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SQL Server查询计划(Query Plan)——SQL处理过程

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TCP通信

第二十一章 网络通信 本章节主要讲解的是TCP和UDP两种通信方式它们都有着自己的优点和缺点 这两种通讯方式不通的地方就是TCP是一对一通信 UDP是一对多的通信方式 接下来会一一讲解 TCP通信 TCP通信方式呢 主要的通讯方式是一对一的通讯方式,也有着优点和缺点…...

2023济南大学acm新生赛题解

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1.确认docker-compose是否安装 docker-compose -v如上图所示表示未安装&#xff0c;需要安装。 如上图所示表示已经安装&#xff0c;不需要再安装&#xff0c;如果觉得版本低想升级&#xff0c;也可以继续安装。 2.离线安装 下载docker-compose安装包&#xff0c;上传到服务…...

【rabbitMQ】rabbitMQ用户,虚拟机地址(添加,修改,删除操作)

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Python高级算法——动态规划

Python中的动态规划&#xff1a;高级算法解析 动态规划是一种解决多阶段决策问题的数学方法&#xff0c;常用于优化问题。它通过将问题分解为子问题&#xff0c;并在解决这些子问题的基础上构建全局最优解。在本文中&#xff0c;我们将深入讲解Python中的动态规划&#xff0c;…...

MySQL在Centos7环境安装

说明&#xff1a; • 安装与卸载中&#xff0c;⽤⼾全部切换成为root&#xff0c;⼀旦 安装&#xff0c;普通⽤⼾能使⽤的 1. 卸载不要的环境 [roothcss-ecs-1036 ~]# ps ajx |grep mariadb # 先检查是否有mariadb存在 13134 14844 14843 13134 pts/0 14843 S 1005 0:00 gr…...

halcon视觉缺陷检测常用的6种方法

一、缺陷检测综述 缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求,主要是其稳定性和精度的保证。首先常见缺陷:凹凸、污点瑕疵、划痕、裂缝、探伤等。常用的手法有六大金刚(在halcon中的ocv和印刷检测是针对印刷行业的检测,有对应算子封装): 1.blob+特征 2.blob+差分+特征 3.光度…...

openGauss学习笔记-151 openGauss 数据库运维-备份与恢复-物理备份与恢复之gs_basebackup

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报错:Uncaught ReferenceError: Cannot access ‘l‘ before initialization

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784. 字母大小写全排列

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HarmonyOS鸿蒙应用开发——HTTP网络访问与封装

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spring boot + uniapp 微信公众号 jsapi 支付

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大话数据结构-查找-有序表查找

注&#xff1a;本文同步发布于稀土掘金。 3 有序表查找 3.1 折半查找 折半查找&#xff08;Binary Search&#xff09;技术&#xff0c;又称为二分查找&#xff0c;它的前提是线性表中的记录必须是关键码有序&#xff08;通常从小到大有序&#xff09;&#xff0c;线性表必须…...

Qt实现二维码生成和识别

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51c自动驾驶~合集58

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练习(含atoi的模拟实现,自定义类型等练习)

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高等数学(下)题型笔记(八)空间解析几何与向量代数

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用机器学习破解新能源领域的“弃风”难题

音乐发烧友深有体会&#xff0c;玩音乐的本质就是玩电网。火电声音偏暖&#xff0c;水电偏冷&#xff0c;风电偏空旷。至于太阳能发的电&#xff0c;则略显朦胧和单薄。 不知你是否有感觉&#xff0c;近两年家里的音响声音越来越冷&#xff0c;听起来越来越单薄&#xff1f; —…...

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适应性Java用于现代 API:REST、GraphQL 和事件驱动

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Unity中的transform.up

2025年6月8日&#xff0c;周日下午 在Unity中&#xff0c;transform.up是Transform组件的一个属性&#xff0c;表示游戏对象在世界空间中的“上”方向&#xff08;Y轴正方向&#xff09;&#xff0c;且会随对象旋转动态变化。以下是关键点解析&#xff1a; 基本定义 transfor…...

自然语言处理——文本分类

文本分类 传统机器学习方法文本表示向量空间模型 特征选择文档频率互信息信息增益&#xff08;IG&#xff09; 分类器设计贝叶斯理论&#xff1a;线性判别函数 文本分类性能评估P-R曲线ROC曲线 将文本文档或句子分类为预定义的类或类别&#xff0c; 有单标签多类别文本分类和多…...

负载均衡器》》LVS、Nginx、HAproxy 区别

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医疗AI模型可解释性编程研究:基于SHAP、LIME与Anchor

1 医疗树模型与可解释人工智能基础 医疗领域的人工智能应用正迅速从理论研究转向临床实践,在这一过程中,模型可解释性已成为确保AI系统被医疗专业人员接受和信任的关键因素。基于树模型的集成算法(如RandomForest、XGBoost、LightGBM)因其卓越的预测性能和相对良好的解释性…...