IO模型系列》第10页

Springcloud的版本依赖问题（最全，包含springCloud所有的版本)

Springcloud的版本依赖问题version写在前面一、Greenwich系列（按照从最新系列介绍）1.1、Greenwich.SR11.2、Greenwich.SR21.3、Greenwich.SR31.4

m0_67391683·2025-03-25 08:41

一个简单的人脸识别demo

使用face_recognition和OpenCV库完成人脸检测和识别任务：#导入必要的库importcv2#OpenCV库，用于图像处理importface_recognition#人脸识别库importnumpyasnp

Rainly2000·2025-03-25 08:10

在 Qt 中，不带参数或整形的参选的信号能够从 std::thread 发送成功，而带枚举离线的信号却发送失败

在Qt中，不带参数或整形的参选的信号能够从std::thread发送成功，而带枚举离线的信号却发送失败当信号和槽在不同线程时，默认使用队列连接（Qt::QueuedConnection），信号会被放入接收线程的事件队列

海绵海·2025-03-25 08:40

探索未来编程的奇境：Fancy编程语言

探索未来编程的奇境：Fancy编程语言fancyFancyisadynamic,object-orientedprogramminglanguageinspiredbySmalltalk,Ruby,IoandErlangthatrunsontheRubiniusVM

蒋素萍Marilyn·2025-03-25 08:09

Lua 的 Neovim 常用配置

目录结构~/.config/nvim/├──init.lua#主入口└──lua/├──core/#基础配置│├──options.lua│├──keymaps.lua│└──autocommands.lua

胖大和尚·2025-03-25 08:08

Clojure语言的身份验证

一、身份验证的基本概念身份验证（Authentication）是指确认用户身份的过程。它通常涉及到以下几个步骤：用户输入凭据：用户在登

东方韡璟·2025-03-25 08:08

YOLO编程：开启计算机视觉的神奇之门

、YOLO的独特优势（一）速度为王（二）精度可靠（三）部署便捷四、YOLO的工作流程揭秘（一）图像分割与网格划分（二）目标预测与数据输出（三）结果筛选与最终确定五、YOLO编程实践（一）准备工作（二）模型训练

大雨淅淅·2025-03-25 07:37

Spring AI Alibaba ChatClient使用

简介ChatClient：https://java2ai.com/docs/1.0.0-M5.1/tutorials/chat-client/1、ChatClient简介ChatClient提供了与AI模型通信的

Charge8·2025-03-25 07:07

探索响应式架构的奇境：Reactive Architecture Patterns Examples

探索响应式架构的奇境：ReactiveArchitecturePatternsExamplesreactiveReactiveArchitecturePatternsfromNFJSSessions项目地址

邴坤鸿Jewel·2025-03-25 07:37

运维系列：Centos7配置yum国内源(BaseOS+epel+ELRepo+SCL+IUS+REM)

Centos7配置yum国内源(BaseOS+epel+ELRepo+SCL+IUS+REM）Centos7配置yum国内源(BaseOS+epel+ELRepo+SCL+IUS+REMI)基于RHEL的八个YUM/DNF第三方存储库配置基础源配置base源安装epel源替换epel.repo文件安装ELRepo源安装SCL源安装IUS源安装REMI源安装raven源rhel8安装raven源RH

坦笑&&life·2025-03-25 07:36

[node] 2 fs文件系统模块

它提供了一系列的属性和方法，来满足用户对文件的操作需求目标1掌握fs中文件处理方法readFile、writeFile等的基础用法2node如何安装3一些常用的终端快捷键

爱编程的小学究·2025-03-25 07:06

Tensorflow 2 单GPU同时训练多个模型

Tensorflow2单GPU同时训练多个模型问题有时我们需要对多个模型进行性能对比。若一次只训练一个模型，我们需要时刻关注训练进度，非常耗费精力。同时进行多个模型的训练能够降低人力成本。

TTTYYZZ·2025-03-25 07:36

Iptv机顶盒之epg界面h5开发注意事项

以下为注意事项（不足之处还望指点，谢谢）：一般机顶盒内置的浏览器都是ie8一下的版本浏览器的分辨率都是1280*720不允许出现css新特性，单位都是px，最好用绝对定位position,不用考虑电视屏幕尺寸的问题能用的

莱城意乱·2025-03-25 07:05

机顶盒EPG开发《进阶篇一》

Android、Linux、电信、移动、广电平台https://shitaozhang.github.io/【文档】EPG的全业务解决方案，拥有最新的ES6\ES7API、Preact、Mobx而无需考虑其兼容性

weixin_30363817·2025-03-25 07:35

十亿级流量削峰实战：LinkedBlockingQueue缓冲池的工程化实现

十亿级流量削峰实战：LinkedBlockingQueue缓冲池的工程化实现》本文将以电商秒杀系统为背景，深度解析如何通过LinkedBlockingQueue构建百万QPS级异步缓冲系统，包含容量计算模型

猿享天开·2025-03-25 07:03

Java SpringBoot调用大模型AI构建AI应用

本文是一个用springboot结合springmvc和springaialibaba调用国产大模型通义千问的具体例子，按照这个做能够快速的搞定Java应用的调用。

m0_74823239·2025-03-25 07:33

怎么在linux服务器选择GPU进行训练模型？

首先查看当前节点有那些可用的GPU：使用nvidia-smi命令来查询Linux服务器上可用的GPUnvidia-smi命令会输出一些关于服务器上NVIDIAGPU的信息，包括每个GPU的型号、驱动版本、总内存、使用内存、温度、功率和运行在其上的进程等。然后选择第0个和第1个GPU进行使用：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1pythontrain.py设置CUDA_VISIBLE_D

LRJ-jonas·2025-03-25 07:03

当我在浏览器中输入www.xxx.com到底发生了什么？

这看似简单的操作背后，实际上隐藏着一系列复杂的技术流程。本文将深入探讨从输入网址到页面加载完成的整个过程，帮助你理解浏览器、网络协议和服务器是如何协同工作的。

isolusion·2025-03-25 07:02

如何在多个GPU中训练非常大的模型？

目录一、并行训练策略1.数据并行2.模型并行3.混合并行：4.上下文并行二、内存优化技术三、总结在多个GPU上训练超大规模模型（如千亿参数级语言模型）需要结合并行策略、内存优化技术、分布式框架。

Mr终游·2025-03-25 07:00

腾讯云大模型知识引擎 + DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件

科技文章：腾讯云大模型知识引擎+DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件摘要：随着人工智能技术的飞速发展，尤其是大模型技术的不断突破，智能翻译逐渐成为人们日常互联网活动中不可或缺的一部分。

荣华富贵8·2025-03-25 06:58

Linux C++：标准IO&文件IO

以前学C语言的时候学习过标准IO和文件IO，现在再来复习整理下，并学习下c++的IO。

回忆是本书·2025-03-25 06:58

swiper滚动元素闪屏问题解决方案

最近做了一个产品展示H5的网站，用到了一个双向轮播图方法，随后在ios测试中发现滑动过程中有几率出现闪屏问题，最后找到了解决方案，在闪屏的父级元素增加transform:translate3d(0,0,0

Hello word!!!!·2025-03-25 06:27

模型量化的原因和方法

优化模型参数以适应有限内存环境为了使具有大量参数（例如Llama3.1的4050亿个参数）的大型语言模型在合理内存的设备上高效运行，需要对模型进行一系列优化。

潇湘馆记·2025-03-25 06:27

数据结构：选择排序的实现

概要选择排序（SelectionSort）是一种原地比较排序算法，核心思想是每轮从未排序区选择极值（最小/最大），与未排序区起点交换。整体架构流程初始状态：将整个数组视为未排序区域，已排序区域为空。

z_鑫·2025-03-25 06:26

[C++复习]——C++IO流

1.C语言的输入和输出C语言中我们用到的最频繁的输入输出方式就是scanf()与printf()。scanf():从标准输入设备(键盘)读取数据，并将值存放在变量中。printf():将指定的文字/字符串输出到标准输出设备(屏幕)。注意宽度输出和精度输出控制。C语言借助了相应的缓冲区来进行输入与输出。如下图所示：对输入输出缓冲区的理解：1.可以屏蔽掉低级I/O的实现，低级I/O的实现依赖操作系统本

孤独得猿·2025-03-25 06:55

鸿蒙HarmonyOS NEXT开发实战：【远场通信】送网络请求-HTTP

RemoteCommunicationKit（远场通信服务）是华为提供的HTTP发起数据请求的NAPI封装。应用通过

我很英俊小名男男·2025-03-25 06:25

【爬虫系列】一些碎碎念的基础认知（1）

引言互联网时代的一些主流搜索引擎（如百度、Google、搜狗、360等）都有强大的网络爬虫系统构建索引数据库。这些搜索引擎平台各自研发了专属的网页抓取工具，例如360安全浏览器采用360Spider，搜狗部署Sogouspider等。根据应用场景和技术特性的不同，网络爬虫主要分为三大技术类型：通用网络爬虫：要遵守robots协议聚焦网络爬虫：与通用的区别是会对网页内容进行筛选和处理。增量式网络爬虫

海苔苔苔苔·2025-03-25 06:24

什么是前端工程化？

前端工程化是指在前端开发中引入一系列标准化和自动化的工具和流程，以提高开发效率、代码质量和项目的可维护性。它包括代码组织、开发工具、构建和打包、版本控制、测试等多个方面。

PromptOnce·2025-03-25 06:23

【RRF】递归排序融合 1 / (k + i) 核心思想

ReciprocalRankFusion(RRF)是一种用于合并多个排名列表的算法，其核心公式是1/(k+i)，其中：k是一个常数，用于控制权重的衰减速度。

星星点点洲·2025-03-25 06:23

鸿蒙HarmonyOS NEXT实战开发：自动生成动态路由实现案例

动态import变量表达式，需要DevEcoStudioNEXTDeveloperPreview1（4.1.3.500）版本ID

前端_王华QAQ·2025-03-25 06:23

前端 Web 与原生应用端 WebView 通信交互 - HarmonyOS Next

基于鸿蒙HarmonyOSNext与前端Vue通信交互相关小结;DevEcoStudioNEXTDeveloperPreview2Vuejs两端相互拟定好协议后,通过前端页面的点击事件,将所需的数据传输给原生移动端组件方法中

survivorsfyh·2025-03-25 06:53

uniapp 实现的下拉菜单组件

id=22696使用示例props属性defaultValue默认值defaultValue:{type:number,default:1,},options选

狼性书生·2025-03-25 06:23

第三一课：HarmonyOS Next 插件开发全流程解析：从开发到生态落地

src/ │ └──main/ │ ├──ets/ #业务逻辑 │ ├──resources/ #资源文件 │ └──module.json5#插件元数据‌:ml-citation

小_铁·2025-03-25 05:52

Python 利用随机森林评估农业干旱的动态可预测性与关键因子

前言在61年滑动窗口的73年时间片中，基于随机森林（RandomForest,RF）模型计算农业干旱动态可预测性的解释方差（以决定系数R2乘以100%表示，即R2×100%）。

有梦想的Frank博士·2025-03-25 05:22

40岁重启人生学python系列20，四十岁学python编程后，还有公司要吗？还能找到工作吗？

人到四十，都说四十而不惑，可我最近却陷入了深深的困惑之中。事情是这样的，我真真切切感受到了码农的红利，心痒痒的，就自个儿买了本Python入门教程想去试试水。你还别说，摸了一星期代码之后，我发现Python这东西跟我们平时聊天似的，简单直接。就拿打印“Hello,World!”来说，代码简单得很：print("Hello,World!")就这么一行代码，就能在屏幕上输出这句话，是不是特别容易上手？

飞哥知行录·2025-03-25 05:52

vue实战笔记整理——用户列表小案例

vue实战——笔记整理——黑马用户列表案例目录1.初始化项目1.1梳理项目结构1.2修改项目的开发调试配置1.3初始化路由1.4使用路由渲染UserList组件2.渲染用户列表组件2.1安装并配置axios2.2

Thaley·2025-03-25 05:51

从OSI七层网络模型角度了解CAN通信协议

CAN通信协议的网络架构基于OSI七层模型进行设计，但实际实现中根据其应用场景（如汽车电子、工业控制等）进行了简化和优化。

草莓仙生·2025-03-25 05:20

【iframe结合pdf.js实现pdf的预览/下载及打印功能】

[下载pdf.js](http://mozilla.github.io/pdf.js/getting_started/#download)2.将下载好的文件中的build和web拷贝到vue项目的public

AmyGeng123·2025-03-25 05:20

常考计算机操作系统面试习题（二）（中）

29.简述银行家算法的Available、Max、Allocation、Need和Request的意义。30.I/O设备在哪些方面存在差异？31.进程控制块（PCB）主要包括哪些信息？

猫咪-9527·2025-03-25 05:50

FFmpeg6.1.1 MSYS2+GCC 源码编译

在弹出的窗口上右击，选择Options，按照如下设置更改字符集，如下图所示，否则可能会出现中文乱码的问题。更改完成后，点击“Save按钮”，这里要注意更改完成后

iummature·2025-03-25 05:19

【leetcode hot 100 153】寻找旋转排序数组中的最小值

classSolution{publicintfindMin(int[]nums){//左边有序：先记录最左边的元素未最小值，再往右找最小的数intn=nums.length;intmin=Integer.MAX

longii11·2025-03-25 05:48

leetcode - 1526. Minimum Number of Increments on Subarrays to Form a Target Array

DescriptionYouaregivenanintegerarraytarget.Youhaveanintegerarrayinitialofthesamesizeastargetwithallelementsinitiallyzeros.Inoneoperationyoucanchooseanysubarrayfrominitialandincrementeachvaluebyone.Ret

KpLn_HJL·2025-03-25 05:48

机器人的位姿变换左乘与右乘

左乘与右乘的区别1.右乘（LocalTransformation,局部变换）右乘表示在当前坐标系下应用变化量。即变化量是在当前位姿（局部坐标系）中定义的。

EngineerSuTao·2025-03-25 05:17

leetcode hot100-65 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

方法一：利用≥，≤，＞，＜的性质，这也是因为题目中非递减顺序排列的整数数组classSolution{public:intlower_bound(vector&nums,inttarget){intleft

再不刷leetcode就找不到工作了·2025-03-25 05:16

POJ 3190 Stall Reservations（牛棚挤奶问题）详细代码解读

一.解题思路Step1：定义cow结构体Step2：定义stall结构体Step4：主函数4.1读取输入并存入cows向量4.2先排序cows4.3处理第一头牛4.4遍历剩下的牛4.5复用牛棚or创建新牛棚4.6输出结果二.详细代码解读#include#include#include#includeusingnamespacestd;constintMAXN=50005;//定义最大牛的数量，假设

寒风·长剑·2025-03-25 05:45

Leetcode—242. 有效的字母异位词（字符串算法）

代码：classSolution

爱干饭的boy·2025-03-25 05:15

【leetcode hot 100 35】搜索插入位置

解法一：二分查找法classSolution{publicintsearchInsert(int[]nums,inttarget){intn=nums.length;intleft=0,right=n-

longii11·2025-03-25 05:14

题型笔记 | Apriori算法

目录内容拓展知识内容其步骤如下：扫描全部数据，产生候选项111项集的集合C1C_1C1根据最小支持度，由候选111项集的集合C1C_1C1产生频繁111项集的集合L1L_1L1。若k>1k>1k>1，重复步骤(4)(4)(4)、(5)(5)(5)和(6)(6)(6)由LkL_kLk执行连接和剪枝操作，产生候选k+1k+1k+1项集的集合Ck+1C_{k+1}Ck+1。根据最小支持度，由候选k+1k

Mryan2005·2025-03-25 05:14

MediaPipe实时机器学习框架

✅跨平台支持（可在PC、Android、iOS上运行）✅轻量级（可在移动设备上实时运行）✅无需深度学习背景（简单调用API就能实现复杂的AI视觉任务）MediaPipe能做什么？

EngineerSuTao·2025-03-25 05:14

Nacos架构与原理 - 通信通道

作者简介：大家好，我是码炫码哥，前中兴通讯、美团架构师，现任某互联网公司CTO，兼职码炫课堂主讲源码系列专题代表作：《jdk源码&多线程&高并发》，《深入tomcat源码解析》，《深入netty源码解析

码炫课堂-码哥·2025-03-25 05:14

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