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add结果
前端必备:正则表达式入门指南与高频场景实战
1.修饰符(Flags)修饰符放在正则表达式末尾(如/pattern/igm),用于控制匹配模式:修饰符名称作用iignoreCase忽略大小写(如匹配"A"和"a")gglobal全局匹配(匹配所有
结果
禅意码农
·
2025-02-21 21:56
js
正则表达式
javascript
node.js
CSS选择器(基本选择器、关系选择器、属性选择器、伪类选择器、伪元素选择器、选择器权重及优先级)总结
CSS选择器一、通配符选择器*作用:选中页面中所有的元素,如下案例是给页面中的具有margin和p
add
ing的元素去除默认的内外边距。
shuimoguzhou
·
2025-02-21 20:22
css
css3
前端
1024程序员节
pytest下的pytest.ini文件的配置项
在执行时可以改变pytest的默认配置pytest.ini文件作用如下:修改用例的命名规则配置日志格式,比代码配置更方便添加标签,防止运行过程报警告错误指定执行目录排除搜索目录1.改变默认命令行选项[pytest]
add
opts
a1838939319z
·
2025-02-21 20:48
pytest
【正则表达式】
数量限定元字符2.3位置限定元字符2.4分组和引用元字符3.其他3.1使用`grep`进行文本搜索3.2使用`sed`进行文本替换3.3使用`awk`进行数据提取1.前言2.过滤器grep知识点代码示例运行
结果
布鲁惠比寿
·
2025-02-21 19:46
学习
linux
正则表达式
mysql
数据库
Python学习心得特殊方法
1.特殊方法:运算符特殊方法功能描述+__
add
__()执行加法运算-__sub__()执行减法运算,>=,!
lifegoesonwjl
·
2025-02-21 19:12
python
开发语言
pycharm
前端
仓库管理到底该怎么管?记住这五常六准原则!
想象一下,货物乱成一团,找东西时费劲,出库慢,
结果
错发了货,那可真的是“大麻烦”啊。客户打电话来投诉,老板又来催货,这种情况谁遇到谁头疼。
·
2025-02-21 19:13
数据库
美团一面:说说synchronized的实现原理?
对齐填充(P
add
ing):确保对象内存对齐。MarkWor
K&&K
·
2025-02-21 18:07
面试
java
Sqlserver中判断表是否存在
4233312.html在sqlserver(应该说在目前所有数据库产品)中创建一个资源如表,视图,存储过程中都要判断与创建的资源是否已经存在在sqlserver中一般可通过查询sys.objects系统表来得知
结果
码农张3
·
2025-02-21 18:06
SQLServer
数据库
c/c++
java
如何在 macOS 上配置 MySQL 环境变量
如何在macOS上配置MySQL环境变量步骤1:查找MySQL安装路径打开终端,使用以下命令查找mysql的可执行文件路径:whichmysql如果该命令没有返回
结果
,可以使用find命令:sudofind
獨梟
·
2025-02-21 18:03
全面配置
macos
mysql
数据库
【C++】C++11异步操作
futurestd::async函数模板std::packaged_task类模板std::promise类模板std::futurestd::future是C++11标准库中的一个模板类,它表示一个异步操作的
结果
_清风过耳
·
2025-02-21 18:33
C++
c++
开发语言
1024程序员节
c语言
PostgreSQL JSONJSONB 查询与操作指南
1.基础操作1.1JSON属性访问->:返回JSON对象中的值,
结果
为JSON格式。
小芬熊
·
2025-02-21 17:20
面试
学习路线
阿里巴巴
postgresql
大数据
数据库
【算法通关村 Day7】递归与二叉树遍历
递归算法通常包括两个主要部分:基准情况(也叫递归终止条件):当问题规模足够小,递归可以停止,通常返回一个简单的
结果
。递归部分:将问题分解成更小的子问题,并在递归过程中调用自身。
Ava_J
·
2025-02-21 17:49
算法
数据结构
数据分析:彩票中奖号码分析与预测
预测双色球彩票的中奖号码是一个典型的随机事件,因为每个号码的出现概率是独立的,且历史数据并不能直接用于预测未来的开奖
结果
。然而,我们可以通过统计分析来了解号码的分布规律,从而提供一些可能的参考。
LensonYuan
·
2025-02-21 16:14
python学习教程
数据挖掘
数据分析
统计学习
嵌入式人工智能应用-第四章 逻辑回归 8
逻辑回归1逻辑回归介绍1.1背景介绍1.2原理1.2.1预测函数1.2.2判定边界1.2.3损失函数1,2,4梯度下降函数1.2.5分类拓展1.2.6正则化2实验代码3实验
结果
说明1逻辑回归介绍1.1背景介绍逻辑回归的过程可以概括为
数贾电子科技
·
2025-02-21 16:11
嵌入式人工智能应用
人工智能
逻辑回归
算法
Linux学习笔记 - 6
查看本机IP:ifconfig#需先安装net-toolsip
add
r#无需安装,推荐使用安装ifconfig:CentOS:yum-yinstall
Norvyn_7
·
2025-02-21 16:08
Linux学习
linux
学习
笔记
python 速度 write_videofile_moviepy音视频剪辑:使用VideoFileClip、AudioFileClip和write_videofile、write_audiofile...
一、概述在本地进行音视频处理时,首先要从视频文件进行音视频加载,最后要将处理
结果
输出到文件。本节介绍moviepy的音视频的加载和输出方法。
weixin_39529914
·
2025-02-21 15:06
python
速度
write_videofile
NVIDIA B200:高性能 AI 计算的未来
最近的MLPerf基准测试提供了B200的首批可靠数据,
结果
非常出色。在Llama270B型号上运行推理时,B200每秒可处理11,26
知识大胖
·
2025-02-21 15:01
NVIDIA
GPU和大语言模型开发教程
人工智能
nvidia
b200
【MATLAB例程】虚拟长基线校正INS,代码实现
文章目录惯性导航核心算法误差模型改进运行
结果
:代码代码总结核心功能技术亮点应用场景
结果
验证扩展建议代码依赖与运行创新点总结惯性导航核心算法采用四元数法进行姿态更新(如搜索
结果
3所述),解决大角度旋转问题实现速度
MATLAB卡尔曼
·
2025-02-21 15:00
matlab
开发语言
初尝git自结命令大全与需要理解的地方记录
初始化工作区touch文件全称–在工作区创建文档rm文件全称--删除文档notepad++文件全称–在工作区打开文档cat文件全称–在显示框显示文档的东西gitstatus--显示工作区的文件冲突的文件(git
add
GardenTu
·
2025-02-21 14:57
git
github
机器学习课程的常见章节结构
以下是机器学习课程的常见章节结构,结合了搜索
结果
中的信息:1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证
zhangfeng1133
·
2025-02-21 14:24
机器学习
分类
学习
机器学习_19 集成学习知识点总结
集成学习(EnsembleLearning)是一种强大的机器学习范式,通过组合多个模型的预测
结果
来提高整体性能和泛化能力。它在分类、回归和特征选择等任务中表现出色,广泛应用于各种实际问题。
数据媛
·
2025-02-21 14:53
机器学习
集成学习
人工智能
python
scikit-learn
numpy
scipy
【机器学习】向量化使得简单线性回归性能提升
向量化使得简单线性回归性能提升一、摘要二、向量化运算概述三、向量化运算在简单线性回归中的应用四、性能测试与
结果
分析一、摘要本文主要讲述了向量化运算在简单线性回归算法中的应用。
若兰幽竹
·
2025-02-21 13:50
机器学习
机器学习
线性回归
人工智能
K8S组件SWEET32 CVE-2016-2183漏洞修复方案 —— 筑梦之路
scriptssl-enum-ciphers-p10250192.168.100.100nmap-sV--scriptssl-enum-ciphers-p2379192.168.100.100nmap-sV--scriptssl-enum-ciphers-p6443192.168.100.100扫描
结果
示例
筑梦之路
·
2025-02-21 13:48
linux系统运维
云计算
kubernetes
容器
云原生
laravel 集合按子集中指定键排序
sorting-nested-laravel-collections$res=$recruitSubject->with(['recruitGroup'=>function($query){$query->with(['recruitGroup
Add
ress
lihuang319
·
2025-02-21 13:17
VB 函数:深入浅出解析与应用
一、VB函数的定义VB函数是执行特定任务、返回特定
结果
的过程。它可以将多个指令组
froginwe11
·
2025-02-21 13:46
开发语言
git 常用操作(合并冲突解决)
克隆分支代码到本地gitclone-b分支名地址git命令提交代码git
add
.gitcommit-m"备注说明"gitpushorigin分支名分支代码被污染无法抢救的时候(进行cherry-pick
《小书生》
·
2025-02-21 12:05
Git常用操作
git
github
Android Jenkins 测试,如何在android上为jenkins生成JUnit测试报告
我试图利用Jenkins中的“发布JUnit测试
结果
报告”,但无法让它适用于我的Android测试项目.我在jenkins的Android测试项目的设置基于本指南:https://wiki.jenkins-ci.org
Gullet
·
2025-02-21 10:24
Android
Jenkins
测试
Redis 会存在线程安全问题吗
这个主线程负责接收客户端请求、执行命令并将
结果
返回给客户端
豪宇刘
·
2025-02-21 09:17
redis
【算法题】518. 零钱兑换 II-力扣(LeetCode)
题目数据保证
结果
符合32位带符号整数。示例1:输入:amount=5,coins=[1,2,5]
杰九
·
2025-02-21 09:46
算法
leetcode
python
基于非洲秃鹫算法优化的最大熵图像多阈值分割(python)
基于非洲秃鹫算法优化的最大熵图像多阈值分割(python)文章目录基于非洲秃鹫算法优化的最大熵图像多阈值分割(python)1.最大熵阈值分割原理2.基于非洲秃鹫算法优化的多阈值分割3.算法
结果
:4.参考文献
图像算法打怪
·
2025-02-21 09:16
图像分割
算法
python
开发语言
MFC中CString的Format、与XML中的XML_SETTEXT格式化注意
2、用double类型的数据,格式化整形数%d之前,必须将double强转为int,如下图所示:否则,
结果
将全部变为0,无法获取到真实的数据。
云中飞鸿--**峰
·
2025-02-21 09:15
MFC
XML
mfc
xml
c++
服务器上的项目从Gitee上拉取,并且避免重新安装依赖
3.使用以下命令将服务器上的Git仓库与Gitee项目关联起来:```gitremote
add
圈圈圈小明
·
2025-02-21 09:44
git
YOLOv8与BiFormer注意力机制的融合:提升多场景目标检测性能的研究
2.1Bi-levelAttention结构2.2路由策略与加权融合3.YOLOv8与BiFormer的结合3.1YOLOv8架构概述3.2BiFormer与YOLOv8的融合策略4.实现代码示例5.
结果
向哆哆
·
2025-02-21 09:12
YOLO
目标检测
目标跟踪
yolov8
[思考.AI]AI的能力边界?通用与专用模型平衡?人机协作模式?
人与AI的角色协调与配合...索性先丢给了AI,摘录其回复:以下是对三个核心问题的结构化分析,结合当前AI发展现状与搜索
结果
中的关键信息:一、AI能力边界的界定与适用场景适合领域:模式识别与数据处理医疗影像分析
俊哥V
·
2025-02-21 08:40
AI
由AI辅助创作
人工智能
AI
学习 `@PreDestroy`:Java EE/Jakarta EE 生命周期回调
`@PreDestroy`的用途3.使用`@PreDestroy`的条件4.代码示例运行
结果
:5.
和烨
·
2025-02-21 08:36
其它
学习
java-ee
java
8.3:Matlab中数组的基本运算(加减乘除)(课程共5800字,4段代码举例,带详细操作步骤)
如果要将两个数组相加,可以先定义两个数组a和b,然后使用"+"运算符对它们进行加法运算,将
结果
赋值给数组c。最后使用disp函数将数组c的值输出到屏幕上。
小兔子平安
·
2025-02-21 08:36
Matlab完整学习全解答
matlab
算法
数据结构
机器学习杂记
模拟退火在每一步都以一定的概率接受比当前解更差的
结果
,从而有助于跳出局部极小。在每一步迭代过程中,接受次优解的概率要随着时间的推移而逐渐降低,从而保证算法稳定。使用随机梯度下降。
被自己蠢哭了
·
2025-02-21 08:33
深度学习
机器学习
使用 EXPLAIN分析
结果
来优化 SQL 查询
使用EXPLAIN分析
结果
优化SQL查询是数据库性能调优中的一项重要技能。EXPLAIN语句能够展示数据库查询优化器对SQL查询的处理计划,从而帮助开发者识别查询中的瓶颈和低效部分。
小俊学长
·
2025-02-21 08:03
sql
数据库
图像检测分析难题?三维天地引入YOLO目标检测技术带来全新解决方案!
这些问题不仅限制了检测的效率,还对
结果
的准确性产生了负面影响。一、实际业务操作中的工作难点1
资讯分享周
·
2025-02-21 08:02
YOLO
目标检测
人工智能
[k8s]部署MetalLB(Layer2模式)
kubectleditconfigmap-nkube-systemkube-proxymode:"ipvs"#添加ipvsstrictARP:true#false改为true创建namespacekubectlcreatenamespacemetallb-system创建ip池cat>IP
Add
ress
Logout:
·
2025-02-21 07:29
容器
k8s
kubernetes
容器
云原生
使用NLTK,Natural Language Toolkit(Python自然语言工具包)对“PyMuPDF、Pillow和pytesseract实现PDF文件中文OCR识别”的改进
PyMuPDF、Pillow和pytesseract实现PDF文件中文OCR识别”存在的问题及改进方向1.1存在问题1.2改进方向1.2.1使用PyMuPdf识别文字元素1.2.2使用NLTK对两次识别的
结果
进行相似度比对二
岳涛@泰山医院
·
2025-02-21 07:59
Dash
python
pillow
pdf
股票量化实时行情接口WebSocket接入Python封装
Python做量化,如果是日内策略,需要更实时的行情数据,不然策略滑点太大,容易跑偏
结果
。
数据掘金
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2025-02-21 07:28
websocket
量化
行情接口
python
4、使用百度飞浆训练字符验证码
1.环境准备先下载P
add
leOCRP
add
leOCR将下载下来的压缩包进行解压,解压之后如下
时光亦不回首
·
2025-02-21 06:25
验证码识别
python
百度飞浆
字符验证码识别模型训练
html实现背景颜色透明,文字效果不透明
itemTitles}}评标时间:14:30:00 - 18:30:00正在评标张三离开张三进入张三离开.contentLi{border-radius:0px45px0px45px;p
add
ing
快乐的二进制鸭
·
2025-02-21 06:55
html
css
css3
利用深度学习进行汇率预测:LSTM与Transformer模型的应用实践
第一部分:数据收集与准备1.1数据集介绍1.2数据准备第二部分:使用LSTM模型进行汇率预测2.1数据序列化2.2LSTM模型构建2.3模型训练与评估2.4
结果
可视化第三部分:使用Transformer
人工智能_SYBH
·
2025-02-21 06:53
深度学习
lstm
transformer
SOUI中事件中心的使用
在soui中为了方便将工作者线程中的处理
结果
及时反馈到UI线程设计了事件中心来解决此类问题。
ceffans
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2025-02-21 06:22
SOUI
ui
线程
ModelScope竞品分析:在面对Hugging Face Hub和百度P
add
leHub等竞品时
引言随着人工智能技术的飞速发展,模型即服务(MaaS)平台逐渐成为开发者构建和应用AI解决方案的重要工具。ModelScope,作为阿里巴巴达摩院推出的开源模型平台,自上线以来便以其丰富的模型资源、便捷的服务和开放的合作环境吸引了大量用户的关注。然而,在竞争激烈的市场中,ModelScope也面临着来自其他MaaS平台的挑战。本文将对ModelScope的竞品进行详细分析,旨在为读者提供一个全面而
anneCoder
·
2025-02-21 05:19
百度
大模型
人工智能
语言模型
机器学习
Python3 生成器与迭代器的使用
Python3列表、元组、字典和集合的比较(及各种生成式)已经讲过,每一种都可以使用不同的方法来进行迭代,但是我们可以发现每一种循环方式的最后都有一个迭代器iter()的方式,虽然看起来和其他方式差不多,获取的
结果
也一样
瞎叨叨的一天
·
2025-02-21 05:17
最强
Python3
基础
python
编程语言
MySQL登陆问题总结
想在自己的小本上练习一下MySQL,
结果
登陆就有问题,折腾了半个小时终于搞定,也把这几个常见的问题总结下来和大家分享。笔者的系统是OpenSuSE,其他系统的解决方式类似,供大家参考。
nevasun
·
2025-02-21 05:44
Linux系统管理
mysql
database
socket
logging
user
server
如何高效搜索?99%的人都不知道的搜索进阶小技巧
可能大部分人都是直接打开百度查关键词,虽然随便一搜都有几百万个
结果
,但不是毫不相关就是满屏的广告,真正有价值的寥寥无几。其实不是你搜不到,只是你的搜索方法不正确。
破碎的天堂鸟
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2025-02-21 05:44
电脑干货
搜索技巧
电脑
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