华为OD机试题 - 最差产品奖（JavaScript）| 机考必刷
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虚拟化介绍
1、为什么需要虚拟化 据调查传统的服务器在很多时候处于休眠状态，大概只有5%时间是在工作，工作效率低下，浪费资源，因此需要一种手段来提高计算机资源的利用率。 虚拟化前 每台主机一个操作系统 在同一台主机运行多个应用程序&am…...
c/c++开发，无可避免的模板编程实践（篇十)-c++11原位构造元素（emplace）
一、容器修改器的新特性 c11以前，标准库的容器修改器功能提供了数据插入成员函数inset、push_back，而在 c11标准化，标准库的容器修改器增加了emplace、emplace_back、emplace_front等插入成员函数。同样是插入函数，两者有何区别呢…...
基于bash通过cdo批处理数据
***#################################### ubuntu中编写shell脚本文件 第一步：用vim创建一个以.sh结尾的文件，此时这个文件是暂时性的文件，当编写好文件并保存时才能看到文件； 第二步：要首先按一下“i”键才能进行插入…...
Map和Set总结
Map和Set Map和Set是专门用来进行搜索的数据结构，适合动态查找 模型 搜索的数据称为关键字(key)，关键字对应的叫值(value)，key-value键值对 key模型key-value模型 Map存储的就是key-value模型，Set只存储了key Map Map是接口类…...
pytorch网络模型构建中的注意点
记录使用pytorch构建网络模型过程遇到的点 1. 网络模型构建中的问题 1.1 输入变量是Tensor张量 各个模块和网络模型的输入， 一定要是tensor 张量； 可以用一个列表存放多个张量。 如果是张量维度不够，需要升维度， 可以先使用 …...
面试时候这样介绍redis，redis经典面试题
为什么要用redis做缓存 使用Redis缓存有以下几个优点： 1. 提高系统性能：缓存可以将数据存储在内存中，加快数据的访问速度，减少对数据库的读写次数，从而提高系统的性能。 2. 减轻后端压力：使用缓存可以减…...
机械学习 - scikit-learn - 数据预处理 - 2
目录关于 scikit-learn 实现规范化的方法详解一、fit_transform 方法1. 最大最小归一化手动化与自动化代码对比演示 1：2. 均值归一化手动化代码演示：3. 小数定标归一化手动化代码演示：4. 零-均值标准化(均值移除)手动与自动化代码演示&#x…...
华为OD机试题 - 最长连续交替方波信号（JavaScript）| 机考必刷
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executor行为相关Spark sql参数源码分析
0、前言 参数名和默认值spark.default.parallelismDefault number of partitions in RDDsspark.executor.cores1 in YARN mode 一般默认值spark.files.maxPartitionBytes134217728(128M)spark.files.openCostInBytes4194304 (4 MiB)spark.hadoop.mapreduce.fileoutputcommitte…...
双通道5.2GSPS（或单通道10.4GSPS）射频采样FMC+模块
概述 FMC140是一款具有缓冲模拟输入的低功耗、12位、双通道（5.2GSPS/通道）、单通道10.4GSPS、射频采样ADC模块，该板卡为FMC标准，符合VITA57.1规范，该模块可以作为一个理想的IO单元耦合至FPGA前端，8通道的JE…...
理解java反射
是什么Java反射是Java编程语言的一个功能，它允许程序在运行时（而不是编译时）检查、访问和修改类、对象和方法的属性和行为。使用反射创建对象相比直接创建对象有什么优点使用反射创建对象相比直接创建对象的主要优点是灵活性和可扩展性。当我…...
EasyRcovery16免费的电脑照片数据恢复软件
电脑作为一种重要的数据储存设备，其中保存着大量的文档，邮件，视频，音频和照片。那么，如果电脑照片被删除了怎么办？今天小编给大家介绍，误删除的照片从哪里可以找回来，误删除的照片如…...
若依微服务版在定时任务里面跨模块调用服务
第一步 在被调用的模块中添加代理 RemoteTaskFallbackFactory.java: package com.ruoyi.rpa.api.factory;import com.ruoyi.common.core.domain.R; import com.ruoyi.rpa.api.RemoteTaskService; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springf…...
SpringMVC简单配置
1、pom.xml配置 <dependencies><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-webmvc</artifactId><version>5.1.12.RELEASE</version></dependency></dependencies><build><…...
xcat快速入门工作流程指南
目录一、快速入门指南一、先决条件二、准备管理节点xcatmn.mydomain.com三、第1阶段：添加你的第一个节点并且用带外BMC接口控制它四、第 2 阶段 预配节点并使用并行 shell 对其进行管理二：工作流程指南1. 查找 xCAT 管理节点的服务器2. 在所选服务器上安…...
C++回顾（十九）—— 容器string
19.1 string概述 1、string是STL的字符串类型，通常用来表示字符串。而在使用string之前，字符串通常是 用char * 表示的。string 与char * 都可以用来表示字符串，那么二者有什么区别呢。 2、string和 char * 的比较 （1）…...
Hadoop入门
数据分析与企业数据分析方向 数据是什么 数据是指对可观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合，它是可以识别的、抽象的符号。 他不仅指狭义上的数字，还可以是具有一…...
高校如何通过校企合作/实验室建设来提高大数据人工智能学生就业质量
高校人才培养应该如何结合市场需求进行相关专业设置和就业引导，一直是高校就业工作的讨论热点。亘古不变的原则是，高校设置不能脱离市场需求太远，最佳的结合方式是，高校具有前瞻性，能领先市场一步，培养未来…...
提升学习 Prompt 总结
NLP现有的四个阶段： 完全有监督机器学习完全有监督深度学习预训练：预训练 -> 微调 -> 预测提示学习：预训练 -> 提示 -> 预测 阶段1，word的本质是特征，即特征的选取、衍生、侧重上的针对性工程。 阶段2&…...
日语AI面试高效通关秘籍：专业解读与青柚面试智能助攻
在如今就业市场竞争日益激烈的背景下，越来越多的求职者将目光投向了日本及中日双语岗位。但是，一场日语面试往往让许多人感到步履维艰。你是否也曾因为面试官抛出的“刁钻问题”而心生畏惧？面对生疏的日语交流环境，即便提前恶补了…...
HTML 语义化
目录 HTML 语义化HTML5 新特性HTML 语义化的好处语义化标签的使用场景最佳实践 HTML 语义化 HTML5 新特性 标准答案： 语义化标签： <header>：页头<nav>：导航<main>：主要内容<article>&#x…...
基于FPGA的PID算法学习———实现PID比例控制算法
基于FPGA的PID算法学习 前言一、PID算法分析二、PID仿真分析1. PID代码2.PI代码3.P代码4.顶层5.测试文件6.仿真波形 总结 前言 学习内容：参考网站： PID算法控制 PID即：Proportional（比例）、Integral（积分&…...
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树莓派摄像头高级使用方法 配置通过调谐文件来调整相机行为 使用多个摄像头安装 libcam 和 rpicam-apps依赖关系开发包 文章来源： http://raspberry.dns8844.cn/documentation 原文网址 配置 大多数用例自动工作，无需更改相机配置。但是，一…...
04-初识css
一、css样式引入 1.1.内部样式 <div style"width: 100px;"></div>1.2.外部样式 1.2.1.外部样式1 <style>.aa {width: 100px;} </style> <div class"aa"></div>1.2.2.外部样式2 <!-- rel内表面引入的是style样…...
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#JDK 17 新特性 /**************** 文本块 *****************/ python/scala中早就支持，不稀奇 String json “”" { “name”: “Java”, “version”: 17 } “”"; /**************** Switch 语句 -> 表达式 *****************/ 挺好的ÿ…...
AI病理诊断七剑下天山，医疗未来触手可及
一、病理诊断困局：刀尖上的医学艺术 1.1 金标准背后的隐痛 病理诊断被誉为"诊断的诊断"，医生需通过显微镜观察组织切片，在细胞迷宫中捕捉癌变信号。某省病理质控报告显示，基层医院误诊率达12%-15%，专家会诊…...
【无标题】路径问题的革命性重构：基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论
路径问题的革命性重构：基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论 一、传统路径模型的根本缺陷 在经典正方形路径问题中（图1）： mermaid graph LR A((A)) --- B((B)) B --- C((C)) C --- D((D)) D --- A A -.- C[无直接路径] B -…...
GO协程(Goroutine)问题总结
在使用Go语言来编写代码时，遇到的一些问题总结一下 [参考文档]：https://www.topgoer.com/%E5%B9%B6%E5%8F%91%E7%BC%96%E7%A8%8B/goroutine.html 1. main()函数默认的Goroutine 场景再现： 今天在看到这个教程的时候，在自己的电…...
AI语音助手的Python实现
引言 语音助手（如小爱同学、Siri）通过语音识别、自然语言处理（NLP）和语音合成技术，为用户提供直观、高效的交互体验。随着人工智能的普及，Python开发者可以利用开源库和AI模型，快速构建自定义语音助手。本文由浅入深，详细介绍如何使用Python开发AI语音助手，涵盖基础功…...