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GitHub--Python--Day 18面向对象编程--艰难前进

那么在面向对象编程中，对象是一个具体的概念，就像这个词中的“物”一样。一切皆为对
·2025-07-09 23:10

java中@Cacheable注解的作用

作用简述：@Cacheable注解的作用是：将方法的返回值缓存起来，当下次调用相同参数的方法时，直接从缓存中获取结果，而不再执行方法
gb4215287·2025-07-09 23:40

MySQL 表的内外连接

在上一篇博客中我们在认识笛卡尔积的时候已经接触过连接的，下面我们来进行系统学习连接，连接分为两大类，分别是内连接和外连接。
Two_brushes.·2025-07-09 23:39

服务器ubuntu系统调节亮度,Ubuntu系统下调节屏幕亮度的两种Linux命令

用户也在使用ubuntu系统的过程中摸索出很多技巧，下面就是介绍在Ubuntu10.0
·2025-07-09 23:38

打造企业级数据治理运营体系：从项目到产品，再到体系化运营

在多数企业中，数据治理容易陷入以下误区：误区表现治理项目化一次项目验收完就结束，缺乏后续维护‍♂️责任虚化“治理归数据团队，业务不管
晴天彩虹雨·2025-07-09 23:08

【深度学习第六期深度学习中的归一化与正则化技术：原理、实践与应用】

作者：“码上有前”文章简介：深度学习欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言深度学习中的归一化与正则化技术：原理、实践与应用摘要：本文深入探讨深度学习中批量归一化（BN）、层归一化（LN）、标准化以及正则化等关键技术
码上有前·2025-07-09 23:08

多模态AI声纹特征处理与多模态生物识别系统

一、声纹特征处理在多模态AI系统中，声纹特征的处理是实现高精度生物识别的关键步骤之一。以下是声纹特征处理的主要流程：数据预处理语音增强：对采集到的语音信号进行降噪处理，以提高信号质量。
·2025-07-09 23:08

解决DevEco Studio预览器实时预览崩溃与超时问题的实用指南

以下是一些解决DevEcoStudio预览器实时预览崩溃、超时问题的方法：检查代码错误语法和引用错误：仔细检查代码中是否存在拼写错误、缺少分号等语法问题，以及是否引用了不存在的变量、函数或组件。
·2025-07-09 23:08

Spring Boot 项目中多数据源配置使用场景

在SpringBoot中配置多数据源是一个非常常见的需求，主要用于以下场景：读写分离：一个主数据库（Master）负责写操作，一个或多个从数据库（Slave）负责读操作，以提高性能和可用性。
冰糖心书房·2025-07-09 23:37

如何使用Python控制笔记本电脑屏幕亮度？

在Python中，最流行的数据分析和操作库之一是Pandas，它提供了处理表格数据的强大工具。在本教程中，我们将使用Python和屏幕亮度控制库来探索如何控制笔记本电脑屏幕亮度。
很酷的站长·2025-07-09 23:37

Rust * 关键字

在Rust中，*运算符有多种重要用途，每种都有其独特的语义和适用场景。
萧曵 丶·2025-07-09 23:06

Kafka生产者的初始化

把用户配置的KafkaProducer参数，赋值给KafkaProducer构造函数中userProvidedConfigs变量。获取clientId。获取用户配置的分区器。
夏日彩虹·2025-07-09 23:06

Docker安装部署MySQL+Canal+Kafka+Camus+HIVE数据实时同步

因为公司业务需求要将mysql的数据实时同步到hive中，在网上找到一套可用的方案，即MySQL+Canal+Kafka+Camus+HIVE的数据流通方式，因为是首次搭建，所以暂时使用伪分布式的搭建方案
是小南啊_-·2025-07-09 23:36

冒泡排序与插入排序

一、冒泡排序1.定义：：冒泡排序是一种非常容易理解的排序算法，在排序中按照要求从小到大排序或者从大到小排序，不断比较数组中相邻两个元素的值，较小或者较大的元素前移2.动图演示过程3.代码演示过程二、插入排序
PiCriN·2025-07-09 23:36

如何在 Ubuntu 22.04 上添加 Swap 内存

简介在本教程中，我们将学习如何在Ubuntu22.04上添加Swap内存。Swap内存是存储驱动器上的一个空间，当系统的物理RAM完全被使用时，会用到这个空间。
vvw&·2025-07-09 22:05

Ruby 类和对象

在Ruby中，类和对象是构成应用程序的基础。类是对象的蓝图，而对象是类的实例。理解Ruby中的类和对象对于成为一名熟练的Ruby开发者至关重要。
lsx202406·2025-07-09 22:02

阿里开源WebSailor：超越闭源模型的网络智能体新星

WebSailor简介与开源背景在人工智能领域持续创新的浪潮中，阿里通义实验室于2025年7月正式开源了其突破性成果——WebSailor网络智能体。
·2025-07-09 22:02

知识图谱系列（2）：知识图谱的技术架构与组成要素

在之前的上一篇文章中，我们介绍了知识图谱的基础概念与发展历程，了解了知识图谱的定义、核心特征、发展历史以及在AI发展中的地位与作用。
程序员查理·2025-07-09 22:00

Java中容易混淆的概念解析：重载（Overload）与重写（Override）

一、课程引入在Java的学习过程中，重载（Overload）和重写（Override）是两个非常基础但又容易让初学者混淆的概念。它们都涉及到方法的使用，但在定义、作用范围、规则等方面有着明显的区别。
覃伟强0402·2025-07-09 22:59

工程计划倒计时软件就这个最好用 自定义日期+时间组合 有效提醒进度

工程项目计划倒计时软件就这个最好用自定义日期+时间组合有效提醒进度在工程项目管理中，精准把控时间节点至关重要，一款好用的倒计时软件能让进度管理事半功倍。
·2025-07-09 22:59

深入浅出二分法：从实际问题看“最小化最大值”问题的求解之道

在算法学习中，二分法是一种高效且应用广泛的查找策略。它不仅能用于有序数组的元素查找，更在“最小化最大值”“最大化最小值”等优化问题中发挥着关键作用。
余厌厌厌·2025-07-09 22:29

Python中字符串的操作

字符串的格式化4.字符串的查找和统计5.字符串的大小写转换6.字符串的位置调整7.字符串的开头和结尾判断8.字符串的拼接与切割9.字符串的空白字符处理10.字符串的替换11.字符串的编码和解码总结在Python中，
远方传来风笛12·2025-07-09 21:58

剑指offer55_数组中只出现一次的两个数字

数组中只出现一次的两个数字一个整型数组里除了两个数字之外，其他的数字都出现了两次。请写程序找出这两个只出现一次的数字。你可以假设这两个数字一定存在。
君鼎·2025-07-09 21:27

C++最小生成树算法详解

C++最小生成树算法详解引言在图论中，最小生成树（MinimumSpanningTree,MST）是一个非常重要的概念。对于给定的带权无向连通图，最小生成树是一棵包含图中所有顶点且边权之和最小的树。
你的冰西瓜·2025-07-09 21:57

MyBatis 结果集映射黑科技：复杂对象映射不再头疼

MyBatis结果集映射黑科技：复杂对象映射不再头疼关键词：MyBatis、结果集映射、复杂对象、ResultMap、关联映射、嵌套查询、ORM摘要：在企业级开发中，数据库表关系往往复杂（如一对多、多对多
Java技术栈实战·2025-07-09 21:57

算法训练营DAY5 第二章 链表part02 补

关键点：注意哨兵指针的初始化，前后都指向自己；在查询函数中，使用中点下标简化查询中的cur指针移动次数，从哨兵指针开始向后移动cur指针时，需要注意for循环中“inext=sentinelNod
·2025-07-09 21:26

Python中字符串的操作

一、字符串操作字符串连接s1="Hello"s2="World"print(s1+""+s2)#HelloWorld字符串重复print("Ha"*3)#HaHaHa字符串长度s="Python"print(len(s))#6二、字符串索引与切片索引访问s="Python"print(s[0])#'P'(第一个字符)print(s[-1])#'n'(最后一个字符)切片操作s="PythonProg
Clear love.....·2025-07-09 21:56

算法训练营DAY7 第三章 哈希表part02

LeetCode）解题思路：使用unordered_map，用两个for循环遍历A与B数组所有的可能的a+b组合，以及每种组合出现的次数；接下来在两个for循环中遍历所有的target=0-(c+d)，在map中查询每个
_Coin_-·2025-07-09 21:56

代码训练营DAY13 第六章 二叉树part01

理论基础二叉树种类存储方式遍历方式深度优先搜索&广度优先搜索深度：前序遍历、中序遍历、后序遍历（中间在前or中or后，左右顺序固定）广度：二叉树定义递归遍历（必须掌握）递归分析三步法1、确定递归函数的参数和返回值
_Coin_-·2025-07-09 21:56

【PTA数据结构 | C语言版】一元多项式的乘法运算

输出格式：在一行中以指数递降方式输出乘积多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔，但结尾不能有多余空格。零
秋说·2025-07-09 21:26

把文件夹下所有的excle写入word文件中

把文件夹下所有的excle写入word文件中frompathlibimportPath,PurePathfromopenpyxlimportload_workbookfromdocximportDocument
[自由之路]·2025-07-09 21:56

word中的单位详解

像素（px）：在Word中不直接使用，但可通过分辨率换算（如9
·2025-07-09 21:55

AutoGen-AgentChat-7-GraphFlow工作流

importosfromdotenvimportload_dotenvload_dotenv()TrueGraphFlow（工作流)在本节中，你将学习如何使用（简称“flow”）创建多智能体工作流。
·2025-07-09 21:55

大模型与智能体：螺旋共生，绘就智能新蓝图

大模型：构筑智能大厦的基石大语言模型，像广为人知的GPT-4、通义千问等，凭借在海量数据中深度学习的锤炼，展现出卓越的语言理解与生成天赋。它们就像知识渊博的学者，能熟练应对各类自然语言任务。
东锋17·2025-07-09 21:54

MySQL排序大揭秘：从零开始掌握数据排序的魔法

在我们日常生活中，排序无处不在：电商网站按价格从低到高展示商品社交媒体按时间倒序显示朋友圈学生成绩按分数从高到低排名排序是数据库的核心能力之一，它让海量数据变得有意义且易于理解。
码农技术栈·2025-07-09 21:53

huggingface 笔记： Trainer

Trainer是一个为Transformers中PyTorch模型设计的完整训练与评估循环只需将模型、预处理器、数据集和训练参数传入Trainer，其余交给它处理，即可快速开始训练自动处理以下训练流程：
UQI-LIUWJ·2025-07-09 21:23

论文略读：SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-world Github Issues?

——>要具有挑战性的基准测试论文引入了SWE-bench在现实软件工程环境中评估语言模型的基准测试模型的任务是解决提交到热门GitHub仓库的问题（通常是bug报告或功能请求）每个任务都需要生成描述对现有代码库应用的更改的补丁
UQI-LIUWJ·2025-07-09 21:23

论文略读： ALPAGASUS: TRAINING A BETTER ALPACA WITH FEWER DATA

背景大模型通常需要在有监督指令数据集上进行指令微调来加强指令遵循能力但是广泛使用的数据集包含许多具有不正确或不相关响应的低质量样本，这对大模型微调具有误导性——>论文提出了一种简单有效的数据选择策略，使用ChatGPT自动识别和过滤掉低质量数据同时引入了:ALPAGASUS，它是仅对从52k训练数据中过滤出来的
·2025-07-09 21:23

web从输入网址到页面加载完成

在日常生活中，我们每天都会多次打开浏览器，输入网址，按下回车键，然后等待页面加载完成。这个过程对我们来说是如此的简单和自然，以至于我们很少会去思考浏览器背后究竟发生了什么。
前端小巷子·2025-07-09 21:52

深度学习之迁移学习

认识迁移学习迁移学习（TransferLearning）是机器学习中的一种重要技术，其核心思想是将在一个任务上学习到的知识（模型参数、特征表示等），迁移应用到另一个相关但不同的任务中，从而提升新任务的学习效率和性能
路溪非溪·2025-07-09 21:22

！LangChain工具选择与调用策略深入解析(42)

工具选择与调用策略深入解析一、LangChain工具概述1.1工具的定义与作用LangChain中的工具（Tool）是用于扩展语言模型能力的核心组件，它允许开发者将外部功能或资源集成到基于语言模型的应用中。
·2025-07-09 21:22

！ LangChain工具选择与调用策略深入解析(41)

工具选择与调用策略深入解析一、LangChain工具概述1.1工具的定义与作用LangChain中的工具（Tool）是用于扩展语言模型能力的核心组件，它允许开发者将外部功能或资源集成到基于语言模型的应用中。
Android 小码蜂·2025-07-09 21:21

LangChain提示词设计核心原则深度解析(9)

LangChain提示词设计核心原则深度解析一、LangChain提示词设计概述1.1提示词在LangChain中的定位在LangChain框架中，提示词是连接用户需求与大语言模型（LLM）能力的关键桥梁
Android 小码蜂·2025-07-09 21:20

中文大模型的技术债问题

中文大模型的技术债问题摘要随着中文大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用，其研发和部署过程中积累的“技术债”（TechnicalDebt）问题日益突出
大鹏的NLP博客·2025-07-09 20:50

JSX编译革命：React 17+无需导入的Babel优化与AST深层解析

根据最新的React文档，JSX被定义为"在JavaScript中嵌入类似HTML的标签语法"，它允许我们直观地描述UI应该呈现的样子。
PineappleCode·2025-07-09 20:20

P2495 [SDOI2011] 消耗战

题目描述在一场战争中，战场由nnn个岛屿和n−1n-1n−1个桥梁组成，保证每两个岛屿间有且仅有一条路径可达。
稳兽龙·2025-07-09 20:19

智能体核心架构解析：感知-推理-行动的完整闭环

在技术的宇宙中，我愿做永不停歇的探索者。✨用代码丈量世界，用算法解码未来。我是摘星人，也是造梦者。每一次编译都是新的征程，每一个bug都是未解的谜题。
.摘星.·2025-07-09 20:19

Python PyDub详解：音频处理从未如此简单

引言在Python生态中，PyDub以其简洁的设计和强大的功能，成为音频处理领域的后起之秀。
detayun·2025-07-09 20:18

Python python-docx详解：从入门到精通的Word文档处理指南

引言在自动化办公与数据报告生成的场景中，Python的python-docx库以其简洁的API设计和强大的功能，成为处理Word文档的利器。
detayun·2025-07-09 20:18

AI原生应用开发：LLM的异常检测与处理

AI原生应用开发：LLM的异常检测与处理关键词：大语言模型（LLM）、异常检测、AI原生应用、错误处理、提示工程摘要：在AI原生应用中，大语言模型（LLM）已成为核心“大脑”，但它的“不靠谱”行为（如虚构事实
SuperAGI2025·2025-07-09 20:18
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