Linux与Ros学习

telint 命令介绍和使用案例

telint命令介绍和使用案例telinit命令用于切换当前正在运行的Linux系统的运行等级语法telinit[OPTION]...RUNLEVELRUNLEVEL参数应该是多用户运行级别2-5之一，
lisanmengmeng·2025-02-27 10:04

进BAT必懂：大厂高频八股文面试题及参考答案（6万字长文）

自动装箱与拆箱机制注意事项简述Java中的异常处理机制，包括try-catch-finally结构的使用。
大模型大数据攻城狮·2025-02-27 10:34

小程序租赁系统智能风控与区块链整合

内容概要想在小程序里搞租赁生意？光有个扫码入口可不够，得先给系统装上"风险雷达"。这套智能风控闭环就像给平台雇了个24小时不眨眼的AI保安——芝麻信用分刚过及格线？先别急着免押，让央行征信数据再给它做套CT扫描。区块链存证可不是单纯把合同扔进链上就完事，得像给重要文件套上十层防弹玻璃，每次租赁行为都被刻成带时间戳的"数字琥珀"，就算遇到老赖扯皮，直接调取司法链上的证据包，分分钟能当庭播放交易全息录
红点聊租赁·2025-02-27 10:03

JS宏进阶：浅谈曲线回归

与线性回归不同，曲线回归适用于描述那些不是直线性的变量关系。通过曲线回归，可以建立变量之间的非线性数学模型，用于预测和解释各种实际现象。
jackispy·2025-02-27 10:33

手机租赁系统的优势与发展趋势分析

内容概要随着科技的迅速发展，手机租赁系统逐渐崭露头角。这种模式不仅方便了消费者的日常生活，还有助于促进可持续发展。现在，让我们来看看手机租赁系统的一些优势，以及它在市场中的巨大潜力。首先，灵活性是手机租赁系统的一大亮点。用户可以根据自己的需求选择不同型号和配置的手机，而不需要长时间绑定。因此，无论是追求最新款型，还是希望在短期内实验不同品牌，租赁都提供了理想的解决方案。其次，从成本效益上看，租赁比
红点聊租赁·2025-02-27 10:03

数据安全_笔记系列09_人工智能（AI）与机器学习（ML）在数据安全中的深度应用

数据安全_笔记系列09_人工智能（AI）与机器学习（ML）在数据安全中的深度应用人工智能与机器学习技术通过自动化、智能化的数据分析，显著提升了数据分类、威胁检测的精度与效率，尤其在处理非结构化数据、复杂威胁场景和降低误报
宁宁可可·2025-02-27 10:33

简易图书管理系统——MYsql+Javase+JDBC

目录前言数据表的建立操作包各个类的实现增加类删除类展示类借阅与归还类前言书接上文JDBC编程的学习——MYsql版本-CSDN博客本期我们通过对先前图书管理系统进行改造,是它的数据能保存在数据库中完整代码我已经保存在
callJJ·2025-02-27 10:03

模式识别课程设计：人脸识别 背景与问题引入之问题描述

1.2问题描述通过之前的背景介绍可以知道人脸识别技术作为计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向，已广泛应用于身份验证、安全监控、智能家居等多个领域。随着计算机硬件性能的不断提升和深度学习技术的成熟，人脸识别的精度和应用场景不断扩展。本研究设计了一种基于主成分分析（PCA）[7]和K-L变换的人脸识别系统，利用ORL人脸数据库作为数据源，对输入的人脸图像进行识别，并输出与其特征最相似的人脸。该系统的
XLYcmy·2025-02-27 10:32

汽车行业大数据应用的主要方向

智能驾驶与自动驾驶大数据在智能驾驶与自动驾驶技术中起着重要的作用。通过收集和分析大量的车载传感器数据、地图数据、交通状况数据等，可以实现实时的环境感知、路径规划和决策，从而提高驾驶安全性和效率。
数据科学智慧·2025-02-27 09:02

Python多环境管理

创建环境：Linux：python3-mvenv/path/to/new/virtual/environmentwindow：python-mvenvD:\py\my_env激活环境：my_venv\Scripts
JoyceLiu_Ronghua·2025-02-27 09:02

nginx正向代理与反向代理

一、正向代理与反向代理正向代理正向代理代理的是客户端。
a1denzzz·2025-02-27 09:01

深度学习模型大小与模型推理速度的探讨

**昨天看到了非常好的两篇文章想在此记录和保存，由于模型的实时推理包含很多方面的因素，因而也庆幸能有机会看到这样的文章。**参考大佬：https://zhuanlan.zhihu.com/p/411522457
ICUD·2025-02-27 09:01

python曲线回归小案例教程

与线性回归不同，线性回归假设自变量和因变量之间的关系是线性的，即可以通过一条直线来描述数据点的趋势；而曲线回归则允许这种关系是非线性的，可能表现为曲线、抛物线、指数、对数或其他复杂的数学形式。
jackispy·2025-02-27 09:00

【算法系列】希尔排序算法

文章目录希尔排序算法：一种高效的排序方法一、基本思想二、实现步骤1.初始化增量2.分组与排序3.缩小增量4.最终排序三、代码实现四、增量序列的选择1.Shell增量序列2.Hibbard增量序列3.Sedgewick
binbinxyz·2025-02-27 09:30

【机器学习与数据挖掘实战】案例15：基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。
Francek Chen·2025-02-27 09:29

FFmpeg+vvenc实现H.266的视频编解码教程

Linux系统：FFmpeg+vvenc实现H.266的视频编解码教程（视频压缩）关键网址ffmpeg目前支持libvvenc，因此配置好libvvenc只会在一些make、sudomakeinstall
ICUD·2025-02-27 09:29

基于Prometheus和Grafana的现代服务器监控体系构建

它具有强大的数据收集能力、灵活的查询语言以及与微服务架构的无缝集成。Prometheus的核心概念包括时间序列数据
丁爸·2025-02-27 09:29

AIGC生图技术剖析：文本生成图像的核心算法与创新应用

全文目录：开篇语前言AIGC技术核心：从文本到图像的转换1.文本编码与语义提取2.生成对抗网络（GAN）3.变分自编码器（VAE）4.融合模型：CLIP+VQ-GAN核心算法示例：使用Python生成图像使用
喵手·2025-02-27 09:29

Spring Cloud中如何使用Eureka：超详细指南

本文将深入探讨如何在SpringCloud中使用Eureka进行服务注册与发现，涵盖从基础到高级的配置和使用场景。什么是Eureka？
一位卑微的码农·2025-02-27 09:29

java23种设计模式-享元模式

核心思想：分离内部状态（可共享）与外部状态（不可共享）2.适用场景✅系统中存在大量相似对象✅对象的大部分状态可以外部化✅需要缓存池或对象池的应用✅需要减少内存占用和提高性能的场景3.模式结构createsrequestsFlyweightFactory
千里码！·2025-02-27 09:28

中断、异常 、故障、陷阱与中止他妈的到底是什么

interrupts:中断trap:陷阱abort:中止faults:故障exception:异常英特尔x86定义了两个重叠的类别:矢量事件vectoredevents（中断与异常）异常类exceptionclasses
我代码抄都抄不明白·2025-02-27 09:58

基于 RAG（检索增强生成）、KAG（知识感知生成）和 CoT（链式思维）的生成式语言模型驱动推荐系统

频率与时长：浏览某类商品的频率和时长。转化率：从浏览到购买的转化情况。b.商品数据数据来源：商品数据库，包括价格、品牌、类别、库存、评价、销量等。处理方式：标准化处
路人与大师·2025-02-27 09:27

反调试技术 linux,动态反调试技术

一、异常1.SEH2.SetUnhandledExceptionFilter()进程中发生异常，若SEH未处理或者注册的SEH不存在，此时会调用执行系统的kernel32!UnhandledExceptionFilter()API.该函数内部会运行系统的最后一个异常处理器(名为TopLevelExceptionFilter或LastExceptionFilter).系统最后的异常处理器通常会弹出错
Coming May·2025-02-27 09:26

【HarmonyOS】-TaskPool和Worker的对比实践

ArkTS提供了TaskPool与Worker两种多线程并发方案，下面我们将从其工作原理、使用效果对比两种方案的差异，进而选择适用于ArkTS图片编辑场景的并发方案。
数的羊都睡了·2025-02-27 09:26

KNN 算法优化实战分享

KNN算法优化实战分享KNN算法优化实战分享一、引言1.KNN算法的核心思想与特点KNN（K-NearestNeighbors）算法是一种基于距离的相似性分类与回归算法。
轻口味·2025-02-27 09:55

有效使用DeepSeek-R1的7大技巧：提升AI助手效能的秘诀

技巧1：提出明确的要求技巧阐述：在与DeepSeekR1交互时，清晰明确的表达是关键。避免使用模糊不清的描述，这样可以减
小李独爱秋·2025-02-27 09:55

STM32MP157A之U-boot移植

（一）U-boot移植步骤1.1》导入源码1）打开ubuntu，打开终端（ctrl+alt+T），在用户目录下建立如下目录：linux@ubuntu:~$mkdirfs_mp157alinux@ubuntu
学编程的小杨·2025-02-27 09:55

大模型成本优化实战：从分布式训练到量化剪枝，轻松降低AI计算开销

图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
网罗开发·2025-02-27 08:54

一个9年archlinux重度使用者自述

对我而言,archlinux就是最契合的那个。本文主要是对archlinux使用做一个粗浅的介绍，如果能勾起你一丝兴趣，那就更好了。
·2025-02-27 08:51

高并发微服务日志管理：ELK、Loki、Fluentd 终极对决与实战指南

图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
网罗开发·2025-02-27 08:24

简单叙述 Spring Boot 启动过程

文章目录1.准备阶段：应用启动的入口2.创建SpringApplication对象：开始启动工作3.配置环境（Environment）：识别开发环境与生产环境4.启动监听器和初始化器：感知启动的关键事件
魔道不误砍柴功·2025-02-27 08:24

深入解析STL与模板元编程的应用与心得

本文将围绕侯捷C++系列课程中的STL（StandardTemplateLibrary，标准模板库）与模板元编程部分展开学习笔记，分享个人对这两大主题的深入理解与学习心得。  
爱编程的Loren·2025-02-27 08:23

stm32学习之路——使用串口打印日志

参考linux内核的方式将日志加到串口上，通过串口输出一下日志。串口的配置很简单，这里使用USART2，主要是因为引脚比较好接线。使用同步模式，不配置中断。
程序员kid1412·2025-02-27 08:23

基于大模型的肺纤维化预测及临床方案研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与方法二、大模型技术概述2.1大模型的基本原理2.2大模型在医疗领域的应用现状三、肺纤维化相关知识3.1肺纤维化的病因与发病机制3.2肺纤维化的临床症状与诊断方法
LCG元·2025-02-27 08:52

ERP项目实施流程及存在的风险

ERP项目实施的总体流程可以大致分为以下几个阶段：项目准备阶段(ProjectPreparation)需求分析与蓝图设计阶段(BusinessBlueprint/Design)系统实现与配置阶段(Sy
自由鬼·2025-02-27 08:22

python学习第七天之面向对象

2.类的方法3.继承1.语法4.多继承1.语法4.方法重写5.类属性与方法1.类的私有属性2.类的方法3.类的私有方法4.类的专有方法5.运算符重载二、命名空间1.作用域2.关键字一、面向对象变量使用之前要先定义定义方法给就是给变量赋值
code_talking·2025-02-27 08:22

敏捷开发实践中的质量保障：如何平衡速度与代码质量？

敏捷工程：现代软件开发的变革与实践近年来，软件工程领域经历了从传统瀑布模型到敏捷开发的深刻转变。这种转变不仅是技术方法的升级，更是团队协作、需求管理和交付模式的革新。
·2025-02-27 08:50

导读：生活中的设计模式——启程之前，请不要错过我

为什么叫设计模式什么是设计模式设计模式与生活有什么联系为什么要学设计模式如何进行学习为什么选择Python弥补市场空缺大势所趋，Python已然成风简单的Python基础Python的特点基本语法常用容器
陌尘(MoChen)·2025-02-27 08:52

ORM框架发展历程和MyBatis的核心应用

ORM框架的发展历史与MyBatis的高级应用一、ORM框架的发展历程1.JDBC操作1.1JDBC操作的特点最初的时候我们肯定是直接通过jdbc来直接操作数据库的，本地数据库我们有一张t_user表，
10年JAVA大数据技术研究者·2025-02-27 08:51

STM32-HAL库（下4-智能小车项目）

stm32各个知识点，具有代表性；270智能小车车身基础安装（1）小车组装后下载代码验证确保硬件无误;271车身基础安装完整版272电机驱动模块L9110S（1）参考文档链接：https://www.lxlinux.net
Aspiring Q·2025-02-27 08:19

9. 【.NET 8 实战--孢子记账--从单体到微服务--转向微服务】--微服务基础工具与技术--Ocelot 网关--请求聚合

在微服务架构中，请求聚合的核心意义在于优化客户端与后端服务的交互效率，解决多服务协同的复杂性。
喵叔哟·2025-02-27 08:18

【Linux知识】Linux上从源码编译到软件安装全过程详细说明

文章目录**1.下载源码****(1)使用`wget`或`curl`下载****(2)解压源码****2.配置编译环境****(1)执行`./configure`脚本**常见参数说明：**3.编译源码****(1)执行`make`****4.安装软件****(1)执行`makeinstall`****(2)自定义安装路径****5.验证安装****(1)检查版本信息****(2)查看安装路径***
问道飞鱼·2025-02-27 07:46

Java设计模式：中介者模式详解与最佳实践

Java设计模式：中介者模式详解与最佳实践1.引言在软件开发过程中，特别是复杂系统的构建中，模块间的交互往往成为影响代码质量的重要因素。当模块之间耦合度过高时，系统的维护、扩展和理解成本都会显著增加。
范范0825·2025-02-27 07:12

MATLAB利用Filter Design设计滤波器

一、FilterDesign设计滤波器设计带通滤波器，若export选中coefficients，则输出到workspace两个数组，SOS与G。
zxcwxkp·2025-02-27 07:11

【前端】【面试】【功能函数】写一个JavaScript树形结构操作函数：`filter` 与 `forEach`

写一个JavaScript树形结构操作函数：filter与forEach在JavaScript开发中，处理树形结构数据是一项常见的任务。
患得患失949·2025-02-27 07:41

策略模式结合springboot开发

策略模式中上下文对象，上下文对象封装了接口的具体实现，与一些逻辑，是提供服务与实际的服务底层逻辑相互分离。
别告诉我有BUG·2025-02-27 07:40

《李航 统计学习方法》学习笔记——第五章决策树

决策树5.1决策树模型与学习5.2特征选择5.2.1信息增益5.2.2信息增益比python代码实现例题：信息增益与信息增益比5.3决策树的生成5.3.1ID3算法（python实现）5.3.2C4.5
eveiiii·2025-02-27 07:40

《李航 统计学习方法》学习笔记——第八章提升方法

）8.2AdaBoost算法的训练误差分析定理8.1AdaBoost训练误差界定理8.2二分类问题AdaBoost训练误差界8.3AdaBoost算法的解释8.3.1前向分步算法8.3.2前向分步算法与AdaBoost8.4
eveiiii·2025-02-27 07:39

MySQL8 安装及主从搭建

安装及主从搭建前言一、MySQL8安装1.下载\上传包到服务器2.创建用户组及用户3.配置my.cnf4.初始化二、搭建主从1.主库配置2.从库配置总结前言MySQL8版本采用的mysql-8.0.28-linux-glibc2.12
zl_code_le·2025-02-27 07:09

AI快速变现之路，健康与情感咨询

以下是针对健康与情感咨询的AI快速变现方案，包含详细操作流程、工具推荐及行业应用案例，结合2025年AIGC技术趋势设计：一、核心操作流程详解1.需求分析与用户画像工具推荐：Typeform（问卷调研）
头脑旋风·2025-02-27 07:39
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