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Linux
Java-寻找目标文
Linux 下使用traceroute来进行网络诊断分析
简介traceroute命令是一种网络诊断工具,用于跟踪数据包从系统到
目标
服务器的路径。它有助于识别网络延迟和路由问题。
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2025-03-04 22:49
linux
Ubuntu20.04 ROS架构下工程建立,库文件(自定义消息类型,库文件 )+ 功能包(自建类型调用)。
这里的
目标
结果是这样的:catkin_ws/srcswam_msgs/msg/SwamMessage.msginclude/SwamMessage.hsrc/Sw
筱夯66
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2025-03-04 22:05
linux
ubuntu
c++
vscode
【一
文
读懂windows本地账户,管理员账户,标准账户】
前言 在Windows系统中,账户分为几种类型,主要包括本地账户、管理员账户和标准账户。以下是每种账户类型的特点和区别:一、本地账户 本地账户是相对于微软账户而言的。它是在单个计算机上创建的,不与Microsoft的在线服务或其他设备关联。 本地账户可以是管理员账户也可以是标准账户。 使用本地账户登录,你可以更改与个人计算机相关的设置,但无法访问一些Microsoft服务,例如自动同步设置
是阿牛啊
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2025-03-04 22:05
操作系统
windows
稳定运行的以Redshift数据仓库为数据源和
目标
的ETL性能变差时提高性能方法和步骤
当以AmazonRedshift数据仓库为数据源和
目标
的ETL(Extract,Transform,Load)性能变差时,可能涉及多个方面的优化措施。
weixin_30777913
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2025-03-04 22:04
数据仓库
云计算
一
文
了解以太坊的MethodID
一、什么是MethodID?以太坊依靠一个唯一标识符(称为MethodID或函数选择器functionselector)来区分智能合约中的不同函数或方法。MethodID是函数签名的Keccak-256哈希的前4个字节(8个字符,包括0x也就是取前10个字符),用于指定要调用哪些函数。函数签名包括函数名称及其参数类型,它们之间用逗号分隔,中间没有空格。接下来以transfer函数为例,进行说明:c
住在河边的程序猿
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2025-03-04 22:32
区块链教程
区块链
Method
ID
ethers
以太坊
Docker相关知识
docker是一款可以将我们
目标
应用程序和该程序运行所需的配置和依赖库等环境信息打包成镜像并运行的软件工具;什么是基础镜像?
shenzhenNBA
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2025-03-04 20:51
Java
运维
管理者/开发者
docker
linux
运维
容器
微调(Fine-tuning)
它的核心思想是:在预训练模型的基础上,通过少量任务相关的数据进一步训练模型,使其更好地适应
目标
任务。
路野yue
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2025-03-04 20:49
人工智能
深度学习
一
文
讲透Redis AOF持久化机制(超详细!!)
持久化之AOFAOF(appendonlyfile)简介1.原理2.开启方法3.工作流程4.同步策略**always:**everysec(默认策略):no:修改策略方法:5.修改.aof文件的保存路径和保存名称6.MP-AOF机制6.1核心机制:6.2使用命令对`MP-AOF`进行监控和维护:7.数据恢复7.1.优先级7.2过程7.3修复.aof文件7.3修复.aof文件AOF(appendon
尘鹄
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2025-03-04 20:18
redis学习之路
redis
bootstrap
数据库
MySQLvs Redis 事务:核心差异详解(简单易懂)
Redis事务事务模型符合ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)非严格ACID,更接近“命令批处理”核心命令BEGIN,COMMIT,ROLLBACKMULTI,EXEC,DISCARD,WATCH设计
目标
保证数据强一致性实现命令批量执行的原子性底层实现基于日志
以恒1
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2025-03-04 19:15
redis
数据库
缓存
自动驾驶FSD技术的核心算法与软件实现
其中,“FSD”(FullSelf-Driving,全自动驾驶)代表了这一领域的最高
目标
——让车辆在无需人类干预的情况下完成所有驾驶任务。
python算法(魔法师版)
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2025-03-04 19:12
自动驾驶
算法
人工智能
机器学习
深度学习
神经网络
python读取word文档结构图_python根据文章标题内容自动生成摘分享的实例
如何用Python玩转TF-IDF之
寻找
相似文章并生成摘要应用1:关键词自动生成核心思想是对于某个文档中的某个词,计算其在这个文档中的标准化TF值,然后计算这个词在整个语料库中的标准化IDF值。
weixin_39997664
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2025-03-04 19:40
基于Generator生成器的分离式导出CSV
于是,我开始
寻找
一种高效的同步导出方案。在这个过程中,我发现了PHP中的生成器(Generator),这是一个非常强大的工具,特别适合处理大数据场景。
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2025-03-04 18:15
HarmonyNext实战案例:基于ArkTS的跨设备多人实时协作文档编辑应用开发
需求分析我们的
目标
是开发一个多人实时协作文档编辑应用,主要
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2025-03-04 18:43
前端
HarmonyNext实战案例:基于ArkTS的分布式日志收集与分析系统开发
系统设计概述需求分析我们的
目标
是开发一个分布式日志收集与分析系统,具备以下功能:日志收
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2025-03-04 18:12
前端
HarmonyNext实战案例:基于ArkTS的分布式任务队列系统开发
系统设计概述需求分析我们的
目标
是开发一个分布式任务队列系统,具备以下功能:任务创建与分配:用户
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2025-03-04 18:42
前端
HarmonyNext实战案例:基于ArkTS的跨设备协同绘图应用开发
系统设计概述需求分析我们的
目标
是开发一个跨设备协同绘图应用,具备以下功能:绘图功能:用户可以在设备上绘制图形,并实
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2025-03-04 18:12
前端
域名跳转是指什么?
服务器在接收到用户对某个域名的访问请求后,会根据预先设置的规则,向用户的浏览器发送一个特殊的响应消息,这个消息中包含了要跳转的
目标
地址信息。浏览器响应:浏览器
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2025-03-04 18:40
301重定向域名跳转域名配置
DAMA数据管理知识体系全接触-数据治理-大数据
1.1.2
目标
1)理解并支撑企
我思故我在6789
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2025-03-04 18:38
运维专栏
架构师专栏
大数据专栏
架构
安全
【HarmonyOS】HMRouter使用详解(二)
使用pop()方法来实现页面返回push:
目标
页面不会替换当前页,而是插入页面栈。可以使用pop实现页面的返回操作。replace:
目标
页面会替换当前页,并销毁当前页。
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2025-03-04 18:38
SVN十问:一
文
带你了解Subversion历史、使用挑战及替代方案Perforce Helix Core
Subversion(SVN)是当今众多可用的版本控制选项之一。关于Subversion(SVN),你实际了解多少?欢迎阅读,解锁SVN十问。什么是Subversion(SVN)?Subversion软件,也称为SVN,是一个开源的版本控制系统。Subversion(SVN)支持团队查看文件的历史版本,并随时间追踪其变化。Subversion最初由CollabNet于2000年发布。现已获得Apa
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2025-03-04 18:08
svn版本控制数据管理
我的2024年总结
趁着摸鱼赶紧写一下吧去年
目标
review还是将去年的
目标
完成了一些【接纳不完美,多拍照片】这个还是部分做到了,今年和一些朋友们见面时都注意拍照留记录了,不过还可以继续加强,因为外貌上发生了重大变化,下面细说
XiyouLinux_Kangyijie
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2025-03-04 18:36
小小总结
个人开发
基于SpringBoot校园失物招领系统设计与实现
文
未可获取一份本项目的java源码和数据库参考。本课题的作用、意义,在国内外的研究现状和发展趋势,尚待研究的问题作用:本课题的目的是使失物招领信息管理清晰化,透明化,便于操作,易于管理。
骆晨学长
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2025-03-04 18:05
spring
boot
后端
java
域名指向是什么?
这看似简单的操作背后,域名指向发挥着关键的作用,它如同互联网世界的精准导航,指引着我们在浩渺的网络空间中找到
目标
站点。一、域名指向指的是什么?域名指向,即把域名解析到指定IP地址。
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2025-03-04 18:35
域名域名解析ip
JAVA单服务应用拆分成多个服务的实践(3)--前端的nginx转发
我们的
目标
是支持ALLInOne,又要支持多个微服务,但前端怎么处理,前端代码又只有一个版本,但又要怎么面向多个微服务呢。这样的话,我们只能引入伟大的nginx。
秤秤biubiu
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2025-03-04 18:02
开发(应用软件
网站相关)
niginx
代码随想录算法训练营第十天|1. 两数之和,第454题.四数相加II
文档讲解:代码随想录难度:一般嗷~~1.两数之和力扣题目链接(opensnewwindow)给定一个整数数组nums和一个
目标
值target,请你在该数组中找出和为
目标
值的那两个整数,并返回他们的数组下标
火车叨位去1949
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2025-03-04 17:54
算法
哈希算法
数据结构
java
散列表
尚硅谷项目一谷粒记账软件
内容来自:尚硅谷难度:easy
目标
•模拟实现一个基于文本界面的《谷粒记账软件》•掌握初步的编程技巧和调试技巧•主要涉及以下知识点:•变量的定义•基本数据类型的使用•循环语句•分支语句•方法声明、调用和返回值的接收简单的屏幕输出格式控制需求说明
火车叨位去1949
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2025-03-04 17:54
java
开发语言
《2025软件测试工程师面试》功能测试篇
测试计划:制定详细的测试计划,包括测试
目标
、测试策略、测试资源等。测试用例设计:根据需求和测试计划,设计测试用例。、测试执行:按照测试用例执行测试,记录测试结果。缺陷跟踪:发现缺
悠然的笔记本
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2025-03-04 17:22
功能测试
面试
计算机视觉|ConvNeXt:CNN 的复兴,Transformer 的新对手
一、引言在计算机视觉领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,简称CNN)长期以来一直是核心技术,自诞生以来,它在图像分类、
目标
检测、语义分割等诸多任务中都取得了令人瞩目的成果
紫雾凌寒
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2025-03-04 16:20
AI
炼金厂
#
计算机视觉
#
深度学习
机器学习
计算机视觉
人工智能
transformer
ConvNeXt
动态网络
神经网络
拼电商客户管理系统
内容来自:尚硅谷难度:easy
目标
l模拟实现一个基于文本界面的《拼电商客户管理系统》l进一步掌握编程技巧和调试技巧,熟悉面向对象编程l主要涉及以下知识点:Ø类结构的使用:属性、方法及构造器Ø对象的创建与使用
火车叨位去1949
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2025-03-04 16:19
算法
文献阅读 250303-Fire weakens land carbon sinks before 1.5 °C
讨论了1.5°C的
目标
是否与在考虑火灾状况变化时避免重大生态系统变化一致。
ZzYH22
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2025-03-04 16:17
笔记
SpringBoot常用注解,一
文
搞懂!
目录一、核心注解(CoreAnnotations)二、Web相关注解三、数据访问相关注解四、其他常用注解五、AOP相关注解六、总结我的其他文章也讲解的比较有趣,如果喜欢博主的讲解方式,可以多多支持一下,感谢!✨想了解设计模式知识请看设计模式专栏:设计模式专栏✨更多请看个人主页:码熔burning(喜欢的话可以关注,嘿嘿)这篇文章来总结以下SpringBoot中的常用注解一、核心注解(CoreAnn
码熔burning
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2025-03-04 15:44
SpringBoot
spring
boot
java
后端
自动驾驶平行仿真(基础课程一)
稍后,我们将引入分类问题,其
目标
是预测一组类别的成员资格。作为一个运行示例,假设我们希望估计房屋(以美元计)基于其面积(以平方英尺为单位)和年龄(以年)。
Yours monkey brother
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2025-03-04 15:13
自动驾驶
人工智能
机器学习
【大白学Docker】一
文
做到Docker基础知识整理
Docker基础知识整理单注:整理Docker基础的概念、原理、常用命令和常见问题和解决方法,作为备忘,也方便广大学生学习参考。一、什么是DockerDocker是一种开源的容器化平台,允许开发者将应用程序及其所有依赖项打包到一个标准化的单元中,称为容器。这个容器可以在任何支持Docker的环境中运行,提供了一种轻量级、可移植、自给自足的解决方案。小结一下:一次配置,处处运行,开箱即用!二、为什么
爱折腾的黄馒头
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2025-03-04 15:42
Linux操作系统
虚拟化技术
docker
容器
一
文
搞懂Anaconda,Miniconda,conda,pip
引言问题:假如你手上有两个项目,分别为项目A和项目B,项目A要求使用Python2的运行环境,而项目B要求使用Python3运行环境,那我们应该怎么办呢?方法一:同时下载两个版本的Python,即分别下载Python2和Python3解释器,配置系统环境变量。方法二:使用Anaconda中的conda可以帮助我们为不同的项目建立不同的虚拟运行环境,即项目A放在环境A中,项目B放在环境B中,二者互不
保持客气哈
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2025-03-04 15:41
pytorch
conda
pip
python
【
目标
检测】工地扬尘检测数据集3832张YOLO+VOC格式
【
目标
检测】工地扬尘检测数据集3832张YOLO+VOC格式数据集格式:VOC格式+YOLO格式压缩包内含:3个文件夹,分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计:3832Annotations
不会仰游的河马君
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2025-03-04 15:11
目标检测
YOLO
人工智能
工地扬尘
数据集
Linux(Centos 7.6)命令详解:mv
1.命令作用将源文件/目录重命名为
目标
文件/目录,或将源文件/目录移动到其他目录(RenameSOURCEtoDEST,ormoveSOURCE(s)toDIRECTORY.)。
豆是浪个
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2025-03-04 15:08
linux
运维
服务器
机器学习--特征选择
在实际的数据集里,往往存在大量的特征,其中一些特征可能与
目标
变量高度相关,对模型的预测有重要贡献;而另一些特征可能是冗余的、不相关的甚至会对模型产生干扰,增加模型的复杂度和噪声。
Luis Li 的猫猫
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2025-03-04 14:06
机器学习
人工智能
HarmonyNext实战案例:基于ArkTS的分布式实时聊天应用开发
系统设计概述需求分析我们的
目标
是开发一个分布
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2025-03-04 14:01
前端
HarmonyNext实战案例:基于ArkTS的跨设备多人实时语音聊天应用开发
需求分析我们的
目标
是开发一个多人实时语音聊天应用,主要功能包括:语音采集:从设
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2025-03-04 14:31
前端
HarmonyNext实战案例:基于ArkTS的跨设备文件共享应用开发
需求分析我们的
目标
是开发一个跨设备文件共享应用,主要功能包括:设备发现与连接:应用能够自动发现附近的HarmonyOS设备,并建立安全连接
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2025-03-04 14:00
前端
HarmonyNext实战案例:基于ArkTS的分布式文件共享系统开发
系统设计概述需求分析我们的
目标
是开发一个分布式文件共享系统,具备以下功能:文件上传与下载:用户可以在设备间上传和下
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2025-03-04 14:00
前端
HarmonyNext桌面快捷方式
我们不用一步步的进入一二三级页面,而是直达
目标
页鸿蒙中的快捷方式是静态的,配置相对简单。
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2025-03-04 14:59
一
文
轻松拿下HarmonyOS NEXT的自定义组件
程序员Feri一名12年+的程序员,做过开发带过团队创过业,擅长Java、嵌入式、鸿蒙、人工智能等,专注于程序员成长那点儿事,希望在成长的路上有你相伴!君志所向,一往无前!1.自定义组件基础在ArkUI中,UI显示的内容均为组件,由框架直接提供的称为系统组件,由开发者定义的称为自定义组件。相比于之前学习的轻量级UI复用机制@Builder,自定义组件的功能更为强大,日常开发中如果要进行UI或业务逻
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2025-03-04 14:28
harmonyos-next
HarmonyNext实战案例:基于ArkTS的多设备协同实时协作文档编辑应用开发
需求分析我们的
目标
是开发一个多设备协同实时协作文档编辑应用,主要功能包括:文档创
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2025-03-04 13:25
前端
【2025年华为OD机试】 (E卷,100分) - 计算最接近的数(JavaScript&Java & Python&C/C++)
一、问题描述题目解析:
寻找
最接近中位数的下标题目描述给定一个数组X和一个正整数K,请找出使表达式X[i]-X[i+1]-...-X[i+K-1]的结果最接近于数组中位数的下标i。
妄北y
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2025-03-04 13:26
华为od
javascript
java
python
c语言
25.3.2技术日志
任务概述当天任务:继续复习9节的爬虫内容
目标
与预期:复习完毕,记录知识具体编码活动实施过程:继续昨日文件第1节技术细节:1.网站后加/robots.txt是网站管理员写给爬虫的君子协定;2.requests.get
MoonSunhhhhh
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2025-03-04 13:22
python
Helix 是开源的私有 GenAI 堆栈,用于构建具有声明性管道、知识 (RAG)、API 绑定和一流测试的 AI 应用程序。
正在
寻找
私人GenAI平台?从语言模型到图像模型等,Helix以符合人体工程学、可扩展的方式为您的业务带来最好的开源AI,同时优化GPU内存和延迟
2301_78755287
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2025-03-04 13:50
人工智能
php程序员如何3天完成python学习
以下是高强度学习路径(每日6-8小时):Day1:基础语法迁移(6小时)
目标
:掌握与PHP相似的基础语法,突破关键差异点变量与数据类型(1小时)动态类型:Python无需声明类型(age
大0马浓
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2025-03-04 12:45
php
python
学习
一
文
带你了解代码格式化的奥秘
在软件开发的世界里,编写代码是一项基本技能,而代码的可读性和整洁性则是更高层次的追求。你可能听说过IDEA中的“ReformatCode”功能,但你真的了解它的作用和使用方法吗?今天,我们就来深入探讨一下这个功能,以及它在日常开发中的重要性。什么是IDEAReformatCode?IDEAReformatCode是一个非常强大的工具,它能够自动调整你的代码格式,使其符合特定的编码风格和规范。这个功
上官美丽
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2025-03-04 12:13
java
intellij-idea
java
ide
SFT与RLHF的关系
在大模型训练中,SFT(监督微调)和RLHF(基于人类反馈的强化学习)是相互关联但
目标
不同的两个阶段,通常需要结合使用以优化模型性能,而非互相替代。
一只积极向上的小咸鱼
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2025-03-04 11:12
人工智能
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