re2正则表达式引擎学习第5页

RTOS 特性及其思考

学习交流请发邮件[email protected]百问网《FreeRTOS入门与工程实践-基于STM32F103》教程-基于DShanMCU-103(STM32F103)|百问网为什么有些项目，裸机编程不再适用

TianYaKe-天涯客·2025-02-17 17:47

RPC框架Dubbo深入分析

《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》，点击传送门，即可获取！

radcb55226·2025-02-17 16:17

Vue学习教程-04数据代理

文章目录一、什么是数据代理二、数据代理过程三、vue数据代理应用1.数据代理代码2.代理底层逻辑总结一、什么是数据代理数据代理是一种技术，通过代理、拦截对象属性及方法的访问请求，实现与该对象的交互。在Vue中，数据代理是指在Vue实例化一个组件时，Vue会将组件中的data属性中的数据转化为getter/setter，并将这些getter/setter注册到Vue的响应式系统中，在Vue实例中访问

番茄番茄君·2025-02-17 16:17

机器学习:朴素贝叶斯

概率1.1定义概率表示随机事件发生可能性大小的一个数值,随机事件指在相同条件下,可能出现也可能不出现的事件。例如:抛硬币:当我们抛硬币时,可以正面朝上也可以反面朝上,正面或反面朝上的可能性被称为概率。理想状态下正反概率都是0.5。掷骰子:掷一个六面的骰子,每个点出现的概率是1/6,因为每个面出现的机会是均等的。抽取商品:一批商品包含良品和次品,随机抽取一件,抽取良品或次品是一个随机事件,经过大量实

小源学AI·2025-02-17 16:46

MySQL玩转指南：探秘Server层组件及权限校验实践

大体来说，MySQL可以分为Server层和存储引擎

苹果苹果开花吧·2025-02-17 16:15

mysql 原理_mysql底层原理

存储引擎对比：MySIAM：表级锁定，不支持事务，已读为主InnoDB：支持事务，支持外键，支持行级别和表级别的锁定，B+索引，效率高Memory：内存存储。

高傲的大白杨·2025-02-17 16:43

MYSQL——系统架构与查询、更新原理

，mysql架构原理图MySQL可以分为Server层和存储引擎层两部分。Server层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖MySQL的大多数核心服务功能ÿ

庄小焱·2025-02-17 16:13

lua和unity如何交互_(XLua)C#与Lua中的交互

里面都有学习的文档，也可自行去学。Paste_Image.pnghotfix的环境配置在unity的PlayerSetting下的OtherSe

三脚猫功夫猴·2025-02-17 16:13

Lua简易入门

Lua脚本语法说明（修订）Lua脚本语法说明（增加lua5.1部份特性）Lua的语法比较简单，学习起来也比较省力，但功能却并不弱。

阳光下的·2025-02-17 16:43

cocos2d-x 3.x lua的api与C++的关系

cocos2d-x3.xlua的api与C++的关系1、Lua中如何使用Cocos2d-x引擎中的类？

鱼儿-1226·2025-02-17 16:11

MySQL底层原理学习

一、MySQL体系架构MySQLServer架构自顶向下大致可以分网络连接层、服务层、存储引擎层和系统文件层。

jiqiren1994·2025-02-17 16:10

自动化测试常见问题详解

目前国内的互联网行业，大环境来说，还处在一个快速发展，需要流程化标准化的时期，如何跟上不断变幻发展的节奏，除了不断了解接触新的东西，还需要不断学习，提升自身，以内在的驱动力，去紧跟时代浪潮。

测试老哥·2025-02-17 16:40

PLC自动化工程师成长学习过程

PLC自动化工程师成长学习路径：从入门到精通的五个阶段PLC（可编程逻辑控制器）是工业自动化领域的核心设备，PLC工程师需要具备跨学科的知识体系和实践能力。

crown6465·2025-02-17 16:10

ORB-SLAM3源码的学习：GeometricTools文件

前言GeometricTools提供了两种几何计算功能：1.计算两个关键帧之间的基础矩阵、2.通过三角化算法从两个视角恢复三维点。这部分功能在ORB-SLAM2中就已经介绍过了，这里不过多赘述。1.头文件GeometricTools.h除了计算基础矩阵和三角化恢复三维点外，头文件中还提供了两种用于比较矩阵的模板函数。第一个函数用于比较一个OpenCV矩阵和一个Eigen矩阵，第二个函数用于比较两个

PaLu-LvL·2025-02-17 15:09

ORB-SLAM3的源码学习： Settings.cc：Settings::readImageInfo读取图像信息

前言简单总结一下：这个函数的主要目的是从配置文件中读取和设置与相机图像尺寸相关的各种参数。它会根据需要调整图像的宽度和高度，并根据这些调整更新相机的校准参数。如果是立体相机或带IMU的相机，还会同时更新第二个相机的校准参数。最终，这些调整确保图像和相机校准信息的一致性。1.函数声明voidSettings::readImageInfo(cv::FileStorage&fSettings)2.函数定

PaLu-LvL·2025-02-17 15:08

ORB-SLAM2源码学习：System.cc：System::System SLAM系统的构造函数

前言ORB-SLAM2源码学习：rgbd_tum.cc源文件-CSDN博客之前我们在具体的实例的代码中初始化了一个SLAM的系统，现在让我们来看看这个SLAM的构造函数具体进行了什么操作。

PaLu-LvL·2025-02-17 15:38

ORB-SLAM3的源码学习： Settings.cc：Settings::readCamera1/readCamera2 从配置文件中加载相机参数

前言需要从配置文件yaml文件中读取相机参数才能用于后续计算。1.函数声明读取相机1的参数：voidSettings::readCamera1(cv::FileStorage&fSettings)如果是双目相机则还要读取相机2的参数：voidSettings::readCamera2(cv::FileStorage&fSettings)2.函数定义相机11.读取相机模型3的模型加入了针孔相机模型以

PaLu-LvL·2025-02-17 15:08

【每日德语】Ich lese gerne Bücher 我喜欢读书

第4天：基础日常用语单词学习：WasistdeinBeruf?—你是什么职业？音标：[vasɪstdaɪnbəˈʁuːf]IchbinStudent.—我是学生。

Ash Butterfield·2025-02-17 15:36

量子计算机：未来科技革命的引擎

量子计算机的基本概念和优势量子计算机是一种遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理装置。与传统计算机相比，量子计算机的主要优势在于其使用量子比特（qubit）作为信息处理的基本单位，能够同时处于多个状态的叠加，以及量子比特之间的纠缠现象，这使得量子计算机在处理某些特定问题时具有潜在的指数级加速能力。量子计算机的计算基础是量子比特，它通过量子态的演化进行信息的传递与加工。量子

百态老人·2025-02-17 15:05

使用python开发flsak_FlaskWeb开发:基于Python的Web应用开发实战

本书不仅适合初级Web开发人员学习阅读，更是Python程序员用来学习高级Web开发技术的优秀参考书。

RoseofVersailles·2025-02-17 15:04

人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程

该平台提供多种NVIDIAGPU选择，适用于机器学习、人

m0_74824592·2025-02-17 15:00

2025最新版二级域名分发最新开心版支持易支付接口和聚合登录接口

[请添加图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/d4d7fc61d2e8483e92b2a828c0cb27b2.png)三、学习资料下载一、详细介绍一站式对域名进行二级分发

专业软件系统开发·2025-02-17 15:59

解决Mybatis-plus与springboot3.0+、spring6.0+的兼容性问题

根据mybatis-plus学习框架时，一直都会报错如下信息：当时并不知道这几个工具之间存在版本兼容性问题，就一直苦于找不到合适的解决方法，于是便上网开始了疯狂的搜索，发现改了好多地方还是不行。

lian潋湄·2025-02-17 15:59

MIPI转换芯片、ICN6211、ICN6202、MIPI转RGB、MiPI转LVDS、分辨率最高1080P、MIPI转双路LVDS

发布的这两颗视频转换的芯片希望大家可以学习一下，

17633853662·2025-02-17 15:59

机器学习 - 学习线性模型的重要性

在接下来的博文中，我们将重点学习线性模型的回归模型和分类模型，在学习之前，让我们来了解一下学习线性模型的重要性，以及如何入门学习。一、作为初学者如何学习线性模型？

谦亨有终·2025-02-17 14:29

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1

IT古董·2025-02-17 14:57

【深度学习基础】什么是注意力机制

文章目录一、注意力机制的核心地位：从补充到主导二、技术突破：从Transformer到多模态融合三、跨领域应用：从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制：深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中

我的青春不太冷·2025-02-17 14:26

【机器学习】多元线性回归

本教程将系统性推演多元线性回归，包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等，并使用numpy实现。最后，我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。

T0uken·2025-02-17 14:26

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】

各位技术爱好者们，今天我们要聊的这个话题，可能是未来十年最值得押注的技术革命——量子深度学习。这不是简单的"1+1=2"的物理叠加，而是一场可能彻底改写AI发展轨迹的范式转移。

再见孙悟空_·2025-02-17 14:25

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】

这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。

再见孙悟空_·2025-02-17 14:24

ch02离散仿真引擎基础——Unity3D学习

ch02离散仿真引擎基础——Unity3D学习一、简答题1.解释游戏对象（GameObjects）和资源（Assets）的区别与联系游戏对象（GameObjects）：一般为玩家，敌人，环境等资源（Assets

yesor_not·2025-02-17 14:53

Python学习教程：必须掌握的Cookie知识点都在这里了

篇幅有点长，在学习Python的伙伴或者有兴趣的你，可以耐心看哦！

weixin_30387339·2025-02-17 14:50

常见数据结构的简介（基本概念 & 操作 & 时间复杂度）

最大公共字符串4.二叉树4.1储存结构4.2基本操作1)时间复杂度2)案例：使用字典树判断字符串是否存在5.哈希/散列表5.1哈希函数5.2基本操作1)时间复杂度2)案例：构建哈希表《重学数据结构与算法》学习笔记

子诚之·2025-02-17 14:19

Python学习，cookie和session

用户登录,未登录不能访问指定页面基于cookie实现保存在用户浏览器端的键值对,向服务端发请求时会自动携带deflogin(request):#设置cookiedata=redirect('...')data.set_cookie()#读取cookierequest.COOKIES.get('xx')returndatacookie的三个参数:key,value='',max_age=None应用

sehun_sx·2025-02-17 13:19

Python学习之cookies及session用法

当想利用Python在网页上发表评论的时候，需要一些账号密码登录的信息，这个时候用requests.get()请求的话，账号密码全部会显示在网址上，这显然不科学！这个时候需要用post请求，可以这么理解，get是明文显示，post是非明文显示。通常，get请求会应用于获取网页数据，比如我们之前学的requests.get()。post请求则应用于向网页提交数据，比如提交表单类型数据（像账号密码就是

一个人旅行*-*·2025-02-17 13:48

基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统（附完整资源+PySide6界面+训练代码）

随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点，尤其是在计算机视觉领域。

人工智能_SYBH·2025-02-17 13:47

【蓝桥杯C/C++】彻底理解双指针算法

目录学习目标什么是双指针？

不会喷火的小火龙·2025-02-17 13:47

C++自研游戏引擎-碰撞检测组件-八叉树AABB检测算法实现

八叉树碰撞检测是一种在三维空间中高效处理物体碰撞检测的算法，其原理可以类比为一个管理三维空间物体的智能系统。这个示例包含两个部分：八叉树部分用于宏观检测，AABB用于微观检测。AABB可以更换为均值或节点检测来提高检测精度。八叉树的构建确定根节点范围首先要为整个碰撞检测系统确定一个初始范围，这就像是为所有参与碰撞检测的物体划定一个“活动区域”。这个范围是一个能够完全容纳所有待检测物体的三维立方体空

千年奇葩·2025-02-17 13:17

本地部署model scope魔搭大模型流程

Gradio三、添加镜像加速四、运行字符串倒叙五、运行绘图六、安装常用软件包和库七、我目前使用的软件包和库简介八、文字生成图片AI模型九、文字回复AI模型一、安装python可参考安装步骤：python学习笔记

CQller·2025-02-17 13:15

清华发布:DeepSeek学习教程ppt 104页完整版免费分享

最近国产DeepSeek火出圈，其出色的性能和巨大的潜力引得各路资本巨头蜂蛹而入，纷纷与其合作。红遍世界。在DeepSeek火遍世界时，清华大学的博士后团队默默出品了一份名为《DeepSeek:从入门到精通》的ai教学课程。课程一经发布，就引得各个自媒体ai博主的疯传，一度冲上热搜。我专门去看了一下这个教程，确实够硬，够专业，够全面！完整版教程资源我已经帮大家整理好放下面了，大家自行领取。资源链接

2501_90649720·2025-02-17 13:15

html5游戏引擎-Pharse.js学习笔记（一）

研究过两个个比较成熟的html5游戏引擎，感觉用引擎还是要方便一些。所以决定从今天正式开始研究html5游戏引擎，并且将从看官网demo的学习整理成博客和大家一起分享。

18520195858·2025-02-17 13:45

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations

X_taiyang18·2025-02-17 13:44

30.4:Python如何安装Pandas库？（课程共4100字）

库打开命令提示符或终端窗口，输入以下命令来安装Pandas：当安装完成后，可以使用以下命令来验证Pandas是否已正确安装：②数据处理和分析读写数据数据清洗和预处理数据分组和聚合数据可视化③Python学习的深入讨论

小兔子平安·2025-02-17 13:43

15. MySql高级之常用SQL技巧☆

文章目录MySql高级之常用SQL技巧☆1.SQL执行顺序2.正则表达式使用3.MySQL常用函数3.1数字函数3.2字符串函数3.3日期函数3.4聚合函数☆MySql高级之常用SQL技巧☆1.SQL执行顺序编写顺序

喵先生呢·2025-02-17 13:43

linux es后台启动命令,小白学ES 02-Linux中部署Elasticsearch单机服务

目录@此部署过程以Elasticsearch-5.6.10版本为例,后续的学习和演示也用此版本.1前提:安装JDK学习使用ES的前提是成功安装JDK——很基础的一项步骤,这里省略.此处学习演示所用的JDK

热带汽水·2025-02-17 12:13

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。

数行天下·2025-02-17 12:42

IDEA接入GPT王炸秘籍，开发分析界面与ChatGPT直接无缝衔接

各行各业数据分析、系统开发人员，科研领域研究人员，设计师，及各单位文字工作者等，谁能快速学习、加快效率，产出的内容更优质，在内卷化日益严重的环境中就更有竞争力。