，还抽象出了一系列的高级功能，其中包括分布式锁。本文将详细介绍为什么需要分布式锁、Redisson分布

SheldonChang·2024-08-31 06:36

基于yolov8的安全帽反光衣护目镜检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的安全帽、反光衣及护目镜检测系统是一款集成了前沿深度学习与计算机视觉技术的智能监控系统。

FL1623863129·2024-08-31 06:05

【everyday同人】时岸的一天

本篇是基于时岸妈everydaysix的二次创作，脑补有ooc也有，请把脑子泡进福克马林里观看时岸视角时岸妈要高产啊（？？？？？早上7：20，被人一脚踢醒。

生活不易如果叹气·2024-08-31 06:56

YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入SimAM注意力机制

具体来说，我们基于一些著名的神经科学理论，提出优化能量函数来找到每个神经元的重要性。我们进一步推导了能量函数的快速封闭式解决方案，并表明该解决方案可以用不到十行代码来实现。该模块

小李学AI·2024-08-31 05:33

graphRAG原理解析——基于微软graphRAG+Neo4j llm-graph-builder

知识图谱生成llm-graph-builder（以下简称LGB）也使用了最新的graph+RAG的思路，使用知识图谱来加持RAG，提供更加准确和丰富的知识问答。知识图谱的生成上，利用大模型的泛化能力来自动生成和构建知识图谱，包括实体、关系和属性等。其相较于微软开源的GraphRAG（以下简称MS-GRAG）有很多相似和同源之处，但也有很多的不同。模块能力llm-graph-builderGraph

赖皮猫·2024-08-31 05:32

【ESP32-S3】基于正点原子ESP32-S3M开发(二)--Arduino环境搭建

Arduino开发环境搭建使用Arduino开发难度低，开发效率高，但运行效率低，编译时间长，适合电子爱好者等非专业人士使用正点原子官方资料下载地址提取码：ixmr安装Arduino到资料盘A>6，软件资料>1，软件>3，Arudino开发工具下找到安装包并安装设置中文请添加图片描述安装库Arduino对ESP32支持的库具有一定的限制，仅仅支持部分外设，要想使用所有功能需要使用IDF进行开发该网

@Fsallen·2024-08-31 05:31

机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归

1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归

婉妃·2024-08-31 05:05

第65期 | GPTSecurity周报

SecurityPapers1.基于第一性原理的大

云起无垠·2024-08-31 05:26

驾驭SQL的多表连接：解锁复杂查询的高级技巧

多表连接的基本概念多表连接是SQL中的一种操作，它允许你将两个或多个表中的行组合起来，基于它们之间的共同字段。

2401_85761762·2024-08-31 04:25

基于Spring的Uniapp自动更新实现方法

Uniapp自动更新本文介绍了基于rouyi-uniapp的更新包版本自动推送更新。结合minio和网址下载地址两种方式，计算版本号大小后，可选是否强制更新。

星月梦瑾·2024-08-31 04:54

基于Spring的单点登录SSO实现（redis+JWT+SpringSecurity）

本文介绍了基于Spring的单点登录SSO实现（redis+JWT+SpringSecurity）方法。一、应用场景平台包含多个系统应用的，实现只要在一个应用登录一次，就可以访问其他相互信任的应用。

星月梦瑾·2024-08-31 04:24

基于CNN-BiLSTM-Adaboost风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系

创新优化代码学习·2024-08-31 04:23

智能合约漏洞检测论文

基于深度学习的漏洞检测研究https://github.com/VulDetProject/ReVe

weixin_45332030·2024-08-31 04:51

构建基于I2C与UART通信的智能嵌入式机械臂抓取系统，结合OpenCV技术进行高效物体识别与动作控制的综合解决方案（代码示例）

在现代工业和智能家居中，智能抓取系统的需求日益增长。本项目旨在设计一个能够识别和抓取不同形状和尺寸物体的机械臂。通过视觉识别、夹爪控制和嵌入式系统集成，智能抓取系统能够大幅提升物体处理的效率和准确性。项目目标与用途本项目的主要目标是开发一个智能机械臂，能够在复杂环境中自动识别并抓取各种物体。该系统可广泛应用于生产线自动化、仓储管理、智能家居等领域。解决的问题与价值传统的物体抓取方式往往依赖于人工操

极客小张·2024-08-31 04:20

主体概述

的容器类主要由两个接口派生而出——Collection和Map：ALL1.jpgALL2.jpgTreeMap实现了SortedMap接口，因而是有顺序的Set、List、Queue继承了Collection接口TreeMap是基于树的实现

kindol·2024-08-31 03:33

解决npm run dev无法被同局域网访问的问题

解决npmrundev无法被同局域网访问的问题解决npmrundev无法被同局域网访问的问题引言问题分析解决方案1.使用0.0.0.0作为监听地址a.对于基于Node.js的服务器：b.对于VueCLI

道长不会写代码·2024-08-31 03:17

Redis基础知识学习笔记（一）

REmoteDIctionaryServer(Redis)是一个由SalvatoreSanfilippo写的key-value存储系统，是跨平台的非关系型数据库,其是一个开源的使用ANSIC语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存

晚睡早起₍˄·͈༝·͈˄*₎◞ ̑̑·2024-08-31 03:17

样式（2）———样式继承BaseOn

如下面的代码片段：定义了一个按钮样式ButtonPrimary，这个样式基于另一个名为ButtonBaseStyle的基础样式，并设置了按钮的背景和边框颜色使用动态资源PrimaryBrush。

Nobody-H·2024-08-31 03:12

linux：网络编程之TCP

跨平台性：由于基于浏览器，因此可以跨多个操作系统和平台使用。维护和升级方便：所有的维护和升级工作都在服务器端进行，减少了客户端

htx nb·2024-08-31 02:10

Redis 系列（二）Redis 安装

Redis全称：RemoteDictionaryServer(远程字典服务器)，是完全开源免费的，用C语言编写的，遵守BSD协议，是一个高性能的(key/value)分布式内存数据库，基于内存运行并支持持久化的

后端小哥·2024-08-31 02:08

20240827软考架构-------软考76-80答案解析

每日打卡题76-8076、【2012年真题】难度：一般基于场景的架构分析方法(Scenarios-basedArchitectureAnalysisMethod，SAAM)是卡耐基梅隆大学软件工程研究所的

杨诚实·2024-08-31 02:38

心遇邀请码是多少2024整理心遇邀请码填写步骤分解指导

填错不负责，切记填对心遇的邀请码：【S5YRD6】，如图所示，不要搞错了；（填写额外提成哦）结识志同道合的朋友加自由地交流沟通保护个人隐私和安全提供多种交友方式基于真实的开放式移动社交应用程序。

凌风导师·2024-08-31 02:30

基于RK3568平台移植ffmpeg3.4.5及ffmpeg验证

目录一、概述二、环境要求2.1硬件环境2.2软件环境三、移植流程3.1编译x2643.2编译mpp3.3编译ffmpeg四、ffmpeg验证4.1ffmpeg配置说明4.2ffmpeg推流/拉流使用说明4.2.1使用http方式推流/拉流4.2.1.1先执行ffmpeg服务4.2.1.2再执行ffmpeg进行推流4.2.1.3最后执行vlc进行拉流4.2.2使用rtsp方式进行推流/拉流4.2.2

嵌入式专业户·2024-08-31 02:05

基于RK3568平台opencv的图像采集、ffmpeg推流和Windows端拉流(多线程)

目录一、概述二、环境要求2.1硬件环境2.2软件环境三、移植流程3.1编写测试3.2验证功能一、概述本章节是针对ffmpeg移植到Linux系统，运行在RK3568开发板上，首先创建一个线程opencv通过摄像头采集视频图像，接着再创建两个线程，其中一个线程获取采集的视频图像送给ffmpeg服务，另一个线程用于获取采集的视频图像并处理，详细的流程请参看如下。Windows端使用VLCmediapl