bug集第3页

区间合并问题

贪心合并逻辑遍历排序后的区间，逐个判断是否与结果集中的最后一个区间重叠：重叠条件：当前区间的起始点≤结果集最后一个区

六七_Shmily·2025-03-16 21:48

SpringBoot自动配置原理及手动实现自动配置

数据库依赖引起的bug我们很多人在第一次使用SpringBoot的时候，往往对其原理认知不足，或者简单的了解以后就开始入门使用，往往最常见的就是使用SpringBoot添加一个持久化框架的依赖，用来尝试操作数据库

m0_56222134·2025-03-16 21:14

高可用 | Orchestrator配置文件解释（八）

1、配置文件解释Debug bool // 是否运行在debug模式下，输出更详细。

雅俗数据库·2025-03-16 20:10

mysql-orchestrator（一）配置

{"Debug":false,"ListenAddress":":3000",}以MySQl为后端的配置{"MySQLOrches

与数据交流的路上·2025-03-16 20:38

bugku_简单的rsa

简单的rsa题目:首先解压压缩包后会获得一个后缀为.pyc的文件要去一个把.pyc转换成.py的网站网站给你们了https://tool.lu/pyc/解压后发现p和q都给出来了那就非常简单了直接写脚本#导入库importgmpy2fromCrypto.Util.numberimportlong_to_bytes#已知参数p=0xED7FCFABD3C81C78E212323329DC1EE2BE

岁岁的O泡奶·2025-03-16 19:05

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读：新手村：线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子：预测房价（以波士顿房价数据集为例

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

新手村：统计量均值、中位数、标准差、四分位数

Mean=∑i=1nxin\text{Mean}=\frac{\sum_{i=1}^{n}x_i}{n}Mean=n∑i=1nxi对于数据集[1,2,3,4,5]，均值为(1+2+3+4+5)/5=3(

嘉羽很烦·2025-03-16 18:55

vscode打不开

Bug：窗口意外终止(原因:“launch-failed”，代码:“65"对此造成的不便，我们深表歉意。

一头大学牲·2025-03-16 15:38

php中文乱码问号,如何解决PHP中文乱码问题？

作为该国家/区域内信息处理的基础，字符编码集起着统一编码的重要作用。字符编码集按长度分为SBCS(单字节字符集)，DBCS(双字节字符集)两大类。

Helios-Yang·2025-03-16 15:07

mysql中in和exists的区别?

下面是它们的主要区别：1.IN子查询IN用于检查某个值是否存在于一个给定的值列表中，通常用于列和子查询结果集的比

java1234_小锋·2025-03-16 15:02

uni-app App 端分段导出 JSON 数据为文件

在开发过程中，我们经常需要将大量数据导出为JSON文件，尤其是在处理长列表或大数据集时。然而，直接将所有数据写入一个文件可能会导致性能问题，尤其是在移动设备上。

_虾仁不眨眼_·2025-03-16 15:30

颠覆传统开发！诚邀您加入AI Dev Engineer计划！

从Copilot到ChatGPT，AI正在帮助开发者加速代码编写、优化逻辑、修复bug。

北堂飘霜·2025-03-16 15:30

深度学习处理时间序列（2）

（让人想到波，想到傅里叶变换）对于这个数据集，如果你想根据前几个月的数据来预测下个月的平均温度，那么问题很简单，因为数据具有可靠的年

yyc_audio·2025-03-16 14:25

智慧医疗蛀牙检测数据集VOC+YOLO格式2792张3类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2792标注数量(xml

FL1623863129·2025-03-16 13:51

AI编程篇-python基础篇

以下是我总结的python的一些基础：1.python及IDE工具安装对于初学者来说，python的安装是必不可少的，但是为了方便代码编辑和查看结果及debug，可以安装pycharm社区版暂时用来前期学习

cv工程师(ctrl+c\v)·2025-03-16 13:18

计算机组成与设计：硬件软件接口（RISC-V版）

第二章总结本篇主要总结RSIC-V的指令集，分别介绍不同类型的指令功能以及指令的使用示例。

忧··2025-03-16 13:18

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集1.背景介绍大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。

AI天才研究院·2025-03-16 13:17

RISC-V架构 vs ARM架构：硬件工程师的深度对比

1.架构设计：精简vs成熟RISC-V：开源与模块化RISC-V是一种基于精简指令集计算（RISC）原则的开源指令集架构（I

ICGOODFIND1·2025-03-16 12:15

kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记

问题描述：通过从3D全身照片(TBP)中裁剪出单个病变来识别经组织学确诊的皮肤癌病例数据集描述：图像+临床文本信息评价指标：pAUC，用于保证敏感性高于指定阈值下的AUC主流方法分析（文本）基于CatBoost

supernova121·2025-03-16 12:10

RISC-V与ARM

RISC-V与ARMRISC-V架构RISC-V架构特点ARM架构RISC-V与ARM指令集架构(ISA)基本上是汇编级程序员，或编译器编写者可见的机器部分。ISA是软件与硬件相遇的地方。

IT_Beijing_BIT·2025-03-16 11:36

Python 在人工智能领域的实际6大案例

二、案例一：手写数字识别（MNIST）1.背景介绍手写数字识别是机器学习领域的经典入门项目，MNIST数据集包含了

Solomon_肖哥弹架构·2025-03-16 10:00

万人在单一世界互动问答集(2)---公开数据多少玩家能进行多少即时互动？

在先前的测试数据，每个逻辑伺服器能处理约80万个任务/秒，每个任务影响3-5个物件。若我们假设10个逻辑伺服器，每秒可处理800万个互动，而这是在24,000名玩家的情境下（每个代理服务处理2,400名玩家，假设10个代理）。测试数据显示，每个代理服务处理2,400名玩家时，流量为220MiB/s。若我们同样线性推算，则60,000名玩家将产生约5.5GiB/s（约5500MiB/s）的网路流量，

微网兔子·2025-03-16 10:56

BUG 详解 [软件测试]

目录软件错误(BUG)1.bug定义2.如何去描述一个bug2.1问题出现的版本2.2问题出现的环境2.3问题出现的步骤2.4预期结果,实际结果2.5其他3.bug的分类3.1崩溃(Blocker)3.2

猿周LV·2025-03-16 09:54

KNN算法性能优化技巧与实战案例

一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去

可问可问春风·2025-03-16 09:22

WinSW-x64(2.12.0)将nginx注册为服务可能有bug

我先修改nginx配置，然后在服务列表中重启nginx服务，这个服务是使用WinSW-64（2.12.0）版注册的，选了最新版的，想着bug会少一些。然后神奇的事

星火91314·2025-03-16 08:44

CMake Error at myplugins_generated_yololayer.cu.o.Debug，tensorrtx编译失败解决

system:ubuntu1804gpu:3060cuda:cuda11.4tensorrt:8.4使用项目tensorrtx进行yolov5的engine生成，之前在编译成功的配置为system:ubuntu1804gpu:2060cuda:cuda10.2tensorrt:7.2.3.4换到3060后，make失败，报错错误：/home/yfzx/work/vs-work/tensorrt-y

雪可问春风·2025-03-16 08:11

Java对正则表达式的支持（手机、身份证校验）

目录1【数量:单个】字符匹配2【数量:单个】字符集(可以从里面任选一个字符)。

周里奥·2025-03-16 07:36

Matlab多种算法解决未来杯B的多分类问题

1.读取数据首先，我们从Excel文件中读取训练集和测试集：2.训练集划分我们将80%的数据用于训练，20%用于验证。3.训练多个模型我们选取8种常见分类模型，并存储预测结果。

Subject.625Ruben·2025-03-16 06:05

基于群智能算法的三维无线传感网络覆盖优化数学模型-可以使用群智能算法直接调用进行优化，完整MATLAB代码

在三维监测区域中随机抛洒NNN个传感器节点，形成节点集S={s1,s2,s3,⋯ ,sN}S=\{s_1,s_2,s_3,\cdots,s_N\}S={s1,s2,s3,⋯,sN}，第iii个节点的坐

算法小狂人·2025-03-16 06:04

URL拼接重复参数问题

在调用第三方API时，手动拼接URL参数容易因编码或重复拼接引发隐藏Bug。

Cloud_.·2025-03-16 06:32

【Android】adb shell基本使用教程

adbshell是AndroidDebugBridge(ADB)工具中的一个命令，用于在连接的Android设备或模拟器上执行shell命令。

Vesper63·2025-03-16 06:30

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）数据分享：气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）该数据集包括中国2001~2018年月尺度或年尺度的地表短波波段反照率

树谷-胡老师·2025-03-16 04:50

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。

kkchenkx·2025-03-16 04:17

mybatis一对多结果集,主表分页查询,子表条件查询

文章目录前言一、举个栗子二、如何解决这个问题1.嵌套查询2.嵌套结果集查询根据如上思路,这里做些伪代码方便大家理解总结太复杂了,有更简单的前言一对多查询mybatis中一对多的查询一般分为两种:嵌套查询

寂寞旅行·2025-03-16 04:15

MyBatis高级查询：一对多查询详解

MyBatis免除了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集的工作。

蓝天资源分享·2025-03-16 03:13

计算机系统04 - Unicode 和 UTF-8

什么是字符集认识Unicode字符集为什么要使用Unicode字符集Unicode编码标准Unicode编码格式UTF-8编码UTF的字节序问题总结什么是字符编码什么是字符？

是小崔啊·2025-03-16 03:10

#PyCharm 2024.1新增功能

以下是对这些新增功能的详细解析：一、智能编码辅助HuggingFace模型和数据集文档预览PyCharm2024.1引入了HuggingFace模型和数据集的快速文档预览功能。

Dingdangr·2025-03-16 02:05

正则表达式全解析 + Java常用示例

目录一、正则表达式基础（一）元字符（二）字符集（三）量词二、正则表达式常用示例（一）验证邮箱格式（二）验证电话号码格式（三）提取网页中的链接（四）验证日期格式（五）验证URL格式三、正则表达式在Java

我真的不想做程序员·2025-03-16 02:05

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！

bug菌¹·2025-03-16 01:26

《数据挖掘导论》第二章数据

Collectionofdataobjectsandtheirattributes特征值数值型的或者描述性的（男/女-->0/1）特征和特征值之间的区别：相同的属性可能被赋予不同的特征值，如身高的单位可能是米或者英尺不同的属性可以映射到相同的值集，

爱吃草莓的西瓜酱·2025-03-16 01:56

思特奇实践项目入选2024年“数据要素×”大赛优秀项目案例集

2024年“数据要素×”大赛是国内首个聚焦数据要素开发应用的全国性大赛,由国家数据局联合有关部门主办,活动围绕《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》部署的工业制造、现代农业、文化旅游等12个行业领域对应设置12个赛道,旨在遴选出一批应用成效显著、创新性强、引领效应好的数据要素开发利用解决方案,带动相关技术产业发展。首届“数据要素×”大赛吸引了来自政产研学用等领域的近2万支队伍、10

资讯分享周·2025-03-16 01:53

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速？

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速是提升计算性能和处理大规模数据集的重要手段。下面将详细介绍如何在MATLAB中实现这些技术。

琛哥的程序·2025-03-16 00:18

如何应对Maven中的依赖导入挑战？

这些问题可能会导致项目构建失败、运行时错误，甚至是难以追踪的bug！那么，如何巧妙地解决这些依赖导入问题呢？理解依赖的作用依赖在Maven中的作用非常关键。

程序员总部·2025-03-16 00:45

大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）

1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集

MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

ResNet-SE + MFCC 训练框架，包括数据加载、训练流程，以及混淆矩阵可视化示例

大霸王龙·2025-03-15 19:10

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。

背太阳的牧羊人·2025-03-15 19:09

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr

)→保存新的分词模型、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表，然后保存扩展后的模型、(prepare_pretrain_dataset.py文件)将原始数据集进行处理

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件