neo4j学习使用

如何设计一个 RPC 框架？需要考虑哪些点？

设计一个完整的RPC框架需要覆盖以下核心模块及关键技术点：一、核心架构模块模块功能与实现要点服务注册与发现使用Zookeeper/Nacos等实现服务地址动态注册与订阅，支持心跳检测和节点变更通知网络通信层基于

蒂法就是我·2025-03-23 19:32

先验地图--slam学习笔记

先验信息(PriorInformation)先验信息指的是在收集新数据之前已有的知识或假设。这种信息可以来自之前的实验、历史数据、理论模型或专家意见。地图信息：在无人驾驶中，车辆通常会预先加载高精度地图数据，这些地图数据提供了道路布局、车道线位置、交叉口结构等信息。这些信息就是先验信息。车辆动力学模型：车辆的动力学模型，包括车辆的物理特性（如质量、轮胎摩擦系数等），这些模型可以帮助预测车辆的行为。

超级璐璐·2025-03-23 19:31

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

2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据

2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据1、时间：2014-2023年2、来源：北大数字普惠金融指数3、范围：2800个县4、指标：综合指数、覆盖广度、使用深度、支付业务、保险业务、货币基金业务、

-夜深-·2025-03-23 18:31

Python Lambda 函数详解

一、引言在Python编程中，我们经常会遇到一些简单的函数，这些函数可能只在某个特定的地方使用一次，而且逻辑非常简单。

2201_75491841·2025-03-23 18:01

通过SSH隧道与跳板机实现本地端口映射访问服务器文件

文章目录场景需求一、服务器端配置1.启动HTTP文件服务2.配置防火墙3.验证服务状态二、SSH隧道建立1.直接连接场景2.通过跳板机连接三、Windows端配置1.使用PowerShell建立隧道2.

t.y.Tang·2025-03-23 18:31

数字证书与数字签名介绍

消息认证码（MAC）和数字签名区别数字证书如何使用数字证书验证服务器身份？数字签名定义：它类似于现实生活中的手写签名。手写签名的法律效力1、每个人的笔迹因生理和心理差异而独一无二，难以复制。

张紫娃·2025-03-23 18:01

访问者模式

访问者模式使用了一种名为双分派（在运行时根据两个对象的类型动态选

烟沙九洲·2025-03-23 18:00

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5

2201_75491841·2025-03-23 18:30

Bash 脚本基础

/bin/bash开头，表示使用Bash解释器来执行脚本。接下来是具体的命令和操作。二、编写和运行第一个Bash脚本创建脚本文件：使用命令nanohello.sh创建名为hello.sh的文件。编写脚

HXQ_晴天·2025-03-23 18:59

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

linux脚本怎么访问http,如何使用现有的tcp连接从bash脚本访问http服务器？

在bashshellscipt中,我使用几个命令行工具(wget,curl,httpie)来测试我的http服务器.当使用例如curl调用GET请求,我看到tcp连接打开到我的服务器并在http通信完成后立即关闭

玲珑阁玉韦·2025-03-23 18:28

python 底层原理processpoolexecutor_Python 并发编程：PoolExecutor 篇

使用多线程(threading)和多进程(multiprocessing)完成常规的并发需求，在启动的时候start、join等步骤不能省，复杂的需要还要用1-2个队列。

风投小虾·2025-03-23 18:27

机器学习实战第一章机器学习基础

第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息

LuoY、·2025-03-23 18:27

HTML5+CSS实现图片3D旋转效果，附音乐

图片像素需进行调整，同一面图片可以使用同一个图片，保持图片像素一致的同时也增加了立体感。第二张02.jpg和2.jpg可以倒着放，这样在程序实现的时候，可以和其他方向的

宁醉小白·2025-03-23 18:27

炫酷的HTML5粒子动画特效实现详解

HTML5粒子动画特效实现详解项目介绍技术栈项目架构1.HTML结构2.样式设计核心实现1.粒子类设计2.动画效果实现星空效果烟花效果雨滴效果3.鼠标交互性能优化效果展示总结项目介绍本文将详细介绍如何使用

木木黄木木·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

环境配置（1）：笔记本window、虚拟机ubuntu、开发板三者互ping通信，并且虚拟机ubuntu和开发板能上网

1.配置网络我们配置网络是为了方便后续调试开发板系统或者应用程序时，能够使用tftp协议nfs协议等拷贝文件，以及设置文件系统启动方式为nfs挂载启动。

lishing6·2025-03-23 18:56

systemd-networkd NetworkManager 介绍

systemd-networkd和NetworkManager的详细介绍systemd-networkd和NetworkManager都是Linux系统中常用的网络管理工具，但它们的设计目标和使用场景不同

追心嵌入式·2025-03-23 18:24

集成学习（随机森林）

目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。

herry57·2025-03-23 18:24

echart绘制海南地图时增加南海诸岛显示（现成geojson数据）

使用场景：产品经理要求展示海南地图时，需要显示南海诸岛；问题：南海诸岛在中国地图上的显示，是echart在mapName=‘china’时，默认fix进去。

火火PM打怪中·2025-03-23 18:54

在manjaro中开启多VLAN，配置永久静态IP，使用systemd-networkd配置

这里使用systemd-networkd进行配置，也可以利用iproute2或netctl配置。

SunJavaApplet·2025-03-23 18:52

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

轻松上手：Matplotlib的基本用法全知道

一、安装Matplotlib在开始使用Matplotlib之前，得先把它安装好。如果你已经安装了Python的包管理工具pip，

大数据方向陪跑私教·2025-03-23 18:21

Python 高手编程系列一千七百零八：在事件循环中使用 executors

Executor.submit()方法返回的Future类实例在概念上非常接近异步编程中使用的协程。这就是为什么我们可以使用执行器在协同多任务和多进程或多线程之间进行混合。

杨琴1·2025-03-23 18:51

【机器学习】机器学习工程实战-第2章项目开始前

上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标

腊肉芥末果·2025-03-23 18:21

conda将python低版本环境升级到高版本

假设你的环境名为myenv，你可以使用以下命令激活它：condaactivat

dkgee·2025-03-23 18:51

Xilinx系ZYNQ学习笔记（二）ZYNQ入门及点亮LED灯

系列文章目录文章目录系列文章目录前言简单介绍简称xc7z020型号FPGAZYNQ实操通用IO点亮LED灯硬件逻辑基础前言简单入门一下ZYNQ是何种架构，如何编程，至于深入了解应该要分开深入学习Linux

贾saisai·2025-03-23 17:50

如何解决Windows系统中文件或文件夹被占用无法删除的问题？

前言在使用Windows系统时，我们经常遇到这样的问题：某个文件或文件夹被占用，导致无法删除、重命名或移动。这种情况下，通常是因为该文件被某个正在运行的程序或系统进程占用。

李少兄·2025-03-23 17:20

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。

借雨醉东风·2025-03-23 17:50

ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出

ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出GPIO介绍MIO介绍EMIO介绍控制GPIO接口的寄存器原理_输入输出部分GPIO介绍GPIO的英文全称为General-purposeinput/output，即一种通用外设

凌星星星星星·2025-03-23 17:20

Ubuntu 20.04 安装并使用Cursor

1.安装1.1下载cursor官网：https://www.cursor.com/cn点击下载LINUX查看下载下来的文件：$ls~/Downloads/Cursor-0.47.8-82ef0f61c01d079d1b7e5ab04d88499d5af500e3.deb.glibc2.25-x86_64.AppImage/home/xxx/Downloads/Cursor-0.47.8-82ef0

爱学习的小道长·2025-03-23 17:19

pythontype函数使用_Python astype(np.float)函数使用方法解析

Pythonastype(np.float)函数使用方法解析我的数据库如图结构我取了其中的nameagenr，做成array，只要所取数据存在str型，那么取出的数据，全部转化为str型，也就是array

weixin_39870238·2025-03-23 17:49

《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks

论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架（CL-FEFA）”中正负样本对比学习实现的技术细节，包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。

阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

zynq设计学习笔记2——GPIO之MIO控制LED实验

vivado软件操作步骤与学习笔记1——helloworld差不多，这里不再过多赘述，不同点是在zynq的设置中添加上GPIO的设置即可。

墨漓_lyl·2025-03-23 17:49

深入理解 <；和 >；：HTML 实体转义的核心指南！！！

本文将聚焦<（小于号）和>（大于号）这两个HTML实体，解析它们的核心作用、使用场景及避坑技巧，助你写出更安全、更健壮的代码！一、❓为什么需要转义？

小丁学Java·2025-03-23 17:48

Spring Data JPA 的分页魔法：Pageable vs PageRequest，谁才是真正的“分页王”？✨

从它们的关系到使用场景，再到一个让我抓狂的参数陷阱，这篇博客带你从迷雾走向光明，还有流程图助阵，快跟我一起跳进这个技术冒险吧！第一幕：分页的“魔法钥

小丁学Java·2025-03-23 17:17

蓝桥杯备赛计划

1-2小时的蓝桥杯PythonB组冲刺日程表（持续1个月，聚焦高频考点）：第一周：核心算法突破Day1（周一）学习重点：动态规划（01背包问题）学习资源：AcWing《蓝桥杯辅导课》第8讲（背包问题模板

laitywgx·2025-03-23 17:47

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

Sklearn.model_selection.GridSearchCV

sklearn.model_selection.GridSearchCV具体在scikit-learn中，主要是使用网格搜索，即GridSearchCV类。

kakak_·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

前端请求全面解析：AJAX、Axios 与 Fetch 的使用详解与代码示例

前端请求全面解析：AJAX、Axios与Fetch的使用详解与代码示例前端请求全面解析：AJAX、Axios与Fetch的使用详解与代码示例1.AJAX——传统的异步请求1.1基本用法示例1.2AJAX

jiajia651304·2025-03-23 17:16

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。

藓类少女·2025-03-23 17:16

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。#include#include#include#include#include#include#include"HCNetSDK.h"#include"iniFile.h"#include"PlayM4.h"//解码回调视频为YUV数据(YV12)，音频为PCM数据voidCA

Joemt·2025-03-23 17:16

Conda常用命令汇总（持续更新中）

原文章：安装和使用Miniconda来管理Python环境-CSDN博客一、Miniconda的使用Miniconda没有GUI界面，只能通过conda命令对Python环境和软件包进行管理，所以这里主要介绍一下

X-future426·2025-03-23 17:15

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？

本文将为您详细介绍从零开始学习大模型直至成为专家的全过程，包括所需掌握的知识点、学习资源以及实践建议等。无论您是初学者还是有一定基础的专业人士，都能从中获得有价值的指导。

大模型入门教程·2025-03-23 17:15

蓝桥杯备赛Day12 动态规划1基础

(3)子问题重叠，将子问题的解存储下来两种思路:(1)按题目线性DP数字三角形学习:(1)将整个大

爱coding的橙子·2025-03-23 17:45

OpenLayers集成天地图服务开发指南

GIS初学者的OpenLayers开发详细教程，深度解析代码：一、开发环境搭建1.1OpenLayers库引入ol.css：包含地图控件、图层等可视化样式ol.js：OpenLayers核心功能库推荐使用固定版本号

喆星时瑜·2025-03-23 17:45

Ubuntu实时读取音乐软件的音频流

本来打算使用的Pipewire+Helvum的方式实现，好处是可以直接利用Helvum图形化工具对软件输出的音频进行重定向，但是由于使用的是Ubuntu20.04，默认的音频服务器使用的是PulseAudio

冬瓜~·2025-03-23 17:14

机器学习——KNN超参数

sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具，通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍：一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合，通过交叉验证评估每组参数的性能，最终选择最优参数组合。其核心价值在于：自动化调参：替代手动参数调试，提升效率3。交叉验证支持：通

练习AI两年半·2025-03-23 17:44

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