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OpenCV - 计算机视觉开发
OpenCV 介绍 OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,它提供了很多函数,这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法(最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖)。 OpenCV 是跨平台的,可以在 Windows、Linux、Mac ......
免费APP分发,支持应用合并、内测分发、扫码下载,下载量安装量统计,版本记录和应用在线封装打包app
免费APP内测分发托管平台,支持应用合并、内测分发、扫码下载,下载量安装量统计,版本记录和应用在线封装打包app 应用分发?应用分发也叫APP分发,其主要功能是方便APP的快速安装测试和推广 那么分发App选择什么平台最好呢? 这个主要是看App处于什么阶段。看看是处于应用测试阶段还是处于测试完毕没 ......
QT开发 2024最新版本优雅的使用vscode开发QT
⚔️▬▬▬▬▬▶VS开发QT◀▬▬▬▬▬⚔️ ⚔️先看效果 ⚔️编辑环境变量 如图添加环境变量!!!东西全在QT的安装目录!!!找不到的按照我下面的教程再装一次!!! https://blog.csdn.net/lllmeimei/article/details/135502781?spm=1001 ......
Android Bluetooth 蓝牙开发/蓝牙协议 小结
蓝牙术语 蓝牙 蓝牙术语: HFP(Hands-free Profile)耳机模式: 让蓝牙设备可以控制电话,如接听、挂断、拒接、语音拨号等,拒接、语音拨号要视蓝牙耳机及电话是否支持。 HSP(Handset Profile)耳机模式 用于支持蓝牙耳机与移动电话之间使用 蓝牙电话广播: Blueto ......
app跳转小程序免登录
app跳转小程序二次登录: app跳转小程序,第一种做法是 点击 app 页面 --> 跳转到对应小程序的路径 --> 登录小程序 --> 使用功能。 这种做法,在 app跳转小程序后,需要二次登录,用户体验不是很好。 app跳转小程序免登录: (1) 点击 app 页面 (2) 跳转到中间页(可以 ......
从传统行业到半导体行业开发(YMS,DMS,EAP,EDA)
一线开发人: 今天半导体YMS 项目快要收尾了,我的心情有点高兴,多年来我一直保持着写作的习惯,总是想写一些什么,今天但是又不知道从何说起。自己从传统的行业转向左半导体行业开发。从电*机如软件开发到电*软件开发再到半导体软件开发。博客园已经很多读者都不在更新和写作,但是我依然是那个坚持在写的人。下面 ......
CT107D竞赛板外部中断的基础应用
外部中断的含义 外部中断是单片机实时地处理外部事件的一种内部机制。 当某种外部事件发生时,单片机的中断系统将迫使CPU暂停正在执行的程序, 转而去进行中断事件的处理;中断处理完毕后.又返回被中断的程序处,继续执行下去。 使用前将J5并到2,3脚,即S5按键接到P32/INT0,S4按键接到P33/I ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型选择与构建?
开发医疗保险欺诈识别监测模型时,选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议: 模型选择: 逻辑回归: 适用于线性关系,简单、快速,容易解释。 决策树和随机森林: 能够处理非线性关系,对异常值和噪声相对鲁棒,易于解释。 支持向量机(SVM): 在高维空间中表现良好,对于复杂的非线性关系 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型训练与调优?
医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤,它直接影响模型的性能。以下是一些建议: 1. 数据准备与预处理: 数据清理: 处理缺失值、异常值,确保数据的质量。 特征工程: 提取有助于欺诈检测的特征,可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡: 处理正负样本不平衡,可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程?
在开发医疗保险欺诈识别监测模型时,特征工程是一个关键的步骤,它有助于提取、转换和选择最相关的特征,以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议: 基本特征提取: 提取基本的医疗保险相关特征,如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征: 如果数据包含时间信 ......
开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理
数据集加载: 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索: 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值: 使用isnull ......
GitHub OAuth2的授权指南
一.OAuth2简介 OAuth 2.0(开放授权 2.0)是一种用于授权的开放标准,旨在允许用户在不提供他们的用户名和密码的情况下,授权第三方应用访问其在另一网站上的信息。它是在网络服务之间安全地共享用户资源的流行协议。 以下是OAuth2的主要组成部分和概念: 资源所有者(Resource Ow ......
好物商城 微信小程序
开发语言: 前端:微信小程序 后端:C# .Net Core 3.1 Api JWT 数据库:SqlServer 2012,MongDb,Redis 支付:微信支付 收款,退款,转账,积分提现 来源 银柱网 http://www.liyinzhu.com ......
国产六核CPU商显板,三屏异显,米尔基于全志D9360开发板
芯驰D9-Pro 自主可控、安全可信的高性能商显方案 采用国产CPU:集成了6个ARM Cortex-A55@1.6GHz 高性能CPU和1个ARM Cortex-R5@800MHz; 高性能的高安全HSM安全的处理器,支持TRNG、AES、RSA、SHA、SM2/3/4/9; 它包含100GFLO ......
uboot 裸机开发
裸机程序开发里有一种低成本方案,利用u-boot的TFTP和USB下载功能,将成程序下载到开发板的内存用go命令来运行。 只要最终结果是ARM机器指令即可。理论上u-boot也能直接运行内存中的ELF文件,它需要用 bootelf命令运行。不过我一般都是编译器直接转成bin文件来运行的。 因为u-b ......
应用层限流——四种接口限流算法原理及实现
1 限流介绍 1.1 什么是限流 顾名思义,就是流量限制。限流是对服务下游的保护,保证在大量请求面前,还能从容不迫的提供正常服务; 限流是对某一时间窗口内的请求数进行限制,保持系统的可用性和稳定性,防止因流量激增而导致的系统运行缓慢或宕机。 1.2 为什么要限流 当瞬时海量请求传入服务下游,往往会对 ......
2024 年 AI 技术应用趋势的预测
生成式 AI 从年初开始崭露头角,到年末已经引起了轰动。许多企业正在竞相依靠 AI 提取文本、语音和视频的能力,生成能够彻底改变生产力、创新和创造力的新内容。 企业纷纷顺势而为。麦肯锡表示,像 OpenAI 的 ChatGPT 这样的深度学习算法在经过企业数据的进一步训练后,每年可在 63 个业务用 ......
生成式AI技术有哪些应用场景
生成式AI是简化创意人员、工程师、研究人员、科学家等工作流程的有力工具,其使用案例和可能性涵盖所有行业和个人。 生成式AI模型可以接收文本、图像、音频、视频和代码等输入,并将新内容生成成上述任何形式。例如,它将文本输入转换为图像,将图像转换为歌曲,或将视频转换为文本。 目前生成式AI流行的应用: 语 ......
数据库 - 已成功与服务器建立连接,但在登录过程中发生错误。(提供程序:SSL提供程序,错误:0-证书链是由不受信任的颁发机构颁发的。)”asp.net core:8.0
asp.net core:8.0,本地开发一切正常,发布线上docker后出现如下错误: Microsoft.Data.SqlClient.SqlException (0x80131904): A connection was successfully established with the se ......
生成式AI入门指南
生成式人工智能技术使各类内容创作变得更加便捷,它能够接收多种形式的输入,如文字、图片、音频、动画、三维模型等,并据此生成全新的原创作品。 生成式AI的定义 生成式AI模型通过神经网络辨识现有数据中的规律和架构,从而创造出新的独特内容。这类模型的突破性进展之一在于,它们可以运用无监督或半监督学习等不同 ......
74逻辑芯片介绍、特点和使用指南
常用的74逻辑芯片: 传统型: 74×× -标准型 4F×× -F:Flash -高速 肖特基型: 74LS×× -LS:LOW SBD -低功耗肖特基 74ALS×× -ALS:ADVANCED LOW SBD -先进低功耗肖特基 74S×× -S:SBD -肖特基 74AS×× -AS:ADVA ......
实时数据流无忧:用 SpringBoot 和 SSE 打造动态前端更新的终极指南
用 SpringBoot 和 SSE 打造动态前端更新的终极指南 你知道什么是开发者的梦魇吗?慢!慢!慢!在一个需要实时数据更新的应用中,如果数据像乌龟一样慢吞吞地爬行,那用户体验就会像坐过山车一样直线下降。所以今天,我们要化身为数据传输的超级英雄,用 SpringBoot 和 SSE(服务器发送事 ......
【C++/Qt】lambda表达式的简单应用
要求:点击一个按钮,打开另一个窗口,再次点击该按钮,关闭打开的另一个窗口。 QPushButton *btn = new QPushButton("open",this); btn->move(100,100); QWidget *widget = new QWidget; widget->setW ......
软件测试/测试开发全日制|Pytest中yield的用法详解
前言 在之前的介绍中,我们已经介绍了fixture的简单用法,但其实fixture还提供了两种非常优雅高效的写法,来完成测试执行前的处理操作与执行后的处理操作,即使用yield或addfinalizer来实现。本文我们将介绍使用yield来实现操作。 yield 在fixture中的关键字yield ......
十分钟教你在 k8s 中部署一个前后端应用
转载至我的博客https://www.infrastack.cn ,公众号:架构成长指南 大家好,我是蜗牛哥,好多开发人员,尤其是没接触过 k8s 的人员对如何在k8s中部署一个 前后端应用很模糊,不知如何下手,所以本篇讲一下如何快速在 k8s 部署一个前后端应用,让大家对k8s有个快速认识 前置依 ......
软件测试/测试开发全日制|Pytest测试框架fixture作为参数使用
前言 测试用例参数化的时候,使用 pytest.mark.parametrize() 参数化传测试数据,如果我们想引用前面不同fixture返回的数据当测试用例的入参。这个时候我们就可以用fixture 参数化 prams 来间接解决这个问题,本文就来给大家介绍一下如何使用fixture来实现参数化 ......
软件测试/测试开发全日制|Pytest测试框架Fixture作用域详解
前言 Pytest的fixtrue是存在作用域的,比如作用域为函数级别,那么没执行一条用例,就会重新执行一次fixtrue,如果是类级别,那么多个类执行时会在去执行fixture。fixture的作用域有5个,分别是: function,class,module,package,session。有了 ......