table奇偶背景不同第33页

给接口自动化测试框架增色，实现企业微信测试报告

作者在新项目中搭建了python+requests+unittest+HTMLTestRunner接口自动化测试框架，通过修改配置文件实现环境隔离，一份脚本即可在不同的环境执行接口测试用例。

编程简单学·2025-03-16 03:08

Qt03-绘图、设置不规则窗体

文章目录一、Qt操作图片二、不规则窗口一、Qt操作图片设置背景图新建Widget项目，在.h头文件中定义paintEvent(QPaintEvent*e)需要导入头文件Widget.hprotected

陈大头啊呀·2025-03-16 03:08

【AI热点】MCP协议深度洞察报告

本文将深入解析MCP协议的基本概念和背景、架构设计（通

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

【AI热点】OpenAI新发布API技术深度洞察

一、背景：为什么要推出新的AgentA

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:07

【奇点时刻】通义千问开源QwQ-32B技术洞察报告（扫盲帖）

本报告将从模型背景与定位、核心技术、性能表现与对比、部署与使用方式，以及未来潜力与可能的影响五个维度，帮助读者更好地了解这一新兴且备受瞩目的开源推理模型。

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

轻松管理CSV数据，Python csv库全解析

文章目录轻松管理CSV数据，Pythoncsv库全解析背景介绍csv库是什么？如何安装csv库？

嘎啦AGI实验室·2025-03-16 03:36

数据结构-顺序栈详解（超基础的那种）

顺序栈的设计及运行1.顺序栈栈是在顺序表和链表的基础上学习的另一种存储形式，是只能在表的一端（栈顶）进行插入和删除的线性表，也就是遵循先进后出的原则，它与线性表一样，仍然是一对一的关系，根据存储关系不同

FifthDesign·2025-03-16 03:05

Qt - 设置QWidget透明度方法

1.Qt中设置窗体(QWidget)透明度的几种方法1.1设置窗体的背景色在构造函数里添加代码，需要添加头文件qpalette或qguiQPalettepal=palette();pal.setColor

Qt开发老杰·2025-03-16 03:05

nvm日常使用中常用命令总结

日常开发vue项目中，不同的项目我们可能需要安装不同的node版本，但是为了方便切换node，我们一般会安装一个名称为nvm的工具，这里总结一下，nvm常用的命令：1、为了查看可用的Node.js版本，

上趣工作室·2025-03-16 02:03

自立自强的江铃集团新能源，用科技创新实力圈粉

在这样的背景下，江铃集团新能源凭借深厚的技术积累和创新能力迅速赢得市场认可。

微视资讯·2025-03-16 02:33

JavaScript 内置对象-Math对象

与其它全局对象不同，Math不是一个构

咖啡の猫·2025-03-16 02:32

列表推导式_Python教程

根据数据结构的不同会被分为列表推导式、文章正文Python中存在一种特殊的表达式，名为推导式，它的作用是将一种数据结构作为输入，再经过过滤计算等处理，最后输出另一种数据结构。

曹操贪慕小乔·2025-03-16 02:32

论单调队列优化DP

-endl\n-博客园【动态规划】选择数字（单调队列优化dp）_哔哩哔哩_bilibili背景：最近作者快被DP逼疯了，写篇博客做记录。

VU-zFaith870·2025-03-16 02:02

rapidocr-onnxruntime库及在open-webui上传PDF 图像处理 (使用 OCR)应用

背景rapidocr-onnxruntime是一个跨平台的OCR库，基于ONNXRuntime推理框架。目前已知运行速度最快、支持最广，完全开源免费并支持离线快速部署的多平台多语言OCR。

原野AI·2025-03-16 02:31

518.零钱兑换II

中文题目力扣题目链接(opensnewwindow)给定不同面额的硬币和一个总金额。写出函数来计算可以凑成总金额的硬币组合数。假设每一种面额的硬币有无限个。

水代码的程序猿·2025-03-16 02:30

AI与SDN结合：智能网络的未来之路

二、AI+SDN的技术背景1.1为什么需要AI赋能SDN？传统SDN痛点AI的解决能力流量策略依赖人工规则动态学习流量模式，实时优化策略故障定位耗时（如网络

不想加班的码小牛·2025-03-16 02:59

数据处理的革命性引擎

在这样的背景下，DPU（DataProcessingUnit，数据处理单元）应运而生。DPU是一种专为数据处理和网络加速设计的处理器，正在成为数据中心和云计算架构中的重要组成部分。

绿算技术·2025-03-16 02:28

应用场景下的芯片分类

从数据中心级别的高性能芯片，到消费类产品级别的日常应用芯片；从工业类产品级别的稳定可靠芯片，到汽车电子级别的高要求芯片；再到军工和国防级别的专用芯片，不同类型的芯片正以其独特的功能和应用场景，满足着多样化的需求

绿算技术·2025-03-16 02:58

MyBatis相关的面试题

•支持动态SQL，可以根据不同

努力的搬砖人.·2025-03-16 01:26

《数据挖掘导论》第二章数据

第二章数据数据类型数据质量数据预处理相似度测量数据Collectionofdataobjectsandtheirattributes特征值数值型的或者描述性的（男/女-->0/1）特征和特征值之间的区别：相同的属性可能被赋予不同的特征值

爱吃草莓的西瓜酱·2025-03-16 01:56

从零开始大模型开发与微调：PyTorch 2.0深度学习环境搭建

从零开始大模型开发与微调：PyTorch2.0深度学习环境搭建作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用

AI智能涌现深度研究·2025-03-16 01:54

Android插件化和组件化面试题及参考答案

在Android项目中，如何实现不同模块间的解耦？什么是组件化开发？组件化开发的主要优势有哪些？如何将Android应用拆分为多个组件？在Android中如何实现组件化？请描述具体的实现步骤。

大模型大数据攻城狮·2025-03-16 01:24

分布式系统中分布式ID生成方案的技术详解

分布式系统中分布式ID生成方案的技术详解在复杂的分布式系统中，数据被分散存储在不同的节点上，每个节点都有自己独立的数据库。为了保证数据的唯一性和一致性，我们需要为每个数据项生成一个全局唯一的主键ID。

心存の思念·2025-03-16 01:23

Python 爬虫实战：国际航班数据抓取与全球航班网络分析

二、项目背景与目标2.1项目背景航空交通是全球经济和旅游业的核心部分，了解全球航班网络有助于掌握各大航空公司之间的竞争格局、全球机场的枢纽作用

西攻城狮北·2025-03-16 01:53

【Java网络编程】OSI七层网络模型与TCP/IP协议簇

会话层：建立、终止、管理不同端间的会话连接。传输层：提供端到端（两台机器）之间的传输机制，以及提供流量控制、出错效验。网络层：逻辑寻址，IP地址，在下两层的基础上向资源子网提供服务。

xiaoli8748_软件开发·2025-03-16 01:22

uniapp中生成视频的第一帧图片

需求页面显示这个视频，封面要求是视频里面的内容，然后点击出现弹窗，视频在弹窗里面播放constvideo_url='.mp4'一.最好用的办法是，直接用背景图二.就是用renderjs了(因为app没有

进阶的巨人001·2025-03-16 00:51

Java 表达式

Java中的表达式可以分为不同的类型，包括算术表达式、

代码先锋者·2025-03-16 00:50

用python实现excel 14个常用操作,用Python 操作 Excel,这篇文章别错过了!(超全总结)...

为了进一步带大家了解各个库的异同，从而在不同场景下可以灵活使用，本文将横向比较7个可以操作Excel文件的常用模块，在比较各模块常用操作的同时进行巩固学习！

weixin_39851914·2025-03-16 00:20

自动化测试入门基础知识必看（超详细）

目录1初识自动化测试2自动化测试和手工测试有什么不同3什么是自动化测试4自动化测试和手工测试应用范围的对比5区别对待不同的测试阶段6如何评估测试工具7如何选择合适的测试工具总结重点：配套学习资料和视频教学

软件测试老莫·2025-03-16 00:48

AI大模型测试用例生成平台

AI测试用例生成平台项目背景技术栈业务描述项目展示项目重难点项目背景针对传统接口测试用例设计高度依赖人工经验、重复工作量大、覆盖场景有限等行业痛点，基于大语言模型技术实现接口测试用例智能生成系统。

王根生·2025-03-16 00:14

Deepseek-R1大模型微调实战技术深度解析

其6710亿参数总量中，每个token仅激活37B参数的机制，使得微调过程中可针对不同任务动态调整专

大势下的牛马·2025-03-16 00:14

模型可解释性：基于因果推理的反事实生成与决策可视化

PaXPa_XPaX为父节点集合，UXU_XUX为外生变量反事实定义：YX=x(u)=Ydo(X=x)(u)Y_{X=x}(u)=Y_{do(X=x)}(u)YX=x(u)=Ydo(X=x)(u)表示在相同背景条件

燃灯工作室·2025-03-15 23:43

干货：Farrow设计实现详解

其核心思想是将每个滤波器抽头的系数表示为多项式函数（通常以参数uuu为变量），通过优化多项式系数实现不同延迟下的滤波特性。

jz_ddk·2025-03-15 23:41

前端CSS：CSS画一条0.5px的线的方法

transform:scale()`方法代码示例说明示例二：使用透明度技巧代码示例说明示例三：使用伪元素代码示例说明示例四：使用`border`属性代码示例说明示例五：结合媒体查询和像素比例代码示例说明功能使用思路不同角度的功能使用实际开发中的使用技巧自行拓展内容实现自定义宽度线条使用

DTcode7·2025-03-15 23:40

优化 Java 数据结构选择与使用，提升程序性能与可维护性

然而，面对不同的应用场景，如何合理地选择和优化数据结构，成为了一个值得深入探讨的话题。本文将介绍几种常见的Java数据结构，并探讨如何根据实际需求进行优化选择

草药味儿の岁月·2025-03-15 23:09

CSS伸缩盒模型(弹性盒子)

其核心思想是让容器内的子元素（称为“项目”）能够灵活地自动调整大小和位置以适应不同屏幕尺寸和内容变化。

申朝先生·2025-03-15 23:39

基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式

摘要研究背景：传统电磁储能技术受限于较低的能量密度（约1-5Wh/kg）和充放电速度。热力梯度储能技术通过调控温度场实现多模式能量转换，其潜力能量密度可达100Wh/kg以上。

热爱电气·2025-03-15 23:07

股票交易中的技术分析和基本面分析有哪些区别？

这两种方法各有特点，适用于不同的投资风格和市场环境。本文将深入探讨这两种分析方法的区别，帮助投资者更好地理解它们，并在实际交易中做出明智的选择。技术分析：图表和模式的艺术技术分析是一种通过分析历

股票量化·2025-03-15 23:36

Three.js 阴影 (Shadow) 知识点整理

阴影主要由castShadow和receiveShadow控制，并通过不同类型的光源(DirectionalLight、SpotLight、PointLight)生成。

泫凝·2025-03-15 22:34

NAT 和 IP 直接通信的区别

1.NAT的工作原理NAT（NetworkAddressTranslation，网络地址转换）是一种网络技术，用于将私有网络中的IP地址映射到公共网络中的IP地址，或者在不同的网络之间转换IP地址。

曹天骄·2025-03-15 22:03

基于AI编程，产品全流程变革的具体案例

一、制造业智能化生产案例1.长安汽车南京工厂通过部署AI驱动的柔性制造系统，工厂可在5分钟内切换生产不同型号的电动汽车底盘，并利用数字孪生技术实时模拟生产变量，将设备停机时间大幅缩短。

xinxiyinhe·2025-03-15 22:33

深入理解 Python 中的 Socket 编程

各类资料学习下载合集https://pan.quark.cn/s/8c91ccb5a474Socket编程是网络通信的基础，它使得不同计算机能够通过网络相互交流数据。

web安全工具库·2025-03-15 22:03

AI人工智能对前端的冲击？

跨平台开发支持‌：AI可以帮助生成适用于不同平台的代码，简化跨平台开

理想不理想v·2025-03-15 22:32

Python数据可视化 Pyecharts 制作 Grid 组合组件

在数据可视化中，常常需要将多个不同类型的图表放置在同一个页面中，以便综合展示多个维度的数据。pyecharts库中的Grid类正是为此设计的，它允许用户将多个图表组合在一起，实现复杂的数据展示需求。

Mr数据杨·2025-03-15 22:01

Kotlin作用域函数it和with的使用场景

不同的作用域函数有不同的设计目的，选择使用this或it是为了适应不同的使用场景。以下是详细解释：使用this的作用域函数apply设计目的：主要用于配置对象。

micro9981·2025-03-15 22:31

程序编译生成的文件

目录.i文件.s文件.o文件总结在C++编程中，.i、.s和.o文件是编译过程中生成的不同阶段的文件，它们代表不同的含义：.i文件全称：预处理后的文件（IntermediateFile）。

石油人单挑所有·2025-03-15 21:59

2024最新版头歌实践教学平台数据库原理与应用实训答案

h127.0.0.1createdatabaseMyDb;showdatabases;第2关：创建表mysql-uroot-p123123-h127.0.0.1createdatabaseTestDb;createtablet_emp

泠波·2025-03-15 21:28

物联网设备数据流转之搭建环境：开源高性能分布式支持SQL的时序数据库TDengine

Heartsuit·2025-03-15 21:27

pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训

shuffleoperation(shuffle操作)这个操作原本是用来将各个通道之间的信息进行打乱后，此时面临重要的问题就是，如果将通道打乱，在pytorch里面与tensorflow中间，两种通道排序是不一样的，是采用不同的

小枫小疯·2025-03-15 21:57

OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景

相比于TensorFlow、PyTorch等其他深度学习框架，cv2.dnn有其独特的优点与缺点，适用于不同的应用场景。在这篇文章中，我们将详细分析cv2.dnn的优缺点，并讨论它的适用场景。

白.夜·2025-03-15 21:26

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