ogre学习系列

大数据学习（82）-数仓详解

大数据学习系列专栏：哲学语录:用力所能及，改变世界。
viperrrrrrr·2025-03-24 20:41

C++学习系列（11）：智能指针（unique_ptr、shared_ptr、weak_ptr）

C++学习系列（11）：智能指针（unique_ptr、shared_ptr、weak_ptr）1.引言在C++传统的内存管理方式中，动态分配的对象需要手动释放，否则可能会导致内存泄漏（MemoryLeak
DoYangTan·2025-03-24 08:58

语音识别学习系列（13）：语音识别中的情感识别与表达

语音识别学习系列（13）：语音识别中的情感识别与表达前言在语音识别领域，仅仅将语音准确转换为文字内容已不能满足日益多样化的人机交互需求。
DoYangTan·2025-03-24 08:58

【元婴境】mysql的MVCC（详解）

目录MVCC介绍隐藏字段undologReadView示例：流程总结MVCC介绍大家好，我是jstart千语。
jstart千语·2025-03-22 20:58

大数据学习（75）-大数据组件总结

大数据学习系列专栏：哲学语录:用力所能及，改变世界。
viperrrrrrr·2025-03-21 22:42

GitHub在push推送到远程仓库的时候显示Logon failed登录失败

具体问题描述git.exepush--progress"origin"master:masterLogonfailed,usectrl+ctocancelbasiccredentialprompt.remote
奕雨.·2025-03-21 06:19

Python后端学习系列（10）：分布式系统与数据一致性（使用分布式锁、分布式事务等）

Python后端学习系列（10）：分布式系统与数据一致性（使用分布式锁、分布式事务等）前言随着业务规模的不断扩大以及对系统性能、可扩展性的更高要求，后端应用往往会朝着分布式系统的方向发展。
DoYangTan·2025-03-20 17:03

使用axios实现实时获取文件上传/下载进度。实现文件上传，下载进度条显示

下载文件实现进度条显示利用axios封装的原生onDownloadProgress属性，该属性为一个回调方法，当axios请求将文件从服务器下载时会进行回调。
三年模拟五年烧烤·2025-03-19 01:02

使用 `rsync` 和 `nohup` 打造高效文件同步工作流

一、命令详解假设我要同步两个目录，我会使用以下命令：nohuprsync-a--progresssource_dir/target_dir/>sync_log.log2>&1&这条命令集合了多种功能，值得细细拆解
Hello.Reader·2025-03-18 10:36

RISC-V汇编学习（二）—— 汇编语法

RISCV汇编学习系列：RISC-V汇编学习（一）——基础认识RISC-V汇编学习（二）——汇编语法RISC-V汇编学习（三）——RV指令集RISC-V汇编学习（四）——R
禾仔仔·2025-03-15 14:28

大数据学习（67）- Flume、Sqoop、Kafka、DataX对比

大数据学习系列专栏：哲学语录:用力所能及，改变世界。
viperrrrrrr·2025-03-15 09:51

MySql的MVCC实现原理

MySql的MVCC实现原理前言MVCC解决什么问题MVCC的实现3个隐式字段UndoLogReadView读视图大致流程读已提交和可重复隔离级别下的快照读前言什么是MVCC？
zyrr·2025-03-14 12:23

【漫话机器学习系列】137.随机搜索（Randomized Search）

随机搜索（RandomizedSearch）详解在机器学习和深度学习的模型训练过程中，超参数调优（HyperparameterTuning）是至关重要的一环。随机搜索（RandomizedSearch）是一种高效的超参数优化方法，它通过在候选超参数的数值分布（如正态分布、均匀分布等）中随机选择超参数组合，从而找到最优的超参数配置。1.超参数调优的必要性超参数是模型在训练之前需要人为设定的参数，例如
IT古董·2025-03-14 12:50

鸿蒙HarmonyOS NEXT开发：LoadingProgress（基础组件）

LoadingProgress用于显示加载动效的组件。说明：该组件从APIVersion8开始支持。后续版本如有新增内容，则采用上角标单独标记该内容的起始版本。
「已注销」·2025-03-14 07:40

【实战-解决方案】Webpack 打包后很多js方法报错：not defined

问题分析在不打包的情况下，方法（如checkLoginStatus、filterSites、initProgressBar等）可以正常运行，而经过Webpack打包后报isnotdefined错误，通常有以下几个可能的原因
oliver.chau·2025-03-14 05:27

浅谈React的Diff算法，简单易懂！

流程如下：第一次渲染的时候，不进行diff，而是直接将vdom转成Fiber，在内存中构workInProgressFiber树，构建完成之后用它来替换currenFiber，再去通知渲染器进行
赵小左·2025-03-13 05:08

Django + Vue解决跨域问题

最近用Django做后端服务器，Vue做前端，遇到了一个跨域问题，在此纪录一下：前端：封装了一下Axios:request.js如下：//加载进度条//导入importNProgressfrom'nprogress'import'nprogress
mzf19980423·2025-03-12 13:50

linux下显示进度地复制文件(cp命令的平替)

命令：rsync-ah--progress./ubuntu-20.04.6-desktop-amd64.iso~/Downloads/关键参数：-a：归档模式，保留文件属性。
Tipriest_·2025-03-12 13:19

算法学习系列（四十五）：DFS之剪枝与优化

目录引言DFS之剪枝与优化一、小猫爬山二、木棒三、数独四、总结引言关于这个DFSDFSDFS的剪枝和优化确实难度是非常的大，从我这篇文章的思路和代码量上就能看出来不是一般的难度，而且难度不亚于DPDPDP，而且这个DFSDFSDFS也是花费了我三天的时间才基本把这几道例题给搞懂了，并且这种题就是没有固定的模型和套路，每个题都不一样，只有你多做题，这样在考场上才能想到这道题好像跟之前做过的题有点相似
lijiachang030718·2025-03-12 12:10

【漫话机器学习系列】129.主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）

主成分分析（PCA）：降维与特征提取的强大工具1.什么是主成分分析（PCA）？主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常见的数据降维技术，主要用于将高维数据投影到低维空间，同时尽可能保留数据的主要信息。PCA通过线性变换，将原始特征变量转换为一组新的变量，这些新变量被称为主成分（PrincipalComponents）。在这张图中，我们可以看到PCA的核心概
IT古董·2025-03-12 09:17

Android入门（七） | 常用控件

文章目录TextView控件：文本信息Button控件：按钮EditText控件：输入框ImageView控件：图片ProgressBar控件：进度条AlertDialog控件：提示框ProgressDialog
·Jormungand·2025-03-11 15:53

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差
IT古董·2025-03-11 08:25

Android paging prepend前置加载

lifecycleScope.launch{repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED){articleAdapter.loadStateFlow.collect{binding.prependProgress.isVisible
stevenzqzq·2025-03-10 23:44

什么是解释型语言？什么又是编译型语言？

源代码的执行方式二、编译器三、执行原理二者的区别编译型语言解释型语言前言本文章主要知识来自于Python编程基础的“编译型语言和解释型语言的区别”一节，原文来自C语言中文网网上的相关描述已经够多了，本文作为前端学习系列专题的一个知识拓展只是为了宝贝们在该专题进行知识查阅时更为方便示例代码示例代码
Aress"·2025-03-10 22:11

(即插即用模块-特征处理部分) 三十、(2024) BFAM & CBM & DFEM 特征聚合+特征提取+边界感知

BitemporalFeatureAggregationModule2、ChangeBoundary-AwareModule3、DeepFeatureExtractionModule4、代码实现paper：B2CNet:AProgressiveChangeBoundary-to-CenterRefinementNetworkforMultitemporalRemoteSensingIm
御宇w·2025-03-10 03:22

最简单圆形进度条实现CSS+javascript，两端带圆弧

Document/*定义css变量*/:root{--progress:0%;--endRotate:0deg;--contentSize:100px/*这位置改变整体进度条大小*/}/*外圈*/.progress
真是6的不行·2025-03-09 16:42

工程化与框架系列（24）--跨平台解决方案

跨平台开发概述跨平台开发主要包括以下方向：响应式Web：适配不同设备的网页应用混合应用：Web技术开发的原生应用原生跨平台：使用统一框架开发原生应用渐进式应用：ProgressiveWebApps(PWA
一进制ᅟᅠ        ‌‍‎‏ ·2025-03-08 22:13

【HarmonyOS NEXT应用开发】案例115：基于Progress组件的进度条

场景一：反向进度条效果倒计时样式的进度条方案注意：这个Progress组件最常见的是和通用属性rotate一起使用，除了上图这种逆向倒计时，还有那种类似于温度计(从下到上加载)的效果，全都是利用rotate
青少年编程作品集·2025-03-08 19:25

开源游戏服务器框架NFShmServer 简介(一)

NFShmServer是一个使用C++开发的轻量级,敏捷型,弹性的,分布式的共享内存（C++热更）/多进程lua(lua热更)的插件开发框架,让你更快更简单的开发服务端应用.部分思路来自UE4和Ogre
gaoyi445·2025-03-08 04:48

深度学习系列71：表格检测和识别

1.pdf处理如果是可编辑的pdf格式，那么可以直接用pdfplumber进行处理：importpdfplumberimportpandasaspdwithpdfplumber.open("中新科技：2015年年度报告摘要.PDF")aspdf:page=pdf.pages[1]#第一页的信息text=page.extract_text()print(text)table=page.extract
IE06·2025-03-08 02:23

R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读

回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形，比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。1、包部分，也就是加载各类包，包括随机森林包randomForest，数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer，模型评估包caret。2、数据部分，主要是读取数据，处理缺失值，转换变量类型。3、模型部分。为了对
Mrrunsen·2025-03-07 09:33

Kubernetes operator（七） kubebuilder 的安装及简单使用 篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第七篇，对目前编写Operator的常用脚手架kubebuilder进行学习，主要涉及**kubebuilder的安装及简单使用
grahamzhu·2025-03-06 17:01

【C#】在WPF中使用ComboBox绑定枚举类型

ComboBox绑定枚举类型一、实例定义Enum：internalenumStatusEnum{[Description("待处理")]Pending,[Description("进行中")]InProgress
Denuin多啦咧梦·2025-03-04 12:19

【Python+Selenium学习系列5-1】Selenium特殊元素定位之-下拉框元素定位Select操作

背景对于页面中的下拉框选项，使用selenium的select模块可以进行操作，并精确定位下拉选项及所有的option值。select模块方法一共分为三个部分：option方法、选中方法、取消选中方法，下面具体看一下这三个部分1、select模块中关于option选项的方法：options：返回所有的option选项all_selected_options：返回所有选中的option选项first
艳Yansky·2025-03-04 11:39

HarmonyOS 自定义 loading 效果

大致思路主要利用Progress组件利用aboutToAppear周期函数：在创建自定义组件的新实例后，在执行其build()函数之前执行利用aboutToDisappear函数在自定义组件析构销毁之前执行
小白小白从不日白·2025-03-04 07:42

PHP函数与类：面向对象编程实践指南

;}echogreet('Alice');//输出：欢迎,
奥顺·2025-03-03 00:07

C# winform 使用进度条(两种形式)

我们经常需要用到进度条（ProgressBar）用于显示进度信息。这时候我们可能就需要用到多线程，如果不采用多线程控制进度条，窗口很容易假死（无法适时看到进度信息）。
交大之心·2025-03-02 22:55

Winform编程详解十五：ProgressBar 进度条控件

一、属性介绍1.(Name)控件的对象标识符ID2.BackColor控件的背景颜色3.Cursor鼠标移过该控件显示的光标样式4.ForeColor控件的文本颜色5.UseWaitCursor使用鼠标的等待光标6.Enabled控件激活状态7.Maximum进度条的最大值8.Minimum进度条的最小值9.Step进度条的前进值10.Value进度条的数值11.Visible控件显示状态二、方法
&海哥·2025-03-02 22:23

C#如何对button按钮实现进度条功能

添加一个新的窗体（progressForm.cs）
凌晓峰·2025-03-02 22:52

Halcon 创建新函数 | 九七的Halcon

界面最上方点击函数，再点击创建新函数②在一般设置栏填写函数名，选择函数类型③在参数栏填添加输入输出参数④选择填写一般文档栏目后点击确定⑤编写函数主体2.编码示例环境Windows10HDevelop19.11Progre
Nines～·2025-03-01 01:07

【漫话机器学习系列】106.线性激活函数（Linear Activation Function）

1.什么是线性激活函数？线性激活函数是一种最简单的激活函数，数学表达式为：即输出与输入保持完全线性关系。这意味着对于任何输入值x，其输出将等于输入值本身，函数图像为一条通过原点的直线。在神经网络中，激活函数的作用是将网络的线性组合映射到某种非线性输出。传统的线性激活函数常用于一些特定场景，比如回归问题，其中预测的目标值与输入特征之间可能存在线性关系。2.线性激活函数的特点线性关系：与其他常见的激活
IT古董·2025-02-27 13:25

uniapp更新版本，apk包进度条，wgt包热更新

upgrade.js/***@descriptionH5+下载App*@paramdownloadUrl:App下载链接*@paramprogressCallBack:下载进度回调*/exportconstdownloadApp
初晨未凉·2025-02-26 23:03

Hologres 介绍

Hologres是阿里云提供的一款实时数据分析平台，它结合了数据仓库（DataWarehouse）和流式计算（StreamProcessing）的优势，专为大规模数据分析和实时数据处理而设计。
黄毛火烧雪下·2025-02-26 10:04

人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具

人工智能深度学习系列—深度解析：交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析：均方误差损失（MSELoss）在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列
学步_技术·2025-02-26 08:19

【肝帝一周总结：全网最全最细】十万字python教程，学不会找我！教到你会为止！！内容超多，建议收藏慢慢看！

文章目录推荐：个人推荐学习系列，推荐的一定是好的！
川川菜鸟·2025-02-26 05:24

Mac上传Oss命令

--item=表示命令的功能类型，取值为LOCATION、PROGRESS等--bigfile-threshold=开启大文件断点续传的文件大小阈值，默认值:100M，取值范围：0B-9223372036854775807B-j
看起来不那么蠢的昵称·2025-02-25 08:27

深度学习入门篇--来瞻仰卷积神经网络的鼻祖LeNet

pytorch搭建LeNet网络并代码详解实战前言大家在学习神经网络的时候肯定会有这样的感受,有很多的文章和视频,有的文章也很好,但是总是不成体系,总是学起来东一榔锤,西一棒槌的,在这种情况下,我会给大家更新深度学习系列的技术文章
智算学术·2025-02-25 00:31

c#上位机开发学习

comboBoxprogressBar小结：诸如comboBox，它在窗口显示的数值可以通过comboBox.text=“123123”这样的语句来改变。而prog
csdn-唯一·2025-02-23 21:20

【漫话机器学习系列】101.特征选择法之Lasso（Lasso For Feature Selection）

Lasso特征选择法详解1.Lasso回归简介Lasso（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator，最小绝对收缩和选择算子）是一种基于L1范数正则化的线性回归方法。它不仅能够提高模型的泛化能力，还可以自动进行特征选择，即将一些不重要的特征的系数收缩到0，从而减少模型的复杂度。2.Lasso回归的数学公式Lasso回归的目标函数如下：其中：是输入数据，w是
IT古董·2025-02-23 12:46

[Intervention] Ignored attempt to cancel a touchmove event with cancelable=false, for example becaus

Intervention]Ignoredattempttocancelatouchmoveeventwithcancelable=false,forexamplebecausescrollingisinprogressandcannotbeinterrupted
IT木昜·2025-02-23 03:13
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