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Gin 框架中的优雅退出

本文将基于你的笔记，深入探讨Gin框架中如何实现优雅退出，并解释其定义、重要性以及具体的实现方法。一、优雅退出的定义和重要性1.1什么是“优雅退出”？

Code季风·2025-07-08 15:32

单发多框检测（SSD）-笔记&练习（PyTorch）

以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记，以及对课后练习的一些思考，自留回顾，也供同学之人交流参考。

scdifsn·2025-07-08 13:22

动手学深度学习3.3线性回归的简洁实现-笔记&练习（PyTorch）

以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记，以及对课后练习的一些思考，自留回顾，也供同学之人交流参考。

scdifsn·2025-07-08 13:22

Python学习笔记2-垃圾回收机制

Python的垃圾回收机制是自动管理内存的系统，用于回收不再使用的内存，以避免内存泄漏和优化内存使用。Python使用引用计数（ReferenceCounting）和垃圾回收（GarbageCollection）两种方式来管理内存。1.引用计数(ReferenceCounting)引用计数是Python内存管理的基础机制。每个对象都维护一个引用计数器，记录有多少个引用指向该对象。当一个新的引用指向

Carrie_Lei·2025-07-08 12:45

Python数据分析学习笔记：字符串统计

一、题目来源KagglePandas-Exercise:SummaryFunctionsandMaps章节二、题目要求描述一瓶葡萄酒时，可用的词汇有限。哪种词出现频率更高：“tropical”还是“fruity”？统计description列中这两个词的出现次数。忽略大小写。三、我的思路（使用str.contains统计总次数）tropical_count=reviews['description

NIKEeri·2025-07-08 11:39

Web前端工程化

以下是前端工程化的主要内容和实践：核心组成部分1.模块化开发JavaScript模块化：CommonJS、AMD、ESModuleCSS模块化：CSSModules、CSS-in-JS组件化：Vue/React

·2025-07-08 10:32

【机器学习|学习笔记】随机森林（Random Forest, RF）详解，附代码。

【机器学习|学习笔记】随机森林（RandomForest,RF）详解，附代码。【机器学习|学习笔记】随机森林（RandomForest,RF）详解，附代码。

努力毕业的小土博^_^·2025-07-08 09:56

Linux 命令使用笔记【sysctl】

名称在系统运行时，配置修改内核参数概要sysctl[options][variable[=value]][...]sysctl-p[fileorregexp][...]描述sysctl用于在linux系统运行时修改内核参数。可以修改的参数都在/proc/sys/文件夹下。Linux中的sysctl支持需要Procfs。您可以使用sysctl来读写sysctl数据。参数variable要从中读取的键

fzip·2025-07-08 08:49

Linux 命令使用笔记【zcat】

zcat命令zcat命令用于不真正解压缩文件，就能显示压缩包中文件的内容的场合。语法zcat(选项)(参数)选项-S：指定gzip格式的压缩包的后缀。当后缀不是标准压缩包后缀时使用此选项；-c：将文件内容写到标注输出；-d：执行解压缩操作；-l：显示压缩包中文件的列表；-L：显示软件许可信息；-q：禁用警告信息；-r：在目录上执行递归操作；-t：测试压缩文件的完整性；-V：显示指令的版本信息；-l

fzip·2025-07-08 08:19

PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记（第1-11个视频笔记）

本学习笔记源自于B站up主【我是土堆】的视频教程：PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）

胡说八道的Dr. Zhu·2025-07-08 08:49

关于 Linux中系统调优的一些笔记

写在前面推送的的邮件里看到有大佬讲的公共课，听了之后这里整理学习笔记。因为是公开课，所以讲的很浅，没接触过，这里做为了解，长长见识。

山河已无恙·2025-07-08 08:45

PyTorch笔记3----------统计学相关函数

1.基础函数importtorcha=torch.rand(2,2)print("a:\n",a)print('########################')print("平均值:\n",torch.mean(a,dim=0))print("总和:\n",torch.sum(a,dim=0))print("所有元素的积:\n",torch.prod(a,dim=0))print("最大值:\

HuashuiMu花水木·2025-07-08 08:14

CSC研修计划的书写

博主最近在申请CSC，所以也会更新一下自己的学习笔记，有需要的可以关注我一下，同时有问题大家可以一起交流一下啊一要求（fromCSC官网）①拟留学专业(研究课题)在国内外研究情况及水平；②拟选择的留学国别

·2025-07-08 07:07

【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估

评估机器学习模型是确保其在实际应用中有效性和可靠性的关键步骤。以下是系统化的评估方法，涵盖分类、回归、聚类等任务的评估指标和技术：一、分类模型评估1.基础指标2.高级指标ROC-AUC：通过绘制真正例率（TPR）vs假正例率（FPR）曲线下面积评估模型整体性能。AUC=1：完美分类；AUC=0.5：随机猜测。适用于二分类及多分类（OvR或OvO策略）。混淆矩阵：可视化模型在各类别上的具体错误（如将

巴伦是只猫·2025-07-08 07:07

【机器学习笔记 Ⅱ】7 多类分类

1.多类分类（Multi-classClassification）定义多类分类是指目标变量（标签）有超过两个类别的分类任务。例如：手写数字识别：10个类别（0~9）。图像分类：区分猫、狗、鸟等。新闻主题分类：政治、经济、体育等。特点互斥性：每个样本仅属于一个类别（区别于多标签分类）。输出要求：模型需输出每个类别的概率分布，且概率之和为1。实现方式One-vs-Rest(OvR)：训练K个二分类器（

巴伦是只猫·2025-07-08 07:06

【DeepSeek开源周】Day 4：DualPipe & EPLB 学习笔记

目录一、DualPipe&EPLB概述二、DualPipe详解1.流水线并行策略（1）F-then-B策略（2）1F1B策略2.朴素流水线并行3.GPipe微批次流水线并行4.PipeStream5.ZBPP6.DualPipe7.DualPipeV8.流水线并行方案对比三、EPLB详解1.专家并行（EP）2.EPLB冗余专家策略3.负载均衡策略（1）分层负载均衡（2）全局负载均衡（3）接口和示例

蓝海星梦·2025-07-08 06:00

【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理

推理（Inference）是神经网络在训练完成后利用学到的参数对新数据进行预测的过程。与训练阶段不同，推理阶段不计算梯度也不更新权重，仅执行前向传播。以下是其实现原理和代码示例的完整解析：1.推理的核心步骤加载训练好的模型参数（权重和偏置）。前向传播：输入数据逐层计算，得到输出。后处理：根据任务类型解析输出（如分类取概率最大值，回归直接输出）。2.代码实现（Python+NumPy）(1)定义模型

·2025-07-08 06:29

The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.

NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm

weixin_66009678·2025-07-08 06:58

笔记本屏幕亮度忽明忽暗是怎么回事？

当你正在沉浸在写代码、编辑文档或者观看影片的时候，笔记本屏幕突然变暗，或者瞬间又变得刺眼，这不仅打断了你的专注，还可能对眼睛造成伤害。

·2025-07-08 05:23

HarmonyOS 生命周期详解：用三张图彻底搞懂 UIAbility、页面与组件的生命周期

作者：像素笔记|发布时间：2025年6月27日摘要本文通过三层结构图、状态流程图、对比表格三大图表，深入解析HarmonyOSArkUI的生命周期机制，涵盖UIAbility、页面、组件各层级的触发顺序与最佳实践

·2025-07-08 05:53

【机器学习笔记 Ⅲ】3 异常检测算法

异常检测算法（AnomalyDetection）详解异常检测是识别数据中显著偏离正常模式的样本（离群点）的技术，广泛应用于欺诈检测、故障诊断、网络安全等领域。以下是系统化的解析：1.异常类型类型描述示例点异常单个样本明显异常信用卡交易中的天价消费上下文异常在特定上下文中异常（如时间序列）夏季气温突降至零下集体异常一组相关样本联合表现为异常网络流量中突然的DDOS攻击流量2.常用算法(1)基于统计的

巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择

特征选择（FeatureSelection）系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤，通过筛选最相关、信息量最大的特征，提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。以下是完整的特征选择方法论：1.特征选择的核心目标提升模型性能：去除噪声和冗余特征，增强泛化能力。降低计算成本：减少训练和预测时间。增强可解释性：简化模型，便于业务理解。2.特征选择方法分类(1)过滤法（FilterMethods

巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

机器学习笔记二-回归

回归是统计学和机器学习中的一种基本方法，用于建模变量之间的关系，特别是用一个或多个自变量（输入变量）来预测一个因变量（输出变量）的值。回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。根据目标和数据的性质，可以使用不同类型的回归方法。1.回归的基本概念：自变量（IndependentVariable）:也称为预测变量、解释变量，是模型中的输入变量，用于预测或解释因变量的变化。因变量（Dependent

·2025-07-08 04:46

OpenHarmony解读之设备认证：Pake协议详解与实战

陈乔布斯·2025-07-08 04:16

MybatisPlus - QueryMapper分页查询出来total=0

PaginationInnerInterceptor这个Bean解决办法：新建一个MybatisPlasConfig@EnableTransactionManagement@ConfigurationpublicclassMybatisP

BACKLS·2025-07-08 04:15

C语言笔记 - 模运算符（%）的用法

在C语言中，模运算符（%）是一种常见的运算符，用于计算两个整数相除后得到的余数。它的使用非常简单，但在实际的编程中有很多有用的应用场景。本文将详细介绍模运算符的用法，并提供一些相关的源代码示例。基本用法模运算符采用百分号（%）表示，它的作用是计算两个整数相除后的余数。例如，表达式"10%3"将返回1，因为10除以3的余数是1。下面是一个基本示例：#includeintmain(){intdivid

UkjUnity·2025-07-08 01:23

Semtech 新的3.3V TVS RClamp3374N 在以太网上的雷击防护应用

RClamp2574NSemtech浪涌Semtech新的3.3VTVSRClamp3374N保护八线介绍Semtech的RClamp2574N可以被配置以保护高达8个高速线（四对线）应用，如机顶盒，服务器，笔记本

_Nickelback·2025-07-08 01:50

Docker技术全景解析：从核心原理到实践应用

Docker的核心突破在于创建了跨环境的应用交付标准——开发者构建的Docker镜像可在开发笔记本、测试服

Liudef06小白·2025-07-08 01:20

python笔记-Selenium谷歌浏览器驱动下载

Selenium谷歌浏览器驱动下载地址：https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/#stable下面是遇到的问题：python网络爬虫技术中使用谷歌浏览器代码，报错：OSError:[WinError193]%1不是有效的Win32应用程序：遇到错误OSError:[WinError193]%1不是有效的Win32应用程序通常意味着

hero.zhong·2025-07-08 00:49

Pixhawk源码笔记五：存储与EEPROM管理

这里，我们对APMEEPROM存储接口进行讲解。如有问题，可以交流[email protected]。新浪@WalkAnt，转载本博客文章，请注明出处，以便更大范围的交流，谢谢。第六部分存储与EEPROM管理详细参考：http://dev.ardupilot.com/wiki/learning-ardupilot-storage-and-eeprom-management/用户参数、航点、集结点、地图

zhouxinlin2009·2025-07-08 00:11

【ESP32最全学习笔记（基础篇）——7.ESP32 ADC – 使用 Arduino IDE 读取模拟值】

关于本教程：ESP32基础篇1.ESP32简介2.ESP32Arduino集成开发环境3.VS代码和PlatformIO4.ESP32引脚5.ESP32输入输出6.ESP32脉宽调制7.ESP32模拟输入☑8.ESP32中断定时器9.ESP32深度睡眠

「已注销」·2025-07-07 23:40

【Unity笔记02】订阅事件-自动开门

流程当玩家移动到触发区域的时候，门自动打开事件系统usingSystem;usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;publicclassEventSystem:MonoBehaviour{publicstaticEventSystemInstance{get;privateset;}publi

·2025-07-07 23:39

安卓之service常用用法详解

安卓一直是半吊子水平，在写一个小东西时，发现自己对service的理解还不够，特总结如下：service的创建publicclassMinaServiceextendsService{privateConnectionThreadthread

·2025-07-07 23:05

Golang基础笔记九之方法与接口

本文首发于公众号：Hunter后端原文链接：Golang基础笔记九之方法与接口本篇笔记介绍Golang里方法和接口，以下是本篇笔记目录：方法接口用结构体实现类的功能1、方法首先介绍一下方法。

·2025-07-07 23:58

程序员在线接单

支持定制各种管理系统、小程序商用或个人使用等项目都接服务二:Java调试安装，idea，eclipse，项目运行，开发环境配置，工具安装，代码讲解，代码调试，代码运行，代码部署，项目调试，项目部署运行，javaweb，ssm

微风粼粼·2025-07-07 23:34

设计模式笔记_创建型_工厂模式

1.工厂模式简介工厂模式是一种创建型设计模式，主要用于创建对象实例。它通过定义一个接口或抽象类来创建对象，而不是直接实例化具体类，从而将对象的创建过程与使用过程分离。工厂模式通常分为两种类型：简单工厂模式（SimpleFactory）：这种模式并不是GoF设计模式之一，但在实际应用中非常常见。简单工厂模式通过一个工厂类来负责创建对象，根据传入的参数的不同，返回不同类型的实例。工厂方法模式（Fact

·2025-07-07 22:54

TypeReference解决Fastjson反序列化时泛型擦除问题-笔记

com.alibaba.fastjson.TypeReference是Fastjson库中的一个泛型类型引用类，主要用于解决Java泛型在运行时类型擦除的问题。它使得在反序列化JSON数据时能够保留完整的泛型类型信息（如List,Map等），确保数据被正确解析为预期的复杂类型。TypeReference是一个抽象类，我们通常通过创建一个匿名内部类来使用它(例如newTypeReference(){

饕餮争锋·2025-07-07 22:24

Python爬虫笔记汇总

except:print(“爬取失败”)4.网络图片爬取及存储#实例4：爬取图片‘’‘r.content#表示返回内容的二进制格式’‘’importrequestsimportosroot=‘./Pic/’path=root+url.split(‘/’)[-1].split(‘@’)[0]url=‘http://img0.dili360.com/ga/M00/02/AB/wKgBzFQ26i2AW

大厂_jvS·2025-07-07 20:15

爬虫的笔记整理

网络爬虫首先要认识http和https协议在浏览器中发送一个http请求：1.输入一个URL地址之后，向http服务器发送请求，主要分为GET和POST两种方法2.输入URL之后，发送一个request请求，这时候服务器把response文件对象发送回浏览器3.浏览器中解析返回的HTML，其中引用了许多的其他文件，images，css文件，JS文件等，再次法中request去获取这些内容4.所有的

咸鱼时日翻身·2025-07-07 20:14

2024年最全kali无线渗透之用wps加密模式可破解wpa模式的密码12_kali wps，网络安全开发究竟该如何学习

三、精品网安学习书籍当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔

2401_84558314·2025-07-07 19:09

计算机网络（网页显示过程，TCP三次握手，HTTP1.0，1.1，2.0，3.0，JWT cookie）

前言最近一直在看后端开发的面经，里面涉及到了好多计算机网络的知识，在这里以问题的形式写一个学习笔记（其中参考了:JavaGuide和小林coding这两个很好的学习网站）1.当键入网址后，到网页显示，其间发生了什么

老虎0627·2025-07-07 19:38

自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记

自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记【下载地址】自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记《自然语言处理-基于预训练模型的方法》由哈尔滨工业大学出版，深入探讨了NLP领域的前沿技术与预训练模型的应用。

·2025-07-07 18:05

PyQt5—QTextEdit 学习笔记

第二章控件学习一、QTextEdit基础认知QTextEdit是PyQt/PySide框架中用于处理富文本内容的强大控件，它不仅支持纯文本编辑，还能处理HTML、图片等复杂内容，是开发文本编辑器、日志查看器等应用的核心组件。二、最简单的QTextEdit实现下面是一个创建QTextEdit并显示的基础案例，适合零基础入门：importsysfromPyQt5.QtWidgetsimportQApp

寄思～·2025-07-07 18:32

ssm高校奖助学金管理系统设计实现

以下是关于SSM高校奖助学金管理系统的技术栈、功能设计、数据库设计及测试设计的详细说明：技术栈后端框架：Spring+SpringMVC+MyBatis（SSM组合），提供IoC、AOP、事务管理和ORM

·2025-07-07 17:58

陈强《计量经济学及Stata应用》学习笔记——持续更新

1导论1.1什么是计量经济学econometrics几种关系：相关关系、因果关系、逆向因果关系reversecausality、双向因果关系被解释变量dependentvariable解释变量explanatoryvariable=regressor=自变量independentvariable=协变量covariateunobservable的误差项errorterm=随机扰动项stochast

WangSoooCute·2025-07-07 16:23

【计算机毕业设计】基于Springboot的办公用品管理系统+LW

CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围：SpringBoot、Vue、SSM

枫叶学长(专业接毕设)·2025-07-07 16:19

医咖会免费STATA教程学习笔记——单因素方差分析

单因素方差分析和单因素回归分析相同1.单因素方差分析需要满足的假设：（1）因变量为连续变量（2）至少有一个分类变量（大于等于2类）（3）观测值相互独立（4）没有异常值（5）服从正态分布（6）方差齐性2.准备工作（1）导入数据集：webusesystolic,clear（2）检验是否存在异常值：方法一：图形——箱线图——在变量中选择systolic——确定方法二：grahboxsystolic,ov

Unacandoit·2025-07-07 16:49

Java NIO 模型笔记

目录JavaNIO概述JavaBIOvsNIONIO三大核心组件Channel（通道）Buffer（缓冲区）Selector（选择器）Channel详解Buffer详解Selector详解NIO工作流程图示例代码讲解NIO模型的优缺点NIO与Netty简介总结JavaNIO概述JavaNIO（NewI/O）是从Java1.4开始引入的一套新的I/OAPI。主要用于构建高性能、高并发的网络通信程序。

笑衬人心。·2025-07-07 15:16

解决部分机型浏览器使用pdf.js 出现 undefined is not an object(evaluating ‘response.body.getReader‘) 报错问题

问题undefinedisnotanobject(evaluating‘response.body.getReader’)参考小王子的笔记本的技术博客仔细分析源码后发现，PDFjs的getDocument

HHH 917·2025-07-07 13:33

SVN笔记之SVN启动模式

SVN开源代码的版本控制系统一、生命周期创建版本库→检出→更新→执行变更→复查变化→修复错误→解决冲突→提交更改二、SVN启动模式首先,在服务端进行SVN版本库的相关配置手动新建版本库目录mkdir/opt/svn利用svn命令创建版本库svnadmincreate/opt/svn/runoob使用命令svnserve启动服务svnserve-d-r目录--listen-port端口-r:配置方式

·2025-07-07 13:01

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