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SQLAdmin 开源项目教程

SQLAdmin使用WTForms进行表单构建，并支持SQLModel。其用户界面基于Tabler。

羿辰果Gemstone·2025-03-23 07:31

深入理解Python闭包与递归：原理、应用与实践

闭包的基本结构：实现闭包的条件：1.嵌套函数2.内函数引用外部函数的变量3.外部函数返回内部函数4.外部函数已经执行完毕递归函数什么是递归函数：递归函数条件1.必须有个明确的结束条件———递归出口2.每进行更深一步的递归

Multiple-ji·2025-03-23 07:27

Golang可选参数实践

背景：go不支持类似java的方法重载，但对于函数的可选参数和默认参数配置，通常要在不影响不破坏现有逻辑基础上进行参数的添加。实现：通过options选项，使用函数进行参数的初始化和可选值的设置。

yzh_1346983557·2025-03-23 07:27

【MySQL基础-10】MySQL中的LENGTH()函数：用法详解与实例分析

理解并掌握LENGTH()函数的用法，对于处理字符串数据、优化查询以及进行数据验证都非常有帮助。本文将详细介绍LENGTH()函数的用法，并通过实例演示其在实际中的应用。

AllenBright·2025-03-23 07:26

Linux系统安全加固基础

注：建议在修改相关配置文件时，首先对需要修改文件进行备份。

linux言叙·2025-03-23 07:53

nginx请求限流设置:常见的有基于 IP 地址的限流、基于请求速率的限流以及基于连接数的限流

在Nginx中可以通过不同的方式进行请求限流，常见的有基于IP地址的限流、基于请求速率的限流以及基于连接数的限流等，以下为你详细介绍各种限流设置的实现方法。

绝顶少年·2025-03-23 06:21

【数学建模】熵权法

熵权法介绍熵权法是一种常用的用于多指标决策问题中的权重确定方法，它通过对决策矩阵的熵值进行计算，来自动地评估各个指标的权重。熵值能够反映各个指标的不确定性，熵值越小，表明该指标的信息量越大，反之亦然。

烟锁池塘柳0·2025-03-23 06:20

介于YOLOv5的裂缝识别系统

系统优势我们的裂缝识别系统借助YOLOv5进行深度学习，经过精心训练，拥有强大的图像识别能力。只需简单的步骤，您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作，让分析变得更加简单、高效。

程序员～小强·2025-03-23 06:49

nebula graph传统使用Docker进行项目发版

nebulagraph传统使用Docker进行项目发版1.nebulagraph服务2.搭建ES集群3.注意事项3.1图数据库的启动顺序3.2模糊查询失效1.nebulagraph服务1.在测试服务器中执行如下命令

boy快快长大·2025-03-23 06:49

Windows端口转发命令

命令介绍Windows从Windows2000开始就提供了最基本的端口转发功能，是基于Windows的IPHelper服务的，不仅可以提供端口转发功能，还可以通过将IPv4和IPv6的不同地址的数据进行转发

·2025-03-23 06:33

SourceTree安装与使用

Sourcetree简化了如何与Git存储库进行交互，这样您就可以集中精力编写代码。通过Sourcetree的简单GitGUI可视化和管理存储库。

缘来的精彩·2025-03-23 06:14

显卡（Graphics Processing Unit，GPU）架构详细解读

本篇文章将对显卡架构进行详细分析，重点介绍GPU核心架构、显卡计算单元、显存结构、显卡管线、以及显卡与主机系统的协同工作等。

m0_74824112·2025-03-23 06:44

git如何进行版本回退

目录情况1：工作区发生改变但还未gitadd情况2：已经gitadd但还未gitcommit情况3：已经gitcommit但还未gitpush情况4：已经gitpush情况1：工作区发生改变但还未gitadd情况描述：工作区发生变化，比如修改了代码，但还未gitadd，即还未保存在暂存区，此时如何操作？如果是想放弃这些更改：则可以使用gitrestore命令。在不带任何参数时，gitrestore

hutaotaotao·2025-03-23 06:43

使用LangGraph迁移MapReduceDocumentsChain进行长文档的摘要

在大数据处理和文本分析领域，MapReduce是一种非常重要的策略，用于处理和分析大型数据集。具体到文本处理方面，MapReduceDocumentsChain구현了一种map-reduce策略，可以有效地处理长文本。本文将介绍如何从MapReduceDocumentsChain迁移到LangGraph，并探讨LangGraph在流处理、检查点恢复等方面的优势。技术背景介绍MapReduceDoc

dgay_hua·2025-03-23 06:43

GPU架构分类

NVIDIA的GPU架构经历了多次迭代，以下是一些重要的架构：1.Tesla（特斯拉）架构（2006年发布）特点：NVIDIA推出的首个通用GPU计算架构，支持使用C语言进行GPU编程，标志着GPU开始从专用图形处理器转变为通用数据并行处理器

大明者省·2025-03-23 06:11

JVM 的类加载机制原理

JVM的类加载机制是指JVM将.class文件（包含Java字节码）加载到内存，并对其进行校验、解析、初始化，最终转换为JVM可以直接使用的Java类型的过程。

冰糖心书房·2025-03-23 06:41

自然语言处理（5）—— 中文分词

因此，对中文进行分词就显得至关重要。中文分词（Chine

隐私无忧·2025-03-23 06:11

数据同步基本原理及工作机制

一、数据同步的基本原理数据同步的基本原理是将源数据和目标数据进行比较，并将差异部分进行复制或更新，以达到数据一致性的目的。

合作愉快：）·2025-03-23 05:40

如何使用多向量检索文档

这种方法在多个应用场景中都有其优势，比如可以将文档分割为多个块，对这些块分别进行嵌入，从而提高语义检索的准确性。

scaFHIO·2025-03-23 05:08

python使用Bokeh库实现实时数据的可视化

Bokeh库作为一种功能强大的可视化工具,为实时数据的可视化提供了优秀的支持,本文将介绍如何使用Bokeh库实现实时数据的可视化,并提供相关代码实例,需要的朋友可以参考下使用Python的Bokeh库进行实时数据可视化的实现

Oona_01·2025-03-23 05:05

Python预训练模型实现俄语音频转文字

Python预训练模型实现俄语音频转文字使用CommonVoice8.0、Golos和MultilingualTEDx的训练和验证分割对俄语的facebook/wav2vec2-xls-r-1b进行了微调

啥都鼓捣的小yao·2025-03-23 05:03

RabbitMQ--topic模式

生产者代码示例5.消费者代码示例1.topic模式Topic模式与Direct模式相比，他们都可以根据Routingkey把消息路由到对应的队列上，但是Topic模式相较于Direct来说，它可以基于多个标准进行路由

浮休383·2025-03-23 05:01

基于Python编程语言实现“机器学习”，用于车牌识别项目

对验证码图像进行灰度化、二值化、去离散噪声、字符分割、归一化、特征提取、训练和字符识别等过程可以实现验证码自动识别。首先将原图片进行灰度化处理

我的sun&shine·2025-03-23 04:57

判断html标签是否存在,jquery怎么判断标签元素是否存在？

jquery判断页面标签元素是否存在在传统的Javascript里，当我们对某个页面元素进行某种操作前，最好先判断这个元素是否存在。原因是对一个不存在的元素进行操作是不允许的。

BugHunter666·2025-03-23 04:25

pfsense部署四（静态路由的配置）

目录一.介绍二.配置过程一.介绍pfsense开源防火墙经常在进行组网时，通常会用于连接不同的网络，在这个时候进需要给pfsense配置路由，而这篇文章介绍的是静态路由的配置二.配置过程拓扑图：本次实验使用

SecPulse·2025-03-23 04:24

使用LangChain加载College Confidential数据

为了方便开发者从CollegeConfidential获取数据，我们可以使用LangChain的`CollegeConfidentialLoader`模块进行加载和处理。##核心原理解析La

scaFHIO·2025-03-23 04:54

高级交换与路由技术【1.1】

在这种环境下，通过设置保护口（ProtectedPort）实现这些端口之间拒绝单播帧、多播帧、广播帧的链路层通信，这些端口之间只有通过三层设备进行通信。

BinaryStarXin·2025-03-23 04:54

基于偏移量、游标分页的详解

基于偏移量进行分页对于分页我们相较于使用游标进行分页更熟悉、见得更多的是基于偏移量进行分页。例如这样一个Get请求：brownjay.com/api/v1/book

B_rownJay·2025-03-23 04:24

Windows和Linux系统上的Mamba_ssm环境配置

目录一、Linux系统安装二、Win系统安装1）、安装causal_conv1d1、第一种方法2、第二种方法（感觉可靠）3、第三种方法：直接下载大神编译好的文件进行安装2）、安装mamba-ssm1、第一种方法

清纯世纪·2025-03-23 04:23

Python列表的创建

列表都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。此外，Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。列表是最常用的Python数据类型，它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现

只是没遇到·2025-03-23 04:53

MySQL海量数据深度分页优化——后端开发

在后端开发中，当面对MySQL数据库中包含千万级别的数据，并需要进行深度分页查询时，需要考虑优化的问题。在本文中，我们将探讨如何有效地优化MySQL数据库的深度分页查询，以提高查询性能和响应速度。

技术征途者·2025-03-23 04:22

使用LocalAI进行文本嵌入的实战指南

核心原理解析LocalAIEmbedding类主要负责与本地运行的LocalAI服务通信，进行文本嵌入

bavDHAUO·2025-03-23 04:52

如何解决MySQL 的深度分页问题？

尤其是在处理大规模数据时，如何高效地进行分页查询成为了开发者需要重点关注的问题。

运维小雅·2025-03-23 04:49

`docker commit`和`docker tag`

作用•当你对一个容器进行了修改（例如安装了软件、修改了配置文件等），你可以使用`dockercommit`将这些更改保存为一个新的镜像。•这样，你可以基于这个新镜像创建更多的容器，而不需要重复相同

NLstudy33·2025-03-23 04:49

使用 Argilla 进行大语言模型数据管理与监控

技术背景介绍Argilla是一个开源的数据管理平台，专为大语言模型（LLMs）设计。它旨在通过快速的数据管理以及结合人类和机器的反馈，帮助开发者构建更强大的语言模型。同时，Argilla支持整个MLOps周期的每个步骤，从数据标注到模型监控。核心原理解析Argilla的核心优势在于其灵活的数据管理流程和强大的反馈机制。通过Argilla，开发者可以实时监控模型性能，并根据需要调整数据标注策略。这种

qahaj·2025-03-23 03:16

JAVA代码实现ElasticSearch搜索（入门-进阶）(一):搜索方法、多字段查询、高亮展示

"默认分词器应该将内容分为“i”“like”“eating”“and”“kuing”1.QueryBuilders.matchQuery("count",count);会将搜索词分词，再与目标查询字段进行匹配

majunssz·2025-03-23 03:46

装Win11系统盘怎么分区？Win11分区教程

现在已经有越来越多的人安装Win11系统，但是进入系统后发现系统盘空间很大，想要进行分区，把一些空间分成新的磁盘，那么装Win11系统盘怎么分区？

m0_70960708·2025-03-23 03:16

Angular-Slickgrid中的数据更新与聚合计算

在使用Angular-Slickgrid进行数据展示时，经常会遇到数据的实时更新和聚合计算的问题。本文将结合实例，详细介绍如何在Angular-Slickgrid中处理数据的编辑后更新聚合计算结果。

t0_54program·2025-03-23 03:15

Spring Boot 集成 Azure Key Vault

这个教程的主要问题是需要用到AzureCLI来进行所有的配置。因为在一个组织中严格的软件限制可能会让你没法安装AzureCLI，本文主要阐述如何在portal.azure.com来进行配置。

dan炒饭·2025-03-23 03:43

Azure Delta Lake、Databricks和Event Hubs实现实时欺诈检测

完整实现代码需要根据具体数据格式和业务规则进行调整，建议通过DatabricksR

weixin_30777913·2025-03-23 03:12

【华为OD】游戏里面，队伍通过匹配实力相近的对手进行对战。但是如果匹配的队伍实力相差太大，对于双方游戏体验都不会太好。

游戏里面，队伍通过匹配实力相近的对手进行对战。但是如果匹配的队伍实力相差太大，对于双方游戏体验都不会太好。给定n个队伍的实力值，对其进行两两实力匹配，两支队伍实例差距在允许的最大差距d内，则可以匹配。

测试_老姜·2025-03-23 03:11

Angular 编译前的脚本执行

问题背景假设你正在使用Angularv17进行开发，并且已经配置了esbuild作为构建工具。现在你需要在每次Angular编译之前（特别是使用ngwatch时

t0_54manong·2025-03-23 02:40

深入了解盘古大模型：技术、应用与未来

该模型以中文数据为主进行训练，旨在推动中文自然语言处理（NLP）以及跨模态应用的技

Hardess-god·2025-03-23 02:10

华为OD机试 - 最佳对手（ Python）

题目描述游戏里面，队伍通过匹配实力相近的对手进行对战。但是如果匹配的队伍实力相差太大，对于双方游戏体验都不会太好。

AsiaFT.·2025-03-23 02:39

2023华为OD机试真题-最佳对手(JAVA、Python、C++)

题目描述：游戏里面，队伍通过匹配实力相近的对手进行对战。但是如果匹配的队伍实例相差太大，对于双方游戏体验都不会太好。

huaweiod123·2025-03-23 02:09

华为OD机试E卷 - 最佳对手 / 实力差距最小总和（Java & Python& JS & C++ & C ）