HTTP协议详解（真的很经典）第29页

网络编程之java简易聊天室实现

最近浅学习了一些关于网络编程方面的知识，视频是跟着狂神学习的，可能学习的不是很深说到网络，相信大家都对TCP、UDP和HTTP协议这些都不是很陌生，学习这部分应该先对端口、Ip地址这些基础知识有一定了解

宏远十一冠王·2025-03-08 12:52

大模型的定义、基本架构、训练、经典代表、应用和挑战全解析

和老莫一起学AI·2025-03-08 11:30

十代主板改win7_英特尔10代CPU完美装win7|新主板新CPU装win7 Bios设置

英特尔七代、八代和九代CPU都经常有用户问怎么装win7，就算是现在英特尔已经出到了十代CPU，还是会有用户问，怎么装win7，不得不说win7是个在Windows系统中最经典的系统之一，那么intel

weixin_39867125·2025-03-08 10:50

【A2DP】MPEG - 2/4 AAC 编解码器互操作性要求详解

目录一、概述二、编解码器特定信息元素（CodecSpecificInformationElements）2.1信息元素结构2.2对象类型（ObjectType）2.3MPEG-DDRC2.4采样频率（SamplingFrequency）2.5通道（Channels）2.6比特率（Bitrate）2.7可变比特率（VBR）三、媒体包头部和媒体有效负载格式四、总结五、参考资料在蓝牙音频传输领域，MPE

byte轻骑兵·2025-03-08 10:19

Java中list详解

Java中list的详解一、list二、list详解1）ArrayListArrayList的实现原理ArrayList的优缺点2）LinkedListLinkedList的实现原理LinkedList

一个刚刚入水的小学员·2025-03-08 10:47

2025年渗透测试面试题总结-字某跳动-安全研究实习生（三面）（题目+回答）

目录字某跳动-安全研究实习生（三面）一、攻防演练经典案例分析二、CSRF漏洞修复方案三、Java代码审计流程四、SQL注入防御体系五、域名访问技术解析六、登录页安全风险七、安全工具开发实践字某跳动-安全研究实习生

独行soc·2025-03-08 10:14

【STL详解 —— map和set的使用】

STL详解——map和set的使用关联式容器键值对setset的介绍set的使用set的模板参数列表set的构造set的迭代器set的容量set的修改操作mapmap的介绍map的使用map的模板参数列表

Asher_qq·2025-03-08 10:42

重温设计模式--10、单例模式

文章目录单例模式（SingletonPattern）概述单例模式的实现方式及代码示例1.饿汉式单例（在程序启动时就创建实例）2.懒汉式单例（在第一次使用时才创建实例）单例模式的注意事项应用场景C++代码懒汉模式-经典版

越甲八千·2025-03-08 10:09

全面解析 C++ STL 中的 set 和 map

本篇博客将从基本特性、底层实现、用法详解、高级案例以及性能优化等多个角度，详细解读它们的设计与使用。

想成为高手499·2025-03-08 09:58

2025年渗透测试面试题总结-腾某讯-技术安全实习生（题目+回答）

目录腾讯-技术安全实习生一、SQL二次注入原理与修复二、SQL注入过滤information的绕过方法三、Redis未授权访问漏洞四、渗透测试标准化流程mermaid五、CTF经典题型案例六、文件下载漏洞利用七

独行soc·2025-03-08 08:17

【Python】Python中的heapq模块详解，令人费解的_siftup与_siftdown函数

【Python】Python中的heapq模块详解，令人费解的_siftup与_siftdown函数heapq模块基本介绍小顶堆的定义和特性heapq模块的作用heappush函数heappop函数heappush

观海胸襟阔·2025-03-08 08:08

2025年渗透测试面试题总结-字某某动-安全研究实习生（二面）（题目+回答）

安全研究实习生（二面）1.护网行动中的核心工作2.防护层级选择（WAF/IDS）3.误报治理方案4.内网误报分布场景5.MySQL执行PowerShell防护6.资产收集经验7.漏洞攻击案例8.SQL注入攻防详解原理防御方案

独行soc·2025-03-08 08:02

MVC模式全解析

它是一种经典的软件架构模式，全称为Model-View-Controller，即模型-视图-控制器，将应用程序清晰地划分为三个核心部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller

非德77·2025-03-08 07:00

C++ 学生成绩管理系统

本系统采用C++面向对象编程实现，主要功能模块包括：学生信息管理（学号/姓名/3门课程成绩）成绩增删改查(CRUD)操作数据持久化存储统计分析与报表生成用户友好交互界面二、系统架构设计1.类结构设计采用经典的

非德77·2025-03-08 07:13

B/S架构和C/S架构概述与优缺点

跨平台性：只要支持HTTP协议的浏览器，就可以访问应用程序，不受操作系统限制。提高了应用程序的可用性和灵活

此方konata·2025-03-08 07:42

【LeetCode】第168题——Excel表列名称（难度：简单）

【LeetCode】第168题——Excel表列名称（难度：简单）题目描述解题思路代码详解注意点题目描述给定一个正整数，返回它在Excel表中相对应的列名称。

Se7en_Dayz·2025-03-08 06:29

点云从入门到精通技术详解100篇-基于背包激光雷达点云在城市公园单木参数提取中的应用

目录前言国内外发展现状（DevelopmentStatusatHomeandAbroad）背包LiDAR技术及其在林业调查中的应用进展单木胸径提取算法研究现状单木树高提取算法研究现状2背包LiDAR城市公园树木数据采集及预处理2.1测区概况（OverviewTestArea）2.2背包LiDAR数据采集与处理（BackpackLiDARDataAcquisitionand2.2.1背包激光雷达系统

格图素书·2025-03-08 05:56

【数学建模技术】路径规划算法-Dijkstra算法

Dijkstra算法作为一种经典的单源最短路径算法，广泛应用于各种实际问题中。本篇文章将详细探讨Dijkstra算法的原理、应用场景，并通过代码实例进行深入解析。

一键难忘·2025-03-08 04:22

NL2SQL技术方案系列(5)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解3--非LLM技术方案

汀、人工智能·2025-03-08 03:00

NL2SQL技术方案系列(1)：NL2API、NL2SQL技术路径选择；LLM选型与Prompt工程技巧，揭秘项目落地优化之道

汀、人工智能·2025-03-08 03:59

NL2SQL进阶系列(2)：DAIL-SQL、DB-GPT开源应用实践详解[Text2SQL]

NL2SQL进阶系列(2)：DAIL-SQL、DB-GPT开源应用实践详解[Text2SQL]NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析

汀、人工智能·2025-03-08 03:58

关于SpringCloud整合RabbitMQ的应用详解（ack，限流，幂等）

安装RabbitMQ安装Eralng与RabbitMQ导包org.springframework.cloudspring-cloud-starter-stream-rabbit生产者配置关于spring.rabbitmq.template.mandatory与spring.rabbitmq.publisher-returnsspring.rabbitmq.template.mandatory属性的

何须低眉·2025-03-08 02:43

Android 蓝牙工具类封装：支持经典蓝牙与 BLE，兼容高版本权限

为了优化经典蓝牙（ClassicBluetooth）和低功耗蓝牙（BluetoothLowEnergy,BLE）的操作，我们可以将功能封装到一个工具类中，支持扫描、连接、通信，并兼容高版本Android

tangweiguo03051987·2025-03-08 02:42

多线程设计模式-本地线程(Threadlocal)使用详解以及原理介绍

本地线程(Threadlocal)什么是ThreadLocal变量ThreadLoal变量，线程局部变量，同一个ThreadLocal所包含的对象，在不同的Thread中有不同的副本。这里有几点需要注意：因为每个Thread内有自己的实例副本，且该副本只能由当前Thread使用。这是也是ThreadLocal命名的由来。既然每个Thread有自己的实例副本，且其它Thread不可访问，那就不存在多

睡醒的土豆·2025-03-08 01:10

uniapp websocket实现数据实时更新

什么是websocketWebSocket是Html5定义的一个新协议，与传统的http协议不同，该协议可以实现服务器与客户端之间全双工通

jonychen1·2025-03-08 01:38

DeepSeek模型参数优化策略详解

各位DeepSeek爱好者好！我是一名深耕大模型领域的技术研究者。今天，我要和大家分享一个特别重要的话题：DeepSeek模型的参数优化策略。在我多年的实践经验中，发现很多开发者在使用DeepSeek时往往会忽视参数优化这个关键环节。其实，合理的参数优化不仅能显著提升模型性能，还能帮助我们节省计算资源。今天，我会用最通俗易懂的方式，结合实际案例，带大家深入了解DeepSeek模型的参数优化技巧。一

资深老五·2025-03-08 01:37

第0节机器学习与深度学习介绍

：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习（设计一个很深的网络架构让机器自己学）（深度学习就是找一个函数f）机器学习算法简介（狭义）一般是基于数学，或者统计学的方法，具有很强的可解释性经典传统机器学习算法

汉堡go·2025-03-08 01:34

Python数据可视化利器——Matplotlib绘图详解

Python数据可视化利器——Matplotlib绘图详解Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一，它提供了丰富的绘图函数和高度可定制的图形展示方式。

编码实践·2025-03-08 01:29

【有啥问啥】深入浅出：大模型应用工具 Ollama 技术详解

深入浅出：大模型应用工具Ollama技术详解引言近年来，大型模型（LargeModels，LLMs）技术突飞猛进，在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的能力。

有啥问啥·2025-03-08 00:21

基于STC89C52的8x8点阵贪吃蛇游戏

STC89C52单片机作为一款经典的8位单片机，以其丰富的资源、较高的性价比和简单的开发流程，在众多电子项目中得到广泛应用。8x8点阵作为一种常见的显示设备，能够以直观的方式展示图像和简单动画。

@小张要努力·2025-03-08 00:51

盛讯美恒usbserver ukey本机 rpa自动化配置与使用

1.启动rpa客户端配置2.启动本地自动化服务3.调用本地http协议接口管理盛讯美恒远程usbserver端口设备功能：http://localhost:8001/usbapi/usbpower端口上电断电

孤独的程序员dis1500·2025-03-08 00:20

python面向对象编程总结：从基础到进阶的 OOP 核心思想与设计技巧

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·2025-03-07 23:49

算法系列之数据结构-Huffman树

在数据压缩领域，Huffman编码是一种经典的无损压缩算法，而Huffman树则是实现这种编码的关键数据结构。

修己xj·2025-03-07 23:41

CentOs7 安装 nginx-1.26.2 源码安装详解

要在CentOS7上安装Nginx1.26.2版本（或其他版本）并通过源码进行安装，下面是详细的步骤：1.安装依赖首先，确保你的系统已经安装了必要的依赖包。打开终端并运行以下命令：sudoyumupdate-ysudoyuminstall-ygccmakepcre-develzlib-developenssl-develgcc：GNU编译器，用于编译源码。make：构建工具，用于编译Nginx。p

TOP印·2025-03-07 23:11

SpringBoot 自动配置原理详解

SpringBoot的自动配置是其核心特性之一，它允许开发者通过最小化配置来快速启动应用程序。自动配置基于“约定优于配置”的原则，使得javer可以更专注于业务逻辑，而不必关注繁琐的配置。自动配置的基本工作原理SpringFactoriesSpringBoot利用META-INF/spring.factories文件来加载自动配置类。在这个文件里，有一个关键的入口org.springframewo

蒂法就是我·2025-03-07 22:30

【代码详解】信道编码——低密度奇偶校验码LDPC

LDPC（低密度奇偶校验码）是一种高效的纠错编码技术，广泛应用于现代通信和存储系统。由由RobertG.Gallager于1962年提出，后因Turbo码的竞争一度被忽视，1990年代因逼近香农限的性能被重新重视。LDPC码是一种基于稀疏校验矩阵的线性分组码，其校验矩阵（H矩阵）中非零元素极少（低密度）。由于其稀疏性，即校验矩阵中非零元素占比低，能够降低编解码的复杂度。编码原理在传统通信中，编码过

禾风hefeng·2025-03-07 21:27

Day16 洛谷真题讲解

呀呀呀呀，嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻，太开心了，终于看到了一丝丝快乐的光环，终于ac了大家先来看一眼这道题，我觉得其实还是真的蛮经典的，刚开始的时候我心思看看如何能够把每个数给他存进一个数组里面，后来我发现原来

流星雨.又来临·2025-03-07 20:19

Apache Flink详解：流处理与批处理的强大框架

ApacheFlink详解：流处理与批处理的强大框架ApacheFlink是一个开源的流处理框架，旨在处理大规模数据流。Flink能够处理实时流数据和批处理数据，具有高吞吐量、低延迟、容错等特性。

微笑听雨。·2025-03-07 19:36

介绍常见的图片分类模型与算法

本文将重点介绍多种用于图像分类的经典算法与模型，帮助你了解在图像分类任务中常用的技术。1.传统机器学习模型在深度学习崭露头角之前，传统的机器学习模型是图像分类的主流方法。这些模

萧鼎·2025-03-07 19:31

【Flink】（二）详解 Flink 运行架构_flink的运行架构负荷分担是什么

作业管理器（JobManager）、资源管理器（ResourceManager）、任务管理器（TaskManager），以及分发器（Dispatcher）。因为Flink是用Java和Scala实现的，所以所有组件都会运行在Java虚拟机上。每个组件的职责如下：作业管理器（JobManager）控制一个应用程序执行的主进程，也就是说，每个应用程序都会被一个不同的JobManager所控制执行。Jo

2301_82242724·2025-03-07 18:24

flink分发策略详解

一、分发策略核心逻辑与分类Flink的数据分发策略决定了数据在算子间上下游的传输方式，直接影响作业的并行度利用、负载均衡、网络开销。其核心分类如下：1.本地通信策略Forward适用场景：上下游算子并行度相同且为一对一传输（如Source→Map）。特点：数据不跨节点，直接通过内存传递，零网络开销。限制：必须保证上下游并行度严格一致，否则抛出异常。Rescale适用场景：上下游并行度成整数倍关系（

24k小善·2025-03-07 18:53

【Flink银行反欺诈系统设计方案】1.短时间内多次大额交易场景的flink与cep的实现

【flink应用系列】1.Flink银行反欺诈系统设计方案1.经典案例：短时间内多次大额交易1.1场景描述1.2风险判定逻辑2.使用Flink实现2.1实现思路2.2代码实现2.3使用Flink流处理3

*星星之火*·2025-03-07 18:20

小程序和页面生命周期详解

UniApp是一个基于Vue.js的跨平台开发框架，允许开发者使用一套代码构建多端应用（如小程序、H5、App等）。UniApp的生命周期结合了Vue.js的生命周期和各个平台（如微信小程序、App等）的生命周期。以下是UniApp的主要生命周期钩子：应用生命周期应用生命周期是指整个应用从启动到销毁的过程，适用于App平台。生命周期说明onLaunch当应用初始化时触发，全局只触发一次。onSho

_未知_开摆·2025-03-07 18:49

基于51单片机的多路抢答器犯规可设置时间proteus仿真

https://pan.baidu.com/s/1MB7Y7kqFeb9-97vwRuwHWA提取码：1234仿真图：芯片/模块的特点：AT89C52/AT89C51简介：AT89C52/AT89C51是一款经典的

weixin_46018686·2025-03-07 17:12

react useEffect详解

useEffect详解useEffect使用时有以下4种情况1、不传递useEffect不传递第二个参数会导致每次渲染都会运行useEffect。然后，当它运行时，它获取数据并更新状态。

王富贵的记录·2025-03-07 17:40

深度学习主流经典框架PyTorch（day2）

五、Tensor数据转换5.1张量转numpy浅拷贝调用numpy()方法可以把Tensor转换为Numpy，此时内存是共享的。#张量转numpydata_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])data_numpy=data_tensor.numpy()print(type(data_tensor),type(data_numpy))#他们内存是共享的data

inquisitor.dom·2025-03-07 16:32

Paper Reading | AI & 数据库融合经典论文回顾

人工智能（AI）和数据库（DB）在过去的50年里得到了广泛的研究，随着数据库近年来的不断发展，数据库开始与人工智能结合，数据库和人工智能（AI）可以相互促进。一方面，AI可以使数据库更加智能化（AI4DB）。例如，传统的数据库优化技术无法满足大规模数据库实例、各种应用程序和多样化用户的高性能要求，尤其是在云上。幸运的是，基于机器学习的技术可以缓解这个问题。另一方面，数据库技术可以优化AI模型（DB

·2025-03-07 16:14

人工智能基础知识

首先分为两大类：一：机器视觉cv1.特征比较明显2.经典模型：cnn，resnet，deepface，yolov（1-12），vi-transformer。缺点：不能解决收听问题。

yzx991013·2025-03-07 16:24

C#实现ModbusRTU详解【五】—— NModbus4的使用

前言通过前面的四篇文章，我们已经了解到了ModbusRTU具体是什么，以及如何生成正确的报文，也完成了一个完整实现ModbusRTU的Demo。前面我们的实现方式，是从零开始一点点自己写，所以我们需要完整实现整个串口通讯以及报文的生成与收发。在实际使用的时候，我们其实不需要写那么多东西，GitHub上其实有很多现成的类库，可以直接导入使用，无需自己生成通讯报文。由于本专栏并非仅仅介绍实际应用，所以

澎湖Java架构师·2025-03-07 15:14

AI 智能：开拓未知疆域的科技先锋

传统AI受限于经典计算机的运算能力，在处理某些复

Kurbaneli·2025-03-07 13:15

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