linux整套学习

Mac 安装 PrettyZoo 指南

PrettyZoo项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/b5cf2概述PrettyZoo是一款免费开源的Zookeeper客户端工具，支持Mac、Linux
黄豪宙·2025-02-27 18:07

从0-1学习Mysql第七章: 分区与分库分表

第七章:分区与分库分表在大数据时代，单个数据库或表往往难以应对海量数据带来的存储、查询和维护压力。分区、分表和分库分表技术正是在这种背景下应运而生。它们通过将数据进行逻辑或物理拆分，实现数据管理的灵活性和系统性能的优化。1.分区表的概念与使用场景1.1什么是分区表？分区表是将一个大表按照某种规则（如范围、列表、哈希等）划分为多个逻辑子表的技术。虽然物理上数据仍存储在同一张表内，但查询时数据库可以根
一小路一·2025-02-27 18:07

【创作话题】Wireshark插件开发实用技巧分享

Lua是一种轻量级的脚本语言，易于学习且功能强大，非常适合用于快速原型设计和开发Wireshark插件。掌握Lua的基本语法、数据结构（如表）以及如何在Lua
热爱分享的博士僧·2025-02-27 18:06

Go Web 项目实战：构建 RESTful API、命令行工具及应用部署

本篇文章将通过实战案例带领你学习如何使用Go构建一个简单的RESTfulAPI，开发命令行工具，并展示如何使用Docker部署Go应用。通过这些实战内容，你可以更好地理解Go在实际开发中的应用。
一小路一·2025-02-27 18:02

AI之DeepSeek

DeepSeek是一个开源的基于深度学习的搜索引擎，用于在大规模数据中进行高效的内容检索和相似度搜索。
james二次元·2025-02-27 18:01

Spark之PySpark

ApacheSpark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，支持批处理、流处理、机器学习、图计算等多种数据处理模式。
james二次元·2025-02-27 18:01

PyQT开发的简易有道词典

最近学习PyQt，写了一个比较简单的字典，使用了有道翻译OpenAPI，下面是代码：#-*-coding:utf-8-*-__author__='Cullen'importurllibimportjsonimporturllib2fromPyQt4importQtGui
wangyiyan212·2025-02-27 18:28

[AI] [ComfyUI]理解ComyUI的基本原理及其图像生成技术

ComyUI作为一种图像生成框架，其背后的核心技术基于潜在空间的概念，并通过各种深度学习模块实现高效的图像生成与本地部署。
技术小甜甜·2025-02-27 17:27

Vue学习教程-16html标签元素绑定事件

文章目录前言一、表单数据绑定事件二、多媒体元素绑定1.图片img和视频元素video三、容器元素绑定事件前言在Vue中，你可以通过v-on指令（或在Vue2.x中简写为@）来绑定事件。这种方式允许你监听DOM事件，并在触发时执行一些JavaScript代码。常见的元素主要是表单数据元素、多媒体元素和容器元素。一、表单数据绑定事件常见的表单数据元素1.文本输入框元素3.多选框元素4.下拉框元素5.按
番茄番茄君·2025-02-27 17:56

作为一名测试工程师如何学习Kubernetes(k8s)技能

作为一名软件测试工程师，学习Kubernetes是一个有助于提升自动化测试、容器化测试以及云原生应用测试能力的重要过程。
网络安全小宇哥·2025-02-27 17:56

【linux配置】 修改内核网络参数

命令解释echo1>/proc/sys/net/ipv4/conf/all/arp_ignore这个命令的具体含义是：echo1：将值1写入文件。/proc/sys/net/ipv4/conf/all/arp_ignore：将值1写入/proc/sys/net/ipv4/conf/all/arp_ignore文件，从而修改内核参数。效果：设置arp_ignore为1后，内核将只响应来自目标IP地址
温柔如酒·2025-02-27 17:26

自编码器（Autoencoders）

通过训练，自编码器能够学习数据的有效表示，常用于降维和特征提取。相比于独立模型，它的输入输出更灵活，且可以在输入完成后在完成解码。
路野yue·2025-02-27 17:55

今天写一篇新手向，如何快速写出SpringMVC架构

在学习SpringMVC之前，我们首先需要弄明白MVC是什么。
小巫程序Demo日记·2025-02-27 17:55

为什么学习影刀？

引言：影刀RPA，学了有用吗？公司在推广用这个软件，在让大家学，学得好可以转岗RPA专员，请问一下大家值不值得花时间学？我个人觉得如果有时间的话还是学，后期对你的帮助是巨大的我作为一名数字营销专业人士，每周需要处理大量的数据。去年，我开始寻找能够自动化Windows软件操作的工具，以提高工作效率。在尝试了多种RPA工具后，我最终选择了影刀RPA，并开始了我的自动化之旅。在寻找自动化工具的过程中，我
sc0_joker·2025-02-27 17:55

你好，我是冴羽，我写了一套《前端大佬成长之路》

包含目标规划篇、学习方法篇、前端学习篇、个人管理篇、职场发展篇、面试技巧篇、健康养生篇共7大篇章、40节文章。总结了我近十年的工作生活经验，让大家少走一些弯路，节省一些时间。
·2025-02-27 17:14

补充：文件上传、下载传输给前端之直接传递图片二进制数据：网络中的图片、音频、视频等非字符数据的传输

文章目录1Base64编码传递图片、视频二进制数据2后端直接传递图片二进制数据案例2.1后端：创建专用DTO（推荐方案）2.2前端处理建议1Base64编码传递图片、视频二进制数据前面我们在学习Java
JU HE·2025-02-27 16:51

深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26）

文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深（层数变多），模型的训练过程也会变得更加困难。当神经网络的深度增加，就会出现梯度消失和梯度下降现象，妨碍模型的收敛。不过，这种情况可以通过归一化的模型初始化和中间的归一化层基本解决。但是，尽管在增加了归一化技术的情况下很深的神经网络可以收敛，又出现了另外一个问题，即随着模型深度的增加，模型的准确率反而下
北岛寒沫·2025-02-27 16:50

为 ARM 32 位平台交叉编译 FFTW 库（基于正点原子的阿尔法开发板）

如果不会导入交叉编译工具链：请查看：导入交叉编译工具链echo$CCarm-poky-linux-gnueabi-gcc-march=armv7ve-mfpu=neon-mfloat-abi=hard-mcpu
学者候选·2025-02-27 16:50

机器学习——无监督学习(k-means算法)

1、K-Means聚类算法K表示超参数个数，如分成几个类别，K值就取多少。若无需求，可使用网格搜索找到最佳的K。步骤：1、随机设置K个特征空间内的点作为初始聚类中心；2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记种类；3、接着对标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的中心点(平均值)；4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样，那么结束，否则执行第二步。means表
张起灵ovo·2025-02-27 16:20

arm linux嵌入式网络控制系统,基于ARM&Linux的嵌入式网络控制系统的研究与设计

摘要：随着计算机技术、控制技术和网络技术的蓬勃发展,嵌入式系统与网络控制系统的应用越来越广阔。当前控制系统正经历一场前所未有的变革,远程监控和智能控制成为控制系统发展的重要方向。通过嵌入式网络控制系统,用户只要在有网络接入的地方,就可以对与网络相连接的任何现场设备进行远程监测、控制,实现远程监控和智能控制。嵌入式网络控制系统不同于以往的C/S和B/S网络监控技术,它要求系统成本低、体积小巧、便于安
weixin_39742568·2025-02-27 16:49

pandas series 相加_Numpy和Pandas教程

Pandas简介-python数据分析library-基于numpy(对ndarray的操作)-有一种用python做Excel/SQL/R的感觉-为什么要学习pandas?
weixin_39778393·2025-02-27 16:49

如果你干了1年多前端，接下来的路该怎么走？

我知道在很多中大型公司，其实有好多领导前辈、以及师傅会给那些校招生，以及应届生规划一定的学习成长路线。有些皮于表面，有些醍醐灌顶。其实如果职场上有那么一个领路人，个人的成长是飞速的。
·2025-02-27 16:32

大语言模型原理与工程实践：Transformer 大语言模型预训练

大语言模型原理与工程实践：Transformer大语言模型预训练关键词：大语言模型、预训练、Transformer、自监督学习、计算资源、数据处理文章目录大语言模型原理与工程实践：Transformer
AI天才研究院·2025-02-27 16:18

如何连接到服务器

连接到服务器的方法取决于你使用的操作系统和服务器的类型（如Linux服务器、Windows服务器等）。这里我提供两种常见的连接方法：通过SSH连接Linux服务器和通过RDP连接Windows服务器。
Honeysea_70·2025-02-27 16:14

大模型核心技术原理: Transformer架构详解！

之后，在大量的数据上进行学习才达到大模
大模型猫叔·2025-02-27 16:13

Linux 常用命令大全及详解

在使用Linux系统时，掌握一些常用的命令是非常重要的。这些命令可以帮助我们高效地完成各种任务。本文将介绍30个以上的Linux常用命令，并详细说明它们的作用和用法。
诚信爱国敬业友善·2025-02-27 16:13

AI取代的不是人类，而是不会使用AI的人

以下是具体策略：一、技能升级：掌握AI协同工具AI工具链学习掌握主流AI工具（如Claude、Midjourney）的操作逻辑，将重复性工作（数据分析、文档处理）交由AI完成，释放时间用于高阶任务。
xiaocang668888·2025-02-27 16:43

Python网络安全脚本

点击文末小卡片，免费获取网络安全全套资料，资料在手，涨薪更快前言睡不着，那就起来学习其实base64模块很早之前用过今天做爬虫的时候有个URL需要用它来编码一下所以百度又学了一下遇到最大的问题就是python3
网络安全Ash·2025-02-27 15:10

202年充电计划——自学手册 网络安全（黑客技术）

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、
网安康sir·2025-02-27 15:09

202年充电计划——自学手册 网络安全（黑客技术）

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、
网安康sir·2025-02-27 15:09

学生信息管理系统（Java）

基于java学习做的一个小作业，能够实现添加学生，删除学生，修改学生，查询学生，以及退出这几个功能。完整代码放在最后。
超级无敌新新手小白·2025-02-27 15:09

202年充电计划——自学手册 网络安全（黑客技术）

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、
网安康sir·2025-02-27 15:38

大模型最新面试题系列：深度学习基础（二）

模型容量与过拟合的关系模型容量指的是模型能够学习的复杂模式的能力，通常与模型的参数数量、网络结构的复杂度等相关。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的测试数据上表现不佳。
人肉推土机·2025-02-27 15:08

深度学习-自学手册

人工智能机器学习神经网络前馈神经网络：没有回路的反馈神经网络：有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种，长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb
谁用了尧哥这个昵称·2025-02-27 15:37

PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战（2）代码详细解析

代码来源PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战（1）至于为什么要备注，因为我基础不好，就得一点一点来适合和我一样的慢羊羊学习项目整体结构1.布局文件不解析了比较简单最简单的线性布局main.xml2
咕咕学不会咋办·2025-02-27 15:06

为什么选择Linux而放弃windows，比较Windows和Mac它出色的优势在哪儿？

设计风格和使用体验比较独特；Windows半封闭，虽然源码不开放，但适配市面上几乎所有的x86机器，Windows和各家硬件厂商总体是合作共建生态圈，从市场份额看，Windows是个人电脑桌面操作系统的霸主；Linux
MAX在码字·2025-02-27 15:06

53、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-14、使用自己的架构搭建一个通过学习模仿莎士比亚风格的2000次的文章。并且在关键层配有详细解释。

importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
小宇爱·2025-02-27 15:05

使用linux抛弃Windows,抛弃Windows选Linux？这些原因告诉你为何要这么做

要么有闲钱换一台苹果设备，否则除了Linux操作系统之外，没有多少其他的操作系统可供选择。有些人可能会说如果更换操作系统的话还要去花时间适应新的操作系统，很麻烦。的确虽然在更换系统时可能会遇到不适应
e o·2025-02-27 15:05

超硬核！DeepSeek 全面赋能 FPGA 工程师，实操干货大放送

涵盖代码编写与优化，如生成代码框架、获取优化建议；技术文档理解与撰写，像解读复杂文档、辅助撰写报告；问题排查与解决，提供故障诊断思路和解决方案；以及学习与知识拓展，定制学习路径、追踪前沿技术。
AI_DL_CODE·2025-02-27 15:05

linux c和windows c,windows C 与 linux C区别？

linuxC库格式为.so(.so为共享库:动态库(sharedlibrary/sharedobject/dynamiclinklibrary)。生成*elf(LinuxELFELF=Execut
冷承志·2025-02-27 15:34

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的主要应用及核心技术

NLP在多个领域有着广泛的应用，并结合了多种先进的技术，包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、统计模型以及规则方法。
彬彬侠·2025-02-27 14:34

DeepSeek 高阶应用技术详解（4）

这些领域是深度学习的前沿方向，具有广泛的实际应用价值。2.DeepSeek在时间序列分析中的应用2.1时间序列分析简介时间序列分析是处理时间相关数据的重要技术，广泛应用于金融、气象、医疗等
Evaporator Core·2025-02-27 14:33

微信小程序页面导航与路由：实现多页面跳转与数据传递

在上一篇中，我们学习了微信小程序的数据绑定和事件处理，实现了动态交互功能。然而，一个完整的小程序通常由多个页面组成，用户需要在不同页面之间进行跳转。
Evaporator Core·2025-02-27 14:03

机器学习数学基础：32.复本信度

复本信度（Parallel-FormsReliability）深度详解教程专为小白打造，零基础也能轻松掌握一、深度解读复本信度复本信度，也被称为“平行测验信度”，其核心要义是借助两个虽然不同但在各方面等效的测验版本，对同一批受测者进行多次测量，然后对测量结果的一致性程度展开评估。从本质上讲，它是衡量测验稳定性的重要指标，能够有效减少因题目重复出现而致使受测者产生练习或记忆效应，进而影响测验结果真实
@心都·2025-02-27 14:29

iOS音视频：OpenGL常用术语介绍

1、前言【iOS音视频】是个系列，里面会记录一些博主在iOS音视频方面的学习笔记、踩到的坑，以便温故而知新。
【零声教育】音视频开发进阶·2025-02-27 14:59

一文搞懂！不同笔记本 SSH 远程连接服务器全攻略

无论是MacBook、Windows笔记本还是Linux系统的笔记本，掌握SSH远程连接，都能极大提升工作效率。
a小胡哦·2025-02-27 14:28

Python 学习之旅：持续学习和扩展（一）单元测试（unittest 模块）

  在Python学习的高级阶段，持续提升代码质量和可靠性是关键。单元测试作为软件开发过程中的重要一环，能够帮助我们发现代码中的潜在问题，确保程序的正确性。
喜-喜·2025-02-27 14:28

机器学习中的过拟合、欠拟合与正则化

  在机器学习的世界里，过拟合与欠拟合是模型训练过程中常常会遇到的两大问题，而正则化则是应对过拟合的重要手段。理解它们对于构建高性能的机器学习模型至关重要。
喜-喜·2025-02-27 14:28

VMware安装Kali(虚拟机压缩包)&设置Windbg调试符号

下载完成后会得到一个.7z的压缩包：kali-linux-2024.2-vmware-amd64.7z，需要对其进行解压自己找个地方创建一个文件夹（虚拟机目录），将kali-linux-2024.2-vmware-amd64
wave_sky·2025-02-27 14:57

【含文档+PPT+源码】基于小程序开发的宠物寄养平台管理系统

项目介绍本课程演示的是一款基于小程序开发的宠物寄养平台管理系统，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生与需要项目实战练习的Java学习者。
编程毕设·2025-02-27 14:57
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