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首页 登录 字节微服务HTTP框架Hertz使用与源码分析｜拥抱开源 白泽z 2022-09-013,421 关注 一、前言 Hertz[həːts] 是一个 Golang 微服务 HTTP 框架，在设计之初参考了其他开源框架 fasthttp、gin、echo 的优势， 并结合字节跳动内部的需求， ......

实现了通过软件程序对任意时间范围、任意测点、任意测点数量、任意数值精度的数据提取（可同时提取任意多个测点）（思路参考: https://bbs.hcbbs.com/thread-1262104-2-1.html） 可私信定制修改分析 原文链接：博客园 https://www.cnblogs.com/ ......

多项式定积分计算软件2025 64位WIN版下载Polynomial definite integral calculation software 2025 64 bit WIN version download。 兼容WIN XP以上的WIN版本。 Compatible with WIN XP a... ......

一、智能指针存在的意义 智能指针主要解决以下问题： （1）内存泄漏：内存手动释放，使用智能指针可以自动释放。 （2）共享所有权指针的传播和释放，比如多线程使用同一个对象时析构问题。 C++里面有四个智能指针：auto_ptr、share_ptr、unique_ptr、weak_ptr。其中后三个是C ......

一、man mmap 1. 函数声明 #include <sys/mman.h> void *mmap(void *addr, size_t length, int prot, int flags, int fd, off_t offset); int munmap(void *addr, size ......

GPTK官网 https://www.applegamingwiki.com/wiki/Game_Porting_Toolkit 使用Whisky安装GPTK Whisky https://github.com/Whisky-App/Whisky 把下载的Whisky.app移动到应用程序中 运行， ......

基于秘密分享实现 参考：基于秘密共享和同态加密的隐私数据融合方案-陈信 系统模型 三层架构： 电力供应商（PS） 基站（BS） 智能电表（SM） 第三方聚合器（TPA） 可信第三方机构（TA）：生成和分发随机数 控制中心（CC） 敌手模型 可信：可信第三方机构（TA）、控制中心（CC）、电力供应商（ ......

公司运营数据分析大屏作为数字化时代的产物，正逐渐成为企业决策的新宠。它不仅有助于企业更好地洞察市场、优化流程、提升效率，还能助力企业提高风险管理能力、实现可持续发展。 ......

项目地址：mendianyu/AdvancedManagement: 综合信息管理系统 (github.com) 项目演示地址：https://www.bilibili.com/video/BV1uw411J7cy/ 项目功能一：基于Jfinal构建信息管理系统，要求包含用户管理，翻译业务模块管理， ......

 ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/3351... ......

目录一、背景介绍1.1 爬取目标1.2 演示视频1.3 软件说明二、代码讲解2.1 爬虫采集模块2.2 软件界面模块2.3 日志模块三、获取源码及软件 一、背景介绍 1.1 爬取目标 您好！我是@马哥python说，一名10年程序猿。 我用python开发了一个爬虫采集软件，可自动按关键词抓取抖音视 ......

SparkContext对象的构建 以及 Spark程序的退出, 由 Driver 负责执行 具体的数据处理步骤, 由Executor在执行. 其实简单来说就是: 非数据处理的部分由Driver工作 数据处理的部分(干活)由Executor工作 要知道: Executor不仅仅是一个, 视集群规模, ......

第二章 什么是软件架构 如果一个项目的系统构架 (包括理论基础) 尚未确定，就不应该进行此系统的全面开发。只有对构架做出明确清楚的表述，才能使之在整个开发和维护过程中加以充分利用。 ——Barry Boehm 本章我们将严格地从软件工程的角度对构架进行讨论，即除了第1章中所讲到的企业所获得的价值外， ......

基于 Aidlux的智慧教育版面分析场景下的实践 基于 Aidlux的智慧教育版面分析应用 一、Aidlux环境介绍 所有代码均可通过加课程小助手wx获得:AidLux_Me 官网：https://aidlux.com/ 1.产品优势 AidLux是基于ARM架构的跨生态（Android/鸿蒙+Li ......

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 ......

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 ......

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 ......

以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤： 数据集分析与预处理： 对给定的16000条数据集进行初步分析，了解数据的结构、特征。 进行数据清洗，处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析，以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程： 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......

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 ......

一、软件测试参考的文档 二、面试目录 三、项目实战 四、pytest目录 ......

试了很多，目前稳定的只有以下几个 月光宝盒自带线路下载既有【点播、直播均可用】 TVBox接口【点播】：https://tvbox.cainisi.cf 超秒直播【直播】 点播还是推荐阿里云盘webdev吧，稳定又不限速，无损资源一大把。 ......

Parallels Desktop 19是一款功能强大的虚拟机软件，它可以在Mac上同时运行Windows和Linux操作系统，以及各种应用程序和软件。这款软件由Parallels公司开发，已经成为了数百万用户的首选虚拟机解决方案。 点击获取Parallels Desktop 19 Parallel ......

全文链接：http://tecdat.cn/?p=16845 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模，尤其是POT建模，对于许多金融和环境应用至关重要 POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是，E ......

AI烟火检测算法是安防领域中一种重要的技术手段，它可以有效地检测和预防火灾等危险情况。在安防场景中，烟火检测算法可以应用于多个领域，如森林防火、商场楼宇、工厂工地、校园、社区、仓库等场景中。 ......

基于智能分析网关V4内的周界入侵、越界、区域入侵、徘徊等算法，自动实时监测幼儿园周边及内部存在的可疑、安全隐患行为，并能立即抓拍和告警提醒，提升幼儿园安全防范能力。 ......

TSINGSEE青犀智能分析网关V4周界安全防范方案，可以应用于各种场景，如学校、园区、住宅小区、工地、工厂、仓库、机场等。在这些场景中，利用先进的AI技术对周界进行实时监测和预警，可以实时监测周界的安全情况，及时发现异常情况并发出警报，提高安全防范的效率和准确性，保障人员和财产的安全。 ......

 ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/335153... ......

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 ......

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 ......

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 ......