LNMP架构及应用部署详解第2页

汇编 DA A十进制调整指令

出错原因及调整方法BCD码（4位二进制编码）共有十六个编码，但只用了其中的10个，剩余六个就没有用到。而这六个没有用到的编码为无效编码。

又又(づ ●─● )づ·2025-01-19 17:28

Optocon光纤温度传感器：精确、耐用、高效的温度监测解决方案

在工业、医疗和科研界的应用中，Optocon光纤温度传感器因其高精度测量、耐高温能力及响应速度和持久的使用寿命等关键特点，赢得了认可和使用。

欣佰特cnbestec·2025-01-19 16:57

嵌入式驱动开发详解视频教程

第一章+Linux设备驱动模型第二章Linux内核模块第三章Linux内核编程API第四章Linux字符设备驱动第五章Linux块设备驱动第六章Linuxplatform驱动第七章Linux触摸屏设备驱动第八章LinuxLCD设备驱动第九章LinuxALSA设备驱动第十章LinuxI2C和SPI设备驱动第十一章Linux网络设备驱动第十二章Linux内核调试第十三章ARM开发板LinuxBSP构建

acp小鸡炖蘑菇·2025-01-19 16:25

编程之路：蓝桥杯备赛指南

文章目录一、蓝桥杯的起源与发展二、比赛的目的与意义三、比赛内容与形式四、比赛前的准备五、获奖与激励六、蓝桥杯的影响力七、蓝桥杯比赛注意事项详解使用Dev-C++的注意事项一、蓝桥杯的起源与发展蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛

酷酷的崽798·2025-01-19 16:25

一款低功耗BLE5.0蓝牙透传模块---MG-LINK Mini

蓝牙透传模块是基于蓝牙芯片的基础及目前物联网数据传输的市场需求研发推出的，在产品性能和使用便捷性上更具优势，且目前市场上的蓝牙透传模块基本都支持二次开发，既能满足产品智能化的功能性需求，也可以有效缩短产品研发周期

EVERSPIN·2025-01-19 16:24

详解AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析

AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析随着人工智能技术的快速发展，大模型（LargeAIModels）在自然语言处理、计算机视觉和多模态任务中取得了突破性进展。对于选择和评价AI大模型，不仅需要关注其功能，还要理解其关键指标和性能表现。本文将详细分析AI大模型的主要评价指标，并对国内常见大模型进行具体对比，提供实际数值和深度解析。一、AI大模型的主要指标AI大模型的性能和实用性通常通过以下指

wit_@·2025-01-19 16:51

使用vue3实现语音交互的前端页面

代码地址：https://github.com/ZZD3627/my-third-vue.git需求1.前端实现录音并将音频传到通过http请求将音频传递到后端2.基于后端识别的语音及后端返回的内容进行语音沟通实现

张正栋·2025-01-19 15:44

python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

花费了很长时间整理编辑，转载请联系作者授权，违者必究。特征选择(Featureselection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。这里我总结了一些机器学习中常见的比较有用的特征选择方法并附上相关python实现code。希望可以给大家一些启发。首先，我们为什么要进行特征选择呢？它有以下几个优点：减少过拟合：冗余数据常常

Blair Long·2025-01-19 15:14

C++中的std::initializer_list详解

initializer_list是C++11提供的一种新类型，其定义于头文件中，此头文件是工具库的一部分，定义如下：namespacestd{templateclassinitializer_list{public:usingvalue_type=E;usingreference=constE&;usingconst_reference=constE&;usingsize_type=size_t;

一倾而尽·2025-01-19 15:13

【深度学习】Huber Loss详解

文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4

小小小小祥·2025-01-19 15:40

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。本指南旨在涵盖使用YOLOv8强大功能集训练自定义模型所需的所有细节，帮助你快速入门。为什么选择UltralyticsYOLO进行训练？高效性：无论是单GPU设置还是跨多个GPU扩展，都能充分利用你的硬件。多功能性：

小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

问题描述：YOLOV8作为目前主流的深度学习网络，支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。对于目标检测任务官方提供了n/s/m/l/x五个模型，我们在使用YOLOV8模型进行自己任务训练时，应该如何选择YOLOV8的模型以及输入尺寸大小呢？YOLOV8官网：https://github.com/ultralytics/ultralyticsYOLOV8n/s/m/l/x信息

小小小小祥·2025-01-19 15:40

C# dynamic 类型详解

简介C#中的dynamic是一种特殊类型，它允许在运行时确定对象的类型和成员，而不是在编译时。dynamic的定义dynamic是一种类型，它告诉编译器对其进行“动态类型解析”。dynamic类型的变量会跳过编译时类型检查，所有的操作会推迟到运行时进行。适合处理未知类型的对象，或需要与动态语言（如Python、JavaScript）互操作的场景。dynamic的使用动态类型赋值dynamicobj

·2025-01-19 15:44

Linux stdin、stdout和stderr详解

一、标准流介绍在计算机编程中，标准流是计算机程序开始执行时与其环境之间预连接的输入和输出通信通道。这三种输入/输出(I/O)连接称为标准输入(stdin)、标准输出(stdout)和标准错误(stderr)。最初I/O是通过物理连接的系统控制台(通过键盘输入，通过监视器输出)发生的，但是标准流抽象了这一点。当通过交互式shell执行命令时，流通常连接到shell运行的文本终端，但可以通过重定向或管

·2025-01-19 15:13

Linux axel 下载加速命令详解

简介axel命令是一个轻量级、快速且用户友好的Linux命令行下载加速器。它通过将文件分割成片段并同时下载来加快下载速度，这对于大文件和网络不好时尤其有用。axel支持HTTP、HTTPS、FTP和FTPS协议。安装Debian/UbuntusudoaptupdatesudoaptinstallaxelCentOS/RHELsudoyuminstallaxelFedorasudodnfinstal

·2025-01-19 15:43

DynamicDatasource动态数据源实现及使用

文章目录动态数据源DynamicDatasource简介源码分析ThreadLocal和AbstractRoutingDataSourceDynamicRoutingDataSourceDynamicDatasource快速开始项目结构Maven依赖application.yml配置文件sql脚本动态加载数据源动态切换数据源手动实现核心类`DataSourceContextHolder`核心类`D

m0_74825074·2025-01-19 15:09

微信小程序之单选框

本文将介绍小程序中单选框的特点和作用及相应示例。一、单选框的特点和作用特点：单一选择：用户只能选择一个选项，适合于互斥项的选择。

ch_s_t·2025-01-19 14:06

Java 查询最大最小值详解

在Java中，查询最大值和最小值是常见需求。以下将详细介绍最大值和最小值的查询方法，包括适用于数组、集合、以及更复杂的数据结构的解决方案。1.使用Math类Java提供了Math.max和Math.min方法，可用于直接比较两个值。适用场景比较两个或少量的值。示例代码publicclassMaxMinWithMath{publicstaticvoidmain(String[]args){inta=

飞滕人生TYF·2025-01-19 14:04

【学习总结|DAY027】JAVA操作数据库

本文将详细介绍JDBC、MyBatis及SpringBoot配置文件相关知识，并给出实用代码示例。

123yhy传奇·2025-01-19 14:33

vmime.net_4.dll详解：它是什么，有何用途？

在.NET开发环境中，DLL（DynamicLinkLibrary，动态链接库）文件扮演着至关重要的角色。它们封装了代码和资源，使得多个应用程序可以共享这些功能，从而提高开发效率和代码复用性。本文将详细介绍vmime.net_4.dll，一个专门用于邮件收发的类库，并探讨它的具体用途和优势。一、vmime.net_4.dll是什么？vmime.net_4.dll是一个支持SMTP、POP3和IMA

真想骂*·2025-01-19 14:32

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读，主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。基本原理ChatGPT是一种基于自然语言处理（NLP）和深度学习技术的聊天机器人。其基本原理是使用大量文本数据来训练深度神经网络模型

NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

软考信安22~网站安全需求分析与安全保护工程

1、网站安全威胁与需求分析1.1、网站安全概念网站安全主要是有关网站的机密性、完整性、可用性及可控性。网站的机密性是指网站信息及相关数据不被授权查看或泄露。

jnprlxc·2025-01-19 13:28

node.js中express-session配置项详解

官方地址：https://www.npmjs.com/package/express-session作用：用指定的参数创建一个session中间件，sesison数据不是保存在cookie中，仅仅sessionID保存到cookie中，session的数据仅仅保存在服务器端警告：默认的服务器端的session存储，MemoryStore不是为了生产环境创建的，大多数情况下会内存泄露，主要用于测试和

巷中人·2025-01-19 13:56

Pytorch详解-模型模块(RNN,CNN,FNN,LSTM,GRU,TCN,Transformer)

Pytorch详解-模型模块Module¶meterModule初认识forward函数ParameterPytorch中的权重、参数和超参数Module容器-ContainersSequentialModuleListModuleDictParameterList

qq742234984·2025-01-19 13:24

Node.js+Express 开发之Cookie、Session 使用详解

为什么有cookie和session？因为HTTP协议是没有状态的，当用户再次访问网站时，没法判断之前是否登陆过，于是就有了cookies和session，用来保存用户的一些信息。cookie和session区别？cookie是存放在客户端浏览器的，每个域名下通常限制为50个cookie，每个cookie的值大小限制为4K。session是存放在服务器端的，可以存储无限大的数据，但大量的sessi

MINO吖·2025-01-19 12:23

十、软件设计&架构-微服务-服务调用Feign

文章目录前言一、Feign介绍1.什么是Feign2.什么是Http客户端3.Feign和OpenFeign的区别二、Feign底层原理三、Feign工作原理详解1.动态代理机制2.动态代理的创建过程3

真上帝的左手·2025-01-19 12:53

nginx中的proxy_set_header参数详解

在使用Nginx作为反向代理服务器时，proxy_set_header指令扮演着至关重要的角色。它允许我们自定义请求头信息，将客户端请求传递给上游服务器时，添加或修改特定的信息，从而实现更灵活的代理功能。本文将深入探讨proxy_set_header指令的用法，并结合实际场景，分析其在不同应用场景下的作用。1、proxy_set_header的指令概述proxy_set_header是Nginx配

m0_74824592·2025-01-19 12:22

python print中文不对齐问题（特殊字符、混合字符不对齐问题）的解决

目录效果展示及解决方案问题分析解决方案个人感悟效果展示及解决方案下方左图为问题展示，右图为解决效果适用范围：中文英文特殊字符的混合字符串解决代码defis_chinese(uchar):#判断当前字符是否为中文字符

还是想睡觉zzz·2025-01-19 12:52

【Node.js】Session原理详解

文章目录一、Session机制概述1.什么是Session2.Session与Cookie的关系二、Session的工作流程1.基本流程2.示例代码三、Session的存储方式1.内存存储2.文件存储3.数据库存储Redis存储示例四、Session的生命周期1.Session过期时间2.手动销毁Session五、Session在分布式系统中的应用1.StickySession2.Session共

Peter-Lu·2025-01-19 12:51

ThreeJS入门（226）：THREE.CSS3DRenderer 知识详解，示例代码

作者：还是大剑师兰特，曾为美国某知名大学计算机专业研究生，现为国内GIS领域高级前端工程师，CSDN知名博主，深耕openlayers、leaflet、mapbox、cesium，webgl，ThreeJS，canvas，echarts等技术开发，欢迎加微信（gis-dajianshi），一起交流。查看本专栏目录-本文是第226篇入门文章文章目录特性构造函数方法`render(scene,came

还是大剑师兰特·2025-01-19 12:50

c++写高性能的任务流线程池（万字详解！附完整github代码）

高性能的任务流线程池本文原是github开源项目MC_thread_pool的说明文档，原文发送在此，同时本文中所有代码均在github中有完整实现，查看代码请移步github仓库，或者123网盘！线程池使用modThreadLockTaskSemaphoreQueue优化：WorkSteal-任务偷窃机制任务偷窃机制，顾名思义就是偷取任务。我们写任务流线程池，普通的做法是定义多个任务队列分别去执

听风Q·2025-01-19 12:19

CSS基础_引入+选择符+样式继承+优先级

目录引入方式内部引入方式外部引入方式选择符详解id选择符class选择符tag选择符通配选择符分组选择符包含选择符伪类选择符样式的继承样式的优先级引入方式入门那里已经记录过行间引入，但是基本上不用，因为项目需要统一性

古老风向标·2025-01-19 12:18

ChatGPT原理及其应用场景

ChatGPT的原理及应用场景一、ChatGPT的原理ChatGPT，全名ChatGenerativePre-trainedTransformer，是OpenAI研发的一款聊天机器人程序，其背后依托的是人工智能技术和自然语言处理

编程小郭·2025-01-19 11:47

HTTP 500错误：服务器内部错误，原因及解决方案

HTTP500错误概述定义及特点HTTP500错误是一种通用的服务器端错误状态码，表示服务器在处理请求时遇到无法处理的错误1。这种错误通常源于服务器端的问题，如代码错误、配置问题或资源不可用1。

HoRain云小助手·2025-01-19 11:47

2006-2020年区域经济高质量发展-共享发展指数原始数据及测算

中国区域经济高质量发展-共享发展指数原始数据及测算2006-2020年.z.ziphttps://download.csdn.net/download/2401_84585615/89919914中国区域经济高质量发展

小王毕业啦·2025-01-19 11:16

Python 抽象类（Abstract Class）详解

前言在面向对象编程中，抽象类是一个非常重要的概念，它允许我们定义一组方法，但不提供具体的实现。抽象类的目的是为其子类提供一个通用的接口，并强制子类实现这些方法。通过使用抽象类，我们能够在设计上定义统一的结构，同时推迟具体的实现细节，从而实现代码的灵活性和扩展性。Python通过abc（AbstractBaseClasses）模块提供了对抽象类的支持。本文将详细讲解Python中的抽象类，如何使用抽

阁楼观月·2025-01-19 11:45

python中xpath模块详解！

文章目录xpath1、xpath安装与使用2、解析流程与使用3、xpath语法xpath1、xpath安装与使用安装安装lxml库pipinstalllxml-ipip源2、解析流程与使用解析流程实例化一个etree的对象，把即将被解析的页面源码加载到该对象调用该对象的xpath方法结合着不同形式的xpath表达进行标签定位和数据提取使用导入lxml.etreefromlxmlimportetre

听风Q·2025-01-19 11:45

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。以下是对这一操作的详细解释：一、基本思想Dropout的基本思想是减少神经元之间的复杂共适应关系，迫使网络在训练过程中不依赖于特定的神经元子集。这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选

nk妹妹·2025-01-19 11:43

Python中pytest-cov使用详解

说明：pytest-cov是一个用于在使用pytest测试框架时提供代码覆盖率报告的插件。它通过集成coverage.py来收集测试覆盖率数据，并生成易于理解的报告。以下是pytest-cov的详细说明以及一些使用示例：安装首先，您需要安装pytest和pytest-cov。可以使用以下命令通过pip安装它们：pipinstallpytestpytest-cov基本用法一旦您安装好了pytest-

夏天Aileft·2025-01-19 11:41

Python学习之-Pydantic详解

前言：Pydantic是一个Python库，用于数据解析和验证。它主要基于Python类型提示来实现数据的校验和设定限制条件。在Pydantic中，BaseModel是一个核心基类，用于创建数据模型。1BaseModel的主要作用包括：数据验证（Validation）:BaseModel类提供了自动数据验证的功能。当你创建一个基于BaseModel的子类并且为其字段添加类型注解（typeannot

夏天Aileft·2025-01-19 11:11

计算机网络破译密码的题目,密码习题及部分参考答案.doc

一、密码学概述部分：1、什么是密码体制的五元组。五元组(M,C,K,E,D)构成密码体制模型，M代表明文空间；C代表密文空间；K代表密钥空间；E代表加密算法；D代表解密算法2、简述口令和密码的区别。密码：按特定法则编成，用以对通信双方的信息进行明、密变换的符号。换而言之，密码是隐蔽了真实内容的符号序列。就是把用公开的、标准的信息编码表示的信息通过一种变换手段，将其变为除通信双方以外其他人所不能读懂

耿礼勇·2025-01-19 11:40

OEM软件产品拆解及运营思路分享

“我们从OEM软件服务商的核心产品来入手体验，看看他们如何为SaaS厂商从“顾问咨询—交易成单—软件实施—上线交付”的流程缩短为“顾问咨询—交易成单—监管验收””大家对OEM（OriginalEquipmentManufacturer，贴牌生产）并不陌生，从硬件产品来讲，以富士康为代表的OEM厂商打破了企业自身缺少品牌，无法做大做强的瓶颈；从软件产品来讲，开始有OEM软件服务商加入为SaaS厂商做

钰见SaaS·2025-01-19 10:09

Java实现归并排序算法详解及优化

引言归并排序（MergeSort）是一种有效、稳定且常用的排序算法，尤其在处理大规模数据时表现良好。本文将详细讲解如何使用Java实现归并排序算法，并结合图解和实例代码，帮助您全面理解这一高级排序算法。同时，我们还将探讨归并排序的优化方法，以进一步提高其性能。归并排序算法的原理归并排序是一种分治算法，它将数组分成两个子数组，分别对两个子数组进行排序，然后将排好序的子数组合并成一个有序数组。算法步骤

捕风捉你·2025-01-19 10:08

一文详解大厂数据中台架构

在大数据发展的黄金期，几乎所有的高科技企业都在思考一个问题：海量数据作为大多数企业发展不可避免的一个趋势之后，企业该怎么去应用这部分数据资产，会对其商业产生什么影响，如何使数据对企业产生正面的推动而不是成为企业的负担。作为国内的主要大数据玩家，阿里在2015年提出了“大中台、小前台”的战略，奠定了其内部发展数据中台的基础。2018年因为“腾讯数据中台论”，中台再度成为了人们谈论的焦点。至此，关于“

isNotNullX·2025-01-19 10:06

DeepSeek V3：新一代开源 AI 模型，多语言编程能力卓越

本文将深入解析DeepSeekV3的技术原理、主要功能、性能表现及应用场景，带您全面了解这款新一代AI模型。

that's boy·2025-01-19 10:35

Feign的原理及概念

1.什么是FeignFeign是Netflix开发的声明式、模板化的HTTP客户端，Feign可帮助我们更加便捷、优雅地调用HTTPAPI。Feign可以做到使用HTTP请求远程服务时就像调用本地方法一样的体验，开发者完全感知不到这是远程方法，更感知不到这是个HTTP请求。SpringCloudOpenFeign对Feign进行了增强，使其支持SpringMVC注解，从而使得Feign的使用更加方

CocoaAndYy·2025-01-19 10:04

Python 归并排序算法详解

目录Python归并排序算法详解1.归并排序原理2.Python代码实现3.时间复杂度分析4.空间复杂度分析5.实际例子6.归并排序的优势和劣势优势劣势7.总结Python归并排序算法详解归并排序（MergeSort

licy__·2025-01-19 10:33

Java 归并排序算法详解

Java归并排序算法详解归并排序（MergeSort）是一种高效的、基于比较的排序算法，属于分治法的一种。本文将详细介绍归并排序的原理、Java代码实现、时间复杂度分析和实际例子。