RAD 第3页

echarts雷达图实现动态扫描效果

实现代码如下：privategetRadarChart(){constchartDom:any=this.

阔爱滴二狗子·2025-03-16 06:35

css模拟雷达扫描动画

样式：.radar-scan{background-image:linear-gradient(0deg,transparent24%,rgba(32,255,77,0.15)25%,rgba(32,255,77,0.15

像牛奶却不是牛奶·2025-03-16 06:31

Groovy语言的漏洞扫描

Groovy广泛应用于脚本编写、自动化测试、构建工具（如Gradle）以及Web开发等领域。然而，随着Groovy的广泛应用，其安全性问题也逐渐显现出来。本文将深入探讨Groovy语言中的常见漏洞类型

花韵婷·2025-03-16 05:27

gradio安装、报错

pipinstall-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/gradio

好多什么洋·2025-03-16 03:11

vue中如何动态的增减组件的类名（class）

下面是一个简单的示例，说明如何在某个条件被复核后为组件添加一个selected类（此处为组件添加一个默认的类（例如radio）以及根据某个条件来添加selected类，你可以在绑定类的时候使用数组语法，

上趣工作室·2025-03-16 02:33

Android插件化和组件化面试题及参考答案

目录如何使用Gradle来管理Android项目中的模块依赖？Android中的Gradle插件开发如何辅助组件化开发？如何在Gradle中进行组件化项目的构建？

大模型大数据攻城狮·2025-03-16 01:24

max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别

这三个参数都是控制训练数据如何被处理的，它们的作用和区别如下：1.max_samples（最大样本数）定义：限制每个数据集最多使用多少条数据。作用：控制总共参与训练的数据量，减少max_samples可以加快训练速度。你的代码示例：max_samples=300#每个数据集最多用300条样本解释：假设你的dataset里包含：identity数据集有10,000条数据alpaca_en_demo数

背太阳的牧羊人·2025-03-15 19:09

让 Deepseek 写一个计算器（网页）

center;height:100vh;background-color:#f4f4f4;}.calculator{background-color:#fff;padding:20px;border-radius

—Qeyser·2025-03-15 17:27

机器学习中的梯度下降是什么意思？

梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。

yuanpan·2025-03-15 15:45

零基础小白如何系统学习Spring Boot

零基础小白如何系统学习SpringBoot一、学习前的准备1.必备基础知识✅Java基础：掌握Java8+的核心语法（类/对象/集合/异常处理）✅Maven/Gradle：理解依赖管理工具的基本使用（pom.xml

Victoria Zhu·2025-03-15 13:21

如何更新 Oh My Zsh

1.1运行更新命令omzupdate或者upgrade_oh_my_zsh1.2重启Zsh使更新生效execzsh✅这个方法最推荐，因为它：自动拉取最新的OhMyZsh版本更新所有插件不会覆盖你的.zshrc

獨梟·2025-03-15 09:47

Different number of columns

org.apache.flink.client.program.ProgramInvocationException:Themainmethodcausedanerror:Columntypesofqueryresultandsinkforregisteredtable‘photoTradeInfoHive.db_audit.ods_photo_trade

sunyaox·2025-03-15 06:23

win32汇编环境,对话框程序中创建托盘示例一

;直接抄进RadAsm可编译运行。重要部分加备注。

一品人家·2025-03-15 02:46

You are using pip version 10.0.1, however version 20.0.2 is available.的解决方案

在安装第三方库时出现以下提示：Youareusingpipversion10.0.1,howeverversion20.0.2isavailable.输入：python-mpipinstall--upgradepip

柒柒钏·2025-03-14 23:55

Android - ViewPager 从基础到进阶

前言好记性不如烂笔头，学习的知识总要记录下来，通过本文来加深对ViewPager方方面面的理解：ViewPager的基础介绍PagerAdapter+FragmentPagerAdapter&FragmentStatePagerAdapter

whd_Alive·2025-03-14 22:15

Linux创建git仓库，并利用post-receive钩子实现自动部署

一、创建git仓库的用户groupaddgit#出于安全考虑，创建的git用户不能允许SSH登录，只能在git-shell下使用useraddgit-ggit-s/usr/local/git/bin/git-shellpasswdgit

wpfly2020·2025-03-14 22:40

my rainy days·2025-03-14 19:44

深入解析模拟/数字转换（ADC）：从原理到应用实践

目录引言一、ADC的核心概念与技术指标1.ADC的定义与基本原理2.关键性能指标二、主流ADC架构及适用场景1.逐次逼近型（SARADC）2.积分型（双斜ADC）3.流水线型（PipelineADC）4

Electron-er·2025-03-14 17:29

大模型高效优化技术全景解析：微调、量化、剪枝、梯度裁剪与蒸馏

目录微调（Fine-tuning）量化（Quantization）剪枝（Pruning）梯度裁剪（GradientClipping）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）技术对比与协同策略总结与趋势

时光旅人01号·2025-03-14 15:40

XGBoost算法深度解析：从原理到实践

一、算法起源与核心思想XGBoost（eXtremeGradientBoosting）由陈天奇于2014年提出，是梯度提升决策树（GBDT）的优化版本。

彩旗工作室·2025-03-14 11:36

在Android Studio中通过CMake实现交叉编译生成动态so文件

aux_source_directoryinclude_directorieslink_directoriesadd_librarytarget_link_libraries将CMake配置文件依赖到Gradle

H.ZWei·2025-03-14 08:52

深度学习常见优化器

动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum•公式：v_t=γv_{t-1}+η∇θJ(θ)•效果：平滑梯度更新，加速收敛•经典参数：γ=0.9（多数场景推荐）三、自适应学习率家族3.Adagrad

Humingway·2025-03-14 07:13

Android高级组件实践：ViewPager详解与案例

它通过PagerAdapter管理页面，提供页面创建与销毁的方法实现。

Bachnroth·2025-03-14 05:53

深度学习中常用的优化器

本文将介绍各种基于梯度下降的优化器，如Momentum，Adagrad以及Adam等等StochasticGradientDescent（SGD）MomentumAdagradRMSpropAdamAdaMax1

无能者狂怒·2025-03-14 04:16

基于Python的逆向工程：ELF文件

当解决复杂的逆向问题时，我们常使用radare2或IDA等成熟工具进行反汇编和调试。但有时也需要深入挖掘并了解它们是如何运作的。

Python 学习者·2025-03-14 03:45

C++程序设计语言笔记——抽象机制：派生类

重构前（使用类型域）：classShape{inttype;//1=圆,2=矩形doubleradius;doub

钺不言·2025-03-14 02:10

python和pytorch关系_PyTorch：Python优先的深度学习框架

PyTorch是一个Python软件包，其提供了两种高层面的功能：使用强大的GPU加速的Tensor计算（类似numpy）构建于基于tape的autograd系统的深度神经网络如有需要，你也可以复用你最喜欢的

weixin_39877182·2025-03-14 02:36

使用 OkHttp 与 FastJSON 发送 POST 请求

目录前言一、依赖配置Maven依赖配置Gradle依赖配置二、常量定义三、学生对象定义四、常规情况：发送单个学生信息代码实现代码解释五、多线程情况：发送多个学生信息线程池基础知识代码实现代码解释六、注意事项和优化建议常规情况异步请求处理多线程情况前言在现代

李少兄·2025-03-13 22:12

WPF—自定义分页

数据列表看一下DataGrid的独特属性：AlternationCount：设置ItemControl中交替项的数据，可以理解为隔几行换色设置AutoGenerateColumns：是否自动生成列CanUserAddRow

YANG-Live·2025-03-13 22:38

python数据处理与分析

:'Colorado'],name='state'),columns=pd.Index(['one','two','three'],n...

聆一·2025-03-13 20:01

Android逆向（Xposed配置）

settings.gradle1.settings.gradlevs.build.gradle文件作用settings.gradle管理整个Gradle项目（包括多模块）build.gradle管理单个模块的构建

奶龙牛牛·2025-03-13 20:26

[Base]DIFFERENTIAL TRANSFORMER

1.BaseInfoTitleDIFFERENTIALTRANSFORMERAdresshttps://arxiv.org/pdf/2410.05258Journal/Time202410Author微软研究院和清华大学提出

Xy-unu·2025-03-13 18:09

「Trading星周二」 Space精华回顾 | 牛市启动倒计时？五大关键议题激辩与未来展望

作者：Trading星周二文/TechubNewsPeter一、活动背景：牛市迷雾下的深度思辨3月10日晚，由TechubNews主办的「Trading星周二」第二期Space活动引发行业热议。

·2025-03-13 15:20

2.5 Spring Boot异常处理全局化：@ControllerAdvice实战

SpringBoot全局异常处理：@ControllerAdvice深度解析一、异常处理机制全景图1.1SpringMVC异常处理流程mermaidgraphTDA[客户端请求]-->B[DispatcherServlet

Sendingab·2025-03-13 15:21

Vue3中实现el-table单选功能（取消前一项的选中）

需求描述产品说，表格行要只能选中一个且，不能使用el-radio方式因为要可以取消选中于是乎，有了当前的文章记录我们先看效果图效果图代码思路首先，把el-table的全选全不选勾选框取消::v-deep

·2025-03-13 15:48

模型训练和推理

计算图以及前向后向传播训练时需要梯度，推理时不需要阶段是否计算梯度是否反向传播是否更新参数用例写法训练✅✅✅loss训练默认即可，requires_grad=True推理❌❌❌采样、预测、部署用@torch.inference_mode

一杯水果茶！·2025-03-13 12:02

如何部署Java应用到服务器

打包Java应用：使用IDE（如IntelliJIDEA或Eclipse）或构建工具（如Maven或Gradle）将Java项目打包成WAR或JAR文件。

DKPT·2025-03-13 12:57

trino与ranger集成

修改install.properties文件：#rangeradminurlPOLICY_MGR_URL=http://nn23.fff.com:6080/REPOSITORY_NAME=trinodev

小南瓜瓜·2025-03-13 10:39

el-radio

1.ElementUI中el-radio再次点击取消选中不使用change，当radio已被选中时，@change事件不会被触发备选项备选项备选项clickitem(e){e===this.radio2

shadouqi·2025-03-13 08:57

TDengine SQL 函数

单行函数数学函数ABSACOSASINATANCEILCOSDEGREESEXPFLOORGREATESTLEASTLNLOGMODPIPOWRADIANSRANDROUNDSIGNSINSQRTTANTRUNCATE

TDengine （老段）·2025-03-13 04:22

排序算法终极指南：从冒泡到快排，手把手教你玩转所有排序技巧

QuickSort）4.归并排序（MergeSort）三、进阶排序算法5.堆排序（HeapSort）6.希尔排序（ShellSort）四、特殊场景排序7.计数排序（CountingSort）8.基数排序（RadixSort

三流搬砖艺术家·2025-03-12 19:57

Drools 使用教程

1.3配置项目依赖如果你是通过Maven或Gradle来管理项目依赖，可以在项目的pom.xml或build.gradle文件中添加

zru_9602·2025-03-12 18:50

量化交易中用到的回测评估指标（策略收益、基准收益、Alpha比率、Beta比率、夏普比率、索提诺比率）详解

故现阶段以学习量化交易的知识为主，多学多问总是没错的嘛~现阶段使用Python爬取交易数据来验证自己的一些选股逻辑，笔者目前去一家民营的券商开户后，券商赠送了Ptrade作为量化软件供客户使用，可回测可交易

林不更新·2025-03-12 15:59

记一次跨域问题

发现问题非常的纳闷，为何正常请求不会有问题，我当时的代码是这样的：1.声明了一个全局异常捕捉类，添加注解@RestCntrollerAdvice，增加方法添加注解@ExceptionHandler，捕捉未登录异常

Stone Lio·2025-03-12 10:53

梯度提升决策树（GBDT）

GBDT（GradientBoostingDecisionTree），全名叫梯度提升决策树，是一种迭代的决策树算法，又叫MART（MultipleAdditiveRegressionTree），它通过构造一组弱的学习器

binggorun·2025-03-12 09:18

mysql经典试题共34题

1、准备数据--dropdroptableifexistsdept;droptableifexistsemp;droptableifexistssalgrade;--CREATECREATETABLE`

zhangpeng455547940·2025-03-12 03:55

使用 WinSCP 连接至 Windows Subsystem for Linux (WSL)

WSL1：直接使用localhost连接WSL2：需通过虚拟网络适配器的IP连接（需额外配置）在WSL中安装并配置SSH服务器步骤1：更新系统bashsudoaptupdate&&sudoaptupgrade-y

四月的我·2025-03-12 02:50

[Pytorch报错问题解决]AttributeError: ‘nn.Sequential‘ object has no attribute ‘append‘

Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/anaconda3/envs/Text2HOI/lib/python3.9/site-packages/torch/autograd

Bartender_Jill·2025-03-12 00:38

每日学习Java之一万个为什么

的事务具体实现流程@Transactional细节事务传播行为SpringMVC所需依赖SpringMVC五个组成部分功能及其原理SpringMVCHandler方法注解RequestMappingHandlerAdapter

~Yogi·2025-03-12 00:02

PyTorch 中的混合精度训练方法，从 autocast 到 GradScalar

PyTorch的混合精度训练主要由两个方法实现：amp.autocast和amp.GradScalar。在这两个工具的帮助下，可以实现以torch.float16的混合精度训练。

Syntax_CD·2025-03-12 00:01

推荐频道

RAD