基于SpringBoot的校园周边美食探索及分享平台的设计与实现
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GPT-4V的图片识别和分析能力
GPT-4V是OpenAI开发的大型语言模型，是GPT-4的升级版本。GPT-4V在以下几个方面进行了改进： 模型规模更大：GPT-4V的参数量达到了1.37T，是GPT-4的10倍。训练数据更丰富：GPT-4V的训练数据包括了1.56T的文本和代码数据。算…...
蓝桥杯（等差素数列，C++）
思路： 1、因为找的是长度为10，且公差最小的等差素数列，直接用枚举即可。 2、枚举用三重循环，第一重枚举首项，第二重枚举公差，第三重因为首项算一个，所以枚举九个等差素数。 代码：…...
Ceph 中的写入放大
新钛云服已累计为您分享769篇技术干货 介绍 Ceph 是一个开源的分布式存储系统，设计初衷是提供较好的性能、可靠性和可扩展性。 Ceph 独一无二地在一个统一的系统中同时提供了对象、块、和文件存储功能。 Ceph 消除了对系统单一中心节点的依赖，实现了无中…...
Mabatis-puls强于Mybatis的地方
Mabatis-puls与Mybatis都是优秀的Java持久化框架，但是Mabatis-puls相较于Mybatis有以下几个方面的优势： 性能更优：Mabatis-puls采用了Javassist技术，使得它在运行时比Mybatis更快速，尤其是在执行大量SQL的情况下&#…...
vue项目npm intall时发生版本冲突的解决办法
在日常使用命令npm install / npm install XX下载依赖的操作中，我经常会遇到无法解析依赖树的问题（依赖冲突） 当遇到这种情况的时候，可以通过以下命令完成依赖安装： npm install --legacy-peer-deps npm install xxx…...
tomcat多实例部署jenkins
tomcat多实例部署jenkins 文章目录 tomcat多实例部署jenkins1.简介：2.优缺点：3.工作原理：4.工作流程：5.tomcat多实例部署jenkins流程5.1.环境说明5.2.部署前准备工作5.3.多实例部署tomcat5.4.部署jenkins5.5.创建一个jenkins项目5…...
强连通分量+缩点
[图论与代数结构 701] 强连通分量 题目描述 给定一张 n n n 个点 m m m 条边的有向图，求出其所有的强连通分量。 注意，本题可能存在重边和自环。 输入格式 第一行两个正整数 n n n ， m m m ，表示图的点数和边数。 接下来…...
如何做系统架构设计
文章目录 1、如何进行架构设计体系架构需求体系架构设计体系架构文档化体系架构复审体系架构实现体系架构演化 2、架构设计注意事项分治原则服务自治拥抱变化可维护性考虑依赖和限制阅读代码注意事项 3、最后 系统架构应该如何设计，从自己做架构的经历来分享一些体…...
L14D6内核模块编译方法
一、内核模块基础代码解析 一个内核模块代码错误仍然会导致的内核崩溃。 GPL协议：开源规定，使用内核一些函数需要 1、单内核的缺点 单内核扩展性差的缺点减小内核镜像文件体积，一定程度上节省内存资源提高开发效率不能彻底解决稳定性低的缺…...
PyTorch入门教学——dir()函数和help()函数的应用
1、简介 已知PyTorch是一个工具包，其中包含许多功能函数。dir()函数和help()函数是学习PyTorch包的重要法宝。 dir()：能让我们知道工具包以及工具包中的分隔区有什么东西。help()：能让我们知道每个工具是如何使用的，即工具的使用…...
使用Elasticsearch来进行简单的DDL搜索数据
说明：Elasticsearch提供了多种多样的搜索方式来满足不同使用场景的需求，我们可以使用Elasticsearch来进行各种复制的查询，进行数据的检索。 1.1 精准查询 用来查询索引中某个类型为keyword的文本字段，类似于SQL的“”查询。 创…...
【软考】9.3 二叉树存储/遍历/线索/最优/查找/平衡
《树与二叉树》 二叉树的顺序存储结构 顺序存储只适用于完全二叉树和满二叉树，一般二叉树不适用i 2 的左孩子为 2i 4，右孩子为 2i 1 5 二叉树的链式存储结构 链式存储适用于二叉树；空结点用“∧”表示二叉链表：左孩子࿰…...
关于矿井地面电力综合自动化系统的研究与产品选型
安科瑞 崔丽洁 摘要：煤矿供电系统是煤矿生产的重要动力保障 , 一旦电力中断 , 生产将被迫停止 , 同时停电后容易发生瓦斯积聚爆炸、淹井等恶性事故，现有配电室采用不同厂商的保护装 置产品，没有形成有效的监控配电系统，不便于管…...
论文阅读：Offboard 3D Object Detection from Point Cloud Sequences
目录 概要 Motivation 整体架构流程 技术细节 3D Auto Labeling Pipeline The static object auto labeling model The dynamic object auto labeling model 小结 论文地址：[2103.05073] Offboard 3D Object Detection from Point Cloud Sequences (arxiv.o…...
Python学习基础笔记六十八——循环
循环是编程语言常见的流程控制。 Python语句要让计算机反复地做一些事情，就要用到循环语句。 有While和for循环。 while循环： command input("请输入命令:") while command ! exit:print(f输入的命令是{command})command input("请输…...
部署k8s dashboard（这里使用Kubepi）
9. 部署k8s dashboard（这里使用Kubepi） Kubepi是一个简单高效的k8s集群图形化管理工具，方便日常管理K8S集群，高效快速的查询日志定位问题的工具 部署KubePI（随便在哪个节点部署，我这里在主节点部署&#…...
Java Lambda表达式的使用
我们了解了 java Lambda 的概念并可以在匿名类的场合使用 Lambda 语法进行简单替换。本节主要介绍在 Java 中如何使用 Lambda 表达式。 作为参数使用Lambda表达式 Lambda 表达式一种常见的用途就是作为参数传递给方法，这需要声明参数的类型声明为函数式接口类型。…...
【初始C语言8】详细讲解初阶结构体的知识
前言 💓作者简介： 加油，旭杏，目前大二，正在学习C，数据结构等👀 💓作者主页：加油，旭杏的主页👀 ⏩本文收录在：再识C进阶的专栏…...
＜C++＞ IO流
C语言的输入与输出 在C语言当中，我们使用最频繁的输入输出方式就是scanf与printf： scanf： 从标准输入设备（键盘）读取数据，并将读取到的值存放到某一指定变量当中。printf： 将指定的数据输出到…...
多模态2025：技术路线“神仙打架”，视频生成冲上云霄
文｜魏琳华 编｜王一粟 一场大会，聚集了中国多模态大模型的“半壁江山”。 智源大会2025为期两天的论坛中，汇集了学界、创业公司和大厂等三方的热门选手，关于多模态的集中讨论达到了前所未有的热度。其中，…...
2025 后端自学UNIAPP【项目实战：旅游项目】6、我的收藏页面
代码框架视图 1、先添加一个获取收藏景点的列表请求 【在文件my_api.js文件中添加】 // 引入公共的请求封装 import http from ./my_http.js// 登录接口（适配服务端返回 Token） export const login async (code, avatar) > {const res await http…...
【数据分析】R版IntelliGenes用于生物标志物发现的可解释机器学习
禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者! 文章目录 介绍流程步骤1. 输入数据2. 特征选择3. 模型训练4. I-Genes 评分计算5. 输出结果 IntelliGenesR 安装包1. 特征选择2. 模型训练和评估3. I-Genes 评分计…...
rnn判断string中第一次出现a的下标
# coding:utf8 import torch import torch.nn as nn import numpy as np import random import json""" 基于pytorch的网络编写 实现一个RNN网络完成多分类任务 判断字符 a 第一次出现在字符串中的位置 """class TorchModel(nn.Module):def __in…...
基于IDIG-GAN的小样本电机轴承故障诊断
目录 🔍 核心问题 一、IDIG-GAN模型原理 1. 整体架构 2. 核心创新点 (1) 梯度归一化（Gradient Normalization） (2) 判别器梯度间隙正则化（Discriminator Gradient Gap Regularization） (3) 自注意力机制（Self-Attention） 3. 完整损失函数 二…...
MacOS下Homebrew国内镜像加速指南（2025最新国内镜像加速）
macos brew国内镜像加速方法 brew install 加速formula.jws.json下载慢加速 🍺 最新版brew安装慢到怀疑人生？别怕，教你轻松起飞！ 最近Homebrew更新至最新版，每次执行 brew 命令时都会自动从官方地址 https://formulae.…...
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机器学习复习3--模型评估
误差与过拟合 我们将学习器对样本的实际预测结果与样本的真实值之间的差异称为：误差（error）。 误差定义： ①在训练集上的误差称为训练误差（training error）或经验误差（empirical error&#x…...