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安卓逆向（Xposed-Hook）

关于参数问题如果方法是这样publicintaddNumbers(inta,intb){returna+b;}Hook代码XposedHelpers.findAndHookMethod("com.example.app.Calculator
奶龙牛牛·2025-04-14 22:01

华为防火墙安全区域介绍及配置

从防火墙的定义中可以看出防火墙是基于安全区域的，其它厂商（Cisco,Juniper等）都是有这个概念的。什么是安全区域呢？
绿柱石·2025-04-14 21:59

Java 多线程编程之原子类 AtomicInteger（构造方法、常用方法、高级操作方法）

一、AtomicIntegerAtomicInteger是Java并发包（java.util.concurrent.atomic）中的一个类，它提供了一种线程安全的整数操作方式，它有如下特点原子性操作保证可见性操作保证
我命由我12345·2025-04-14 20:21

CCF推荐学术会议-B（计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统）：ICPP 2025

ICPP2025TheInternationalConferenceonParallelProcessing(ICPP)isoneoftheoldestcontinuouslyrunningcomputerscienceconferencesinparallelcomputingintheworld.Itisapremierforumforresearchers
爱思德学术·2025-04-14 17:02

比ollama还强大的LocalAI：解锁本地化AI模型部署教程

它由EttoreDiGiacinto创建和维护。对话界面生成音频模型概
泰山AI·2025-04-14 17:59

2024年ide系列激活

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码农code之路·2025-04-14 16:26

相机激光联合标定Direct_visual_lidar_calibration实现全流程

Direct_visual_lidar_calibration实现相机激光雷达联合标定全流程安装依赖项InstalldependenciesInstallGTSAMInstallCeres（2.1.0或者
-好好学习天天向上-·2025-04-14 16:52

Jenkins 企业级 CI/CD 实践：安装、配置与 Kubernetes & Docker 集成

摘要Jenkins是最流行的开源CI/CD工具之一，广泛用于自动化软件构建、测试和部署。然而，由于其配置复杂、插件众多，许多企业在落地Jenkins时面临挑战。
·2025-04-14 15:06

从质检到实验：Python三大T检验实战案例

本文深入探讨统计学中的T检验技术，结合饮料质检、药物疗效验证和用户行为分析三大真实业务场景，详解Python中Scipy和Statsmodels库的实践方法。
梦想画家·2025-04-14 14:44

[Python & Machine Learning] 学习笔记之scikit-learn机器学习库

1.scikit-learn介绍scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块，它建立在NumPy，SciPy和matplotlib模块之上。
weixin_33890499·2025-04-14 14:10

洛谷 P2884 【[USACO07MAR]每月的费用Monthly Expense】

一开始也理解错了，因为是开销最大的一组，其开销要最小）考虑使用二分答案#includeusingnamespacestd;intn,m;inta[100007];//看题intl,r,mid;intmain(){cin
zhaowangji·2025-04-14 13:39

YOLOv11训练中精准率召回率与mAP@0.5的动态变化分析

本文旨在通过绘制YOLOv11模型在训练过程中的精准率（Precision）、召回率（Recall）、mAP@0.5、mAP@0.5:0.95以及各种损失的变化曲线，支持多文件数据对比，从而为论文中展示不同算法的性能差异提供直观依据
Stara-AI·2025-04-14 13:33

Principal函数结果解读：使用R语言进行主成分分析

Principal函数结果解读：使用R语言进行主成分分析主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的数据降维和特征提取技术。
创意前端·2025-04-14 11:49

R语言中的principal函数结果解读

R语言中的principal函数结果解读主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的数据降维和特征提取方法。
CodeRoarX·2025-04-14 11:49

DeepSeek解码美元信用塌陷：黄金飙升的量化逻辑

通过情感分析算法发现，政策关键词的语义矛盾指数（SCI）达到8.7（正常值<1），直接冲击美元信用评分模型。
金融小师妹·2025-04-14 11:49

跨层注意力机制优化内存效率

在文章《Memory-EfficientInference:SmallerKVCachewithCro
2501_90976089·2025-04-14 11:49

RuoYi-Cloud-Plus 自建nacos 2.3.2数据源替换成达梦数据库

GROUP_CAPACITY"("ID"BIGINTIDE
HikL[爱心]·2025-04-14 10:14

密码加密方式

以下是主流的密码加密技术分类和实现方式：一、基础加密方式1.对称加密特点：加密解密使用相同密钥AES(AdvancedEncryptionStandard)密钥长度：128/192/256位示例代码：Ciphercipher
huingymm·2025-04-14 09:42

【scikit-learn基础】--『预处理』之 分类编码

数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如无量纲化），让算法更加高效本篇介绍的分类编码处理，主要用于将类别型数据转换为可以用于分析或机器学习的形式。类别型数据是指具有离散
大雄野比·2025-04-14 09:40

如何解决python安装scipy时报错

在使用pip命令安装scipy包时报错，大概率是因为C编译器的问题。从我自己的错误信息可知，安装scipy时出错，原因是scipy要求GCC版本至少为8.0，而我当前使用的GCC版本是4.2.1。
魔性的哈哈@·2025-04-14 09:38

Python在糖尿病分类问题上寻找具有最佳 ROC AUC 分数和 PR AUC 分数（决策树、逻辑回归、KNN、SVM）

划分训练集和测试集4.数据预处理5.定义算法及其参数6.存储算法和对应指标7.训练模型并计算指标8.找出最佳算法9.输出结果代码问题我们建议您使用4种不同的算法来解决糖尿病数据集上的二元分类问题：DecisionTree
啥都鼓捣的小yao·2025-04-14 09:36

python 安装scipy报错解决

目录发现问题解决办法发现问题在一台window电脑中，按照scipy的时候，提示报错安装不成功。
linxue110·2025-04-14 08:05

MySQL-事务

17.事务的ACID特性是什么？ACID指的就是原子性、一致性、隔离性和持久性。原子性就是事务中的操作要不全做，要么全不做。
Charlie__ZS·2025-04-14 08:34

【ELGC-Net】用于遥感变化检测的高效局部-全局上下文聚合（IEEE TGRS收录）

编码器：引入一个Efficie
及时行樂樂樂·2025-04-14 08:33

复现deep_sort_yolov3--demo.py

0.环境opencv-python==4.1.0.25/4.1.2.30Pillowscikit-learn==0.19.2numpy==1.15.0keras==2.2.4tensorflow==1.12.0imutils1
聿默·2025-04-14 07:59

水华监测（一、藻类介绍）

以下是关于如何通过遥感技术监测几种常见藻类的具体情况：1.蓝藻（蓝细菌）微囊藻（Microcystis）、鱼腥藻（Anabaena）、颤藻（Oscillatoria）：这些蓝藻在可见光波段（尤其是蓝绿波段
qq_23857275·2025-04-14 07:53

Scikit-learn基础教程

Scikit-learn基础教程Scikit-learn是一个用于机器学习的Python库，包含了各种分类、回归和聚类算法。
JYB_9527·2025-04-14 06:48

completablefuture使用案例代码

就是将回调方法转为CompletableFuture，然后再依赖CompletableFure的能力进行调用编排@FunctionalInterfacepublicinterfaceThriftAsyncCall
小甄笔记·2025-04-14 04:08

List、Set集合通过Stream流求和

目录一、泛型为Integer、Long、Double、BigDecimal求和二、泛型为实体类对单个属性求和对多个属性分别分组求和并返回聚合后的对象多字段乘积求和（基本数据类型）多字段乘积求和（BigDecimal
DN金猿·2025-04-14 04:34

java练习项目记录笔记

数据在计算机底层以0和1二进制储存，文字用ascii码，图片储存像素，声音储存声波，视频就是储存图片和声音的结合。基本数据类型：整数:int,byte,short,long浮点数:do
cafehaus·2025-04-14 03:30

计算机高手纯键盘操作,没有鼠标，高手是如何纯键盘操作电脑的？

3.主板USB口或XHCI选项设置错误。这里不说解决问题方法，讲如何用键盘实现代替鼠标的功能。使用键盘操作电脑不经常使用会很费时费力，因为我们
陈昊芝·2025-04-14 03:59

JAVA常用类

如：str1=”aaaslkaaas”，str2=”as”，则应输出2源程序：importjava.util.Scanner;publicclasstest{publicstaticinta(Stringstr1
别来无恙202·2025-04-14 02:57

Numpy系统学习（五）数组元素运算

()函数2.2.2上下取整floor()ceil()函数2.3算数函数2.3.1加减乘除函数add()，subtract()，multiply()和divide()2.3.2求倒数运算numpy.reciprocal
Qodicat·2025-04-14 02:54

【数据采集】技术对比：PCIe、PXIe、PCI、PXI、网口与USB

本文深入分析PCIe、PXIe、PCI、PXI、以太网口（网口）和USB这几种常见的数据采集接口，探讨它们的异同及发展趋势。
Future_Comtech·2025-04-14 00:45

计算机网络- 传输层安全性

传输层安全性7.传输层安全性7.1传输层安全基础7.1.1安全需求机密性（Confidentiality）完整性（Integrity）真实性（Authenticity）不可否认性（Non-repudiation
左灯右行的爱情·2025-04-14 00:13

值得收藏的25道Python练手题

题目1：水仙花数水仙花数（Narcissisticnumber）也被称为超完全数字不变数（pluperfectdigitalinvariant,PPDI）、自恋数、自幂数、阿姆斯壮数或阿姆斯特朗数（Armstrongnumber
我算是程序猿·2025-04-13 23:35

Java 业务参数校验/断言工具类

//模拟转账业务BigDecimalbalance=newBigDecimal(100);//查询
丶在路上·2025-04-13 22:02

Mujoco xml actuator

actuatorgeneral（通用执行器）motor（电机执行器）position（位置伺服）velocity（速度伺服）intvelocity（积分速度伺服）damper（主动阻尼器）cylinder
llkk星期五·2025-04-13 21:26

Neo4j GDS-07-neo4j GDS 库中社区检测算法实现

neo4japoc系列Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件介绍Neo4jGDS-01-graph-data-science图数据科学插件库概览Neo4jGDS-02-graph-data-science
老马啸西风·2025-04-13 20:47

2024第15届蓝桥杯省赛C/C++大学A组第3题C题解：训练士兵

对于第i名士兵来说，进行一次训练所需的成本为pi枚金币，而要想成为顶尖战士，他至少需要进行ci次训练。为了确保训练的高效性，王国推出了一种组团训练的方案。
浴乎风乎·2025-04-13 19:13

多模态大语言模型arxiv论文略读（十七）

TowardsVisionEnhancingLLMs:EmpoweringMultimodalKnowledgeStorageandSharinginLLMs➡️论文标题：TowardsVisionEnhancingLLMs
Jamence·2025-04-13 19:41

sumo如何与python连接

SUMO可以通过TraCI（TrafficControlInterface）与Python进行连接，借助TraCI，你能够在Python脚本里实时控制SUMO仿真并获取相关数据。
在焦虑的沙漠里种一棵树·2025-04-13 19:41

分布式锁和事务注解结合使用

以下是两者的协同使用场景及技术实现要点：一、事务注解的局限性及分布式锁的互补性维度事务注解（@Transactional）分布式锁作用范围单数据库事务（ACID）跨服务、跨数据库的全局资源协调适用场景转账
xiaolingting·2025-04-13 19:36

吃透MySQL（六）：事务详细介绍

文章目录一，什么是事物二，事物的几个特性（ACID）三，事物操作1，隐式事务2，显式事物2.1，方式12.2，方式23，savepoint关键字4，只读事物四，事物中的一些问题五，事物的隔离级别1，隔离级别分为
吃透Java·2025-04-13 17:55

Mysql在分页过程中有新的数据插入造成重复数据

传统分页就是在数据基本不会变化时，就是不会有新数据插入进来，前端一般是传递页码，每一页的数量，代码如下@DatapublicclassPageEntityimplementsSerializable{//页码publicIntegerpage
走到无路可退·2025-04-13 17:54

nginx优化

推荐配置：优化SSL性能ssl_protocolsTLSv1.2TLSv1.3;#启用TLS1.2和1.3ssl_ciphersHIGH:!aNULL:!
AR_xsy·2025-04-13 16:47

WebTracing：如何使用一款SDK实现前端全链路监控

WebTracing是一款专为前端项目量身定制的JavaScript埋点SDK，它提供了完善的前端监
我码玄黄·2025-04-13 16:46

java：编写一个SortedList接口

以下是一个基本的SortedList接口的示例：publicint
鱼弦·2025-04-13 16:15

20250412 机器学习ML -（3）数据降维（scikitlearn）

1.背景数学小白一枚，看推理过程需要很多时间。好在有大神们源码和DS帮忙，教程里的推理过程才能勉强拼凑一二。*留意：推导过程中X都是向量组表达:shape(feature,sample_n);和numpy中的默认矩阵正好相反。2.PCA/KPCAPCAKPCA(LinearKernel)详细推理基本过程找教程。(详细步骤我也推不出来，数学太菜）大概过程：1.求最小|X-XWWt|^2时的W2.通过
AI小白白猫·2025-04-13 15:43

【数据挖掘】岭回归（Ridge Regression）和线性回归（Linear Regression）对比实验

这是一个非常实用的岭回归（RidgeRegression）和线性回归（LinearRegression）对比实验，使用了scikit-learn中的CaliforniaHousing数据集来预测房价。
dundunmm·2025-04-13 15:10
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