C++学习-笔记

SvelteKit 最新中文文档教程（9）—— 部署静态站点与单页应用

为了帮助大家学习Svelte，我同时搭建了Svelte最新的中文文档站点。如果需要进阶学习，也可以入手我
·2025-03-24 20:24

Python 学习笔记1 - 认识Python

一、什么是Python1989年圣诞节期间，荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum（吉多.范罗苏姆）决心开发一个新的解释程序，作为ABC语言的替代品。这门ABC语言的替代语言被取名为Python,命名来自Guido爱看的的电视剧MontyPython'sFlyingCircus（蟒蛇马戏团）。二、什么是Python（⭐⭐）Python是一门解释型语言。计算机不能识别任何除了机器
Scora_liu·2025-03-24 20:39

HarmonyOS NEXT 基于原生能力获取视频缩略图

想要学习鸿蒙开发，一定绕不开学习ArkTS语言，V哥写了三本鸿蒙开发之路的书，第一本《鸿蒙HarmonyOSNEXT开发之路卷1ArkTS篇》已上市
·2025-03-24 20:24

C++ 的内存管理有哪些改进？

C++20引入了对协程的官方支持，这是C++语言发展的一个重要里程碑。协程为异步编程、并发任务处理以及复杂的控制流提供了一种更高效、更简洁的解决方案。
·2025-03-24 20:22

从零开始学AI——1

前言最近总算有想法回到学习上来，这次就拿AI开刀吧。本系列叫从零开始学AI不是骗人的，我对AI的了解几乎就是道听途说，所以起了这么一个标题，希望学完从0变1（？
·2025-03-24 20:50

C++ 支持哪些面向对象特性？

C++是一种支持面向对象编程（OOP）的语言，它提供了丰富的面向对象特性，使得开发者能够以类和对象为核心来组织代码。
·2025-03-24 20:19

蓝桥杯算法实战：技巧、策略与进阶之路

通过系统学习与实践，助力参赛者提升算法水平，在竞赛中取得优异成绩。关键词蓝桥杯；算法竞赛；解题技巧；备考策略；算法优化一、引言蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛旨在选拔优秀的软件和信息技术人才，推
竣雄·2025-03-24 20:37

鸿蒙harmonyOS：笔记 正则表达式

从给出的文本中，按照既定的相关规则，匹配出符合的数据，其中的规则就是正则表达式，使用正则表达式，可以使得我们用简洁的代码就能实现一定复杂的逻辑，比如判断一个邮箱账号是否符合正常的邮箱账号，再比如判断一个手机号是否正常的手机号，等等，正因为有了正则，得以让文本处理起来更加的简单。日常开发中主要用来做三件事:匹配、替换、提取。手机号表单要求用户只能输入11位的数字(匹配)过滤掉页面内容中的一些敏感词(
一只小风华~·2025-03-24 19:05

Chapter 27: Expression Templates_《C++ Templates》notes

ExpressionTemplatesKeyConcepts:Part1:CoreConcepts&CodeImplementationPart2:AdvancedConcepts&ExtensionsPart3:OptimizationAnalysisMultipleChoiceQuestions(HardDifficulty)DetailedDesignQuestionsAnswers&Exp
郭涤生·2025-03-24 19:29

微信小程序和uni-app的区别

微信小程序：微信小程序使用自己的框架，基于WXML（类似于HTML）和WXSS（样式语言）进行开发，需要学习微信小程序独有的语法和组件。
cccv工程师·2025-03-24 18:26

啸叫抑制（AFS）从算法仿真到工程源码实现-第一节-效果演示

更多资料和代码可以进入https://t.zsxq.com/qgmoN，同时欢迎大家提出宝贵的建议，以共同探讨学习。
aflyingwolf_pomelo·2025-03-24 18:55

Python 学习 第五册 深度学习 第1章 什么是深度学习

----用教授的方式学习。
weixin_38135241·2025-03-24 18:25

MySQL 奇幻之旅：从基础探秘到高级应用魔法

MySQL奇幻之旅：从基础探秘到高级应用魔法在数据库的神秘世界里，MySQL宛如一座蕴藏无尽宝藏的城堡，我怀揣着探索的热情与求知的渴望，踏上了这趟扣人心弦的学习征程。
进阶的华夫饼进大厂·2025-03-24 18:24

第十三届蓝桥杯大赛软件赛省赛 C/C++ 大学 B 组C题 刷题统计

问题描述小明决定从下周一开始努力刷题准备蓝桥杯竞赛。他计划周一至周五每天做aa道题目,周六和周日每天做bb道题目。请你帮小明计算,按照计划他将在第几天实现做题数大于等于nn题?输入格式输入一行包含三个整数a,ba,b和nn.输出格式输出一个整数代表天数。样例输入102099样例输出8评测用例规模与约定对于50%50%的评测用例,1≤a,b,n≤1061≤a,b,n≤106.对于100%100%的评
我是小趴菜一枚·2025-03-24 18:21

服务器上部署springboot项目学习笔记

Java相关命令运行jar包:在linux中,进入到jar包所在目录后,直接tab补全名称即可java-jarjar包名称查看jar包是否在运行：ps-ef|grepjava终止运行的jar包:kill#是jar包的id根据jar包名称查看运行状态psaux|grepMyBlog-0.0.1-SNAPSHOT.jar设置jar包一直运行每次启动jar包时,都需要打开SSH远程连接工具,比如fina
Warren98·2025-03-24 18:20

深度学习：让机器学会“思考”的魔法

文章目录引言：从“鹦鹉学舌”到“举一反三”一、深度学习是什么？
AI极客Jayden　·2025-03-24 18:50

珍藏！Java SpringBoot 精品源码合集约惠来袭，获取路径大公开

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。
秋野酱·2025-03-24 17:47

相同的问题看看Grok3怎么回答-详细讲讲PPO & GRPO原理

关键要点研究表明，PPO（近端策略优化）是一种稳定高效的强化学习算法，适用于单代理或多代理场景，重点是最大化绝对奖励。
释迦呼呼·2025-03-24 17:46

第三十九个问题-详细讲讲PPO & GRPO原理

PPO（ProximalPolicyOptimization）原理详解PPO（近端策略优化）是OpenAI于2017年提出的强化学习算法，旨在解决传统策略梯度方法中训练不稳定和样本效率低的问题。
释迦呼呼·2025-03-24 17:45

基于推理的强化学习智能体设计与开发

1.理论基础与核心概念1.1推理强化学习（Reasoning-EnhancedRL）定义核心思想：在传统强化学习的马尔可夫决策过程（MDP）基础上，引入符号推理、因果推断和知识引导机制，解决复杂环境中的长程依赖和稀疏奖励问题
由数入道·2025-03-24 17:45

基于Python+Django的可视化学习系统设计与实现（毕业设计源码+技术文档+系统部署）

博主简介作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、
逐梦设计·2025-03-24 17:44

编写有内存漏洞的 C++ 代码，并实现内存注入的示例（一个程序注入另一个程序）

实现思路在Windows平台下，可以使用WindowsAPI编写一个程序来对另一个目标程序进行内存注入。基本步骤如下：查找目标进程：通过进程名找到目标进程的ID。打开目标进程：使用OpenProcess函数打开目标进程，获取进程句柄。在目标进程中分配内存：使用VirtualAllocEx函数在目标进程的地址空间中分配一块内存。将数据写入目标进程的内存：使用WriteProcessMemory函数将
SmartGridequation·2025-03-24 17:44

Python图形界面(GUI)Tkinter笔记（十四）：Entry与Button的碰撞（1）

用功能按钮(Button)、单行文本输入框(Entry)、文本框内容读取(get)实现一个极简易的加法运算，及与其他控件的交互，提高体验，主要体现其人机交互的意义。因为Entry()文本输入框没有限制输入内容属性的参数，它是把所有的输入都视作它特有的一个类属性，所以用get()方法读取出来是一个字符串而这字符串可包括字母或其它符号。因此我们必须对其进行判断后再计算，若直接计算可能会出现不可预料的错
小叶肥辉·2025-03-24 17:14

langchain chroma 与 chromadb笔记

chromadb可独立使用也可搭配langchain框架使用。环境：python3.9langchain=0.2.16chromadb=0.5.3chromadb使用示例importchromadbfromchromadb.configimportSettingsfromchromadb.utilsimportembedding_functions#加载embedding模型en_embeddin
phynikesi·2025-03-24 16:40

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

在人工智能与电池管理技术融合的背景下，电池科技的研究和应用正迅速发展，创新解决方案层出不穷。从电池性能的精确评估到复杂电池系统的智能监控，从数据驱动的故障诊断到电池寿命的预测优化，人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势，推动电池管理领域的技术进步。据最新研究动态，目前在电池管理领域的人工智能应用主要集中在以下几个方面：1.状态估计：包括电池的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）的实时
满木悦·2025-03-24 16:07

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究（中）

YOLOv5的目标检测模型结构4.3消融实验及结果分析4.4算法迁移验证实验基于Jetson-Xavier的模型优化部署5.1引言5.2基于人在回路的目标检测模型裁剪5.3嵌入式实时目标检测交互软件基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究知识拓展基于
林聪木·2025-03-24 15:03

QML与C++集成之道

QML与C++集成之道补天云火鸟博客创作软件1QML基础和C++整合入门1.1QML语言概览1.1.1QML语言概览QML语言概览QML语言概览QML简介及用途QML（QuickModelLanguage
QT性能优化QT原理源码QT界面美化·2025-03-24 15:32

C++ 的内存管理有哪些改进？

C++20引入了对协程的官方支持，这是C++语言发展的一个重要里程碑。协程为异步编程、并发任务处理以及复杂的控制流提供了一种更高效、更简洁的解决方案。
·2025-03-24 15:43

富途证券C++面试题及参考答案

C++中堆和栈的区别在C++中，堆和栈是两种不同的内存区域，它们有许多区别。从内存分配方式来看，栈是由编译器自动分配和释放的内存区域。
大模型大数据攻城狮·2025-03-24 15:01

unique_ptr 和 shared_ptr 有什么区别？

std::unique_ptr和std::shared_ptr是C++中两种主要的智能指针类型，它们都用于自动管理动态分配的内存，但在所有权模型、使用场景和性能上有显著的区别。
·2025-03-24 15:40

梯度下降法理论理解

梯度下降法：看似原始却透露着机器学习的本质前提：在研究梯度下降方法之前，你要理解矩阵运算（解析解）的方法矩阵运算目前的缺点只能进行对线性函数经行分析，无法对复杂的函数经行分析什么是梯度，以及梯度向量梯度下降的形象例子以及基本思想有三个兄弟被困在山上
伶星37·2025-03-24 14:57

MybatisPlus

代码部分添加依赖该代码添加位置：就是在springboot配置文件里面的pom.xml里面要添加的东西对新手说的话，如果这一步没有看懂的话，可以去看一下基础，否则这样的话不能做到理解学习//mybatis-plus
伶星37·2025-03-24 14:56

英伟达开源超强模型Nemotron-70B；OpenAI推出Windows版ChatGPT桌面客户端

该模型在多项基准测试中表现优异，采用混合训练方法和人类反馈强化学习，模型权重已在HuggingFace发布。Niemotron-70B的开发基于Llama-3.1，且开源数据集加强其训练效果。
go2coding·2025-03-24 14:55

头歌实践教学平台 Python程序设计 实训答案（三）

第七阶段文件实验一文本文件的读取第1关：学习-Python文件之文本文件的读取任务描述本关任务：使用open函数以只写的方式打开文件，打印文件的打开方式。
学习的锅·2025-03-24 14:25

C++开发内存监控工具推荐

在C++开发中，内存管理是至关重要的，尤其是当程序处理大数据或长时间运行时，内存泄漏或不当使用可能导致性能下降或崩溃。
点云SLAM·2025-03-24 14:55

React Native：跨平台移动应用开发的强大框架

ReactNative的核心思想是“LearnOnce,WriteAnywhere”，即学习一次，编写多端应用。1.核心特点跨平台开发：使用JavaScript和Re
冬冬小圆帽·2025-03-24 14:23

AI大模型产品经理学习路线，2025最新，从AI产品经理零基础入门到精通，非常详细收藏我这一篇够了！

以下是一份详细的大模型产品经理学习路线，旨在帮助你构建所需的知识体系，从零基础到精通。一、基础知识阶段1.计算机科学基础数据结构与算法：理解基本的数据结构（如数组、链表、树、图等）和常用算法（如排序
AGI-杠哥·2025-03-24 14:23

大模型实战—你的个人AI数字大脑Khoj

本地笔记和文档：如果你有很多保存的笔记、PDF文件、Markdown文档、GitHub仓库或Notion文件，Khoj可以
不二人生·2025-03-24 14:23

Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据机器学习模型的多模态融合技术与应用（143）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视
青云交·2025-03-24 14:20

2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)

重要信息官网：www.icmlnn.org时间：2025年4月22-24日地点：中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议（MLNN2025）围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论
分享学术科研与论文的禁小默·2025-03-24 14:19

字节跳动离职后，转行学起了AI大模型！该说不说，真的香！！

个人自我介绍鄙人出生于南方小乡镇，为了走出小镇，在当地够拼够努力，不是自夸，确确实实也算得上“别人家的小孩”，至少在学习这件事情少，没有要家里人操过心。
小城哇哇·2025-03-24 14:19

别只会用别人的模型了，自学Ai大模型，顺序千万不要搞反了！刚入门的小白必备！

假如让你从头开始学习大模型，你知道应该遵循什么样的路线嘛？今天给大家介绍一下Ai大模型的学习路线，顺序千万不要搞反了！，大家可以按照这个路线进
鸡腿爱学习·2025-03-24 14:49

01.什么是MQTT？

目录00_前言01_简述02_特性03_MQTT运行机制00_前言本系列博客是基于NodeMCU平台来完成的一个物联网小项目，目的在于了解并学习MQTT协议，掌握MQTT协议的作用机制。以上。
墨先森·2025-03-24 13:18

python列表添加元素的三种方法定义集合数据对象_python 学习第三天 可迭代对象（列表，字典，元组和集合）...

列表，字典，元组和集合列表list列表是由一系列特定元素组成的，元素和元素之间没有任何关联关系，但他们之间有先后顺序关系列表是一种容器列表是序列的一种列表是可以被改变的序列Python中的序列类型简介（sequence）字符串（str）列表（list）元组（tuple）字节串（bytes）字节数组（bytearray）创建空列表的字面值L=[]#L绑定空列表创建非空列表：L=[1,’two’,3,
weixin_39852491·2025-03-24 13:17

分享：Javascript开源桌面环境-Puter

Puter这是一个运行在浏览器里的桌面操作系统，提供了笔记本、代码编辑器、终端、画图、相机、录音等应用和一些小游戏。
ac-er8888·2025-03-24 13:16

网安会有35岁中年危机吗，还有网安将来发展怎么样？网络安全工程师可以干到多大年龄

所以，只要你保持学习热情，不断提升自己的技能，35岁不仅不是终点，反而可能是你职业生涯的新起点。初入计算机行业的人或者想转行大学计算机相关专业准程序员
认真写程序的强哥·2025-03-24 13:46

生物信息复习笔记（3）——GEO数据库

Platform：测序平台信息。不同测序平台对每一个基因编号不一样。拿到测序结果之后只是知道了某个基因ID的表达情况，需要将基因ID匹配成对应的基因，需要根据Platform信息去注释。GSM：样本。一个测序数据集里有很多个GSM，点进去可以看到该样本的各种信息（样本来源，临床表征，各种处理样本方式，处理数据方式）。GSE：包含所有信息的完整数据集。（最重要）做生信样本量不能少：30以上。精准搜索
Kriol·2025-03-24 13:44

深度学习--概率

1基本概率论1.1假设我们掷骰子，想知道1而不是看到另一个数字的概率，如果骰子是公司，那么所有6个结果(1..6),都有相同的可能发生，因此，我们可以说1发生的概率为1/6.然而现实生活中，对于我们从工厂收到的真实骰子，我们需要检查它是否有瑕疵，唯一的办法就是多投掷骰子，对于每个骰子观察到的[1.2...6]的概率随着投掷次数的增加，越来越接近1/6.导入必要的包%matplotlibinline
fantasy_arch·2025-03-24 13:44

R.E.D.算法：革新文本分类的半监督学习新范式

大多数分类问题（在概念验证层面）可以通过良好的提示工程技术和自适应的上下文学习（ICL）示例，利用LLMs以70-90%的精确度/F1分数来解决。
真智AI·2025-03-24 13:43

【大模型学习路线】从月薪6K到年薪35W，普通二本生转行大模型的逆袭之路：我的500小时崩溃实录与实战秘籍（附保姆级学习路线）

（文末送自研《大模型避坑指南》+120G学习资料包）一、血泪教训：这些弯路我替你走了（小白必看）2023年3月12日，我在工地上画完第108张CAD图纸后，突然收到大学班群消息：“XX同学入职字节AILab
AGI大模型学习·2025-03-24 13:11
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他