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Next.js 开发指南 路由篇 | App Router
Next.js 开发指南 路由篇 | App Router 前言 路由（routers）是应用的重要组成部分。所谓路由，有多种定义，对于应用层的单页应用程序而言，路由是一个决定 URL 如何呈现的库，在服务层实现 API 时，路由是解析请求并将请求定向到处理程序的组件。简单的来说，在 Next.js ......
Next.js 开发指南 初始篇 | Next.js CLI
Next.js 开发指南 初始篇 | Next.js CLI 基础篇、实战篇、源码篇、面试篇四大篇章带你系统掌握 Next.js！ 前言 欢迎学习 Next.js！在学习具体的知识点之前，我们先来创建一个 Next.js 项目。创建了可运行的项目，才能在学习的时候边调试边理解，从而达到事半功倍的效果 ......
实验七：Spark机器学习库Mtlib编程实践
1、数据导入 导入相关的jar包： import org.apache.spark.ml.feature.PCA import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.ml.linalg.{Vector,Vectors} import org ......
机器视觉 - YoloV8 命令行安装
创建python 环境 下载并安装 miniconda 安装包, 注意miniconda和 python 版本对应关系, 不要选择python最新的版本, 以免yolo或pytorch不能兼容最新版python. 这里到安装到 C:\miniconda3 配置 conda 环境, 修改conda配置 ......
机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33
目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注：参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较 ......
简易机器学习笔记（十一）opencv 简易使用-人脸识别、分类任务
前言 前段时间摸了下机器学习，然后我发现其实openCV还是一个很浩瀚的库的，现在也正在写一篇有关yolo的博客，不过感觉理论偏多，所以在学yolo之前先摸一下opencv，简单先写个项目感受感受opencv。 流程 openCV实际上已经有一个比较完整的模型了，下载在haarcascades 这里 ......
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 ......
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 ......
商业秘密保护与数据安全全方位指南
商业秘密是企业成功的关键之一，保护这些机密信息免受未经授权的访问和泄露至关重要。随着数字化时代的到来，数据安全变得愈发复杂而迫切。本文将深入探讨商业秘密的保护范围，特别关注数据安全的关键方面。 定义商业秘密的范围 商业秘密不仅仅是特定的代码或设计，它还包括了一系列信息、方法和流程，为企业提供了竞争优 ......
电脑桌面便签在哪里设置？Win10电脑桌面便签设置指南
很多上班族在使用Win10电脑办公时，需要随时记录工作事项。例如，需要参加一场紧急会议但时间不确定，或者在电话沟通时需要记下重要的信息，甚至可能是需要快速记录工作计划、想法或者临时安排的场景。在这些情况下，如果有一款便签工具能够一直悬挂在电脑桌面上，就能够让上班族便捷记事，极大地提高工作效率。 那么 ......
【机器学习】逻辑回归
目录感知器的种类sigmoid（logistics）函数代价/损失函数（cost function）——对数损失函数（log loss function）梯度下降算法（gradient descent algorithm）正则化逻辑回归（regularization logistics regres ......
【机器学习】多元线性回归
目录多元线性回归模型（multiple regression model）损失/代价函数（cost function）——均方误差（mean squared error）批量梯度下降算法（batch gradient descent algorithm）特征工程（feature engineerin ......
C 语言结构体和枚举完全指南：成员访问、字符串操作、枚举基础
访问结构体成员 要访问结构体的成员，请使用点语法 (.): // 创建名为 myStructure 的结构体 struct MyStructure { int myNum; char myLetter; }; int main() { // 创建名为 s1 的 myStructure 的结构体变量 ......
深度学习之机器学习理论
（一）机器学习（Machine Learning）：就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为统计学习，但本质上起源于计算机科学的人工智能。 （二）机器学习的分类：机器学习主要分为两类，即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
机器学习如何改变缺陷检测的格局？
机器学习在缺陷检测中扮演着重要的角色，它能够通过自动学习和识别各种缺陷的模式和特征，改变缺陷检测的格局。以下是机器学习在缺陷检测中的一些应用和优势： 自动化检测：机器学习技术可以自动化处理大量的数据，通过学习和识别缺陷的模式和特征，实现自动化检测。这大大提高了缺陷检测的效率和准确性，减少了人工干 ......
机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29
目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容，采用概率论的思想，从样本里面学到知识（训练模型），并对新来的样本进行预测。 主要算法：贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习，掌握NLP自然语言处理的一些基本算法，本阶段的理解对于后续完成 ......
机器学习-梯度下降法
1、名称解释 （1）什么是无约束优化问题？ 无约束优化问题是指在给定目标函数的情况下，寻找使目标函数取得最大值或最小值的变量取值，而不受任何约束条件限制的优化问题。 具体来说，无约束优化问题可以形式化地表示为以下形式： 最小化 f(x)，其中 x 是 n 维向量，f(x) 是一个实值函数，称为目标函 ......
机器学习-半正定规划
1、概念解释 （1）什么是半正定规划？ 半正定规划(Semi-Definite Programming，简称SDP) 是一类凸优化问题，其中的变量可组织成半正定对称矩阵形式，且优化问题的目标函数和约束都是这些变量的线性函数。 （2）什么是对称矩阵？ 对称矩阵是指一个矩阵的元素关于主对角线对称。换句话 ......
机器学习-二次规划
1、概念解释 （1）什么是半正定矩阵？ 半正定矩阵是指一个方阵（即行数等于列数的矩阵），满足以下条件之一： 对于任意非零向量x，都有x^T * A * x ≥ 0，其中 A 表示该矩阵的转置。 所有特征值（eigenvalue）都大于或等于零。 简单来说，一个半正定矩阵的特点是它的所有特征值非负，或 ......
C 语言文件读取全指南：打开、读取、逐行输出
C 语言中的文件读取 要从文件读取，可以使用 r 模式： FILE *fptr; // 以读取模式打开文件 fptr = fopen("filename.txt", "r"); 这将使 filename.txt 打开以进行读取。 在 C 中读取文件需要一点工作。坚持住！我们将一步一步地指导您。 接下 ......
机器学习-拉格朗日乘子法
1、概念解释 （1）什么是拉格朗日乘子法？ 拉格朗日乘于法(Lagrange multipliers) 是一种种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子，可将有d个变量与k个约束条件的最优化问题转化为具有d+k个变量的无约束优化问题求解。 2、基本演算 ......
机器学习-奇异值分解
1、概念介绍 （1）什么是线性无关的行？ 线性无关的行指的是矩阵中不可由其中一个或多个行的线性组合表示的行。换句话说，如果一个矩阵中有两个或多个行，且它们不能通过某些系数相乘和相加得到一个零向量，则这些行就是线性无关的。 例如，考虑一个包含三行的3x3矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 我们 ......
开源即时通讯（IM）项目OpenIM源码部署指南
OpenIM的部署涉及多个组件，并支持多种方式，包括源码、Docker和Kubernetes等。这要求在确保不同部署方式之间的兼容性同时，还需有效管理各版本之间的差异。确实，这些都是复杂的问题，涉及到深入的技术细节和精准的系统配置。我们的目标是简化部署流程，同时保持系统的灵活性和稳定性，以适应不同用 ......
MyBatis实战指南（二）：工作原理与基础使用详解
MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。那么，它是如何工作的呢？又如何进行基础的使用呢？本文将带你了解MyBatis的工作原理及基础使用。 一、MyBatis的工作原理 1.1 MyBatis的工作原理 工作原理图示： 1、读取MyBatis配置文件 myba ......
国服 ios 机甲战队 战争机器人 war robotos 刷金币 3天100金币
专业刷金，开黑战队，三天稳定1000金币，氪金党勿入，肝佬欢迎进入，目前国服金价 200元1万金 ，一起开黑刷金 请进qq群 947633140 （未满员） 点击链接加入群聊【机甲战队ios刷金群】：点击自动加入QQ群947633140 ......
iOS 应用上架指南：资料填写及提交审核
iOS 应用上架指南：资料填写及提交审核 摘要 本文提供了iOS新站上架资料填写及提交审核的详细指南，包括创建应用、资料填写-综合、资料填写-IOS App和提交审核等步骤。通过本指南，您将了解到如何填写正确的资料，并顺利通过苹果公司的审核。 引言 在开发iOS应用后，将其上架到App Stor ......