RPC之Thrift学习实战第19页

2025.02.17

我是一名大一下机械工程的学生我会尽量每天学习1.5小时以上的c语言并更新今天是我开学的第一天我希望在放寒假也就是6月28号之前学完c语言还有单片机以下为笔记计算机中的单位：bit-比特位byte-字节kbmbgbtbpg1pb

d_u_yun·2025-02-22 21:18

Kubernetes控制平面组件：APIServer 基于 Webhook Toeken令牌的认证机制详解

云原生学习路线导航页（持续更新中）kubernetes学习系列快捷链接Kubernetes架构原则和对象设计（一）Kubernetes架构原则和对象设计（二）Kubernetes架构原则和对象设计（三）

grahamzhu·2025-02-22 21:48

矩阵-矩阵置零

在计算机科学中，一个原地算法（in-placealgorithm）是一种使用小的，固定数量的额外之空间来转换资料的算法。当算法执行时，输入的资料通常会被要输出的部分覆盖掉。

Vacant Seat·2025-02-22 20:43

线代好学吗？

快期末考了，这两天的学期效率比在家高了几倍，这一周都在学习线代，在宿舍，自习室，图书馆都拿着一本太原理工大学线性代数第二版在那里翻，感觉线性代数这个东西挺有意思，挺灵活的，在这里，我总结一下一点关于线性代数的知识

Vacant Seat·2025-02-22 20:13

Web Worker终极优化指南：4秒卡顿→0延迟的实战蜕变

导读：从4秒卡顿到丝滑响应真实痛点场景：当斐波那契数列计算量达10亿次时，页面完全冻结4.2秒！通过WebWorker优化后，UI响应时间降至16ms以内。本文手把手带您实现性能蜕变！一、WebWorker核心原理剖析1.浏览器线程架构解密主线程：UI渲染→事件监听→JS执行→网络请求→定时器↓WebWorker线程：纯计算任务→文件IO→大数据处理2.多线程通信机制//主线程constworke

前端御书房·2025-02-22 20:12

Python数据分析实战案例

Python数据分析实战案例数据分析的魅力：Python与Pandas的完美结合初识Pandas：数据处理的瑞士军刀环境搭建：如何在本地安装Pandas第一步：加载和查看你的第一个数据集数据清洗的艺术：

master_chenchengg·2025-02-22 20:42

分析React和Vue的区别与优势

下面是它们在各个方面的比较，包括架构、学习曲线、性能等。1.架构与理念React：开发类型：React是一个UI库，专注于视图层的构建。

Neo Evolution·2025-02-22 20:41

2025vue4.x全栈学习关键技术分析线路图

插件市场新增AI代码审查模块‌跨平台能力‌：Uni-App支持原生ARCore/ARKit调用‌安全增强‌：默认启用WebAuthn生物认证集成建议配合Vue官方推出的「2025开发者成长计划」分阶段学习

mabanbang·2025-02-22 20:10

CSS垂直居中终极方案：告别复杂计算，拥抱现代布局

engchina·2025-02-22 20:40

深入剖析 C++ 中的迪杰斯特拉算法

对于学习C++编程的开发者来说，掌握迪杰斯特拉算法不仅能加深对算法思维的理解，还能在实际项目中有效解决诸多路径规划相关问题。

小白布莱克·2025-02-22 20:40

全面解析 HarmonyOS NEXT（5.0）：从零构建高效登录页面

通过这一实战案例，你将了解页面布局、数据本地化存储、网络请求等多方面知识，并见识到HarmonyOSNEXT在构建现代应用时的强大能力和灵活性。

·2025-02-22 20:15

Java高级之动态代理

Java高级之动态代理动态代理的实现1.创建接口2.创建被代理类，需要重写接口类3.创建代理类和代理类对象测试Java动态代理是Java反射机制的一种应用，它可以在运行时动态生成代理类，实现对原对象的代理

·2025-02-22 20:45

java菜鸟教程学习（完整版）

java实例一.Java字符串1.Java实例–字符串比较2.Java实例-查找字符串最后一次出现的位置3.Java实例-删除字符串中的一个字符4.Java实例-字符串替换5.Java实例-字符串反转6.Java实例-字符串查找7.Java实例-字符串分割8.Java实例-字符串分割(StringTokenizer)9.Java实例-字符串小写转大写10.Java实例-测试两个字符串区域是否相等1

·2025-02-22 20:45

在低功耗MCU上实现人工智能和机器学习

作者：SiliconLabs人工智能（AI）和机器学习（ML）技术不仅正在快速发展，还逐渐被创新性地应用于低功耗的微控制器（MCU）中，从而实现边缘AI/ML解决方案。

电子科技圈·2025-02-22 19:06

2025asp.net全栈技术开发学习路线图

2025年技术亮点‌：Blazor已全面支持WebAssembly2.0标准.NET8+版本原生集成AI模型部署能力AzureKubernetes服务实现智能自动扩缩容EFCore新增向量数据库支持特性‌ASP.NET全栈开发关键技术说明（2025年视角）‌以下技术分类基于现代企业级应用开发需求：‌前端生态‌‌Blazor‌是微软基于WebAssembly的前端框架，允许开发者直接使用C#替代Ja

mabanbang·2025-02-22 19:06

数据结构之【顺序表实现】(c语言实现)

强烈建议看完上一期博客之后再来看这一期：数据结构之【顺序表简介】3.实现顺序表的增删查改静态顺序表的缺陷较大，所以下面展示的是动态顺序表的相关函数3.1初始化结构体变量创建之后，首先初始化一下才好#defineINIT_CAPACITY10voidSLINIT

zl_dfq·2025-02-22 19:06

设计模式之策略模式

概述策略模式属于行为型设计模式，主要关注对象之间的交互和职责分配，用于解决对象之间的通信、协作和行为控制等问题。普通策略模式在普通的策略模式中，通常包含抽象策略接口、具体策略类和环境类这三个核心部分。以之前计算会员折扣价格的场景为例，普通策略模式的实现可能是这样的：//抽象策略接口interfaceDiscountStrategy{doublecalculateDiscount(doublepri

weixin_43833540·2025-02-22 19:35

《程序员练习生》第2期什么年龄开始编程最好

1.为什么是10岁很多人听到编程两个字，就下意识的感觉这是非常高深的技术，至少需要完成高中，甚至是要上了大学才能开始学习的技术。

道知极限编程·2025-02-22 19:32

《西瓜书》大白话思想总结-第三章

第三章3.1+3.2分类和回归是监督式学习，都是根据数据，分析特征，作出预测，只是预测的值是离散的叫分类，连续的叫回归。为什么叫线性回归呢？因为线性就可以看成是直线，直线当然是连续的。

小溪子子·2025-02-22 19:31

Java vs C++：2025年编程语言之争——谁将主宰未来？

本文深入调研并对比Java和C++在市场份额、插件丰富度、学习成本、安全性等方面的表现，帮助您理解它们的优势与应用场景，并在选择编程语言时做出明智决策。

爱吃青菜的大力水手·2025-02-22 19:00

【接口测试实战(十)】接口测试之token鉴权实战

部分前情：《【接口测试实战(零)】接口测试简介》《【接口测试实战(一)】搭建接口测试环境》《【接口测试实战(二)】根据接口文档使用postman测试》《【接口测试实战(五)】接口测试之断言实战》《【接口测试实战

黑黑白白君·2025-02-22 19:00

企业商业秘密百问百答之五十三【商业秘密转让】

《企业商业秘密百问百答》是由天禾律所陈军律师团队精心编撰的成果，汇集了该团队律师在处理商业秘密相关的刑事和民事案件中的丰富经验。近年来，这份资料已通过线上和线下的方式向全国近千家企业进行了广泛宣讲，并获得了积极的社会反响。其核心目标是帮助企业加强商业秘密的保护措施，同时也为那些陷入商业秘密纠纷的当事人提供解决问题的思路和指导。需要强调的是，本《企业商业秘密百问百答》所提供的内容仅代表律师的个人观点

陈军律师·2025-02-22 19:29

Java Web开发：从入门到实战的技术之旅

一、JavaWeb开发初印象在互联网技术飞速发展的当下，JavaWeb开发已成为构建各类网络应用的中流砥柱。简单来说，JavaWeb开发就是利用Java语言及其相关技术，开发出能够在Web服务器上运行，并通过浏览器等客户端进行访问的应用程序。这些应用程序可以是功能丰富的网站、交互性强的Web应用，也可以是复杂的企业级信息系统，广泛应用于电商、金融、教育、医疗等各个领域。当我们在淘宝上尽情购物、在支

计算机学长·2025-02-22 18:28

深入探索Mozilla的DeepSpeech：语音识别的新里程碑

深入探索Mozilla的DeepSpeech：语音识别的新里程碑项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSpeech项目简介是一个开源的语音识别引擎，基于深度学习技术

温宝沫Morgan·2025-02-22 18:28

DeepSeek 到底是什么类型的应用，其核心功能是什么？

以下从应用类型和核心功能两方面展开分析：一、DeepSeek的应用类型通用型人工智能助手DeepSeek被设计为跨行业的通用型AI，适用于生活、学习、工作等场景。

AndrewHZ·2025-02-22 18:27

使用LlamaIndex进行Token计数的实战指南

在人工智能领域，特别是在自然语言处理（NLP）任务中，理解和跟踪Token的使用情况是非常重要的。这篇文章将介绍如何使用LlamaIndex库来进行Token计数，并提供一些实用的代码示例，以便你在自己的项目中应用这些技术。环境设置首先，我们需要设置回调和服务上下文。通过全局设置，我们可以在不需要每次查询时都传递这些设置的情况下使用它们。importosos.environ["OPENAI_API

llzwxh888·2025-02-22 18:55

CTF 代码学习日记 PHP

基础2字符串连接可以使用点号（.）3.$_：在PHP中，以$_开头的变量（如$_GET、$_POST、$_COOKIE等）是超级全局变量。超级全局变量的特点是它们在PHP脚本的任何地方（包括函数内部、类内部等）都可以访问，不需要使用global关键字来声明其可访问性。这些变量主要用于获取来自不同数据源的用户输入或者服务器环境相关信息。例如：$_SERVER用途：包含了服务器和执行环境相关的信息。例

ianozo·2025-02-22 18:25

【深度学习】Adam优化器

目录1什么是Adam1.1基本概念1.2Adam的数学理解1.2.1计算一阶矩估计（mean）1.2.2计算二阶矩估计（uncenteredvariance）1.2.3矫正一阶矩估计（mean）和二阶矩估计（uncenteredvariance）的偏差1.2.4更新模型参数1.3Adam的简单理解2Adam优化算法怎么用2.1导入所需的库和模块2.2定义模型和损失函数2.3定义优化器2.4在训练循

九筠·2025-02-22 18:54

word2vec（一） CBOW与Skip-Gram模型基础

Word2Vec其实就是通过学习文本来用词向量的方式表征词的语义信息，即通过一个嵌入空间使得语义上相似的单词在该空间内距离很近。

浮汐·2025-02-22 18:24

python自然语言处理—Word2vec模型之Skip-gram

Word2vec模型之Skip-gram（跳字）模型一、skip-gram模型图二、skip-gram模型图示例说明举个例子来说明这个图在干嘛：1、假设我们的文本序列有五个词，["the","man",

诗雨时·2025-02-22 18:53

word2vec之skip-gram算法原理

skip-gram算法原理1.input,output,targetinput的某个单词的one-hot编码（11000词汇量的总数目）output其他所有单词的概率（softmax输出也是11000）target是相近单词的one-hot形式2.Losstarget和output的矩阵的交叉熵最小or平方差最小3.NNet3.1隐层300个神经元,需要训练的权重矩阵大小是1000300本层的输出

cuixuange·2025-02-22 18:52

代码随想录 day51 图论 1-6学习

99.岛屿数量卡码网题目链接（ACM模式）(opensnewwindow)题目描述：给定一个由1（陆地）和0（水）组成的矩阵，你需要计算岛屿的数量。岛屿由水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成，并且四周都是水域。你可以假设矩阵外均被水包围。输入描述：第一行包含两个整数N,M，表示矩阵的行数和列数。后续N行，每行包含M个数字，数字为1或者0。输出描述：输出一个整数，表示岛屿的数量。如果不存在岛屿，则

ggyyToLearning·2025-02-22 18:52

朴素贝叶斯原理及sklearn中代码实战

朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一类基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。它假设特征之间是相互独立的，即在给定目标变量的情况下，每个特征都不依赖于其他特征。尽管这个假设在实际中很难成立，朴素贝叶斯在许多场景下仍表现得非常好，特别是对于文本分类等高维数据的应用。1.贝叶斯定理贝叶斯定理表明给定一个事件发生的条件下另一个事件发生的概率：P(A∣B)=P(B∣A)⋅P(A)P(B){P(A|B)=\

Lewis@·2025-02-22 18:51

19、《Springboot+MongoDB整合：玩转文档型数据库》

通过15+个典型代码示例，演示如何高效操作文档数据库，深入剖析MongoTemplate与MongoRepository的差异化使用场景，提供索引优化方案与分片集群配置实战经验，最后针对生产环境常见问题给出解

wolf犭良·2025-02-22 17:50

20、《Spring AOP：日志记录与权限控制实战》

SpringAOP：日志记录与权限控制实战引言在企业级应用开发中，审计日志和权限控制是两个关键的非功能性需求。传统实现方式往往导致代码重复度高、维护成本大。

wolf犭良·2025-02-22 17:50

神经网络的学习求梯度

importsys,ossys.path.append(os.pardir)importnumpyasnpfromcommon.functionsimportsoftmax,cross_entropy_errorfromcommon.gradientimportnumerical_gradient#simpleNet类classsimpleNet:def__init__(self):self.W=

阿崽meitoufa·2025-02-22 17:19

Day5、Vue3 Router路由(下)

「本专栏是我在学习Vue3过程中的总结与分享，旨在帮助初学者快速上手Vue3。由于我也在持续学习中，如果有任何疏漏或错误，欢迎大家在评论区指正，我们一起进步！」

码有余悸·2025-02-22 17:47

我的RUST学习—— 【第十五章 15-4】Rc＜T＞引用计数智能指针

Rc的基本概念Rc和所有权有一点关系。大部分情况下所有权关系是非常明确的：可以知道哪个变量拥有哪个值。回顾一下所有权规则：RUST中每一个值都有一个称为所有者owner的变量。一个值在任一时刻有且只有一个所有者。当所有者离开作用域时，这个对应的值被丢弃。但是有时，单个值会有多个所有者。当一个值的所有者数量没有归零时，这个值不应该被清除。为了启用多所有权，Rust有一个Rc类型，称为引用计数(ref

swallowblank·2025-02-22 16:12

【Rust】——使用Drop Trait 运行清理代码和Rc＜T＞引用计数智能指针

算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结），jQuery，前端vue.js，Javaweb开发，Python机器学习等主页链接

Y小夜·2025-02-22 16:12

LLM之提示词工程

1.提示与提示工程提示工程作为一门新兴的学科，专注于开发和优化提示技术，旨在提升语言模型（LMs）在各种应用与研究主题中的效能。掌握提示工程技能对于深入理解大型语言模型（LLMs）的潜力与局限至关重要。研究人员借助提示工程，致力于增强LLM在广泛且复杂的任务（如问答系统与算术推理）中的表现。而对于开发人员而言，提示工程则成为设计高效、强大提示技术的关键，这些技术能够无缝对接LLM与其他工具，实现功

樱花的浪漫·2025-02-22 16:11

C# IO 常用API 之（文件和目录）

File方法描述boolisExit=File.Exists(myPath);判断指定路径的文件是否存在File.Copy(myPath,newPath,true);将现有文件复制到新文件，如果新文件不存在，就会创建true可以覆盖同名文件false无法覆盖File.Create(filePath)文件创建File.Delete(filePath)文件删除File.Move(filePath,ne

程序猿多布·2025-02-22 16:11

提升职场沟通能力的七大秘诀

我是[数擎AI]，一位热爱探索新技术的前端开发者，在这里分享前端和Web3D、AI技术的干货与实战经验。如果你对技术有热情，欢迎关注我的文章，我们一起成长、进步！

贵州数擎科技有限公司·2025-02-22 16:11

【git】工作流实战：从本地仓库到远程仓库，git pull 与git rebase使用讲解，案例解析

Git工作流实战：从本地仓库到远程仓库将代码从本地仓库推送到远程仓库，并模拟公司团队协作的场景。

{⌐■_■}·2025-02-22 16:40

C++：使用 SFML 创建强化学习迷宫场景

在强化学习中，迷宫通常作为一种环境，供智能体（Agent）在其中进行探索和学习。通过设计合适的环境，我们可以训练模型让其通过迷宫找到最优路径。

煤炭里de黑猫·2025-02-22 16:10

60 款集成 DeepSeek 的应用推荐，开启 AI 生活新方式！

这些应用覆盖了生活的方方面面，从学习、工作到娱乐，让你轻松拥抱AI的强大能力。DeepSeek是什么？

大懒猫软件·2025-02-22 16:09

Python机器学习库之scikit-llm使用详解

概要Pythonscikit-llm库是一个用于机器学习的强大工具，它基于scikit-learn库并扩展了一些机器学习算法和功能，可以帮助开发者更轻松地进行机器学习模型的训练和评估。

Rocky006·2025-02-22 15:06

Editor工具类：实现Excel表格转换成Lua配置文件

首先需要读取Excel，我们需要三个外部插件：Excel.dll、ICSharpCode.SharpZipLib.dll、System.Data.dllExcel.dll和I

OneWord233·2025-02-22 15:36

图论之最小生成树

文章目录题目1584.连接所有点的最小费用最小生成树MST，有两种算法进行求解，分别是Kruskal算法和Prim算法Kruskal算法从边出发，适合用于稀疏图Prim算法从顶点出发，适合用于稠密图：基本思想是从一个起始顶点开始，逐步扩展生成树，每次选择一条连接已选顶点和未选顶点的最小权重边，直到所有顶点都被包含在生成树中。Prim算法的基本步骤：初始化：选择一个起始顶点，将其加入生成树中。选择最

JNU freshman·2025-02-22 15:34

什么是CoT（带有长链思维）的Few-shot Prompting（少样本提示）

少样本提示（Few-shotPrompting）：在输入中提供少量示例（通常为3-5个），让模型通过这些示例学习任务模式并生

早退的程序员·2025-02-22 15:03

深入解析C++26 Execution Domain：设计原理与实战应用

一、Domain设计目标与核心价值Domain是C++26执行模型的策略载体，其核心解决两个问题：执行策略泛化：将线程池、CUDA流等异构调度逻辑抽象为统一接口策略组合安全：通过类型隔离避免不同执行域的策略污染//Domain类型定义示例（P2300R10）structcpu_domain{templatestaticautotransform_sender(Sender&&snd,Env&&en

C语言小火车·2025-02-22 15:00

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