GRE协议和OSPF结合

【学习总结|DAY034】Maven高级

本文将结合实际代码示例，深入介绍Maven的分模块设计与开发、继承与聚合以及私服相关知识。
123yhy传奇·2025-01-26 20:35

ISO：摄影中的光线敏感度密码

对画质的影响（一）低ISO带来的优质画质（二）高ISO引发的噪点问题四、不同ISO在实际拍摄中的应用（一）低ISO的适用场景（二）高ISO的适用场景五、如何在拍摄中合理选择ISO（一）根据光线条件选择（二）结合拍摄场景和需求选择
长安er·2025-01-26 19:58

字符串 5. 实现 strStr() （KMP算法初探）

算法初探）28.找出字符串中第一个匹配项的下标-力扣（LeetCode）代码随想录难度3-简单（但是个人觉得用KMP算法解决并不简单）（可以直接拉到最后看KMP算法的python实现，已做好详细注释，可结合注释进行理解
Mophead_Zarathustra·2025-01-26 19:28

Playwright 与 WebView2：高级用法探索

而当与WebView2结合时，更是开启了一系列令人兴奋的高级应用场景。本文将深入探讨Playwright与WebView2的结合使用，展示其高级用法，帮助你在Web开发和测试中发挥更大的作用。
三带俩王·2025-01-26 17:46

PostgreSQL 介绍

PostgreSQL是一个免费的对象-关系数据库服务器(ORDBMS)，在灵活的BSD许可证下发行。PostgreSQL开发者把它念作post-gress-Q-L。
candy662·2025-01-26 17:44

1.6 在7类LSA中利用FA地址解决次优路径问题

1.实验目的了解OSPF的7类LSA的FA地址的作用2.实验拓扑3.基础配置R1[R1]discu[V200R003C00]#sysnameR1#interfaceGigabitEthernet0/0/
2301_80344964·2025-01-26 17:11

QRCNN-BiLSTM卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络分位数回归区间预测附Matlab完整源码

效果模型描述QRCNN-BiLSTM卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络分位数回归区间预测附Matlab完整源码QRCNN-BiLSTM（QuantileRegressionConvolutionalNeuralNetwork-BidirectionalLongShort-TermMemory
天天酷科研·2025-01-26 17:41

支持生成式 AI：聊天与文档检索的结合

生成式AI已成为现代应用的重要组成部分，从实时聊天到文档检索，再到智能问答系统，其核心是能够理解上下文并生成有用的回答。在生成式AI中，聊天会话内存（ChatConversationMemory）和检索增强生成（RAG,RetrievalAugmentedGeneration）是两个关键功能，分别解决了上下文管理和大规模文档检索问题。本文将介绍SpringAI如何支持这两个功能，并通过实际应用场景
drebander·2025-01-26 16:07

智能体（Agent）如何具备自我决策能力的机理与实现方法

通过数据清洗、去噪、融合等方法，提升感知数据的可靠性，结合高维特征
由数入道·2025-01-26 16:04

25.日常算法

示例1：输入：s=“ab-cd”输出：“dc-ba”classSolution{public:stringreverseOnlyLetters(strings){intleft=0,right=s.size
三问走天下·2025-01-26 15:31

挑战程序设计竞赛（第2版）pdf

作者结合自己丰富的参赛经验，对严格筛选的110多道各类试题进行了由浅入深、由易及难的细致讲解，并介绍了许多实用技巧。每章后附有习题，供读者练习，巩固所学。本书适合程序
lceBear·2025-01-26 15:27

立创逻辑派FPGA-G1开发板，搭载国产高云GW2A-LV18，融合GD32F303的M4内核。提供入门资料和近百款模块移植案例、步骤清晰的教程帮助初学者更快地掌握FPGA基础知识。

我将针对立创逻辑派FPGA-G1开发板，结合其国产高云GW2A-LV18FPGA和GD32F303M4内核的特性，详细阐述一个可靠、高效、可扩展的嵌入式系统开发流程，并给出相应的代码架构和C语言实现。
嵌入式程序员小刘·2025-01-26 14:53

浏览器沙箱机制

简介沙箱模型技术是浏览器和其他应用程序中保护安全的一种组件关系设计模式，最初发明人为GreenBorder公司。2007年5月，谷歌公司收购了该公司，也将此项专利应用于chrome浏览器的研发中。
dbp5156·2025-01-26 14:21

详细介绍：登录功能与form-serialize插件应用示例

JavaScript部分(script标签中的代码)3.form-serialize插件（form-serialize.js）结论项目背景与目的本案例展示了如何通过HTML、CSS、JavaScript结合
还是鼠鼠·2025-01-26 14:20

Kubernetes满足高性能计算

Kubernetes上的混合工作负载在IHME部署混合工作负载链接文章内容大部分翻译自kubernetes官方博文KubernetesMeetsHigh-PerformanceComputing，文章编写时间较早，结合自身认知对内容进行标注解释
qichengzong_right·2025-01-26 12:41

第21篇：python编程进阶：python数据库基础详解

本篇文章将介绍关系型数据库与非关系型数据库的基本概念和区别，深入探讨SQL的基础知识，并展示如何使用Python连接和操作常见的数据库系统，如MySQL和PostgreSQL。
猿享天开·2025-01-26 12:11

Coturn 实战指南：WebRTC 中的 NAT 穿透利器

Coturn是一种开源的TURN(TraversalUsingRelaysaroundNAT)服务器，用于解决NAT穿透问题。
m0_74823947·2025-01-26 12:10

PostgreSQL TRUNCATE TABLE 操作详解

PostgreSQLTRUNCATETABLE操作详解引言在数据库管理中，经常需要对表进行操作以保持数据的有效性和一致性。
lsx202406·2025-01-26 12:10

螺蛳粉：美食文化的传承之光

追溯起源，柳州水网密布，螺蛳资源丰富，百姓因地制宜，将螺蛳与米粉巧妙结合，历经岁月打磨，逐步形成如今的螺蛳粉。从选螺、养螺的精细，到熬汤、制粉的考究，每一步都饱含先辈们的智慧与匠心。
Y2403_89448291·2025-01-26 12:07

Apache Hive 聚合函数与 OVER 窗口函数：从基础到高级应用

本文将综合介绍Hive的聚合函数和OVER窗口函数，结合实际使用场景和代码示例，帮助读者深入理解这些功能，尤其是它们在时间序列分析中的应用。
大鳥·2025-01-26 11:04

JDK 21 中的虚拟线程与 Future

在JDK21中，虚拟线程与Future的结合为异步编程提供了更强大和高效的解决方案。Future代表了异步计算的结果，通过它可以获取计算的状态和最终的结果。
马小跳在飞·2025-01-26 11:01

云计算如何与物联网（IoT）结合？

今天我们来聊一个既酷炫又实用的话题：云计算如何给物联网插上腾飞的翅膀。智能时代的技术密码想象一下，你家的冰箱会自动帮你订购即将用完的牛奶，工厂的机器能预测何时需要维修，城市的路灯会根据实时交通流量调整亮度。这些看似科幻的场景，正是云计算与物联网完美融合的魔法。架构师视角下的技术融合我深知这不仅仅是简单的技术叠加，而是一场深度革命。云计算为物联网提供了超级加速器：弹性计算：像变形金刚一样随时调整计算
云上的阿七·2025-01-26 10:19

设计模式--策略模式

文章目录策略（Strategy）模式策略模式的收银软件策略模式的特点使用场景优缺点策略模式和工厂模式的结合策略（Strategy）模式本质：分离算法，选择实现。
shenzy呀·2025-01-26 10:19

typing库

以下是typing库的一些常见用法和示例：1.基本类型注解你可以为函数参数和返回值添加类型注解：defgreet(name:str)->str:returnf"Hello,{na
离开那天·2025-01-26 09:48

企业数字化运维运营体系规划设计方案PPT

以下是文件的核心要点总结：设计原则与目标：设计原则：包括自主可控、适配自身管理体系、稳快结合。强调不依赖厂商，通过体系变革实现统一运营运维，以及平衡创新与稳定性。
公众号：优享智库·2025-01-26 08:04

Rancher从入门到精通：架构设计与编程

本文将详细介绍Rancher的架构设计，并结合相应的源代码进行编程实践。一、Rancher架构设计概述Rancher采用微服务架构，由多个核心组件组成。
PixelCoder·2025-01-26 07:57

Vue 3中导航守卫（Navigation Guard）结合Axios实现token认证机制

结合Axios进行token认证机制时，我们可以通过导航守卫在路由跳转时，检查用户的认证状态，确保用户有有效的token进行认证。
匹马夕阳·2025-01-26 07:54

桌面应用程序开发：跨平台方案方案有什么？

目前市面上最流行的桌面开发程序框架和工具包括以下几种：1.Electron简介：使用Web技术（HTML、CSS、JavaScript）开发跨平台桌面应用，结合Node.js和Chromium。
柚米汇·2025-01-26 06:52

性能优化案例：通过合理设置spark.default.parallelism参数的值来优化PySpark程序的性能

通过合理设置spark.default.parallelism并结合数据特征调整，可显著提升PySpark作业的并行效率和资源利用率。建议在开发和生产环境中进行多轮基准测试以确定最优值。
weixin_30777913·2025-01-26 06:52

Python多继承时子类如何调用指定父类

classA:defgreet(self):print("HellofromA")classB:d
lingllllove·2025-01-26 06:19

Spring Boot与H2数据库：快速搭建内存数据库应用

SpringBoot作为一款强大的Java应用开发框架，结合H2内存数据库，能够帮助开发者迅速构建出功能完善的原型系统。
2501_90323865·2025-01-26 06:45

Shell脚本技巧：逐行读取文件与死循环的常用思路

这篇文章将介绍逐行读取文件和编写死循环的几种常用技巧，并结合具体示例分析它们的优缺点，帮助你在实际脚本开发中灵活运用。
vortex5·2025-01-26 06:15

性能优化案例：通过合理设置spark.storage.memoryFraction参数的值来优化PySpark程序的性能

合理设置spark.storage.memoryFraction需结合任务类型和内存使用监控。对于缓存密集型任务，适当提高存储内存比例；对于Shuffle密集型任务，优先保障执行内存。
weixin_30777913·2025-01-26 05:14

一键获取每日股票数据，自动更新，尽在掌握

本文将介绍如何使用Python语言和Tushare库来获取股票的日线数据，并结合多线程技术提高数据获取的效率。1.环境准备首先，确保你的Python环境中安装了以下库：tush
舔狼·2025-01-26 05:12

STM32智能温室控制系统教程

实现智能温室控制系统4.1数据采集模块4.2数据处理与控制模块4.3通信与网络系统实现4.4用户界面与数据可视化应用场景：温室管理与优化问题解决方案与优化收尾与总结1.引言智能温室控制系统通过STM32嵌入式系统结合各种传感器
STM32发烧友·2025-01-26 05:10

设计模式-桥接模式 C++

可以结合下面的桥接
星星典典·2025-01-26 02:47

【数据结构】最有效的实现栈和队列的方式（C&C++语言版）

我们不仅讲解了栈的后进先出（LIFO）和队列的先进先出（FIFO）原理，还通过实例展示了如何将这两种数据结构结合起来，提升编程效率和解决实际问题的能力⚙️。
大名顶顶·2025-01-26 02:16

6 回归集成：xgb、lgb、cat

时间特征的处理；模型权重集成；importpandasaspdimportmathimportnumpyasnpimportjoblibimportoptunafromlightgbmimportLGBMRegressorfromcatboostimportCatBoostRegressorfromxgb
汀沿河·2025-01-26 02:41

LGBMRegressor CatBoostRegressor XGBRegressor回归

importpandasaspd#导入csv文件的库importnumpyasnp#进行矩阵运算的库importpolarsaspl#和pandas类似,但是处理大型数据集有更好的性能.#用于对一组元素计数,一个存在默认值的字典,访问不存在的值时抛出的是默认值fromcollectionsimportCounter,defaultdictimportre#用于正则表达式提取fromscipy.st
兔兔爱学习兔兔爱学习·2025-01-26 01:06

Progressive learning

learnfromRestormer.Restormer:EfficientTransformerforHigh-ResolutionImageRestoration|IEEEConferencePublication|IEEEXploreProgressivelearning
yore0531·2025-01-26 00:22

【PLPR】Progressive Learning for Person Re-Identification with One Example

【PLPR】ProgressiveLearningforPersonRe-IdentificationwithOneExampleBibtexPublicinformationFieldsCodelinkMainworkKeytechnologyFrameworkDatasetResultsAlgorithmOthers
南风楠·2025-01-25 23:50

以及Wasserstein距离和CPC Loss结合的对抗训练示例，附代码（二）

以及Wasserstein距离和CPCLoss结合的对抗训练示例，附代码（二）【深度学习|迁移学习】Wasserstein距离度量和跨域原型一致性损失（CPCLoss）如何计算？
努力学习的大大·2025-01-25 22:43

Django 日志配置实战指南

本文将详细介绍如何在Django项目中实现日志文件分割、日志级别控制以及多环境日志配置，并结合最佳实践和代码示例，帮助你全面掌握Django日志的使用。
ivwdcwso·2025-01-25 22:09

django使用踩坑经历

(data={…})ifvisitor_serializer.is_valid():visitor=visitor_serializer.save()visitor_id=visitor.pkpostgrepsql
AI航海家(Ethan)·2025-01-25 22:08

改进候鸟优化算法之二：基于混沌映射的候鸟优化算法（MBO-CM）

基于混沌映射的候鸟优化算法（MigratingBirdsOptimizationbasedonChaoticMapping，MBO-CM）是一种结合了混沌映射与候鸟优化算法（MigratingBirdsOptimization
搏博·2025-01-25 22:37

自动化测试工具Ranorex Studio（五十一）-如何做基于图像的自动化

\GreenSeaTurtleSmall.bmp”);//Performsar
机器视觉小小测试员·2025-01-25 21:34

2024 年 MathorCup 数学应用挑战赛——大数据竞赛 赛道 B：电商品类货量预测及品类分仓规划 思路和代码 持续更新中

2024年所有数学建模类比赛的个人思路和代码都会发布到专栏内,会结合最新的chatgpt发布思路,开赛一天后恢复原价99,不代写论文,不回复私信.没有群,只需订阅一次目录问题分析与解决思路问题1：货量预测模型问题
2025年数学建模美赛·2025-01-25 20:28

BFS与连通块结合

一、BFS1.简介：广度优先,就是每次都尝试访问同一层的节点。如果同一层都访问完，再访问下一层。适用于找到边数最少的路径，当路径权值相同时，可以找最短合法路径.2.伪代码bfs(s){q=newqueue()//先进先出采用队列q.push(s),visited[s]=true//标记是否被访问过while(!q.empty()){//判空autot=q.front();//取出队头u=q.pop
YYJ333_333·2025-01-25 20:53

基于springboot在线考试系统

基于SpringBoot的在线考试系统是一种现代化的教育考试解决方案，它结合了SpringBoot框架的高效性和在线考试的便捷性，为教育机构、教师和学生提供了一个功能强大、易于使用的在线考试平台。
2201_75927219·2025-01-25 19:51

第11篇：你知道ElasticSearch聚合分析能力有多强?

除了搜索功能之外，Elasticsearch还结合Kibana、Logstash、ElasticStack还被广泛运用在大数据近实时分析领域，包括日志分析、指标监控等多个领域。
老王随聊·2025-01-25 19:47
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