header头

Delete the specified node in the linked list with dummy header

PleasecreateafunctionwiththeprototypevoiddeleteNode(ListL,intkey).ThisfunctionshoulddeletethefirstnodefromthelinkedlistLwithdummyheader
青眸ღ.·2025-01-22 15:29

Redis 单机、哨兵、集群搭建

yuminstallcppyuminstallbinutilsyuminstallglibcyuminstallglibc-kernheadersyuminstallglibc-commonyuminstallglibc-develyuminstallgccyuminstallmake
·2025-01-22 11:42

QWindowKit实现Qt完美无边框窗口

我曾经在Qt6multimedia开发一个摄像头录像机文章中实现了一个简单的无边框窗口拉伸改变窗口大小的方法，但是根本不平滑，当拉伸左边框或者上边框的时候窗口会明显抖动。
noevil·2025-01-22 10:23

Linux 更换yum镜像源

报错信息Filecontainsnosectionheaders.file:file:///etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo,line:1'\r\n'[root@localhost
絮落锦乡·2025-01-22 09:18

【YOLOv8改进 - 检测头】 RT-DETR检测头，解决传统目标检测器中非极大值抑制（NMS）所带来的速度和准确性之间的平衡问题

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要YOLO系列因其在速度和准确性之间的合理平衡，已成为实时目标检测中最受欢迎的框架。然而，我们观察到YOLO的速度和准确性受到非极大值抑制（NMS）的负面影响。最近，基于Transformer的端
YOLO大师·2025-01-22 05:14

WebService——SOAP详解

目录SOAP1、概述2、语法2.1、组成部分2.2、语法规则2.3、基本结构3、Envelope元素3.1、xmlns:soap命名空间3.2、encodingStyle属性4、Header元素4.1、
m0_74825108·2025-01-22 04:43

Spring学习笔记_41——@RequestBody

Spring学习笔记_38——@RequestParamSpring学习笔记_39——@PathVariableSpring学习笔记_40——@RequestHeader@RequestBody1.介绍
LuckyLay·2025-01-22 04:10

Python学习：Pandas库使用（二）之读写Excel文件——read_excel()和to_excel()函数及其参数详解

读取Excel文件：pd.read_excel()importpandasaspd#读取Excel文件df=pd.read_excel('文件路径.xlsx',sheet_name='Sheet1',header
爬虫俗手小马达·2025-01-22 03:01

头歌实训作业 算法设计与分析-贪心算法(第2关：最优装载问题)

任务描述有一批集装箱要装上一艘载重量为C的轮船，共有n个集装箱，其中集装箱i的重量为Wi。最优装载问题要求确定在装载体积不受限制的情况下，将尽可能多的集装箱装上轮船。测试说明输入和输出说明：第1行为集装箱数目n和载重限制C第2行~第n+1行为n个集装箱的重量输出最优装载方案的集装箱数目，若没有装入任何集装箱，则输出0输入示例1：51052643输出示例1:3说明：其中一个最优装载方案为装入重量为2
Milk夜雨·2025-01-22 00:08

【SpringBoot实现xss防御】

下面提供了一些具体的实现代码示例，包括输入清理、输出编码以及设置安全响应头。
龙少9543·2025-01-21 23:59

数据结构学习记录-队列

队列的基本概念1、队列是操作受限的线性表2、队头：允许删除的一端3、队尾：允许插入的一端4、空队列：不含任何元素的空表5、特点：先进先出、FIFO6、应用场景：栈：解决括号匹配；逆波兰表达式求解;递归改非递归等等队列
墨楠。·2025-01-21 22:24

AUTOSAR从入门到精通-自动驾驶测试技术（二）

1、摄像头2、雷达场地测试主要测试内容包括什么？算法原理自动驾驶测试技术发展情况▍自动驾驶汽车测试的必要性自动驾驶汽车测试若干问题自动驾驶汽车测试类型及测试内容是什么？
格图素书·2025-01-21 20:06

详解类与对象——继承

//公共页面classBasePage{public:voidheader(){cout<<"首页、公开课、登录、注册...（公共头部）"<
tanactor·2025-01-21 18:50

产生式系统实验头歌实验测试不通过解决（人工智能）

答：这个不知道算不算是头歌实验平台存在bug，一般我们在编写程序代码中，要求格式都是英文格式，但是在这个实验测试
兜里没有一毛钱·2025-01-21 16:27

一比一实现ChatGPT流式接口前端显示效果（打字机效果）【对比几种不同的流式实现方案】

fetch-event-source插件库；GPT官方是基于原生EventSource实现的流式数据接收，我们作为个人开发使用可以使用Axios或者使用@microsoft/fetch-event-source插件库，后两种可以携带header
吉吉安·2025-01-21 14:37

C语言-预处理命令

//引入标准输入输出头文件，到系统路径找stdio.h头文件#include引入自定义头文件，到当前目录找myheader.h头文件。
落幕·2025-01-21 10:01

【RabbitMQ】rabbitmq广播模式的使用

我们需要做的就是：1、创建一个新队列绑定到对方系统的交换机2、将监听到的消息进行合理解析，取出消息中的请求头：请求头信息为："R"，则代表该生为入学操作；请求头信息为："X"，则代表
理想青年宁兴星·2025-01-21 09:28

数据结构之循环队列C语言实现（详细）

输入端称为队尾，输出端称为队头因此，队列，又称为先进先出表（FIFO），类似于生活中的排队，先来的排在前头，后来的排在后头，一个一个办理业务。
ck8719·2025-01-21 04:40

NextJs - 服务端组件如何拿到当前页面的URL或者参数

或者参数前言一.NextJs如何拿到当前页面URL二.NextJs拿URL参数的两种方式前言NextJs中，如果你是服务端组件，并且是App路由模式，如果想拿到当前URL，我们只能通过中间件获取，并通过header
Zong_0915·2025-01-21 04:08

nginx 正向代理配置

;#指定DNS服务器IP地址listen80;location/{proxy_passhttp://$host$request_uri;#设定代理服务器的协议和地址(这里不用修改)proxy_set_headerHOST
wx912820·2025-01-21 03:00

vue axios 下载 获取文件名 filename 后端返回

importConfigApi.downloadTemplate(row.id,'blob').then((res)=>{console.log(res)//letfileName=''letfileName=decodeURI(res.headers
失眠的咕噜·2025-01-21 03:58

Nginx正向代理配置详解

需要在客户端配置代理服务器进行指定网站访问）#模块ngx_http_proxy_module:http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_proxy_module.html#proxy_set_header1
水月清辉·2025-01-21 02:55

后端学习1.4： Mybatis-plus配置多租户

从header中的token获取租户信息；所有userController的数据库操作*不要*配置多租户，所有工作计划相关的数据库操作*需要*配置多租户，达成数据隔离。
Congee_porridge·2025-01-21 01:04

边缘计算应用十大领域

它们能够在边缘端直接进行实时数据的处理，无论是交通的流量还是交通的事故，这些摄像头都能够精准的捕捉并且分析相
黑石云·2025-01-20 23:23

旋转编码器驱动-标准库和HAL库

一、标准库Encoder.c-标准库#include"stm32f10x.h"//Deviceheader#include"Delay.h"int8_tEncoder_Count;/***函数：旋转编码器初始化
末时清·2025-01-20 23:50

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

摘要一种卷积神经网络（ConvNet）的通用构建模块，以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。该模块被命名为多样分支块（DiverseBranchBlock，DBB），通过结合不同尺度和复杂度的多样分支来丰富特征空间，包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化，从而增强单个卷积的表示能力。在训练后，DBB可以等效地转换为一个单独的卷积层以进行部署。与新型ConvNet架构的进步不同，DBB在保持宏观架构的
挂科边缘·2025-01-20 23:49

WebService——SOAP详解

目录SOAP1、概述2、语法2.1、组成部分2.2、语法规则2.3、基本结构3、Envelope元素3.1、xmlns:soap命名空间3.2、encodingStyle属性4、Header元素4.1、
吴声子夜歌·2025-01-20 22:42

RV1126+FFMPEG推流项目(1)总体框架讲解

音视频推流项目的讲解项目介绍本项目通过RV1126采集摄像头和麦克风数据，采用H.264/H.265视频编码技术和AAC音频编码技术进行压缩和合成复合流，然后推送到流媒体服务器。
学习嵌入式的小羊~·2025-01-20 21:03

队列的基本用法

队列有两个端点，一端是队头（front），用于删除元素；另一端是队尾（rear），用于插入元素。二、队列的顺序存储结构实现（数组实现）结构体定义#defineMAX
weixin_58038206·2025-01-20 15:09

YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合，适合目标检测、分割任务

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此，提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力（RFA）。现有的空间注意力机制，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA），仅关注空间特征，未能完全解决卷积核参数共享
挂科边缘·2025-01-20 15:37

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合RFAConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此，提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力（RFA）。现有的空间注意力机制，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA），仅关注空间特征，未能完全解决卷积核参数共享
挂科边缘·2025-01-20 15:36

2024年Python最新Python爬虫入门教程27：爬取某电商平台数据内容并做数据可视化

‘详情页’])csv_writer.writeheader()forpageinrange(1,26):print(f’正在保存第{page}页数据内容===========')url=f’http:/
2401_84584609·2025-01-20 13:20

SOA、SOAP、RPC

无需去讨论过程（添加一头牛？增加一种动物类型？给鸡的数量翻倍还是卖掉所有猪？）我们只需讨论表征，并且使用这个表征来达到我们想要的目标，很简单，不是吗？我不希望和Marcus的沟通失败，因为我们彼此的理
2401_84048621·2025-01-20 13:18

海康/大华/宇视等网络摄像头云台控制功能探测方法解析

熟悉我们的小伙伴都知道，当我们的RTSP/Onvif流媒体服务器与摄像头可以进行网络连接时，通过RTSP/Onvif流媒体服务器自带的Onvif探测即可实现Onvif摄像头的设备IP探测，成功后返回需要的流地址
·2025-01-20 12:55

【HarmonyOS NEXT应用开发】案例36：基于Camera Kit，获取相机流数据传递给native，进行压缩编码

示例场景：ATS侧启动相机，使用摄像头采集视频流数据，获取相机视频流数据传递到native侧，通过buffer模式将视频编码成MP4文件保存到沙箱路径。
青少年编程作品集·2025-01-20 11:20

【视觉SLAM:六、视觉里程计Ⅰ：特征点法】

视觉里程计（VisualOdometry,VO）是通过处理图像序列，估计摄像头在时间上的相对位姿变化的技术。
KeyPan·2025-01-20 11:45

水位监测系统|远程水位监测|水位自动监测

远程水位自动监测系统组成感知层：水位计、雨量计、流量计、工业摄像头、(水质检测仪)网络传输层：计讯物联水利RTU遥测终端应用
Susie酱·2025-01-20 08:23

百度指数+selenium+request+比特指纹浏览器+pywebview+pandas+flask过程性

1.cookies和headrs问题使用selenium获得的cookies测试没有问题，但是获得的heards头不可以使用，经过测试比较需要添加或者修改几项重点的heards为{'Cipher-Text
万山y·2025-01-20 07:47

linux进程sl状态,linux进程状态s和sl的区别

PROCESSSTATECODESHerearethedifferentvaluesthatthes,statandstateoutputspecifiers(header"STAT"or"S")willdisplaytodescribethestateofaprocess
weixin_39830688·2025-01-20 06:02

解决docker: Error response from daemon: Get “https://registry-1.docker.io/v2/“: net/http: request canc

docker.io/v2/”:net/http:requestcanceledwhilewaitingforconnection(Client.Timeoutexceededwhileawaitingheaders
码农甘道夫·2025-01-20 06:59

基于Damo-YOLO和DyHead检测头的YOLOv8优化：多尺度目标检测的创新方案【YOLOv8】

专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录基于Damo-YOLO和DyHead检测头的YOLOv8优化：多尺度目标检测的创新方案
步入烟尘·2025-01-20 05:58

linux进程状态 Ss,Ss+,D,R+,S<

ps-auxHerearethedifferentvaluesthatthes,statandstateoutputspecifiers(header"STAT"or"S")willdisplaytodescribethestateofaprocess
Thinkcortex·2025-01-20 05:26

【Leetcode】24-两两交换链表中的节点

题目简述给你一个链表，两两交换其中相邻的节点，并返回交换后链表的头节点。你必须在不修改节点内部的值的情况下完成本题（即，只能进行节点交换）。
wanlinBee要努力·2025-01-20 02:55

[leetcode] 24. 两两交换链表中的节点

文章目录题目描述解题方法方法一：数组存储java代码复杂度分析方法二：递归java代码复杂度分析方法三：迭代java代码复杂度分析相似题目题目描述给你一个链表，两两交换其中相邻的节点，并返回交换后链表的头节点
会飞的大鱼人·2025-01-20 02:46

leetcode24-两两交换链表中的节点

leetcode24思路本题仍然引入虚拟头节点来实现会更加简单，因为不用单独考虑对于头节点进行交换的场景对于边界条件考虑更少，交换的步骤按照下图中的步骤来首先将dummy->22->11->3但是在第一步的时候
记得早睡~·2025-01-20 01:09

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现，因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和
挂科边缘·2025-01-19 22:42

迅为RK3588开发板实时系统编译-Preemption系统/ Xenomai系统编译-选择摄像头配置

如果想要单独使用哪个接口开启对应的宏定义即可，注意只能单独使能单个摄像头。如果想要使用多个摄像头，请参考《【北京迅为】itop-3588开发板摄像头使用手册》。更多内容可以关注迅为RK3
mucheni·2025-01-19 22:10

P1827 [USACO3.4] 美国血统 American Heritage

每一头奶牛的姓名被译为一个唯一的字母。（你可能已经知道你可以在知道树的两种遍历以后可以经常
打不了嗝·2025-01-19 21:33

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现，因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和
挂科边缘·2025-01-19 21:01

Convert excel format exception.You can try specifying the ‘excelType‘ yourself

请求头携带Authorization字段")@ApiImplicitParams({@ApiImplicitParam(name="excelFile",value="excel文件",required
Ase5gqe·2025-01-19 18:15
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