wire和reg分析2

springboot项目配置https

2，以我想的是这个域名的8080端口当前端，8070当后端，3，前端配置简单直接去下载nginx证书把里面的key和证书粘到对应位置即可（用宝塔简单）4.springboot后端服务（下载Tomcat证书

愿企鹅飞（｡ò ∀ ó｡）·2025-02-17 13:44

用户实操 | GBase 8a MPP Cluster慢SQL分析排查和优化方法

本期供稿|中国农业银行研发中心蔡鹍鹏01排查和优化方法SQL任务历史性能对比分析：通过开启GBase8a的audit_log审计日志，可以连续收集周期性任务的执行时间，通过对比相同SQL任务历史执行时长可以判定相同任务

GBASE数据库·2025-02-17 13:14

GBase 8a数据库多并发insert性能缓慢的优化

多并发insert缓慢优化场景分析在业务上或者数据迁移时，经常会出现对同一张表进行多并发的insertvalues操作，GBase8a虽然支持标准的sql插入方式，但同一般的关系型数据库对比，8a的强项在于大事务和大数

GBASE数据库·2025-02-17 13:44

【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）

课程概述（课程共4100字）①安装Pandas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

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

基于 GBase 数据库的海量数据处理与性能优化

一、引言随着大数据时代的到来，海量数据的存储和高效处理成为各行业的核心需求。

big crab·2025-02-17 12:13

分析投资策略数据

投资策略分析（在实习最后一周，当然要再多学一点金融相关知识啦，于是就有了这篇文章，以下均出于个人对投资策略的浅薄见解，欢迎大家提出建议）任务：分析私募排排网上的数据，并根据不同的策略进行分析，写出报告由于本人之前对投资部分了解较少

Young_Zn_Cu·2025-02-17 12:43

elementuiPlus日期范围选择el-date-picker动态禁用时间选择

饿了么组件的plus版本去掉了v2版本的配置项picker，改用@calendar-change事件来代替，使用disabled-date属性和@calendar-change事件就可以完成动态禁用日期的行为

瑶琴AI前端·2025-02-17 12:13

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

springboot之https服务器(生成keystore证书库及转cer证书)

一.生成自签名证书打开cmd输入命令生成证书：keytool-genkeypair-aliastomcat_https-keypass123456-keyalgRSA-keysize1024-validity365

Biu→Biu丶·2025-02-17 12:43

python画二维矩阵图_基于python 二维数组及画图的实例详解

不管是二维数组，还是一维数组，数组里的数据类型要一模一样，即若是数值型，全为数值型#二维数组importnumpyasnplist1=[[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78],[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7

weixin_39785400·2025-02-17 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

java web 项目中封装的下拉列表小组件：实现下拉列表使用者前后端0行代码 ...

导读：主要从4个方面来阐述，1：背景；2：思路；3：代码实现；4：使用一：封装背景像easyui之类的纯前端组件，也有下拉列表组件，但是使用的时候，每个下拉列表，要配一个URL,以及设置URL反回来的值和

weixin_34383618·2025-02-17 12:42

IDEA接入GPT王炸秘籍，开发分析界面与ChatGPT直接无缝衔接

大家好，我是数行天下，普通中间群体是凭借技术或业务在各行各业打工的重要群体，是AI技术的实践和推动者，个体的数字化程度越高就越能在百年未有之变局的AI时代赢得先机。

数行天下·2025-02-17 12:42

matlab 延迟算子,时间序列分析-----2---时间序列预处理

既然有了序列，那怎么拿来分析呢？时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。1、描述性时序分析通过直观的数据比较或绘图观测，寻找序列中蕴含的发展规律，这种分析方法就称为描述性时序分析。

这块必被安排·2025-02-17 12:42

【转】时间序列分析——基于R，王燕

《时间序列分析——基于R》王燕，读书笔记笔记：一、检验：1、平稳性检验：图检验方法：时序图检验：该序列有明显的趋势性或周期性，则不是平稳序列自相关图检验：（acf函数）平稳序列具有短期相关性，即随着延迟期数

weixin_30780221·2025-02-17 12:41

了解SQL Server不同版本（如Express、Standard、Enterprise）的功能差异和适用场景。

这对于小型应用程序、个人项目或者初学者学习和开发简单的数据库应用是足够的。例如，一个小型的学生成绩管理系统，用于记录班级学生的成绩、课程信息等，其数据量通常不会超过这个限制。

web15117360223·2025-02-17 12:11

本地搭建deepseek并提供给其它人使用（最全，完整可用）

也导致他的网站和api都比较卡。因为是开源的，我们可以很方便的架设其蒸馏模型到自己的主机上。PS：虽然也可以Cpu运行模型，但是如果没有8G以上的显存卡的话，只能搭建7B以下的模型，体验效果并不太好。

唐大帅·2025-02-17 12:41

管理艺术：从策略到执行

目录大纲第一部分：管理艺术的基础第1章：管理艺术的概述1.1管理艺术的概念与重要性1.2管理艺术的历

AI天才研究院·2025-02-17 12:11

Linux编程：嵌入式ARM平台Linux网络实时性能优化

文章目录0.概要1.时钟周期与网络性能的权衡时钟周期（ClockPeriod）**优化策略：****副作用：**2.网络中断优化**问题：****优化策略：****副作用：**3.网络协议栈优化**优化策略

橘色的喵·2025-02-17 12:41

ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测

ARIMA差分自回归移动平均模型1、ARIMA模型理论基础2、ARIMA建模步骤3、ARIMA建模实战3.1导入模块3.2加载数据3.3平稳性检验3.4单位根检验3.4白噪声检验3.5模型定阶3.6参数估计

别团等shy哥发育·2025-02-17 12:10

正则表达式匹配空值

.*|.{0})去匹配port=824413，结果为：与本意相违背。

wukurua·2025-02-17 12:40

如何在 Odoo 18 中向聊天窗口(Chatter)添加自定义按钮

如何在Odoo18中向聊天窗口(Chatter)添加自定义按钮在Odoo中，提升用户体验通常涉及对聊天窗口的定制——聊天窗口是针对特定记录进行交流和更新的集中平台。

odoo中国·2025-02-17 12:39

Part 3 第八章风格指南与规则(Style Guides and Rules)

概要第八章探讨了Google如何通过风格指南和规则来管理其庞大的代码库，并确保代码的可维护性和一致性。以下是本章的核心内容：1.为什么需要规则？规则的目标：规则旨在鼓励“好的”行为并阻止“坏的”行为。

odoo中国·2025-02-17 12:39

OpenWebUI，RAG+外部知识库+AI写文的开源应用

引言自从去年AI火起来之后，很多人便热衷于寻找适合自用的AI开源项目，把各家大模型API接入到自己的AI程序里，便可以通过AI辅助完成一系列日常任务，比如内容翻译/润色/总结/撰写、格式转换、数据分类、代码分析

m0_74824780·2025-02-17 12:39

深入理解TensorFlow中的形状处理函数

本文将详细介绍几个常用的形状处理函数，包括get_shape_list、reshape_to_matrix、reshape_from_matrix和assert_rank，并通过具体的代码示例来展示它们的使用方法

SEVEN-YEARS·2025-02-17 12:08

本地部署 DeepSeek：环境准备 + 详细步骤 + 高级部署方案 + 可视化工具集成 + 故障排除手册 + 性能优化建议

前言随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）在多个行业中的应用日益广泛，从自然语言处理、内容生成到智能客服、医疗诊断等领域，AI正在深刻改变传统的工作方式和业务流程。

Katie。·2025-02-17 12:08

基于iNeuOS工业互联网平台的板材实时质检系统

1.项目背景刨花板生产线由于原料、生产工艺等原因，会有一些产品板面出现颤纹、漏砂、胶斑、胶块、大刨花、粉尘斑、板面划痕和油污等缺陷。表面缺陷会降低板材强度、影响板材外观和二次加工，给企业带来经济损失。

iNeuOS工业互联网·2025-02-17 12:38

linux下共享内存和消息队列实现多进程间数据收发

共享内存可以传输大量数据，但是多个进程同时读取共享内存就会出现脏读，可以借助消息队列实现多进程消息发送和接收。这种组合方式在实际开发中应用还是很多的，接下来就看一下。

hsy12342611·2025-02-17 12:08

Maven使用SpringBoot部署https服务启动时加载KeyStore报错：Invalid keystore format(Maven官方解决办法)

二、根因分析1、基本原因遇到疑难杂症Google就比较好的习惯（不要问我为什么不用某度），经过一番搜索之后

跳小闹成长记-跳爸·2025-02-17 12:08

深入探讨：CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析方法

深入探讨：CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析方法为了促进学习和研究，我们在此分享一部分匿名处理的外盘期货高频历史行情数据集。

hightick·2025-02-17 12:37

【Vim Masterclass 笔记10】S06L23：Vim 核心操作训练之 —— 文本的搜索、查找与替换操作（第二部分）

文章目录S06L23Search,Find,andReplace-PartTwo1文本替换命令`:s/old/new/`2指定范围的文本替换3特例：路径的替换4文件行号的配置5要点总结（1）搜索当前行（

安冬的码畜日常·2025-02-17 12:07

【Vim Masterclass 笔记13】第 7 章：Vim 核心操作之——文本对象与宏操作 + S07L28：Vim 文本对象

文章目录Section7：TextObjectsandMacrosS07L28TextObjects1文本对象的含义2操作文本对象的基本语法3操作光标所在的整个单词4删除光标所在的整个句子5操作光标所在的整个段落

安冬的码畜日常·2025-02-17 12:07

【论文精读】MotionLM

【论文精读】MotionLM1背景2存在的问题3具体方案轨迹转运动序列模型轨迹去重和聚类loss1背景团队：Waymo时间：2023.9代码：简介：采用自回归的方式做轨迹生成，能够更好地建模交互，且避免模态坍缩

EEPI·2025-02-17 12:37

【论文精读】Sparse4D v2: Recurrent Temporal Fusion with Sparse Model

2存在的问题2.1其他稀疏3D检测的问题PETR是query-based方法，但是为了实现特征融合，进行了全局注意力机制，导致高计算量。

EEPI·2025-02-17 12:36

GBase 8a慢SQL优化案例-2 通过分析函数改写不等值关联排序取值

某气象现场一条查询语句，大数据场景下，单个机构查询耗时5分钟以上，需要分析，SQL语句如下：SELECTt.station_no,t.collect_time_stamp,t.r2020,t.topFROM

dudulang8088·2025-02-17 12:36

时间序列分析之AR、MA、ARMA、ARIMA详解（5）

在时间序列分析中最常使用的一系列模型：AR、MR、ARMA，一直到ARIMA，都源于乔治·博克斯和格威利姆·詹金斯等人的一系列工作（他们的有关成果后汇集成该领域的权威经典著作【1】）。

白马负金羁·2025-02-17 12:36

在JS中如何转换时间格式

JavaScript的Date对象提供了许多方法来处理和格式化日期和时间。

豆豆（前端开发+ui设计）·2025-02-17 12:05

【PCIe XDMA开发】XDMA与MIG位宽一致性要求

在基于FPGA的PCIeXDMA与MIG（MemoryInterfaceGenerator）协同设计中，位宽一致性对传输效率有重要影响，但具体实现需结合系统架构和性能需求综合考虑。

RunningCamel·2025-02-17 12:35

ADS基础教程19 - 电磁仿真（EM）基本概念和实操

EM介绍一、引言二、基本概念1.EM介绍2.Momentum介绍3.FEM介绍4.Substrate介绍三、创建Layout并进行Momentum仿真1.创建Layout2.添加Microtrip（微带线

RunningCamel·2025-02-17 12:35

Xilinx FPGA开发指南-7系列FPGA配置引脚定义（草稿）

目录配置引脚定义表配置引脚定义表配置引脚定义表引脚名称BANK类型方向描述CFGBVS0专用引脚Input配置组电压选择CFGBVS确定专用配置组0的I/O电压工作范围和电压容限，以及AMDSpartan

RunningCamel·2025-02-17 12:05

ADS基础教程1 - 软件简介

1.ADS软件简介ADS是一款Kesight研制的先进设计系统软件，加速设计和仿真工作流程。该软件特点是为设计人员提供了针对特定设计流程预先配置好的软件组合。

RunningCamel·2025-02-17 12:34

MySQL高级 - SQL技巧 -日期函数与聚合函数

日期函数函数名称作用CURDATE和CURRENT_DATE两个函数作用相同，返回当前系统的日期值CURTIME和CURRENT_TIME两个函数作用相同，返回当前系统的时间值NOW和SYSDATE两个函数作用相同

Leon_Jinhai_Sun·2025-02-17 12:34

ABC392 G FFT求卷积模板

首先卷积就是如下的定义他有啥用呢，如果ai,bja_i,b_jai,bj对ai∗bja_i*b_jai∗bj有贡献，我们可以把a,ba,ba,b转化成cntcntcnt数组，然后做卷积，那么result(ai∗bj)result(a_i*b_j)result(ai∗bj)就会记录答案。比如如果我们用卷积来做a+ba+ba+b问题的话，给你a,ba,ba,b数组，问a+b=ca+b=ca+b=c，对

一条大祥脚·2025-02-17 12:34

【GD32】从0开始学GD32单片机（5）—— USART串口通信详解

下面是GD32串口的结构框图，咋一看非常复杂，但其实日常我们只使用了其中一小部分。功能概述

马浩同学·2025-02-17 12:34

数据驱动业务增长，E-MapReduce 真实案例解析

无论是电商、金融、物流还是制造业，企业都在探索如何更高效地处理、分析和利用海量数据，以实现精准决策、优化运营并提升业务增长。

Anna_Tong·2025-02-17 11:34

外贸怎么找客户？用AI社媒引流王在Facebook精准获客！

在跨境电商和外贸行业，外贸怎么找客户是每个企业都关心的问题。传统的B2B平台、展会、邮件营销等方式虽有效，但竞争激烈、成本高昂，转化率也越来越低。那么，有没有更精准、高效、低成本的获客方式？

AIsocial·2025-02-17 11:04

掌握LinkedIn营销技巧，让外贸客户主动找上门！

LinkedIn作为全球最大的职场社交平台，聚集了超过9亿名来自200多个国家的职业人士。对于外贸企业来说，LinkedIn不仅是展示公司形象的窗口，更是精准获取高价值客户的利器。