NAT分类及cisco 第5页

Java进阶——常用类及常用方法详解

本文将深入探讨Java常用类的核心知识点以及在日常工作中的使用场景。本文目录一、String类1.不可变性2.字符串常量池3.比较字符串二、日期时间常用类1.Java8引入2.时间计算三、Math数值处理四、Optional空值处理五、异常处理类六、枚举类一、String类1.不可变性String类是不可变的，这意味着一旦创建就不能被修改。在进行字符串拼接时，需要注意性能问题。//不推荐：会创建多

1加1等于·2025-03-24 05:36

MongoDB慢日志查询及索引创建

以下分享介绍下MongoDB慢日志查询及索引创建相关的一些笔记。一，准备1.使用db.currentOp()实时监控db.currentOp()可以查看当前正在执行的操作，适合捕捉瞬时的高CPU操作。

laolitou_1024·2025-03-24 05:33

MCS51指令系统及汇编程序设计

一、MSC--51指令系统包含111条基本指令。指令：是CPU按照人的意图来完成某种操作的命令，它以英文名称或缩写形式作为助记符。掌握MCS-51汇编语言指令是51单片机汇编设计程序的基础。按所占字节分，MCS-51指令分三种：（1）单字节指令49条：（2）双字节指令45条；（3）三字节指令17条。按执行时间分，MCS-51指令分三种：（1）1个机器周期指令64条；（2）2个机器周期指令45条；（

cxz204986·2025-03-24 05:32

基于STC89C52的8255并行口拓展实验

摘要本文围绕基于STC89C52单片机的8255并行口扩展实验展开，详细阐述实验原理、硬件设计、软件编程及Proteus仿真实现过程。

@小张要努力·2025-03-24 05:00

R语言入门课| 02 R及Rstudio的下载与安装

在第二节课中，我们给大家详细的介绍了R及Rstudio的安装过程，大家赶紧装起图文内容1、R语言安装R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是一款属

Biomamba生信基地·2025-03-24 05:30

基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型

一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型，用于解决MNIST手写数字分类任务。

欣然～·2025-03-24 04:27

2021-最新Web前端经典面试试题及答案-史上最全前端面试题(含答案)---React篇

★★★React事件绑定原理★★★React中的setState缺点是什么呢★★★React组件通信如何实现★★★类组件和函数组件的区别★★★请你说说React的路由是什么？★★★★★React有哪些性能优化的手段？★★★★Reacthooks用过吗，为什么要用？★★★★虚拟DOM的优劣如何？实现原理？★★★★React和Vue的diff时间复杂度从O(n^3)优化到O(n)，那么O(n^3)和O

圆白菜和大白菜·2025-03-24 04:23

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 2.7功能- 支持跨适配器资源扫描 (CASO)

Microsoft计算驱动程序模型概述在Windows10版本1903（WDDM2.6）及更高版本中，Microsoft计算驱动程序模型（MCDM）可用于为支持仅计算功能的设备编写驱动程序。

程序员王马·2025-03-24 03:45

一文读懂 Linux 下 Docker 搭建及简单应用

一、引言在Linux系统的运维与开发场景中，Docker凭借其高效的容器化技术，极大地简化了应用部署与管理流程。它打破了传统环境配置的复杂性，实现应用及其依赖的封装，确保在不同环境中稳定运行。本文将详细介绍在Linux系统下搭建Docker的步骤，并通过几个简单应用示例，带你快速上手Docker。二、Linux下Docker搭建（一）准备工作系统要求：建议使用主流的Linux发行版，如Ubuntu

Waitccy·2025-03-24 03:44

手把手教你完成 MATLAB 的下载安装与激活（详细图文教程）

本文将以详细步骤、清晰截图的形式，为您介绍MATLAB的下载、安装及激活的完整过程。

徐浪老师·2025-03-24 03:44

雷军从 6 楼扔涂有防弹涂层西瓜，西瓜完好无损，这种防弹涂层是什么材质？用在车上效果怎么样？

以下是关于该涂层材质及在车用场景中的详细分析：一、防弹涂层的材质与技术特性材料本质该涂层属于聚脲材料的升级版本，由异氰酸酯与氨基化合物反应生成。

日记成书·2025-03-24 02:39

高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话

科技文章：高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要：随着自然语言处理（NLP）技术的进步，DeepSeek作为一款基于深度学习的语义搜索技术，广泛应用于文本理解、对话系统及信息检索等多个领域

大富大贵7·2025-03-24 02:35

【Kivy App】Pyjnius是什么？

它基于JavaNativeInterface(JNI)，主要用于以下场景

Botiway·2025-03-24 02:32

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

基于Python PYQT5 的相机定时采集图像程序，GUI打包独立运行

基于PythonPYQT5编写相机定时采集图像及手动采集版本介绍Python3.6pyqt55.15.4pyqt5-tools5.15.4.3.2另外就是常用的cv2和numpy包fromPyQt5importQtCore

夏时summer time·2025-03-24 02:30

npm error gyp info

下面是一些常见的原因和解决方法：常见原因及解决方法Python未安装或版本不兼容：Node.js使用Python来运行gyp。确保你的系统上安装了Python，并且版本与node-gyp兼容。

计算机辅助工程·2025-03-24 01:22

计算机网络&性能优化相关内容详解

2.滚动性能优化及虚拟滚动核心：用户提到虚拟滚动是关键。网页6、8、9、10详细介绍了虚拟滚动的原理，即仅渲染可视区域元素，减少DOM操作。需要总结这些内容，并指出核心

GISer_Jinger·2025-03-24 01:22

如何实现具备自动重连与心跳检测的WebSocket客户端

核心功能亮点自动重连机制-指数退避策略重连心跳保活-双向检测连接活性消息可靠性-失败消息自动重发异常处理-错误分类处理机制状态管理-精准控制连接生命周期关键优化点说明事件监听优化改用addEventListener

FFF-X·2025-03-24 01:52

sqlmap笔记

sqlmap支持Python2.6、2.7和Python3.4及以上版本。

君如尘·2025-03-24 00:49

计算机网络课程内容详解-ChatGPT4o作答

以下是计算机网络课程内容的详细介绍，涵盖知识结构、主要内容及应用方向。一、课程目标掌握计算机网络的基本概念、结构及运行原理。理解计算机网络分层模型（如OSI七层模型和TCP/IP四层模型）。

部分分式·2025-03-24 00:19

JavaScript基础-删除事件（解绑事件）

本文将介绍几种方法来删除JavaScript中的事件处理器，并探讨它们的应用场景及最佳实践。一、为什么需要删除事件？随着页面复杂度的增加，不恰当地管理事件处理器可能会导致性能下降或出现意外行为。

難釋懷·2025-03-24 00:44

spark explain如何使用

以下是具体使用方法及不同模式的作用：1.explain的基本语法在Spark3.0及以上版本，explain支持多种模式参数，通过mode指定输出格式：#DataFrame调用方式df.explain(

fzip·2025-03-24 00:14

【自建分布式数据库详细指南】（五）使用：常见API及使用问题

USAGE1节点管理设置主节点，又成为协调节点SELECTcitus_set_coordinator_host('coord.example.com',5432);step1.创建节点select*frommaster_add_node

大板牙花生·2025-03-24 00:43

《Oracle DBA入门实战：十大高频问题详解与避坑指南》

OracleDBA入门作业十问十答本文为OracleDBA入门作业整理，涵盖工具使用、配置管理及权限控制等核心知识点，适合新手快速上手。如有疑问或补充，欢迎评论区交流！1.DBA常用工具有哪些？

鸿·蒙·2025-03-24 00:13

SpringBoot 整合security 实现自定义Token和clientId登录及退出(二)

.猫的树·2025-03-23 23:40

无法访问 GitHub？教你如何轻松解决

本文将详细介绍几种常见原因及解决方法，帮助你快速恢复对GitHub的访问。一、常见原因及解决方案1.DNS解析问题DNS解析问题是最常见的原因之一，可能导致GitHub的域名无法正确解析为IP地址。

CarlowZJ·2025-03-23 23:10

数据结构之链表（单链表）

目录一、链表的概念二、链表的分类三、单链表的实现1.创建新的节点2.打印链表3.链表的头插和尾插尾插：要注意第一次插入时链表为空的情况。头插：4.单链表的头删和尾删尾删：注意链表中只有一个元素的情况。

Dust-Chasing·2025-03-23 23:08

深入理解指针（1）

一、字符指针指针与数据类型相同，有多种分类inta=0;int*pd=&a;//取a的地址，并将其存入指针变量pd中doubleb=5.20;double*pb=&b;//取b的地址floatc=13.14

Dust-Chasing·2025-03-23 23:38

六十天前端强化训练之第二十九天之深入解析：从零构建企业级Vue项目的完整指南

Vite采用现代浏览器原生ES模块系统（NativeESM）作为开发服务器，颠覆了传统打包工具的

编程星辰海·2025-03-23 22:35

【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现

论文链接：Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance，这种方法通过引入一个额外的分类器，使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成

LittleNyima·2025-03-23 22:02

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

NLP高频面试题（十）——目前常见的几种大模型架构是啥样的

本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构，帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM（大语言模型）？

Chaos_Wang_·2025-03-23 22:30

在SPSS中进行单因素方差分析（One-Way ANOVA）是一种常见的统计分析方法，用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。

-**自变量**：分类变量（如组别、性别等），通常是一个名义变量。数据结构示例：|组别（自变量）|成绩（因变量）||----------------|-

zhangfeng1133·2025-03-23 22:00

深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装

目录一、版本对应二、安装命令（pip）1.版本（1）v2.5.1~v2.0.0（2）v1.13.1~v1.11.0（3）v1.10.1~v1.7.02.安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档：pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor

zfgfdgbhs·2025-03-23 22:30

《面向模式的软件体系结构3-资源管理模式》读书笔记（7）--- Coordinator模式

3.3Coordinator模式Coordinator（协调者）模式描述了如何通过协调涉及多个参与者（每个参与者都包含资源、资源使用者和资源提供者）的任务的完成来维护系统的一致性。

weixin_33699914·2025-03-23 22:29

架构师必知必会系列：数据架构与数据管理

在应用中，将数据按照其自身特性进行划分、分类、归档、清洗和加工，才能

AI天才研究院·2025-03-23 22:29

【最新】TensorFlow、cuDNN、CUDA三者之间的最新版本对应及下载地址

TensorFlow、cuDNN、CUDA对应关系官网查询地址CUDA下载地址cuDNN下载地址VersionPythonversionCompilerBuildtoolscuDNNCUDAtensorflow_gpu-2.9.03.7-3.10MSVC2019Bazel5.0.08.111.2tensorflow_gpu-2.8.03.7-3.10MSVC2019Bazel4.2.18.111.

江上_酒·2025-03-23 21:25

性能优化中如何“避免链接关键请求”

以下是具体策略及实施步骤：一、什么是“关键请求链”？定义：关键请求链是浏览器在渲染首屏内容时必须按顺序加载的资源序列。

混血哲谈·2025-03-23 21:24

网络空间安全专业发展历程及开设院校

一、专业发展历程1.早期探索阶段（1990年代末—2000年代初）（1）背景：1990年代互联网进入中国，计算机病毒、黑客攻击等问题逐渐显现，社会对信息安全人才的需求开始萌芽。（2）高校尝试：1997年，西安电子科技大学在密码学领域积累深厚，率先开设与信息安全相关的选修课程和研究方向。1998年，武汉大学依托其计算机学院和数学学科优势，开始探索信息安全方向的本科教育。2.正式设立本科专业（2001

菜根Sec·2025-03-23 21:52

网络空间安全专业培养方案及学习建议

一、网络空间安全专业培养方案（示例）本文以武汉大学网络空间安全专业培养方案为例，列举本科期间学习的课程。详情参见：https://cse.whu.edu.cn/rcpy/lxspy/zyjs/wlkjaqzypyfa.htm1、培养目标网络空间安全学科是综台计算机、通信、电子、数学、物理、生物、管理、法律和教育等学科，并发展演绎而形成的交叉学科。培养的本科生要求掌握网络空间安全学科的基本理论、基本

菜根Sec·2025-03-23 21:52

常见的编码方式及特征

一、BASE编码1、Base64Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一，Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法。Base64，就是包括小写字母a-z、大写字母A-Z、数字0-9、符号"+“、”/"一共64个字符的字符集。（1）编码规则①把3个字节变成4个字节。②每76个字符加一个换行符。③最后的结束符也要处理（2）举例说明转前：s13先转成asci

菜根Sec·2025-03-23 21:21

可视化埋点在React Native中的实践

本文首发于微信公众号“Shopee技术团队”。1.背景笔者所在团队为Shopee的本地生活前端团队，用户可以在我们的平台购买优惠券，然后去线下门店使用。随着用户规模不断增加，研究用户行为数据可以更好地指导产品功能设计，提供更加优秀的用户体验。用户行为数据的研究首先涉及到如何采集，即我们常说的“埋点”。一直以来，我们项目中的埋点都采用代码埋点，每次新增埋点往往是一些重复性的工作，且需要重新发布代码才

Shopee技术团队·2025-03-23 20:46

去哪儿网 ReactNative 跨小程序多端方案介绍

方案参考了react-native-web的适配方案，使用remax框架来实现适配组件库并达到适配多小程序的目的。

去哪儿网技术沙龙·2025-03-23 20:15

python Qt

fromPyQt4importQtGui,uic,QtCore很多控件像QPushButton是从QtGui的空间中得来的，下面def__init__(self,parent=None)中定义了界面的设计及与控件相互联系的方法

Solkatt's·2025-03-23 20:45

Rust + 时序数据库 TDengine：打造高性能时序数据处理利器

TDengine是一款专为物联网、车联网、工业互联网等时序数据场景优化设计的开源时序数据库，支持高并发写入、高效查询及流式计算，通过“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念显著提升性能。

涛思数据（TDengine）·2025-03-23 20:44

三维点云重建的原理及代码

点云重建是将来自各种传感器（如激光雷达、相机等）采集的离散点云数据转换为具有结构和几何形状的物体模型的过程。在这个过程中，算法的核心任务是从大量的离散点中提取出具有几何意义的特征，并将这些特征组合成相应的物体模型。在实际应用中，无法获得物体所有表面的三维坐标数据，因此点云重建算法必须处理部分点云数据，尽可能准确地还原物体的几何结构。点云重建的目标是通过对描述物体表面形状的点数据进行处理，根据它们的

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

Android端ReactNative环境搭建——上

前言最近一年，因为公司业务需要，部门引入了rn这门跨段技术来开发业务需求。从去年部门大佬调研rn这个框架到现在已有超过一年的时间了。而我从当时毕业不到1年的小白成长到现在负责维护项目的Android端代码的主力。同时，自己对rn相关的技术有了不少理解。因此，想要分享一些知识点，希望可以帮助到大家。我会以一个专栏的方式述说在这一年当中使用rn开发需求遇到的困难。大家可以借鉴参考下，共同进步！！！使用

hzulwy·2025-03-23 20:43

基于 STC89C52 的 8x8 点阵显示数字

8x8点阵作为一种经济且实用的显示模块，能够呈现数字、简单字母及图形等信息，在电子时钟、简易游戏机等产品中广泛应用。

@小张要努力·2025-03-23 20:13

回归模型评价指标——衡量预测能力

MeanSquaredError，MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError，RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）4.决定系数（CoefficientofDetermination

Tang–t·2025-03-23 20:12

回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared

仅供自己学习使用，如有侵权，请联系删除分类任务的评价指标有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均

旺旺棒棒冰·2025-03-23 20:12

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