C代写

微信小程序集成 TDesign

步骤1:在小程序控制台执行,一直按回车直至package.json创建好yarninit步骤2:yarnaddtdesign-miniprogram--production步骤3:将app.json中的
PP0897·2025-07-22 07:17

【日更挑战】2023-01-29比赛日NOTES

比赛日，官网给出每场比赛的Notes（极个别场次没有），翻译如下Blues(2)vs.Avalanche(4)本场是雪崩全明星周末前的最后一场；Newhook成为雪崩/北方人队史上首位连续2个赛季在他的生日夜进球的球员
扁圆柱体·2025-07-22 07:45

PyTorch生成式人工智能（18）——循环神经网络详解与实现

PyTorch生成式人工智能（18）——循环神经网络详解与实现0.前言1.文本生成的挑战2.循环神经网络2.1文本数据2.2循环神经网络原理3.长短期记忆网络3.自然语言处理基础3.1分词3.2词嵌入3.3
盼小辉丶·2025-07-22 07:17

《梦中的欢快葬礼和十二个异乡故事》加西亚·马尔克斯

《梦中的欢快葬礼和十二个异乡故事》加西亚·马尔克斯GabrielGarciaMarquez罗秀译《序》梦中的欢快葬礼，故事与废纸篓的故事，写作的乐趣与故事。1.
夏日_469a·2025-07-22 07:42

【人工智能99问】卷积神经网络（CNN）的结构和原理是什么？(10/99)

文章目录卷积神经网络（CNN）的结构及原理一、CNN的核心结构1.输入层（InputLayer）2.卷积层（ConvolutionalLayer）2.卷积层的核心机制：局部感受野与权值共享3.池化层（PoolingLayer
·2025-07-22 07:16

HUELOJ：137 字符串转换

输入样例sg987aa65t498输出样例197530996代码#include#include#includeintmain(){ch
一粒沙白猫·2025-07-22 07:46

相信

比如相信ACCA的价值，比如内心是不是低估了ACCA的价值。并不是所有会员都年薪百万，但这并不是Acca的问题。确实有很多人因此得到了很好的机会，机会是要争取来的。
水波摇曳·2025-07-22 07:08

可怕：社科院正课堂朱民St-balance市场盈利无法提款怎么办?教你怎么做

社科院正式学堂朱民St-balance市场行骗真实案例分享!股友亲身经历讲述!社科院正式学堂朱民St-balance市场正规靠谱？社科院正式学堂朱民靠谱吗？社科院正式学堂朱民是真的吗？
反诈宣传中·2025-07-22 07:07

【CNN】卷积神经网络池化- part2

1.池化降采样，减少参数数量，避免过拟合，提高鲁棒性2.池化操作池化操作(也称为下采样，Subsampling)类似卷积操作，使用的也是一个很小的矩阵，叫做池化核，但是池化核本身没有参数，只是通过对输入特征矩阵本身进行运算，它的大小通常是2x2、3x3、4x4等，其中2x2使用频率最高。然后将池化核在卷积得到的输出特征图中进行池化操作，需要注意的是，池化的过程中也有Padding方式以及步长的概念
·2025-07-22 07:46

微信小程序 wx.request() 的封装

基于微信小程序的wx.request()方法封装下面是一个封装方案，满足您提出的所有要求：classHttpService{constructor(){this.baseUrl='';//基础URLthis.pendingRequests
xkxnq·2025-07-22 07:16

微信小程序列表数据上拉加载,下拉刷新

1.上拉加载数据，数据=下一页数据+前面的数据（[...this.data.list,...data.records）2.当用户上拉加载过快时，会不停的调用接口，需要节流阀isLoading3.上拉加载到最后一页的判断
·2025-07-22 07:45

Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 论文阅读

用于动态场景去模糊的深度多尺度卷积神经网络摘要针对一般动态场景的非均匀盲去模糊是一个具有挑战性的计算机视觉问题，因为模糊不仅来源于多个物体运动，还来源于相机抖动和场景深度变化。为了去除这些复杂的运动模糊，传统的基于能量优化的方法依赖于简单的假设，例如模糊核是部分均匀或局部线性的。此外，最近的基于机器学习的方法也依赖于在这些假设下生成的合成模糊数据集。这使得传统的去模糊方法在模糊核难以近似或参数化的
钟屿·2025-07-22 07:45

有关Maven的个人笔记总结

dependces（列出了项目依赖的所有外部库。
·2025-07-22 07:45

JAVA工具类AES加密,模式：CBC(开箱即用)

/***AES加密工具模式：CBC补码方式：PKCS5Padding*@authorAdministrator**/publicclassAESCBCUtils{//加密publicstaticStringencrypt
一行一步·2025-07-22 07:57

为什么用Pytorch帮客户训练好了模型还要提供模型结构？

pth文件仅保存参数：torch.save(model.state_dict(),'mnist_mod
yuanpan·2025-07-22 07:45

深入解析Linux命令：创建目录mkdir的全面指南

1.mkdir命令的基本用法mkdir是“makedirectory”的缩写，用于在指定路径下创建新目录。其基本语法如下：mkdir[选项]目录名1.1创建单个目录最简单的用法是创建一个目录。
梦幻南瓜·2025-07-22 07:15

104. 二叉树的最大深度

来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree著作权归领扣
间歇性发呆·2025-07-22 07:24

吴恩达 机器学习cs229-学习笔记-更新中

吴恩达机器学习cs22901基础概念语言：Matlab/python监督学习定义：获取一组数据集拟合数据从X到Y的映射回归问题：预测的Y是连续的，Y是实数分类问题：分类指的是Y取离散值，输出是离散的两组
是娜个二叉树！·2025-07-22 07:15

ChatTongyi × LangChain：开启多模态AI应用创新之门

阿里云通义实验室推出的ChatTongyi（基于通义千问大模型）与LangChain框架的深度集成，为开发者打造了一套高效、灵活、全面的AI开发工具链。
·2025-07-22 07:44

「日拱一码」033 机器学习——严格划分

目录简单随机划分（train_test_split）分组划分（GroupSplitting）简单分组划分(GroupSplitting)分层分组划分(StratifiedGroupSplitting)交叉验证法（Cross-Validation
胖达不服输·2025-07-22 07:44

Python标准模块--importlib

作者：zhbzz2007出处：http://www.cnblogs.com/zhbzz2007欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！1模块简介Python提供了importlib包作为标准库的一部分。
·2025-07-22 07:44

Python模块的动态加载机制

但是为了使local名字空间能够达到最干净的效果，Python并没有将这些符号暴露在当前的local名字空间中，而是需要用户显式的通过import机制通知Python：需要将这个符号引入到local名字空间中
weixin_30632089·2025-07-22 07:44

git 介绍与使用教程

它们的关系如下：本地仓库（LocalRepository）存储在你的计算机上，包含完整的提交历史、分支和代码。你可以独立进行提交（gitcommit）、创建分支（gitbranch）等操作，无需联网。
叶楊·2025-07-22 07:43

母亲患病复查之一：做检查

弟弟去一楼取前天做的CT结果，我去二楼改检查时间，说好了在一楼等。
弯月牙·2025-07-22 07:47

docker磁盘空间不足解决办法

摘抄自：https://www.cnblogs.com/jun-zhou/p/15086657.html说明：用yuminstalldocker安装的docker默认安装目录在/var/lib/docker
win_zcj·2025-07-22 07:13

凯恩学写作第7天：《古典：五个问题写出好文章》

这篇文章是知道我们如何去写出一篇有影响力的观点式文章，在这个时代写文章是一件非常有意义的事情，除了是一种自我表达、升级思维的方式外，还是一种传播个人影响力最好的方式。
田_52ab·2025-07-22 07:46

洛谷 P1577 切绳子--二分法求解绳子切割问题

数学表达式为：maximizexsubjectto∑⌊L[i]/x⌋≥K这个问题属于典型的‌非线性规划
jdlxx_dongfangxing·2025-07-22 07:43

掌握 RAG：使用 Langchain 和 Ollama 创建本地智能应用程序

引言随着大型语言模型（LLMs）的兴起，我们见证了一种新的工具类别的诞生。然而，LLMs也存在局限性，尤其是当面对需要最新信息或专有数据的商业用例时。本文将介绍如何通过微调和RAG来解决这些问题。LLMs的局限性传统LLMs训练成本高昂，且只能访问公共信息。对于商业用途，需要模型能够提供基于内部知识的最新回应。文章介绍了两种解决这一问题的方法：微调和RAG。微调微调是针对特定数据集进一步训练预训练
知世不是芝士·2025-07-22 07:42

python 协程进阶

python协程实现python协程进阶python生成器的作用协程在多个模型流式输出中的使用实例文章目录1.协程基础1.1.协程名词解释1.2.基本工作流程1.3.async协程执行1.3.1.协程顺序执行
cliffordl·2025-07-22 06:12

python 基于 httpx 的流式请求

文章目录1.环境介绍2.同步客户端2.1.面向过程2.1.1.流式输出2.1.2.非流式输出2.2.面向对象3.异步客户端3.1.面向过程3.2.面向对象3.3.Attemptedtocallasynciteratoronanasyncstream
·2025-07-22 06:12

阿里云ssl证书自动安装及续订（acme）

目录一、shell命令安装二、dockerrun安装三、dockercompose安装一、shell命令安装#安装acmecurlhttps://get.acme.sh|sh-semail=floxxx5
cherishSpring·2025-07-22 06:12

docker命令

/镜像的元数据从服务器获取实时事件将文件系统作为一个tar归档文件导出到STDOUT4、容器rootfs命令从容器创建一个新的镜像检查容器里文件结构的更改容器与主机之间的数据拷贝5、镜像仓库登陆到Docker
cherishSpring·2025-07-22 06:11

2021-09-23

世界各地的皇家结婚礼服，有的简约大方，有的设计非常复杂——3Simpleandcomplicatedroyalweddingdressesworldwide瑞典王妃索菲娅（PrincessSofia），
潇洒二爷·2025-07-22 06:42

Android编译系统——Kati执行过程（十一）

通过前面的学习我们知道，在执行make兼容模式编译时，soong_ui会调用ckati来将传统的Android.mk和其他Makefile文件转换为Ninja构建文件（如build-aosp_arm.ninja
c小旭·2025-07-22 06:11

粘的ScalersTalk第七轮新概念朗读持续力训练Day 75 211228

练习材料：Lesson75SOSWhenalightpassengerplaneflewoffcoursesometimeago,itcrashedinthemountainsanditspilotwaskilled.Theonlypassengers
粘_NIAN·2025-07-22 06:40

Packaging软件：Amkor二次开发_（11）.常见问题与解决方法

常见问题与解决方法在使用和二次开发AmkorPackaging软件的过程中，经常会遇到一些技术问题。本节将详细介绍一些常见的问题及其解决方法，帮助开发者更好地应对这些挑战。
kkchenkx·2025-07-22 06:11

Python打卡Day11 常见的调参方式

超参数调整数据1.网格搜索(GridSearchCV):-需要定义参数的网格（param_grid），
·2025-07-22 06:41

2023-02-23

也是梦笔诗屋开启诗词云读的第4天，今天诵读唐代诗人李白的《客中行》kèzhōngxíng客中行tángdàilǐbái【唐代】李白lánlíngměijiǔyùjīnxiāng兰陵美酒郁金香，yùwǎnchéngláihǔpòguāng
16f366d09f2a·2025-07-22 06:35

spring-boot+spring-cloud数据库报错小记

使用环境srping-boot:2.1.1.RELEASEspring-cloud:Finchley.SR2报错提示Description:Thebean'dataSource',definedinBeanDefinitiondefinedinclasspathresource
DoUbLE_tree·2025-07-22 06:35

Python爬虫实战：深入无限滚动页面抓取原理与Playwright实现

一、前言：无限滚动页面的挑战在现代Web开发中，「无限滚动（InfiniteScrolling）」早已取代了传统的分页模式。
Python爬虫项目·2025-07-22 06:10

autodl云计算平台 使用ollama 部署lightrag 加入streamlit界面

1到autodl的算力市场里开一台机器镜像选择：PyTorch2.3.0、Python3.12(ubuntu22.04)、Cuda12.1我本来选择的Cuda12.4，但版本过高疑似会使ollama不使用
42fourtytoo·2025-07-22 06:10

YOLO V8+Python训练手写数字识别

1.数据集整理（MNIST→YOLO格式）1.1下载MNIST数据集MNIST数据集可通过Python直接下载（无需手动下载）：python复制fromtorchvision.datasetsimportMNISTimportos
yuanpan·2025-07-22 06:40

python学智能算法（二十七）|SVM-拉格朗日函数求解上

【2】求解方法【2.1】待求解函数支持量机算法的拉格朗日函数为：L(w,b,α)=12∥w∥2−∑i=1mαi[yi(w⋅xi+b−1)]L(w,b,\alpha)=\frac{1}{2}{\left\
西猫雷婶·2025-07-22 06:40

Python importlib 动态加载

importlib库概述2.导入模块（import_module()）2.1.导入已安装的模块2.2.导入子模块2.3通过字符串变量导入模块3.重新加载模块（reload()）4.检查模块是否存在（find_spec(
cliffordl·2025-07-22 06:10

一分钟英语趣问答 95

Whichisnotatree:pine,oak,maple,ivy?译句：松树，橡树，枫树或常春藤，哪个不是一颗树？
GBmelody·2025-07-22 06:59

【Linux指南】Linux系统 -权限全面解析

引言本文从权限的本质概念出发，逐步拆解Linux系统中用户角色、文件权限标识、权限操作命令等核心要素，不仅深入解析chmod、chown等基础命令的底层逻辑，还会揭示目录权限的特殊规则与默认权限生成机制
倔强的石头_·2025-07-22 06:40

Unit5 复盘

（精读和视听说分别总结）3，在本片文章／音频／视频中我最喜欢的一句话（精读和视听说分别总结）视听说：Ilikethemixofpeopleandallthedifferentthingsthatyouc
黄静怡·2025-07-22 06:26

【设计模式&C#】工厂方法模式（相比简单工厂模式更加具有灵活性和扩展性的工厂模式）

是一种创建型设计模式。特点是解耦客户端对对象的创建，使用抽象的工厂类，让类的扩展更加容易，相比简单工厂模式更具有灵活性和扩展性。优点：工厂方法模式将对象的创建与使用分开，使客户端代码无需关心对象是如何创建的；扩展性强，且符合开闭原则。需要添加新的实现类时，无需修改原有代码，只需添加一个相应的工厂类即可；支持多态，在运行时子类可以被替换，从而支持多态编程；易于修改和维护；易于管理复杂的创建逻辑。缺点
·2025-07-22 06:39

Spring Boot自动装配深度解析：从源码到面试的完整指南

SpringBoot的自动装配就像是一个贴心的管家，它会根据你项目里的依赖自动帮你配置好各种Bean，比如你加了spring-boot-starter-web，它就自动给你配置好Tomcat、DispatcherServlet
weixin_54726354·2025-07-22 06:39

【Lua】题目小练2

1.localt={a=1}localmt={__index=function(table,key)returnkey.."
大飞pkz·2025-07-22 06:09
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