常量 变量 深度const

1、赋值并保存 import { setSessionStorage } from '@/store/index' Vue.prototype.$userId = res.result.userInfo.id Vue.prototype.$userType = res.result.userInfo ......

1、java后台 BeanUtils.copyProperties 不是深拷贝 要实现高性能且安全的深度克隆方法还是实现Serializable接口,多层克隆时，引用类型均要实现Serializable接口。 例如：public class BaseEntity extends BaseCreate ......

变量与操作 变量 用 = 赋值 新的值会覆盖掉旧的值 新值的数据类型不一定要与旧的相等 变量命名规则： 必须以字母或下划线（_）开头 命名可由字母、数字和下划线组成 大小写敏感 尽量避免使用保留字命名 保留字： ['False', 'None', 'True', 'peg_parser', 'and ......

views.py: def index(request): num = 10 ss = 'lqz is handsome' b = False ll = [1, 2, 43, {'name': 'egon'}] dic = {'name': 'lqz', 'age': 18} def test(): ......

模板语法之变量 DTL：Django Template Language 1 模板中使用 {{python变量}} ############views.pydef index(request): num = 10 ss = 'lqz is handsome' b = False ll = [1, 2 ......

Python(二) 数据类型与操作 类型 print(type(2)) #整型int print(type(2.2)) #浮点型float print(type(2>3.4)) #布尔型bool print(type(type(2))) #类型type print(type("2.2")) #字符串 ......

# 变量与函数 ## 变量 1. 变量是一个**名字**，它所指代的是一段数据2. 使用=来对这段数据的区域进行赋值 x=53. 新的值会覆盖掉旧的值4. 新值的数据类型不必与旧值相同 ## 变量命名规则 1. 必须以字母或者下划线_开头2. 命名可由字母，数字或下划线组成3. 大小写敏感4. 尽量 ......

Task04：变量与函数Variables and Functions 变量Variables 变量是一段数据，用"="对某个变量名赋值 新的值会覆盖掉旧的值 新值的数据类型不必与旧值相同 x=5 print(x) x="data" print(x) data 变量命名规则： 必须以字母或下划线（_ ......

循环神经网络（Rerrent Neural Network, RNN）： 特点：对具有序列特性的数据非常有效，能挖掘数据中的时序信息以及语义信息 序列特性：符合时间顺序，逻辑顺序，或者其他顺序就叫序列特性 深度神经网络DNN， 卷积神经网络CNN， 生成对抗网络GAN ......

前言：写这篇文章主要是记录自己租用云服务器并跑复现深度学习论文代码的过程。 租用服务器 租用好后，就能够在容器实例中查看。 配置conda环境 对自己租好的容器实例进行开机，点击JupyterLab-->终端，进入Linux系统终端。 进入之后，输入vim ~/.bashrc，按i进入vim的编辑模 ......

向着吃点心的时刻出发！——久岛鸥 锚框 数据集： 首先人手动在图片数据中进行标注，标注的有物体的类型，物体对应的框（框的位置） 框的位置表示方式很多，如左上角x,左上角y,高，宽 这样表示 我们手动标注的框为真实框，锚框是我们程序生成的，经过我们的处理需要与真实框进行匹配，并算出于真正框的偏移 这个 ......

SSL 连接简介 SSL（Secure Sockets Layer）是一种用于确保网络通信安全性的加密协议，广泛应用于互联网上的数据传输。在数据爬取过程中，爬虫需要与使用 HTTPS 协议的网站进行通信，这就牵涉到了 SSL 连接。本文将深入研究 Request 爬虫中的 SSL 连接问题，并提供解 ......

变量，流程控制与游标 1. 变量 在MySql 数据库的存储过程和函数中，可以使用变量来存储查询或计算中间结果数据，和输出最终的结果数据。 在 MySql 数据库中，变量分为系统变量 以及 用户自定义变量。 1.1 系统变量 1.1.1 系统变量分类 变量由系统定义，不是用户定义，属于"服务器"层面 ......

上一节由于训练数据集样本量较小，模型过早拟合最终我们在测试数据集的分类精度只达到了70%，本章节我们通过使用数据增强降低过拟合的方法。使用数据增强之后，模型的分类精度将提高到 80%～85%。数据增强是指从现有的训练样本中生成更多的训练数据，做法是利用一些能够生成可信图像的随机变换来增强（augme... ......

1.为什么要有条件变量？ 在实际应用中，常常会有如下的需求： 用于反复判断一个多线程的共享条件是否满足。 //伪代码 int WaitForTrue() { do{ pthread_mutex_lock(&m); //验证 condition 是否为 true //解锁，让其它线程有机会改变cond ......

vue-cli文档中的描述如下 Index 文件# public/index.html 文件是一个会被 html-webpack-plugin 处理的模板。在构建过程中，资源链接会被自动注入。另外，Vue CLI 也会自动注入 resource hint (preload/prefetch、mani ......

更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 相关研究总述 最优做市 (MM) 是在限价订单簿 (LOB) 的两侧同时下达买订单和卖订单的问题，目的是最大化交易者的最终收益率，同时最小化相关风险。 可以说，其中最突出的是库存风险，它源于交易者（做市商 ......

参考链接 https://blog.csdn.net/zwlove5280/article/details/113609342 shell 展开中的进程替换可以说是非常难懂的一部分，它的语法为有两种 >(list) ##接受输入 看作一个整体，相当于文件描述 或 <(list) #接受输出 在 << ......

数组是C#中最基础的存储结构之一，很多的存储结构其底层的实现中都是基于数组实现的，如：List、Queue、Stack、Dictionary、Heap等等，如果大家读过这些类型的底层实现源码，其实就可以发现，这些存储结构都是在其内部维护了一个或多个数组。本文重点来学习一下数组存储结构的实现逻辑。 首 ......

深度学习在图像识别中的革命性应用标志着计算机视觉领域的重大进步。以下是深度学习在图像识别方面的一些革命性应用： 1. **卷积神经网络（CNN）的崭新时代**： - CNN是深度学习在图像识别中的核心技术，通过卷积层、池化层和全连接层，模拟人类视觉系统。这一技术的引入使得图像识别的准确性显著提高。 ......

OPEN #1 test.txt /Create LOCAL &Emdc_Rx_Timestape &Emdc_Rx_Timestape=V.VALUE(Emdc_Rx_Timestape) PRINT V.VALUE(Emdc_Rx_Timestape) "&Emdc_Rx_Timestape" ......

一. HTTP Status 1xx ngx.HTTP_CONTINUE (100) (first added in the v0.9.20 release) ngx.HTTP_SWITCHING_PROTOCOLS (101) (first added in the v0.9.20 release ......

很多对于人工智能了解很少 不知道机器学习、 深度学习 、大模型之间的关系 基础班版本 ： 机器学习 升级版本 ：深度学习 高级版本 ：大模型 神经元 神经元是构成人工神经网络（ANN）的基本单元 机器学习算法中的神经网络模型则是通过多个神经元相互连接而成。 在机器学习中，神经网络模型被用来学习输入数 ......

shell 将人类使用的高级语言 翻译成二进制，也可以二进制翻译成高级语言 人类写了一个命令集合，然后用bash（shell）去翻译给 硬件执行 shell 脚本的概念 将要执行的命令按顺序保存到一个文本文件 给该文件可执行权限 可结合各种shell控制语句可以完成更复杂的操作 应用场景 重复操作 ......

解决报错：UnboundLocalError: cannot access local variable 'XXX' where it is not associated with a value. 详解Python中，全局变量与局部变量的区别，以及何时需要使用关键字global. ......

在本篇深入探讨的文章中，我们全面分析了C4.5决策树算法，包括其核心原理、实现流程、实战案例，以及与其他流行决策树算法（如ID3、CART和Random Forests）的比较。文章不仅涵盖了丰富的理论细节和实际应用，还提出了独特的洞见，旨在帮助读者全面了解C4.5算法的优缺点和应用场景。 关注Te ......

转载于：超详细MIT线性代数公开课笔记 ......

我们常常在代码中使用一些字符常量，比如 '\n'、'\t'，以及字符串的结束符 '\0'。但我们很少留意这些字符常量在实际使用中占用的内存大小。比如下面的示例: #include <stdio.h> #define NULL_CHAR '\0' int main(void) { char null_ ......

在本文中，我们深入探讨了Apriori算法的理论基础、核心概念及其在实际问题中的应用。文章不仅全面解析了算法的工作机制，还通过Python代码段展示了具体的实战应用。此外，我们还针对算法在大数据环境下的性能局限提出了优化方案和扩展方法，最终以独到的技术洞见进行了总结。 关注TechLead，分享AI ......

前言 接着前面分析gadgetInspector工具 GadgetInspector gadgetinspector.PassthroughDiscovery类 和上面类似的格式，存在有discover / save这两个主要的方法 MethodCallDiscoveryClassVisitor类 ......