Posts

概述 命令属于死东西，属于 多用多会，不用就忘 的知识，孰能生巧； Tab键 可以实现 自动补全 和提示，要合理使用； history 命令可以显示历史执行记录，或者使用

数据湖是什么？ 提到数据湖就要先说一下数据仓库，数据仓库是集成多业务系统数据、面向主题的、专门用于数据查询分析的数据组织形式。当业务系统数据量

2020年4月国家发文数据成为生产要素之一，它与土地、劳动力、资本、技术等一样，都是可市场化配置的生产要素。数据已和其他要素一起融入经济价值

目录 一、泛型的基本介绍 1、传统方法存在的问题 2、泛型的基本介绍 3、泛型的语法 4、泛型的好处 二、自定义泛型 1、注意事项 2、自定义泛型方法 三、自

MyBatis总结 一、mybatis单表操作 1.1 基于映射文件的操作 1.1.1 搭建mybatis环境 1，引入mybatis的依赖 <dependencies> <!-- mybatis依赖-

马上就要到一年一度的618大促，卖萌酱在添加购物车时，选择困难症又犯了。 如今的电商评论区，大量刷单行为淹没了重要的产品评价，有的被淹没在了追

?这里是【JAVA·面试题】，关注我学习JAVA不迷路 ?如果对你有帮助，给博主一个免费的点赞以示鼓励 欢迎各位?点赞?评论收藏⭐️ ?专栏介绍 【

网络安全，随着进入数字经济时代，这四个词被提到的频率也越来越高，在过去的2021年，“数据泄露”这样的字眼时常浮现在我们普通人的眼前。 5G、

Python学习日志（一） 文章目录 Python学习日志（一） 前言 一、Python简介 二、Python发展 总结 前言 Python是一种计算机程序

项目名称 动手教你学人脸识别：OpenCv+CNN深度学习网络实现人脸识别（含完整代码） 项目介绍 背景 最近在进行视觉方面的研究，发现人脸识别方向

1.导入模块、库和框架 import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris, load_digits import torch from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from sklearn.model_selection import train_test_split from transformers import get_cosine_schedule_with_warmup from transformers import AdamW import warnings import torch.nn.functional as F warnings.filterwarnings('ignore') 2.定义一个类用来设置随机种子以及复现代码 class SetSeed: def

业务场景： 在学研究ava过程中想做一个智能的推荐系统，千人千面智能推荐。在翻阅资料过程中看到了mahout这个机器学习算法库，感觉很实用，无

目录 1. 字符串+转义字符 1.1 字符 1.1.1 ASCII码值 1.2 字符串 1.2.1 存储字符串 1.2.2 strlen用法 1.3 转义字符 2. 注释 2.1 注释的作用 2.2 注释的风格 3. 语句 3.1顺序语

目录 1、C语言数据类型 2、变量的命名规则 3、最冤枉的关键字——sizeof 4、signed和unsigned 原、反、补 深入理解变量内容的存入

????????? ???????? ???????? ???????? ???????? ???????? ???????? ???????? ???????? ???????? ????? ?? ??? ???? 作者 ： 不良使 ????? 潜力创作新星 华为云享专家 ?????? 博客记录学习的思路，项目和错误,寻找志同道合的朋友 ??????? 如果觉得有帮助记得一

面试官：有了for循环 为什么还要forEach？ js中那么多循环，for for…in for…of forEach，有些循环感觉上是大同小异今天

大厂：大厂更看重的是我们的基础方面，HTML+CSS+JavaScript，另外就是数据结构、算法和计算机网络，那准备的方向就要从这些方面入

在实际开发中，通过反射可以得到一个类的完整结构，包括类的构造方法、类的属性、类的方法，这就需要使用到java.lang.reflect包中的

目录 前言 一.常用命令 二.文件和目录处理 三.用户与组管理命令 四.进程管理命令 五.网络管理命令 六-.帮助命令 七.磁盘管理 前言? 大家好，这是我首篇

MVC操作（30分） 编程题就是给你一个表，几个jsp页面的显示图，让你根据题意写出MVC编码 其中，MVC包含了3部分： 1、视图（V）——编写

在带你轻松掌握 MMSegmentation 整体构建流程一文中，我们带大家认识了 MMSegmentation 的整体框架，分享了 MMSegmentation 中已经复现的主流语义分割模型。 OpenMMLab：超详细！带你轻松

前言 raw 存储的是一个3D的CT影像，mhd 文件存储的是相应 raw 文件的信息 我的数据集train/low dose文件夹下内容如下，mhd 和 raw同在

AdaBoosting算法是一种集成算法。 集成算法是通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，就是“三个臭皮匠赛过诸葛亮”的思想。 例如，我们现

前言 哈喽，大家好。 大家在刷短视频的时候有没有刷到这样的视频，视频里一张静态的人物图片能动起来，如：歪歪头、眨眨眼、笑一笑。 类似于下面这种效果

? 个人网站:【海拥】【摸鱼小游戏】【开发文档导航】 ? 风趣幽默的人工智能学习网站：?人工智能 ? 想寻找共同学习交流的小伙伴，请点击【全栈技术交流

近年来，随着移动互联网、大数据、云计算、物联网等技术的发展，越来越多的企业开始思考，如何运用现代数字化技术来突破自身发展的瓶颈。 从外部环境来

整理 | 彭慧中 责编 | 屠敏 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 近日，TensorFlow 官网上发布了许多令人兴奋的新文档，包括对模型修复、模

将来的你，一定会感谢现在拼命努力的你。 大家好，欢迎踏入C语言的世界，在这篇文章中，anduin会带你遍历C语言中的基本知识点，因为是初始C语

Tic-Tac-Toe with JavaScript: Creating the Board Class | Ali Alaa - Front-end Web Developerhttps://alialaa.com/blog/tic-tac-toe-js 本文由 3 个部分组成。在第一部分中，我们将开始构建井字棋游戏棋盘背后的逻辑。我们将学习如何创建一个代表棋盘的 Javascript 类。

作者：小林coding 计算机八股文刷题网站：https://xiaolincoding.com/ 大家好，我是小林。 看到读者在群里讨论这些面试

目录 一、API调试常用解决方案 1、Postman + Swagger + Mock + JMeter 2、存在的问题 3、Apifox 二、下载与安装 1、支持多种操作系统，贴心 2、一键安

写在前面的一点网抑云： 爱情❤不是?随便许诺?好了✔不想?再说?了?没错 是我那么多的冷漠 让你感觉到无比的寂寞?不过 一个女人的❤不仅仅渴望得到的

文章目录 二叉树 二叉树结构 快速构建一颗二叉树 前序遍历 中序遍历 后序遍历 层序遍历 注意点 计算二叉树结点个数 求叶子结点个数 求第K层结点个数 求二叉树的深

嵌入式之路，贵在日常点滴 ---阿杰在线送代码 目录 一、直流电机原理 二、减速器 三、电机实物接线图解 四、电机编码器 1.为什么要用电机编码器 2.电机

目录 第0级，Excel 第1级，敏捷BI 第1级，润乾报表 第1级，易明建模 第2级，SPL 第3级，SQL 第3级，国产报表工具与企业BI软件 第3级，

零售，作为连接生产者和消费者的中间流通环节，自贸易产生之初，其承载的交换、流通的功能便豆古未变。而随着经济、技术、社会的不断进步与发展，零售

录制视觉数据如下： 控制效果如下： 如上控制案例参考： 2019年的一篇旧文，大概三年前了。 不变的配方，熟悉的味道。 居中 注意前轮夹角和方向盘 左转 注

目录 前言 一.DWD（重点） DWD作用 二、拉链表的实现 请讲述在你的项目中如何实现拉链表的? 讲清楚即可 贴和项目可以以其中一个表举例 三、JOIN优

在编程世界里，Python 已经是名副其实的网红了。曾经一个学汉语言的研究生，问我怎么学Python，因为他们课程论文里需要用到文本分析，用 Python

文章目录 前言 一、技能树页面 二、人工智能 1.页面 2.答题 3.参考资料 4.笔记 三、缺点 总结 前言 最近在技能树上学习了一些关于人工智能的一些知识，这

华为5G认证练习题 粗体的是正确答案 粗体的是正确答案 粗体的是正确答案 Ctrl+ F 可以快速查找题目 第一章 1. 移动通信领域，负责制定技术规范和技术报告的是哪

前言 2014年Martin Fowler正式提出了“微服务”的概念：微服务架构是一种架构模式，它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，服务之间

文章目录 ?前言 导读 1. CSS引入方式 1.1内嵌式 1.2 外联式 1.3 行内式 2. 基础选择器 2.1 标签选择器 2.2 类选择器 2.3 id选择器 2.4 通配符选择器 3.字体与文本样式

?TSP旅行商问题 旅行商问题大家都应该非常熟悉了，解法也很多，比如贪婪算法、Dijkstra算法等等，本文参考《MATLAB智能算法30个案

【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】 在读书的时候，ucos ii是学习的最多的rt

浅谈 HTTP 和 HTTPS HTTP 和 HTTPS 的基本概念 HTTP 和 HTTPS 的区别？ HTTPS 协议的工作原理 HTTPS 协议的优点 HTTPS 协议的缺点 写在最后 HTTP 和 HTTPS 的基本概念 HTTP: 超文本传输协议，是互联网上应用最为

互联网时代云平台百花齐放，亚马逊云科技独树一帜。 前言 上云背景促进云平台发展 各云平台百花齐放时代 亚马逊云科技的发展历程 亚马逊云科技市场调研 亚马

目录 计算机发展简史 网络三定律(IT界三大定律) 计算机分类 计算机的体系和结构 计算机的层次与编程语言 计算机的速度单位 计算机的字符与编码集 计算机发

前言 我的博客 看到掘金上有这样一种效果，感觉很好看，就是那种毛玻璃效果，于是想试试写一个登录页面并且实现遮罩，但是写成了开始游戏，可是光一个开

一个简单的记账本APP 视频效果预览 添加账目记录 效果预览 添加账目记录实现 简述 实现 获取日期 字符串时间戳转Date Date转星期 获取时间 Switc

大家好！最近学习完数据库系统，一直在写实战项目-网上书店管理系统。其功能一般包括：图书信息管理、用户信息管理、图书购买、图书订单查看、图书添

很多大数据计算都是用SQL实现的，跑得慢时就要去优化SQL，但常常碰到让人干瞪眼的情况。比如，存储过程中有三条大概形如这样的语句执行得很慢：

1、扩容是为了解决什么问题 • A、网络拥堵，信息传输满 • B、电脑内存有限 • C、网速太慢，需要加大区块的容量 • D、比特币网络拥堵，交易确认慢 正确

判断文章质量 首先去判定一篇文章好不好，最直接的方法就是看他的出处，当然这并不是绝对的，但是大概率来说好文章，一般出自于顶刊顶会。那我怎么知道

弱监督语义分割PUZZLE-CAM PUZZLE-CAM：通过匹配部分和全部特征改进定位能力 简要介绍: 整体文章架构图: 分析： PUZZLE-CA

动画角色变现实，蛋宝智能机器人开箱初体验 作者：再生妖精前言“阿尔法蛋”是国内较为知名的小发猫人工智能产品品牌，产品包括了智能机器人、智能故事

本文侧重代码实现，不讨论原理。 github图床出了一点问题，就不插图了。 文章目录 距离计算 模型选择 留出法 交叉验证法 留一法 性能度量 均方误差MSE

MAML代码阅读笔记-Pytorch nn.Parameter()： 可以把这个函数理解为类型转换函数，将一个不可训练的类型Tensor转换成可

大家好 我是毕加锁 (锁!) 今天来分享一个Yolov5 FPS跟枪的源码解析和原理讲解。代码比较粗糙 各位有什么优化的方式可以留言指出，可以一起交流

AWS Build On学习心得 说实话，这是第一次参加AWS Build On，一听说有workshop还以为是国外那种所有资源都提供的workshop，结果还是有些许

目录 一、安装外部包 二、相关命令 三、实例 1. 描述性统计结果输出 2. 相关性结果输入 3. 回归结果输出 （1）单模型结果 （2）多模型结果 参考 一、安装外部包 在

傅里叶变换 傅里叶变换 理论基础 Numpy实现傅里叶变换 实现傅里叶变换 实现逆傅里叶变换 高通滤波示例 OpenCV实现傅里叶变换 实现傅里叶变换 实现逆

写在前面 某音作为风靡中外的一款音乐创意短视频社交软件，其成功性不言而喻，一直听说其强大的“威力”，但却从没深入研究过，作为人民的先锋队，这怎

前言： 首先祝大家端午节快乐。本篇文章有5个练手项目 对于刚学完前端三剑客的你们。应该是一个很好的实践 目录 ?.跑马灯 1.1效果图： 1.2思路解析

某宝秒杀，用毫秒级的精准度来抢购！ 你还在为各种活动秒杀 抢不过别人而烦恼吗? 应粉丝要求 今天出一期 利用Python爬虫 抢购秒杀商品的文章 目录 ​ 1

目录 Logistic简介 Logistic回归和线性回归的区别 损失函数 梯度下降GD 计算图 向量化 完整代码 pytorch版本 总结 Logistic简

大家好呀，我是小戴??? 最近大家不是快期末了嘛，有没有泡图书馆呀？今天的学习内容跟图书馆有关，没错，就是图书管理系统，但是目前所学知识水平有

#萌新记录某些日子的学习经历。# 前言 以GAN为基础的生成式对抗网络从抽象的角度来说是结合一组图像的风格和另一组图像的内容，或者说实现将初始图

OpenCV C++案例实战二十四《多目标匹配》 前言 一、图像预处理 二、单目标匹配 三、多目标匹配 1、 效果显示 四、结果显示 1、 效果显示 五、源码 总结 前言 本案例

全文综述： 首先本篇文章的目的也就是为了记录本次毕设的内容，因为发现之前的项目长时间搁置导致部分细节内容都已经忘记了，所以特此记录。如果有错误

​Aurograd自动求导机制总结 PyTorch中，所有神经网络的核心是 autograd 包。autograd 包为tensor上的所有操作提供了自动求导机制

写在前面： LightGBM 用了很久了，但是一直没有对其进行总结，本文从 LightGBM 的使用、原理及参数调优三个方面进行简要梳理。 目录 开箱即用 quickstart sklearn 接口 增量学习 原理 回顾X

文章目录 ▋ 积分排名 ▋ 涉及费用 ▋ 适宜人群 ▋ 训练时间 ▋ 如何参加 ▋ 训练程度 ▋ 详细介绍 ▋ 本群玩法 ▋ 本群闭环 ▋ 积分排名 排名 名字 积分 1 幻昼 7 2 戈戈巫说你

前段时间，一个认识了好几年在大厂工作做软件测试的朋友，年近30了，却被大厂以“人员优化”的名义无情被辞，据他说，有一个月散伙饭都吃了好几顿…

通过我之前的文章已经可以验证，在root用户下安装启动的容器存在安全问题。究其原因是因为： 容器内的root用户就是宿主机的root用户，容器

首先，选择创建NFT的区块链，目前来看以太坊网络是创造NFT的主要区块链，当然由于当前以太坊的Gas费√用导致创建和管理NFT价√格比较昂√

Simple Linear Regression（简单线性回归） Objectives（目标） 看完这篇文章，将会：1.使用scikit-learn实现简单的线性回归 2

通过知识图谱看端午节，时间、别名、相关诗词、各地民俗、饮食、装饰、活动。 端午节别名众多端阳、五黄、地蜡、龙日、正阳、天中.......数不胜

MAML论文阅读笔记--回归实验 1.背景 2.算法 3.回归实验 3.1 问题分析 3.2 参数设置 3.3 实验结果 参考 1.背景 MAML是元学习领域的一篇经典文章。元

?爬虫之Scrapy系列文章 ?欢迎点赞评论学习交流~ ?各位看官多多关注哦?~ 目录 ?内容介绍 ?Scrapy如何设置请求头？ ?Scrapy获取数

这是又一次作业，要求对这个图像去噪。先是要去掉斜线噪声，再是要去掉图片上的两条横线。 我先把结果图像放出来，大家可以自己试一试。 参考代码如下，

目录 1.实验目标 2.案例内容介绍 3.实验步骤 3.1安装和导入依赖包 3.2设定算法参数 3.3预览一下原视频 预览一下要替换的天空图片 3.4定义S

有空就学学的实例分割1——Tensorflow2搭建Mask R-CNN实例分割平台 学习前言 什么是Mask R-CNN 源码下载 Mask R-CNN实现思路 一、预

?这里是【秒懂·云原生】，关注我学习云原生不迷路 ?如果对你有帮助，给博主一个免费的点赞以示鼓励 欢迎各位?点赞?评论收藏⭐️ ?本期介绍 如何入门

文章目录 单体架构 单体架构是什么 单体B/S架构 单体B/S+负载均衡 单体B/S+前后端分离(CDN) 单体架构总结 DevOps DevOps是什么 分布式架构+

摘要：一套AI工作流，既减轻水表抄表工的负担，也保证了普通百姓用水数据的真实。 本文分享自华为云社区《行业案例：当AI抄起水表，一套工作流打通

物理系研究生，现就读于一所双一流院校，并不讨厌物理，就是感觉物理专业的性价比好像不是很高。打算先学习计算机并尝试转行，如果成功入行，会考虑人

文章目录 0 前言 1 python - 算法类 毕设选题 2 python - 数据挖掘 毕设选题 3 python - 大数据处理、云计算、区块链 毕设选题 4 python - 网络安全 毕设选题 5 python 游戏设计、动画设计

一、环境安装 1、创建虚拟环境 conda create -n openmmlab python=3.7 -y conda activate openmmlab 2、安装pytorch（默认cuda10.1） conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch 3、安装mmcv-full （版本要

不断提高自己信息检索与利用，独立解决问题能力： 学术搜索：谷歌学术、AMiner、PubMed、Semantic Scholar、百度学术、SC

数据预处理是准备原始数据并使其适用于机器学习模型的过程。这是创建机器学习模型的第一步，也是至关重要的一步。 在创建机器学习项目时，我们并不总是

要正直地生活，别想入非非！要诚实地工作，才能前程远大。 文章目录 ?1. C/C++内存分布 ?2. C++内存管理方式 ?2.1 new/delete操作内置类型 ☀️

利用JAVA向Mysql插入一亿数量级数据—效率测评 这几天研究mysql优化中查询效率时，发现测试的数据太少（10万级别），利用 EXPLAIN 比较不同的

哈喽！大家好，我是小奇，一位热爱分享的程序员 小奇打算以轻松幽默的对话方式来分享一些技术，如果你觉得通过小奇的文章学到了东西，那就给小奇一个赞

0001、搞定linux操作系统 Linux是一个开源的操作系统，但总是拿开源说事的话，对于没有深入了解的同学来说可能不是能很清楚的认识这个概

前言： 本篇介绍了小程序，以及制作小程序需要使用到的技术栈，还有一个小案例，感兴趣的朋友可以试着去做一下。 如果有什么需要改进的地方还请大佬不吝

string.replace(/[^d]/g, '')，把字符串内非数字的字符替换成空字符 /[^d]/g是正则表达式，全局匹配非数字字符 1 onkeyup事件 <html> <head> <script src="https://unpkg.com/react@16/umd/react.development.js" crossorigin></script> <script src="https://unpkg.com/react-dom@16/umd/react-dom.development.js" crossorigin></script> <script src="https://unpkg.com/babel-standalone@6/babel.min.js"></script> </head> <body> <div id="root"></div> </body>

简要说明 最近两天需要做一个python的小程序, 就是实现人与智能机器人（智能对话接口）的对话功能，目前刚刚测试了一下可以实现， 就是能够实现个

JOIN 一直是数据库性能优化的老大难问题，本来挺快的查询，一旦涉及了几个 JOIN，性能就会陡降。而且，参与 JOIN 的表越大越多，性能就越难提上来。 其实，

可能本人有些菜鸡啊 还需要社区里 大佬们一起交流哦 现在是在做边缘机和异构服务器，边缘机是ARM的，用python还好一些吧，用c++比较烦躁了 装