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迅雷网盘群组推广怎么申请?群组模式转存播放一天有多少钱?
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51单片机:P3.3口输入/P 1口输出实验
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实现:#include#includesbitKEY=P3^3;voiddelay10ms(void);voidmain(){charnum=0xfe;
li星野
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2024-09-15 05:49
单片机
Mac清倒废纸篓提示“voicetrigger“在使用中
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-简体中文从工具菜单中启动终端,输入密码。输入csrutildisable命令,即可关闭SIP服务。重启电脑。
ReddingtonLin
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【python】爬取网站数据
为了表示各种不同的
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,自然要进行扩充。中文的话有GB系列。可能还听说过Unicode和UTF-8,那么,它们之间是什么关系呢?Unicode是一种编码方案,又称万国码,可见其包含之广。
进击的C语言
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2024-09-15 05:46
网络
PyCharm配置及使用Git
教程
_pycharm配置git(2)
文章目录1.安装PyCharm2.安装Git3.在PyCharm中配置Git插件4.连接远程仓库5.Clone项目代码6.将本地文件提交到远程仓库6.1gitadd6.2gitcommit6.3gitpush6.4gitpull7.代码回滚8.分支操作8.1新建分支8.2切换分支8.3合并分支
2401_84182146
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2024-09-15 05:45
程序员
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大数据新视界 --大数据大厂之数据挖掘入门:用 R
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开启数据宝藏的探索之旅
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。本博客的精华专栏:Ja
青云交
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2024-09-15 05:14
大数据新视界
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学习建议
大数据新视界
Python前沿技术:机器学习与人工智能
Python作为一门易学易用且功能强大的编程
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,已经成为了这两个领域的首选
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之一。本文将深入探讨Python在机器学习和人工智能领域的应用,以及一些前沿技术和工具。
4.0啊
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2024-09-15 05:14
Python
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刷题-day4
一、选择题1、以下程序的输出结果为()#includeinti;voidprt(){for(i=5;i0;min--)if(x%min=0&&y%min=0)returnmin;}A:参数类型不对B:循环变量min初值不对C:判断等于的符号不对D:返回类型不对答案解析:正确答案:ABC1.函数实参是int,形参用char不对,会发生截断丢失数据;2.min在for循环开始时更新为0,不再是两个形参
从前慢,现在也慢
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2024-09-15 04:40
2023寒假C语言刷题
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暑假学习刷题——Day4
目录选择题考点一:for循环的理解考点二:while循环和循环嵌套的理解考点三:break在switch语句中的应用考点四:升序插入排序算法的应用考点五:循环嵌套的理解编程题【leetcode题号:645.错误的集合】【难度:简单】【牛客网题号:OR141密码检查】【难度:简单】选择题考点一:for循环的理解1、设变量已正确定义,以下不能统计出一行中输入字符个数(不包含回车符)的程序段是()A:n
奋斗小温
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2024-09-15 04:06
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Apache DataFusion Python 绑定
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ApacheDataFusionPython绑定
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Rust中的所有权和借用规则详解
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,其设计目标包括内存安全、并发安全以及性能。
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2024-09-15 03:03
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使用 Python 和 Aria2 异步下载和解析磁力链接元数据
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在这篇
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中,我们将介绍如何使用Python和Aria2异步下载和解析磁力链接的元数据,并提取出文件的详细信息。步骤一:准备工作在开始之前,请确保你已经安装了以下工具和库:1.
日入百万
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2024-09-15 03:03
python
手把手教你企业微信SCRM源码下载和私有化部署
教程
服务器要求MoChat对系统环境有一些要求,仅可运行于Linux和Mac环境下,但由于Docker虚拟化技术的发展,在Windows下也可以通过DockerforWindows来作为运行环境,通常来说Mac环境下,我们更推荐本地环境部署,以避免Docker共享磁盘缓慢导致MoChat启动速度慢的问题。提示MoChat基于Docker-compose方式的安装视频https://www.bilibi
MoChat-1号
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2024-09-15 03:30
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微信公众平台
微信开放平台
chatgpt赋能python:如何在Python中计算平均值
Python作为一门功能强大且易于学习的编程
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,为计算平均值提供了多种方法。在本文中,我们将介绍如何在Python中计算平均值。什么是平均值简单来说,平均值是一组数字的总和除以数字的数量。
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2024-09-15 03:59
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chatgpt赋能python:如何在Python中安装Keras库?
它在Python编程
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2024-09-15 03:59
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如何找到可靠的兼职正规网站(找到兼职正规网站的技巧)
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2024-09-15 03:19
计算机毕业设计Node.js+Vue基于Java的医院预约挂号系统(程序+源码+LW+部署)
该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装
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Nodejs洋洋 程序
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2024-09-15 02:56
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【QT
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QT6硬件图形界面编程使用AI技术辅助生成QT界面美化视频课程QT性能优化视频课程QT原理与源码分析视频课程QTQMLC++扩展开发视频课程免费QT视频课程您可以看免费1000+个QT技术视频免费QT视频课程QT统计图和QT数据可视化视频免费看免费QT视频课程QT性能优化视频免费看免费QT视频课程QT界面美化视频免费看1QT6硬件图形界面编程概述1.1QT6硬件图形界面编程简介1.1.1QT6硬件
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2024-09-15 02:25
qt
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QT教程
ajax讲解
即使用Javascript
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与服务器进行异步交互,传输的数据为XML(当然,传输的数据不只是XML)。AJAX还有一个最大的特点就是,当服务器响应时,不用刷新整个浏览器页面,而是可以局部刷新。
夜不眠,码三千
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语音识别技术有哪些应用场景?
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语音识别
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python基于django/flask的NBA球员大数据分析与可视化python+java+node.js
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框架支持:1java(SSM/springboot)-idea/eclipse2.Nodejs+Vue.js-vscode3.python(flask
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Java基于spring boot的国产电影数据分析与可视化python+java+node.js
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【Linux 从基础到进阶】Puppet配置管理工具使用
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定义系统状态,能够跨多台服务器实现一致性配置。Puppet对运维团队来说,是一种强大的工具,能够有效管理服务器配置并简化操作复杂性。
爱技术的小伙子
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Linux从基础到进阶
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感同身受谈何容易
没有调查就没有发言权,流一滴眼泪有8000种理由,并不像看上那么简单,细入而微的分析,每一个神情,动作,
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java 动态多态性_Java
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中动态多态性的实现及应用
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实现了两种多态性:静态多态性和动态多态性。本文重点论述其采用重写机制实现动态多态性的原理,并结合实例讲解动态多态性的应用。2.关于多态的概念2.1继
阿野与阿厉
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动态多态性
python学习第七节:正则表达式
python学习第七节:正则表达式正则表达式基本上在所有开发
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一只会敲代码的小灰灰
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【VSCode扩展】通义灵码运行提示“此应用无法在你的电脑上运行”
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coderYYY
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VSCode
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coderYYY
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2024-09-15 01:15
前端项目教程以及代码
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C++快速入门扫盲总结
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新特性C++的新特性C++的输入输出方式C++之命名空间namespaceC++面向对象类和对象构造函数与析构函数this指针继承重载函数重载运算符重载多态数据封装数据抽象接口
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21堂写作课复盘第十三课:念头写作的三项基本功
一个想法,可以用多种多样的
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形式呈现出来。比如讲个故事,也可以举个例子,或者是设计一个问答,可以多尝试几种写法。即便是同一个意思,换成不同的话来写,可以这样说,也可以那样说。
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shell 笔记_s1=abc,s2=def,[-z‘‘‘]&;&;echo‘$s1‘ echo‘$s2‘的输出是什么
最全的Linux
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2.Jmeter安装配置,核心目录详情,组件和作用域
一、Jmeter安装配置以及核心目录详情Jmeter基于java
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Jmeter
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前端入门:JavaScript基础介绍
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类与对象(上)
2、成员变量命名规则的建议四、类的访问限定符与封装1.封装2.访问限定符五、类的实例化一、认识面向过程与面向对象我们之前学过的c
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人生的峡谷,突然一阵豁然开朗的风吹过
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的经历,最近一本古汉语书看的我是废寝忘食,一个笔记本都抄满了,心有神会哪句“手不释卷”作何解释了,古文,古汉语太美了,回头想想学英语和法语花费这么长时间是不
秋星甄
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这两天在听阿何老师在唯库的写作课
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程序员35岁会失业吗?
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、框架和工具不断涌现,程序员需要不断学习和适应这
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HBase介绍1、关系型数据库与非关系型数据库(1)关系型数据库关系型数据库最典型的数据机构是表,由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织优点:1、易于维护:都是使用表结构,格式一致2、使用方便:SQL
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一、例3.3标准普尔500指数的月超额收益率,从1926年开始,共792个观察值,如图所示。记rt为超额收益率,rt的样本ACF和rt2的样本PACF。在间隔为1,3时有少许序列相关性,但主要特征是平方序列显示的强烈线性相关性。例题建立garch(1,1)模型的过程:(1)应用arma(p,q)模型消除数据的线性依赖(2)在arma(p,q)模型基础上,建立garch(1,1)模型(3)改进g
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