Redis 下载安装（Windows11）
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求平面连接线段组成的所有最小闭合区间
这个功能确实非常实用，我在过去开发地面分区编辑器时就曾应用过这一算法。最近，在新产品的开发中再次遇到了类似的需求。尽管之前已经实现过，但由于长时间未接触，对算法的具体细节有所遗忘，导致重新编写时耗费了不少时…...
编译安装并刷写高通智能机器人SDK
The Qualcomm Intelligent Robotics Product SDK (QIRP SDK) 高通智能机器SDK基于ROS2进行开发，此SDK适用于高通linux发行版本，QIRPSDK中提供以下内容： ROS 包中用于支持机器人应用程序开发的参考代码 用于评估机器人平台的端到端场景示例集…...
软考：案例题分析1101
22年第一题：架构设计与评估 分析文字，识别需求和质量属性？这里需要记忆质量属性有那些，区分需求和质量属性，能区分出质量属性之间的区别。 我的回答： 差距分析： 根据题目中功能的特点ÿ…...
如何检查雷池社区版 WAF 是否安装成功？
容器运行状态检查： 使用命令行检查：打开终端，连接到安装雷池的服务器。运行 docker ps 命令，查看是否有与雷池相关的容器正在运行。 如果能看到类似 safeline-mgt、safeline-tengine 等相关容器，并且状态为 Up&#x…...
一周内从0到1开发一款 AR眼镜 相机应用？
目录 1. 📂 前言 2. 💠 任务拆分 2.1 产品需求拆分 2.2 开发工作拆分 3. 🔱 开发实现 3.1 代码目录截图 3.2 app 模块 3.3 middleware 模块 3.4 portal 模块 4. ⚛️ 拍照与录像 4.1 前滑后滑统一处理 4.2 初始化 View 以及 Came…...
vue3中setup的作用是什么？
Vue 3.0中的setup函数是一个全新的选项，它是在组件创建时执行的一个函数，用于替代Vue2.x中的beforeCreate和created钩子函数。setup函数的作用是将组件的状态和行为进行分离，使得组件更加清晰和易于维护。 在本文中，我们将详细讲解…...
java.io.FileNotFoundException: Could not locate Hadoop executable: （详细解决方案）
1，当你在pycharm 上运行spark代码时候出现下面这个报错。 解决方案 我们要先去hadoop的bin目录下去看看里面是否有 winutils.exe 这个错误 就是缺少winutils.exe 所以报这个错误，把它放到你的hadoop的bin目录下问题就解决了...
事件捕获vs 事件冒泡，延申事件委托
事件捕获vs事件冒泡 拿点击事件举例子，点击dom树的某个目标节点： 事件捕获：从根节点到目标节点扩散事件冒泡：从目标节点到根节点扩散 扩散就是说，途中的节点，相应的点击事件都会被触发 但是，只…...
接口测试（十一）jmeter——断言
一、jmeter断言 添加【响应断言】 添加断言 运行后，在【察看结果树】中可得到，响应结果与断言不一致，就会红色标记...
使用buildx构建多架构平台镜像
1. 查看buildx插件信息 比较新的docker-ce版本默认已经集成了buildx插件 [rootdocker ~]# docker buildx version github.com/docker/buildx v0.11.2 9872040 [rootdocker ~]#2. 增加多平台镜像构建支持 通过tonistiigi/binfmt:latest初始化一个基于容器的构建环境ÿ…...
宠物领养救助管理软件有哪些功能 佳易王宠物领养救助管理系统使用操作教程
一、概述 佳易王宠物领养救助管理系统V16.0，集宠物信息登记、查询，宠物领养登记、查询， 宠物领养预约管理、货品进出库库存管理于一体的综合管理系统软件。 概述： 佳易王宠物领养救助管理系统V16.0，集宠物信息登记…...
Spring Boot中实现多数据源连接和切换的方案
Spring Boot中实现多数据源连接和切换的方案 在Spring Boot项目中，随着业务需求的增长，我们往往需要连接多个数据库，即实现多数据源连接和切换。这种需求可能源于数据库的读写分离、微服务架构下的服务拆分、数据分库分表等场景。本文将详细…...
科技资讯|谷歌Play应用商店有望支持 XR 头显，AR / VR设备有望得到发展
据 Android Authority 报道，谷歌似乎正在为其 Play 商店增加对 XR 头显的支持。该媒体在 Play 商店的代码中发现了相关的线索，包括一个代表头显的小图标以及对“XR 头显”的提及。 谷歌也可能改变了此前拒绝将 Play 商店引入 Meta Quest 头显的决定。今…...
关于read/write 网络IO、硬盘IO的区别
对于read/write API，在数据在不超过指定的长度的时候有多少读多少，没有数据则会一直等待。 因此，对于网络IO，由于我们无法知道网络对面什么时候准备好数据，什么时候发起数据。所以使用read/write的话，可能…...
vue2开发 对接后端（go语言）常抛异常情况以及处理方法汇总
背景 在Vue2开发中，与后端（Go语言）接口对接时出现异常通常是由于前后端之间的数据交互出现了问题。常见的异常包括数据格式不匹配、请求方法不匹配、请求头部信息错误、跨域请求问题等。 常见异常 如出现报错提示： json : can…...
LSTM：解决梯度消失与长期依赖问题
LSTM：解决梯度消失与长期依赖问题 长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊类型的递归神经网络（RNN），设计用来克服标准RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失问题。下面是对您提供的LSTM特性描述的详细解释…...
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w~自动驾驶~合集5
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12304427 # 智能驾驶仿真测试的『虚幻』与『真实』 先给大家讲个故事：某主机厂计划构建一套智能驾驶仿真环境，但需同时满足“对外展示”和“项目使用”两方面需求，与供应商商讨一个月后&…...
Java优先队列的使用
1. 优先队列的定义 PriorityQueue继承了Queue接口，底层默认是一个小根堆。 PriorityQueue<Integer> queuenew PriorityQueue<>(); 2. 常用方法 方法描述boolean offer(E e)入队列E poll()出队列E peek()得到队首元素 int size() 返回集合中的元素个…...
Chapter03-Authentication vulnerabilities
文章目录 1. 身份验证简介1.1 What is authentication1.2 difference between authentication and authorization1.3 身份验证机制失效的原因1.4 身份验证机制失效的影响 2. 基于登录功能的漏洞2.1 密码爆破2.2 用户名枚举2.3 有缺陷的暴力破解防护2.3.1 如果用户登录尝试失败次…...
在软件开发中正确使用MySQL日期时间类型的深度解析
在日常软件开发场景中，时间信息的存储是底层且核心的需求。从金融交易的精确记账时间、用户操作的行为日志，到供应链系统的物流节点时间戳，时间数据的准确性直接决定业务逻辑的可靠性。MySQL作为主流关系型数据库，其日期时间类型的…...
DeepSeek 赋能智慧能源：微电网优化调度的智能革新路径
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Oracle查询表空间大小
1 查询数据库中所有的表空间以及表空间所占空间的大小 SELECTtablespace_name,sum( bytes ) / 1024 / 1024 FROMdba_data_files GROUP BYtablespace_name; 2 Oracle查询表空间大小及每个表所占空间的大小 SELECTtablespace_name,file_id,file_name,round( bytes / ( 1024 …...
智慧工地云平台源码，基于微服务架构+Java+Spring Cloud +UniApp +MySql
智慧工地管理云平台系统，智慧工地全套源码，java版智慧工地源码，支持PC端、大屏端、移动端。 智慧工地聚焦建筑行业的市场需求，提供“平台网络终端”的整体解决方案，提供劳务管理、视频管理、智能监测、绿色施工、安全管…...
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可靠性灵活性：电力载波技术在楼宇自控中的核心价值 在智能楼宇的自动化控制中，电力载波技术（PLC）凭借其独特的优势，正成为构建高效、稳定、灵活系统的核心解决方案。它利用现有电力线路传输数据，无需额外布…...
【Web 进阶篇】优雅的接口设计：统一响应、全局异常处理与参数校验
系列回顾： 在上一篇中，我们成功地为应用集成了数据库，并使用 Spring Data JPA 实现了基本的 CRUD API。我们的应用现在能“记忆”数据了！但是，如果你仔细审视那些 API，会发现它们还很“粗糙”：有…...
MySQL中【正则表达式】用法
MySQL 中正则表达式通过 REGEXP 或 RLIKE 操作符实现（两者等价），用于在 WHERE 子句中进行复杂的字符串模式匹配。以下是核心用法和示例： 一、基础语法 SELECT column_name FROM table_name WHERE column_name REGEXP pattern; …...
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码： prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...
多模态大语言模型arxiv论文略读（108）
CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文标题：CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文作者：Sayna Ebrahimi, Sercan O. Arik, Tejas Nama, Tomas Pfister ➡️ 研究机构: Google Cloud AI Re…...