HCIE-RS理论笔记第5页

k8s service type_RabbitMQ(k8s)-随手笔记

介绍基于Erlang开发消息队列(AMQP)在分布式系统中,有一些功能我们希望能够提高系统稳定性,比如说支付、订单功能,服务后移,长时间操作的功能,同步数据我们通过监听数据变化实现功能联动特点分布式各节点互相冗余元数据(erlang.cookie,队列、交换机、绑定元数据、vhost元数据)实现分布式集群(类似于session),通过转发达到集群任意节点进入都是集群主节点可以任意增加节点实现集群水

weixin_39873325·2025-03-08 02:42

超实用计算机网络面试题，快来学习一下

关键区别：OSI是理论模型，TCP/IP是实际工业

优人ovo·2025-03-08 00:26

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。深度学习和机器学习的区别：在机器学习中，特征提取通常需要人工设计和选择，依赖于领域专家的知识来确定哪些特征对模型最为重要;而在深度学习中，特征提取是自动进行的，通过多层神经网络结构直接从原始数据(也可能需要初步处理)中学习复杂特征，减少了对人工干预的依赖，使得模型能够处理更加复杂的数据和任务。计算

肆——·2025-03-07 23:45

代码随想录算法训练营第四十八天|583. 两个字符串的删除操作，72. 编辑距离

系列文章目录代码随想录算法训练营第一天|数组理论基础，704.二分查找，27.移除元素代码随想录算法训练营第二天|977.有序数组的平方，209.长度最小的子数组，59.螺旋矩阵II代码随想录算法训练营第三天

丁希希哇·2025-03-07 23:11

uniapp学习笔记之知识点大总结

文章目录一、uniapp介绍二、环境搭建2.1、利用HbuilderX初始化项目2.2、运行项目2.3、介绍项目目录和文件作用三、网络1、发起请求2、上传3、下载4、SocketTask1、SocketTask.onMessage(callback)2、SocketTask.send(object)3、SocketTask.close(object)4、SocketTask.onOpen(call

Qiuxuntao·2025-03-07 22:02

00计算机视觉学习内容

以下是一个系统的学习路线：1️⃣数学基础（核心理论支撑）计算机视觉涉及很多数学概念，以下是必备数学知识：✅线性代数（矩阵运算是计算机视觉的核心）向量、矩阵运算（加减、乘法、转置）特征值与特征向量SVD（

依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

一个人可以仿制出中望CAD 类似的软件吗

仿制中望CAD这类工业级CAD软件对个人开发者而言几乎是不可能完成的任务，但若以研究或简化版为目标，则存在理论可能性。

七贤岭双花红棍·2025-03-07 21:24

KubeBlocks

KubeBlocks笔记概述KubeBlocks是一个开源的Kubernetes数据库Operator，旨在帮助用户在Kubernetes上运行和管理多种类型的数据库。

喝醉酒的小白·2025-03-07 20:49

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

宇宙：一个浩瀚无垠的神秘领域

宇宙的起源与演化根据现代宇宙学的主流理论，宇宙起源于约138亿年前的一次大爆炸。在初始时刻，宇

互联网Ai好者·2025-03-07 19:58

Vuex基本理论

Vuex是对数据统一进行管理工具其中包含以下API：state中保存着共有数据，数据是响应式的，所有的数据全部保存到state中，state需要单独注册；getter可以对state进行计算操作，主要用来过滤一些数据，可以在多组件之间复用，类似于计算环节，在这个环节中会主动计算state值；mutations同步的，修改state中的值，用到的比较少actions页面通过mapAction异步提交

王富贵的记录·2025-03-07 17:11

STM32江科大学习笔记

STM32江科大学习笔记-制作中...GPIO操作其它的库函数输出流程输出的库函数输出的例子输入流程输入的库函数输入的例子栗子按键开关类1个按键-控制开跟关2个按键-分别控制开跟关按键双击事件按键长按事件外设模块类蜂鸣器

weixin_38647099·2025-03-07 17:09

工业级Pandas性能优化：Dask/Modin实战教程

目录工业级Pandas性能优化：Dask/Modin实战教程1.引言与背景1.1Pandas的局限性1.2分布式计算与GPU加速的需求1.3Dask与Modin简介2.数据集介绍3.工业级数据处理理论基础

闲人编程·2025-03-07 17:06

UniAPM智能运维平台

该体系是以ITIL为理论基础，实现IT管理与业务服务的融合。从业务的视角来重新定位企业的IT系统，以可视化方式为管理者提供一览式的IT服务状况，确保IT服务可管理、可测量。

·2025-03-07 16:47

江科大51单片机学习笔记之LED点阵屏

文章目录一、LED点阵屏介绍二、LED点阵屏工作原理三、74HC595四、实验1补充：C51的sfr、sbit1、位声明2、74HC595写入字节函数3、测试写入字节函数4、显示数据函数5、LED点阵屏显示笑脸（实验最终现象）四、实验21、点阵屏模块化2、利用文字取模软件生成图像数据3、保存图像数据4、主函数一、LED点阵屏介绍LED点阵屏由若干个独立的LED组成，LED以矩阵的形式排列，以灯珠亮

刘小橙666·2025-03-07 16:04

江科大51单片机学习笔记之蜂鸣器

文章目录一、蜂鸣器介绍二、常用驱动电路三、实验1、将所需的文件添加到工程中2、测试按键和数码管功能是否正常3、添加蜂鸣器功能4、模块化一、蜂鸣器介绍蜂鸣器是一种将电信号转换为声音信号的器件，常用来产生设备的按键音、报警音等提示信号蜂鸣器按驱动方式可分为有源蜂鸣器和无源蜂鸣器•有源蜂鸣器：内部自带振荡源，将正负极接上直流电压即可持续发声，频率固定•无源蜂鸣器：内部不带振荡源，需要控制器提供振荡脉冲才

刘小橙666·2025-03-07 16:04

51单片机学习笔记——第二天：蜂鸣器

今天是51单片机学习的第二天，今天学习了如何使用蜂鸣器，学习笔记如下：蜂鸣器主要分为压电式蜂鸣器和电磁式蜂鸣器两种类型。压电式蜂鸣器，也叫做无源蜂鸣器。这里的源不是指“电源”，而是振荡源。

bit__bit·2025-03-07 16:32

pandas学习笔记—DataFrame查询

1、列查询importpandasaspd#创建测试dfdf_book=pd.DataFrame(data=[['论语',5,5],['三体',10,6],['资治通鉴',8,9],['DEEPLEARNING',3,5],['黄帝内经',7,10]],columns=['书名','数量','单价'],index=['a','b','c','d','e'])#用列名直接访问，单列会返回series

风之小西·2025-03-07 16:59

esrgan_在 colab 上体验 ESRGAN（低清转高清）

设置笔记本为Python3、GPU模式，并保存。2.建立colab和googledrive的连接先获取授权，将下面代码贴进去运行。运行过程会要求填写

weixin_39713763·2025-03-07 15:20

20210411笔记

一、数据转换。通过python将一串以Enter间隔的串输出为列表input:abcstopcode:l=[]while(True):a=input()ifa=='stop':breakl.append(a)print(l)output:['a','b','c']二、DataFrame在输出成excel时，给某一列加上特定的格式，例如以%的形式来显示。code:#以下为带格式生成代码writer=

Maple丶峰·2025-03-07 15:13

代码随想录第十天|栈与队列part01--栈与队列理论基础、225.用队列实现栈、232.用栈实现队列、20.有效的括号、1047.删除字符串中的所有相邻重复项

资源引用：栈与队列理论基础（栈与队列理论基础）leetcode题目：225.用队列实现栈（225.用队列实现栈）232.用栈实现队列（232.用栈实现队列）20.有效的括号（20.有效的括号）1047.

Aqua Cheng.·2025-03-07 14:23

基于springboot+ollama实现大模型接入项目的小白笔记

org.springframework.ai无法被maven加载的问题问题原因：阿里镜像没有这个库共用库中只保存了0.8.1的测试版本解决方法：参考了这个视频https://www.youtube.com/watch?v=dffEF9ORVUg学习视频中方法使用springinitializr这个工具进行项目的生成具体参数如下图在右边依赖中搜索ollama加载ai依赖，以及springweb依赖，

河禾合和·2025-03-07 14:17

Mysql8主从复制（兼容低高版本）

Mysql主从复制理论知识主从复制必要前提主从复制必要的条件：主库开启binlog日志（设置log-bin参数）主从server-id不同从库服务器能连同主库实现原理原理：实现整个主从复制，需要由slave

热心市民运维小孙·2025-03-07 13:16

【人工智能】大模型的Scaling Laws（缩放定律），通过增加模型规模（如参数数量）、训练数据量和计算资源来提升模型性能。

缩放定律（ScalingLaws）是人工智能领域中关于大模型性能提升的重要理论，其核心思想是通过增加模型规模（如参数数量）、训练数据量和计算资源来提升模型性能。

本本本添哥·2025-03-07 12:27

3年常见面试题

SHEIN希音一面1、简单大概自我介绍2、面试官根据您简历项目进行互动，所以可以好好复习关于财务系统（例如报销系统、财务系统、供应商订货财务等）一些理论知识点和项目、系统比较容易出现什么突发bug、如何修复等

Ulrica0·2025-03-07 12:25

使用python Selenium实现智慧树界面化自动刷网课 chromehandless实现智慧树无界面化自动刷网课

selenium驱动真实的浏览器来实现1.自动点击播放2.自动切换到流畅画质（省流量）3.自动1.5倍速4.自动静音4.自动检查当前播放时间，结束后调到下一集由于是驱动真实的浏览器来实现一系列操作，所以理论上不会有封号危险

我所向往的美好·2025-03-07 12:54

【Node.js入门笔记1---初始Node.js)】

Node.js入门笔记1初始Node.js1.Node.js简介2.Node.js中js的运行环境3.Node.js可以做什么4.Node.js怎么学初始Node.js1.Node.js简介Node.js

阿陈陈陈·2025-03-07 12:54

Linux内核笔记（驱动篇）之【u-boot移植--基于正点原子iMX6ull开发板】

博主珍藏笔记干货在这里！

哆哆jarvis·2025-03-07 11:21

Uboot启动学习笔记之四-uboot之初体验

u-boot初体验在这里我们首先要问自己一个问题，前面将了那么多准备的工作，就是为了启动个uboot，那么uboot到底有什么用?它是一致运行的吗，或者叫她的生命周期如何?uboot属于bootloader的一种，是用来引导启动内核的，它的最终目的就是，从flash中读出内核，放到内存中，启动内核.1.uboot的作用1)uboot主要作用是用来启动操作系统内核。体现在uboot最后一句代码就是启

six2me·2025-03-07 11:16

多独立样本秩检验：Kruskal-Wallis检验

多独立样本秩检验：Kruskal-Wallis检验的理论与实践一、引言在统计学中，当数据不满足正态分布或方差齐性假设时，传统的参数检验（如方差分析ANOVA）可能失效。

木子算法·2025-03-07 11:12

数据管理-估算和建模数据处理的内存需求

估算和建模数据处理的内存需求无论是数据处理管道还是科学计算，您通常需要了解您的进程需要多少内存：如果您的内存不足，了解您是否只需要将笔记本电脑的内存从8GB升级到16GB，或者您的进程需要200GB内存并需要优化

李星星BruceL·2025-03-07 11:11

ODE卷-宜居星球改造计划-(200分)

专栏订阅->赠送OJ在线评测宜居星球改造计划问题描述2XXX年，人类成功对火星大气进行了宜居改造分析，使火星在理论上具备了人类宜居的条件。

春秋招笔试突围·2025-03-07 10:06

【MATLAB源码-第164期】基于matlab的轴承故障三种谱图：细化谱，功率谱，倒谱对比分析仿真。

细化谱分析理论基础细化

Matlab程序猿小助手·2025-03-07 10:20

地球科学数据学习笔记---流向与风向、浪向

一、流向（current）流向一般指流体前进的方向、去向，一般以正北方向为正，例如流体从南流向北，则流向为0°，其示意图如下二、风向与浪向风向与浪向一般都指来向，与流向相反，例如风从南吹向北，则为南风，风向为180°。气象数据中一般会将风速数据存成u、v两个分量（雷达数据除外），u分量表示纬向风，v分量表示经向风。u为正，表示西风，风向为270°；v为正，表示南风，风向为180°。示意图如下所示，

fried-ghost·2025-03-07 10:18

深入理解Kettle：ETL工具的学习与实践

本学习笔记着重于Kettle的核心——转换引擎，详细探讨其数据处理的各个步骤，包括数据的输入、转换、输出以及工作原理，提供了一系列的学习资源和实践操作指南，旨在帮助学习者深入理解并掌握Kettle的转换引擎

未知方程无解·2025-03-07 10:14

数据集/API 笔记：湿球黑球温度（WBGT）观测数据

data.gov.sgWBGT是一个综合指标，考虑了气温、湿度、风速和太阳辐射，与气温不同。报告的WBGT是过去15分钟内的平均值，每15分钟更新一次。API调用curl--requestGET\--urlhttps://api-open.data.gov.sg/v2/real-time/api/weather调用结果

UQI-LIUWJ·2025-03-07 09:10

数据集/API 笔记：新加坡最新的停车场可用车位信息 & 停车场信息

数据每分钟更新一次使用date_time参数可获取特定时间点的最新停车场可用车位信息调用接口curl--requestGET\--urlhttps://api.data.gov.sg/v1/transport/carpark-availability调用结果API返回的查询时间"2025-03-04T09:10:36+08:00"代表的是API查询的时间，但每个停车场的update_datetim

UQI-LIUWJ·2025-03-07 09:10

Bert模型学习笔记

Bert模型学习笔记Fromhttps://www.bilibili.com/video/BV1Ey4y1874yemmm讲实话这个视频太简单了，不建议看。

文三路张同学·2025-03-07 09:39

分布式基本理论 - CAP,BASE 和 RAFT 算法

分布式基本理论-CAP,BASE和RAFT算法1.分布式基本理论1.1CAP理论在理论计算机科学中，CAP定理（CAPtheorem），又被称作布鲁尔定理（Brewer’stheorem），它指出对于一个分布式计算系统来说

Yellow明·2025-03-07 09:08

DeepSeek本地部署教程（Windows操作系统笔记本电脑适用）

最近DeepSeek非常火，你想不想也本地部署，玩转AI呢？一、将DeepSeek部署到自己的电脑有以下好处：1.数据隐私与安全本地存储：所有数据保存在本地，避免第三方服务器存储带来的隐私风险。数据控制：完全掌控数据访问权限，防止未经授权的访问或泄露。2.性能优化低延迟：本地运行减少网络延迟，响应速度更快。资源利用：可根据硬件配置优化性能，充分利用本地计算资源。3.定制化灵活配置：可根据需求调整模

程序员辣条·2025-03-07 09:07

Bert学习笔记

一、Bert架构BERT使用了双向的TransformerGPT使用从左到右的单向信息ELMo把单独训练的从左到右及从右到左的LSTM模型进行合并二、Bert预训练任务2.1遮蔽语言模型MLM任务：随机屏蔽（masking）部分输入token，然后只预测那些被屏蔽的token。问题：预训练任务与微调任务不一致原因：在finetuning期间从未看到[MASK]token，预训练和finetunin

缓释多巴胺。·2025-03-07 09:05

预置第三方apk到MTK项目相关问题总结

apk目前5.0之后项目预置方式通用步骤为：建立apk文件夹;置目标apk到该文件夹下;解压缩apk查看是否包含lib/文件夹（apk项目是否包含lib库文件）;在该文件夹下编写Android.mk脚本；理论上

System_sleep·2025-03-07 09:05

DeepSeek安装部署笔记（二）

Bat批处理文件的编写第五步启动openWebUI的批处理编写1、下面的代码，复制到文本文件，再改扩展名2、这样，在桌面直接双击此文件运行第五步启动openWebUI的批处理编写1、下面的代码，复制到文本文件，再改扩展名@echooffREM关闭回显使界面更简洁setCONDA_ROOT=D:\condasetENV_NAME=openwebuiREM使用’/K’参数保持CMD窗口不关闭，并执行后

山哥ol·2025-03-07 08:00

【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系

一、cuda和cudnnNVIDIACUDAToolkit（CUDA）为创建高性能GPU加速应用程序提供了一个开发环境。借助CUDA工具包，您可以在GPU加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和HPC超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。该工具包包括GPU加速库、调试和优化工具、C/C++编译器以及用于部署应用程序的运行时库。全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDN

longii11·2025-03-07 08:56

Leetcode 刷题笔记1 动态规划part05

开始完全背包不同于01背包，完全背包的特色在于元素可以重复拿取，因此在递归公式和遍历顺序上都有些许不同。leetcode518零钱兑换||在组合方式中所用到的递推公式是dp[j]=dp[j-coins[i]]+dp[j]对于coins[i]>j的情况，forjinrange(coin[i],amount+1)不会执行，即实现dp[i][j]=dp[i-1][j]classSolution:defc

平乐君·2025-03-07 08:51

Leetcode 刷题笔记1 动态规划part06

leetcode322零钱兑换由于本题所求为最少零钱数所以递推公式中应该为dp[j]=min(dp[j],dp[j-coin]+1)classSolution:defcoinChange(self,coins:List[int],amount:int)->int:dp=[float('inf')]*(amount+1)dp[0]=0forcoinincoins:forjinrange(coin,a