json数据快速处理

Python读取nc文件的几种方式

常见的方法包括使用以下库：1.netCDF4这是最常用的库之一，提供了直接读取、写入和处理NetCDF文件的功能。它支持版本3和版本4的NetCDF文件格式。
请一直在路上·2025-03-23 21:54

L2-050懂蛇语c++（pta天梯赛。测试点1。）

最后，我发现就是首字的处理方式应该优化。一个小小小坑。大家注意。#includ
zzy678·2025-03-23 21:23

常见的编码方式及特征

③最后的结束符也要处理（2）举例说明转前：s13先转成asci
菜根Sec·2025-03-23 21:21

有奖直播 | NXP S32K31X 系列 ASIL-B 车身应用方案介绍

随着汽车智能化、电动化的快速发展，车身控制模块（BCM）作为汽车电子系统的核心组成部分，正面临着更高的功能安全要求和更复杂的系统集成需求。
WPG大大通·2025-03-23 21:51

开发者必看！添加 RTT 功能的详细指南

本文以NXPKW38芯片为例，详细介绍如何将SEGGERRTT功能集成到SDK工程中，助力开发者快速捕获调试信息。一、准备工作1.安装J-Link软件包确保已安装SE
WPG大大通·2025-03-23 21:51

盘泰UV种植体：抗老化新科技，焕发种植牙新活力

盘泰UV种植体，创新采用紫外线照射技术，为种植牙注入抗老化新能量，快速提升骨结合速度，让您的种植牙历久弥新!
互联网之声·2025-03-23 21:21

C语言中scanf函数

它是以标准的输入输出设备（终端设备）为输入输出为输入输出的对象，而scanf(格式输入)和printf(格式输出)是其中的一组输入输出函数，两者都在头文件中，注意在使用这组函数时应该在源程序的首行写预处理命令
dcdc999·2025-03-23 21:18

C语言_数据结构总结8：链式队列

头结点是链式队列中的特殊结点，通常不存储实际的队列元素数据，其主要作用是方便对队列的操作，例如在进行入队、出队操作时，可以统一操作逻辑，无需特殊处理队列为空的情况。
*.✧屠苏隐遥(ﾉ◕ヮ◕)ﾉ*.✧·2025-03-23 20:17

去哪儿网 ReactNative 跨小程序多端方案介绍

1前言qrn-remax-unir是由去哪儿网前端技术团队实现的一套将RN适配到小程序端的跨端组件，通过该组件库可快速方便的将RN源代码直接运行到小程序端。
去哪儿网技术沙龙·2025-03-23 20:15

Rust + 时序数据库 TDengine：打造高性能时序数据处理利器

引言：为什么选择TDengine与Rust？TDengine是一款专为物联网、车联网、工业互联网等时序数据场景优化设计的开源时序数据库，支持高并发写入、高效查询及流式计算，通过“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念显著提升性能。Rust作为一门系统级编程语言，近年来在数据库、嵌入式系统、分布式服务等领域迅速崛起，以其内存安全、高性能著称，与TDengine的高效特性天然契合，适合构建高可靠、高
涛思数据（TDengine）·2025-03-23 20:44

MATLAB数据的保存与读取

在工程应用中，我们经常需要将未处理完的数据保存起来以便后期使用，或者在一些复杂计算中，我们需要多次计算过程中，由于系统的工作空间会随着系统的关闭而被释放掉，导致下次使用时无法快速调用，所有需要对数据进行保存与读取
晚风微凉～·2025-03-23 20:44

三维点云重建的原理及代码

在实际应用中，无法获得物体所有表面的三维坐标数据，因此点云重建算法必须处理部分点云数据，尽可能准确地还原物体的几何结构。点云重建的目标是通过对描述物体表面形状的点数据进行处理，根据它们的
晚风微凉～·2025-03-23 20:44

编译链接过程

编译链接过程C/C++程序从文本到可执行文件之间是一个复杂的过程.对于源代码(.c/.cpp)文件我们是不能直接运行的,必须经过一系列的处理才能转化为机器语言,再通过链接相应的文件转化为可执行程序.这个过程称为编译链接过程
YancyKahn·2025-03-23 20:44

pyspark学习rdd处理数据方法——学习记录

python黑马程序员"""文件，按JSON字符串存储1.城市按销售额排名2.全部城市有哪些商品类别在售卖3.上海市有哪些商品类别在售卖"""frompysparkimportSparkConf,SparkContextimportosimportjsonos.environ['PYSPARK_PYTHON']=r"D:\anaconda\envs\py10\python.exe"#创建Spark
亭午·2025-03-23 20:12

AI大模型编程能力对比：Deepseek&Claude&Gemini

在当今快速发展的技术领域，人工智能（AI）模型在编程和数据处理方面的应用越来越广泛。不同的AI模型因其独特的设计理念和技术优势，适用于不同的编程任务和场景。
黑夜路人（heiyeluren）·2025-03-23 20:11

哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能：大模型原理 技术与应用-从GPT到DeepSeek｜附视频下载方法

本报告深入探讨了大语言模型在自然语言处理（NLP）领域的核心地位及其发展历程，从基础概念出发，延伸至语言模型在机器翻译、拼音输入法、语音识别等任务中的关键作用。
你觉得205·2025-03-23 19:39

Python 错误处理

目录try调用栈记录错误抛出错误练习小结在程序运行的过程中，如果发生了错误，可以事先约定返回一个错误代码，这样，就可以知道是否有错，以及出错的原因。在操作系统提供的调用中，返回错误码非常常见。比如打开文件的函数open()，成功时返回文件描述符（就是一个整数），出错时返回-1。用错误码来表示是否出错十分不便，因为函数本身应该返回的正常结果和错误码混在一起，造成调用者必须用大量的代码来判断是否出错：
赔罪·2025-03-23 19:39

CPP编译与链接过程

1.概述在C++中，从源代码（.cpp文件）到最终可执行程序，需要经历以下四个主要阶段：预处理（Preprocessing）编译（Compilation）汇编（Assembly）链接（Linking）2
阿斯顿的风格·2025-03-23 19:38

第十七章:Future Directions_《C++ Templates》notes

设计题多选题答案设计题详解核心重难点：泛型非类型模板参数允许任意类型作为非类型模板参数（如template）需解决类型推导和链接问题编译期控制流constexprif替代模板偏特化（减少代码膨胀）折叠表达式优化可变参数模板处理反射与元编程增强类型检查
郭涤生·2025-03-23 19:07

【论文复现】——基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法

首先利用SIFT算法提取待配准点云和目标点云的特征点;接着计算出特征点的快速点特征直方图(FPFH)特征;然后依据该特征使用采样一致性初始配准(SA
点云侠·2025-03-23 19:35

.net 4.0环境异步方法实现，异步委托和回调异常处理

.net4.0环境异步方法实现，异步委托和回调异常处理无返回值的异步方法通过委托实现staticvoidMain(string[]args){//异步执行写入数据任务，不阻塞主线程任务SetDataAsync
蔚蓝星空-大强·2025-03-23 19:34

鸿蒙5开发：Ark-TS UI 动效设计指南：让你的应用界面 “活” 起来

在鸿蒙5应用开发中，Ark-TSUI不仅能让你快速构建漂亮的界面，还提供了丰富的动效功能，让界面交互更加流畅和有趣。
·2025-03-23 19:18

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。
藍海琴泉·2025-03-23 19:31

python processpoolexecutor_Python多进程解决方案multiprocessing ProcessPoolExecutor

作为一门胶水语言，Python毫不意外，也可以利用多线程和多进程处理并发问题，但是多线程由于GIL的存在，起作用范围大打折扣，仅限于在IO等场景可以发挥点作用。
weixin_39599046·2025-03-23 18:58

echart绘制海南地图时增加南海诸岛显示（现成geojson数据）

但是海南省不会默认fix进去解决方案：将南海诸岛的geojson数据想办法弄到，将其直接放在海南省地图数据里面（将三沙市删除）处理结果：{"type":"FeatureCollection","features
火火PM打怪中·2025-03-23 18:54

conda将python低版本环境升级到高版本

conda将python低版本环境3.7.16升级到高版本3.81.激活你的Conda环境2.升级Python版本3.验证升级4.处理依赖问题5.测试环境注意事项可以将Conda环境中的Python版本从
dkgee·2025-03-23 18:51

DeepSeek 如何处理多模态数据（如文本、图像、视频）？

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用，让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快，绝对划算。不仅学会如何编程，还将学会如何将AI技术应用到实际问题中，为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富
借雨醉东风·2025-03-23 17:50

Vue 中的日期格式化实践：从原生 Date 到可视化展示！！！

本文将以一个邀请码关系树组件为例，深入解析Vue中日期格式化的核心方法、性能优化和最佳实践，并配合Mermaid流程图直观展示处理流程！
小丁学Java·2025-03-23 17:48

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。
全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

SassScript：Sass中的编程特性详解

Sass（SyntacticallyAwesomeStylesheets）是一种强大的CSS预处理器，它允许开发者使用类似于编程语言的语法来编写CSS，然后通过编译生成标准的CSS代码。
jiajia651304·2025-03-23 17:46

When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches

主要内容研究背景：大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得显著进展，其与语音的融合具有广泛应用前景，但缺乏相关集成方法的综述。
UnknownBody·2025-03-23 17:46

ubuntu环境使用海康威视SDK获取视频流

获取监控摄像头视频流可以采用rtsp快速获取，但是该方案可能出现延时较大的情况，而采用海康威视提供的SDK可以降低延时。
Joemt·2025-03-23 17:16

大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large-ScaleModels）已经成为推动自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域进步的关键因素。
大模型入门教程·2025-03-23 17:15

Ubuntu实时读取音乐软件的音频流

文章目录一.前言二.开发环境三.具体操作四.实际效果一.前言起因是这样的，我需要在Ubuntu中，实时读取正在播放音乐的音频流，然后对音频进行相关的处理。
冬瓜~·2025-03-23 17:14

Python 常用函数全解析，轻松提升编码效率

轻松提升编码效率Python常用函数全解析，轻松提升编码效率1.基础内置函数1.1`print()`与`input()`1.2`len()`、`type()`与`isinstance()`2.数学与数值处理函数
jiajia651304·2025-03-23 17:44

利用docker部署单节点milvus并实现图像化管理

Docker部署单机版milvus使用DockerCompose安装Milvusstandalone（即单机版），进行一个快速milvus的体验。
听说唐僧不吃肉·2025-03-23 17:14

新手如何使用 Milvus

详细指南新手如何使用Milvus：详细指南一、Milvus简介主要特点应用领域二、安装Milvus安装DockerCompose基于DockerCompose安装Milvus服务端安装attu-可视化界面工具三、快速入门安装
巴依老爷coder·2025-03-23 16:12

LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS

以下是Chroma、Milvus和FAISS的核心区别，从功能定位、架构设计、性能及应用场景等维度进行对比：一、功能定位Chroma轻量级向量数据库：专注于快速构建中小型语义搜索原型，提供简单易用的API
maxmaxma·2025-03-23 16:38

【第22节】windows网络编程模型(WSAAsyncSelect模型)

WSAAsyncSelect模型概述二、WSAAsyncSelect模型流程2.1自定义消息2.2创建窗口例程2.3初始化套接字2.4注册网络事件2.5绑定和监听2.6消息循环三、完整示例代码引言在网络编程的广袤天地中，高效处理网络事件是构建稳定应用的关键
攻城狮7号·2025-03-23 16:38

大模型Agent 和 RAG 的关系

Agent和RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是两种在自然语言处理（NLP）和人工智能领域中广泛使用的技术，它们在功能、目标和实现方式上既有区别又有联系。
大数据追光猿·2025-03-23 16:38

Unity编辑器扩展快速回顾

知识点来源：总结人间自有韬哥在，唐老狮，豆包目录1.自定义菜单栏拓展1.1.Editor文件夹用途1.2.添加自定义页签1.3.Component菜单加脚本1.4.Inspector脚本右键菜单1.5.快捷键设置2.自定义窗口扩展2.1.创建窗口类2.2显示窗口2.3.窗口事件回调函数2.4.窗口中常用的生命周期函数2.5.编辑器窗口类中的常用成员3.EditorGUI3.1.EditorWind
托塔1·2025-03-23 16:38

国产模型能否挑战 GPT-4？一文拆解 DeepSeek-V3 架构与实战应用

✳️一、引言✅1.1DeepSeek-V3发布背景与定位随着大模型技术的快速演进，从GPT-3到GPT-4，全球在通用人工智能方向取得了长足进展。
AI筑梦师·2025-03-23 16:07

大数据技术实战---项目中遇到的问题及项目经验

2、Kafka消息数据积压，Kafka消费能力不足怎么处理？3、Sqoop数据导出一致性问题？4、整体项目框架如何设计？项目中遇到过哪些问题7.1Hadoop宕机（1）如果MR造成系统宕机。
一个“不专业”的阿凡·2025-03-23 16:05

springBoot 和springCloud 版本对应关系

请求下面链接：拿到的json数据，格式化https://start.spring.io/actuator/info[这里是图片001]https://start.spring.io/actuator/info
m0_74824894·2025-03-23 16:35

深入解析Flink Kafka Connector的分布式流数据采集架构与底层实现

Flink分布式架构集成3.2与Flink检查点机制集成同时承接多级并行架构3.3OffsetsInitializer与细粒度偏移量控制3.4与Flink的Source接口统一4.版本兼容性管理5.有界流处理支持
数据与算法架构提升之路·2025-03-23 16:04

抗积分饱和（Anti-Windup）常见的处理方法

抗积分饱和（Anti-Windup）是PID控制中防止积分项在输出受限时过度累积的关键技术。以下是主要方法及其实现步骤：1.积分限幅（IntegralClamping）原理：直接限制积分项的最大/最小值。实现：integral=max(min(integral+error*dt,integral_max),integral_min)优点：简单易实现。缺点：需合理设置限幅值，可能影响动态性能。2.积
鹿屿二向箔·2025-03-23 16:04

Vue3前端开发：组件化设计与状态管理

组件化设计与状态管理一、Vue3组件化设计组件基本概念与特点是一款流行的JavaScript框架，它支持组件化设计，这意味着我们可以将页面分解成多个独立的组件，每个组件负责一部分功能，通过组件的嵌套和复用，可以快速构建复杂的用户界面
caihuayuan4·2025-03-23 15:02

【Rust日报】 2020-02-17 WASM向量图形 --wasm_svg_graphics 0.3.0

WASM向量图形--wasm_svg_graphics0.3.0一个用于通过WASM渲染SVG图形的Rust库它提供了快速有效的方法，可以使用WebAssembly与SVG进行交互。
Rust语言中文社区·2025-03-23 15:57

模型优化驱动产业应用创新

内容概要当前模型优化技术的迭代正沿着多维路径快速演进，其核心驱动力在于突破算法性能与产业需求间的适配瓶颈。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

DeepSeek多语言AI高效应用实践

内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下，DeepSeek系列模型凭借混合专家架构（MoE）与670亿参数规模，在多语言处理、视觉语言理解及复杂任务生成领域实现了突破性进展。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26
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