C和C++实战教程第4页

4 算法1-3 三连击（升级版）

题目描述将1,2,…,9共9个数分成三组，分别组成三个三位数，且使这三个三位数的比例是A:B:C，试求出所有满足条件的三个三位数，若无解，输出No!!!。输入格式三个数，A,B,C。

咚咚轩·2025-02-27 21:55

VirtualBox 安装过程中遇到的问题

环境介绍：win7破解版主板：华硕主板virtualbox：最新版一、virtualbox安装后不能正常运行，会弹出如下错误：获取VirtualBoxCOM对象失败

yhy_world·2025-02-27 21:55

清华大学：DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单（86 页 PDF）

现在是《DeepSeek+DeepResearch让科研像聊天一样简单》PDF阅读地址：https://tcnsnwj3d31i.feishu.cn/wiki/CkbJw0pm5i5uAEkiijrcGGHrnGhPDF

伟贤AI之路·2025-02-27 21:55

数据挖掘与数据分析

基于预测模型的案例3.基于关联分析的案例4.基于聚类分析的案例5.基于异常值分析的案例6.基于协同过滤的案例7.基于社会网络分析的案例8.基于文本分析的案例结语数据挖掘与数据分析在当今数字化的时代，数据成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分

「已注销」·2025-02-27 21:55

Go语言学习笔记（三）

文章目录十一、结构体匿名结构体匿名字段十二、方法接收器十三、接口接口实现条件空接口类型断言十四、IO操作Reader文件操作相关APIWriterbufioioutil工具包综合示例十五、包和gomod

正在绘制中·2025-02-27 21:55

【万字长文】开源之播对话白鲸开源CEO郭炜--乐观主义的开源精神走得更远

本文为白鲸开源科技CEO郭炜1小时深度访谈全记录来源于：开源之播」·Episode15:对话郭炜–乐观主义的开源精神走得更远大家好，我是郭炜，开源圈的“郭大侠”。

SeaTunnel·2025-02-27 21:54

深入拆解Nightingale(一)

前言了解了一段时间的开源项目夜莺，虽说看了一些官方提供了文档和还有视频，并且有幸参加快猫的黄埔营培训，算是新手入门水平。

weixin_47028810·2025-02-27 21:24

JS ：移除数组中的指定数据

constarray=[1,2,3,4,5];constitemToRemove=3;constnewArray=array.filter(item=>item!

25号底片~·2025-02-27 21:24

自用python基础2

二、数组的存储和处理——NumPy模块2.1创建数组多维数组array(object,dtype=None,copy=True,order=None,subok=False,ndmin=0)importnumpyasnpa

ffuanc·2025-02-27 21:24

[k8s源码]9.workqueue

client-go是一个库，提供了与KubernetesAPI服务器交互的基础设施。它提供了诸如Informer、Lister、ClientSet等工具，用于监听、缓存和操作Kubernetes资源。

weixin_45396500·2025-02-27 21:54

JAVA面试常见题_基础部分_Mysql调优

showprofile查询剖析工具，可以指定具体的type此工具默认是禁用的，可以通过服务器变量在绘画级别动态的修改setprofiling=1;当设置完成之后，在服务器上执行的所有语句，都会测量其耗费的时间和其他一些查询执行状态变更相关的数据

茂茂在长安·2025-02-27 20:24

python高级用法之pydantic

Pydantic是一个基于Python类型提示的数据验证库。它利用Python的类型注解来定义数据模型，并自动进行类型检查、数据验证和错误处理。

atom goper·2025-02-27 20:53

docker部署GPU环境

使用Docker部署GPU环境涉及到几个关键步骤，以下是详细步骤：1.安装NVIDIA驱动程序确保你的系统已经安装了NVIDIAGPU驱动。这是使用GPU的前提条件。

atom goper·2025-02-27 20:53

shell字典数组

转自:http://www.firefoxbug.com/index.php/archives/2369/#shell字典数组#!

吃不到的烤鱼·2025-02-27 20:23

html标签及属性详解,常用的HTML标签详解与总结

对于很多HTML初学者来说，记忆和掌握标签是一门很难搞的功课。今天，我们就来详细介绍常用的HTML标签。对于标签的掌握，更多的是要通过练习，熟能生巧。

释宣导·2025-02-27 20:23

html水平线段hr标记详解,HTML标记【水平分隔线hr标记的使用】！

color设置水平线的颜色。noshade水平线不显示3D阴景size属性：控制水平线的粗细，以

有见Finsight·2025-02-27 20:23

完美解决gradle下载慢的问题

完美解决gradle下载慢的问题参考文章：（1）完美解决gradle下载慢的问题（2）https://www.cnblogs.com/kenshinobiy/p/9189786.html备忘一下。

w36680130·2025-02-27 20:53

【基于PHP的CMS动态网站的渗透测试流程】

基于PHP的CMS动态网站的渗透测试流程一、渗透测试流程优化1.智能信息收集阶段2.靶向漏洞扫描3.深度手动测试二、关键风险检测清单1.PHP环境风险2.数据库交互风险3.会话管理缺陷三、高效测试方法论

D-river·2025-02-27 20:52

阿里AI通义千问api python开发文档

您可以使用SDK或API调用通义千问模型，根据您的需求实现灵活的定制和开发。

淘小白_TXB2196·2025-02-27 20:52

深入miniqmt：掌握创建交易对象的关键步骤

深入miniqmt：掌握创建交易对象的关键步骤量化软件开通量化实战教程在量化交易的世界中，miniqmt是一个强大的工具，它允许开发者通过编程方式执行复杂的交易策略。

量化投资技术·2025-02-27 20:22

Android渲染Latex公式的开源框架比较

对比主流框架，介绍如下几款1、AndroidMath官网：GitHub-gregcockroft/AndroidMath:RenderbeautifulLaTeXMathEquationsinanAndroidView

sz_denny·2025-02-27 20:52

jlatexmath-android如何实现自定义渲染字符

修改流程：1、到jlatexmath-android的官网下载源码到本地，导入到IDE2、找到这个类JLatexMathDrawable3、在这个方法做替换操作publicBuilder(Stringlatex

sz_denny·2025-02-27 20:52

在数据分析工作中运用因果推断模型的实践指南

目录1.写在开头2.因果推断模型的基础2.1因果关系vs.相关关系2.2基本概念和术语3.常见的因果推断方法3.1随机对照试验（RCTs）3.2工具变量法（IV）3.3回归不连续设计（RDD）4.因果推断的实际应用

theskylife·2025-02-27 20:51

大语言模型：数据分析报告自动化的未来趋势

目录写在开头1.数据分析报告的传统挑战时间消耗技术壁垒错误风险可扩展性问题更新频率限制用户交互和定制化不足整合新技术的挑战2.大语言模型在报告生成中的作用自动化文本生成增强准确性和丰富性实时数据处理能力提高可访问性和用户交互

theskylife·2025-02-27 20:50

神经网络参数量计算

算一个只有两层的神经网络的参数量，我们需要考虑两层之间的连接权重和偏置项。以下是详细的计算步骤：网络结构输入层（第一层）：有2个神经元。输出层（第二层）：有3个神经元。

坠金·2025-02-27 20:49

常用Python代码

.1Value=[(10,150),(100,200),(180,230)]fori,(minVal,maxVal)inenumerate(Value):plt.subplot(1,3,i+1)edges=cv2

newlz2000·2025-02-27 20:19

Java spring面试题及答案（1~11题）

1、SpringMVC的工作原理？

蒙娜丽莎的Java·2025-02-27 20:48

体验通义千问AI大模型生成Python泊松分布

在Python中，你可以使用matplotlib和numpy库来绘制泊松分布的概率密度函数（PDF）或累积分布函数（CDF）。

「已注销」·2025-02-27 20:18

Linux常用命令

1.文件和目录操作查看文件和目录ls：列出目录内容。-l：以长格式显示文件信息（包括权限、所有者、大小等）。-a：显示隐藏文件（以.开头的文件）。-h：以易读的格式显示文件大小（如KB、MB）。

lqlj2233·2025-02-27 20:18

IO进程 day08

IO进程day0811.进程间的通信机制11.6.信号灯集概念步骤semgetsemctlsemop初始化和操作信号灯函数封装命令11.7.消息队列特点步骤msggetmsgsndmsgrcvmsgctl

李倚墨·2025-02-27 20:18

AI碰一碰发视频为何这么火热？高效一键部署OEM定制

云推碰一碰依托AI+NFC技术，用户只需拿手机碰一碰，就可以迅速生成高质量爆款视频，一键发布到D音、K手、小H书等平台，而且挂载商家门店地址，能够快速吸引3~6公里内的客户关注，提升同城曝光量。

hy14762_·2025-02-27 20:48

【CodeBlocks】搭建OpenCV环境指南

【CodeBlocks】搭建OpenCV环境指南CodeBlocks搭建OpenCV环境项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/e1e1a

万众珩·2025-02-27 20:18

Nginx-module-文件上传模块的安装及使用

Nginx-module-文件上传模块的安装及使用1.安装下面指令的执行的工作目录：/usr/local/software/下载和安装的nginx及ngx_cache_purge插件1.1下载nginx

JEDLI·2025-02-27 20:47

Qt 中，**信号与槽（Signals & Slots）机制

无需实现代码，由Qt的元对象系统（Meta-ObjectSystem）自动生成。示例：voidvalueChanged(intnewVa

enyp80·2025-02-27 20:47

在Linux环境下安装和使用Pyenv：详细指南

本文将详细介绍如何在Linux系统上安装和使用Pyenv，以便更好地管理Python开发环境。

I'mAlex·2025-02-27 20:47

小程序侧边导航栏左右联动

1.点击左边导航栏,右边内容滚动到指定区域用scroll-view组件中的scroll-into-view来解决{{item.name}}{{item.name}}{{items.name}}data(

ShinyRuo_·2025-02-27 20:17

揭秘Deepseek王炸组合：颠覆搜索体验的黑科技利器

而Deepseek凭借其强大的技术实力和创新的产品组合，正在重新定义搜索体验。今天，我们就来揭秘那些被誉为“王炸”的Deepseek组合，看看它们是如何在众多搜索引擎中脱颖而出，成为用户心中的首选。

山峰999·2025-02-27 20:17

Python常用代码

1.求三角形面积（海伦公式）importmatha,b,c=eval(input())ifa+b>canda+c>bandb+c>a:p=(a+b+c)/2.0area=math.sqrt(p*(p-a

Lone_X·2025-02-27 20:47

Ollama本地私有化部署通义千问大模型Qwen2.5

Ollama一键安装Ollama手工安装Ollama卸载OllamaOllama运行Qwen2基于Transformers进行推理本文复现环境：Python3.12.6+Windows8.1+LinuxCentOS7

ErbaoLiu·2025-02-27 20:17

Python 列表与元组全攻略：从新手到高手的必备指南

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain

吴师兄大模型·2025-02-27 20:46

【Linux入门】正则三剑客：grep、sed和wak

文章目录gerp一、基本概述二、基本语法三、常用选项1.搜索选项2.正则表达式选项3.其他选项四、示例sedsed编辑器的介绍sed流编辑器的工作过程解决sed命令处理大文件效率慢的问题解决方案一：使用`split`命令分割文件解决方案二：优化`sed`命令的使用解决方案三：使用更高效的工具解决方案四：并行处理总结sed命令的基本格式与选项基本操作格式执行多条命令的格式常用选项sed命令的操作符s

Karoku066·2025-02-27 20:46

基于低代码的安全工具平台架构

随着网络安全的日益重要，安全工程师在日常工作中需要使用大量的工具和接口。然而，这些工具的多样性、复杂的安装方法以及数据格式的碎片化，使得安全工作变得繁琐且效率低下。

ITPUB-微风·2025-02-27 20:46

注意力机制（Attention Mechanism）详细分类与介绍

注意力机制（AttentionMechanism）是近年来在深度学习中非常流行的一种技术，特别是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉等任务中，具有显著的效果。

Jason_Orton·2025-02-27 20:46

PCA主成分分析降维算法及其可视化（附完整版代码）

一.PCA的介绍PCA（PrincipalComponentAnalysis）是一种数据降维技术，旨在将多维指标转换为少数几个综合指标。