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sqlserver登录名和用户名之间的关系
SQL Server 创建登录名和用户名【详细介绍】_ssms可视化新建用户-CSDN博客 一、登录名与用户名首先，咱们先来聊聊：数据库登陆名和数据库用户名之间的关系。数据库登陆名和数据库用户名是有差别的，在一个数据库中是一一相对应的关系。一个经典的比喻：如果把数据库比作一个大厦，那么数据库登录名就 ......
小红书视频作品评论用户ID提取，采集关键词工具，精易VIP模块轻松实现
那么这个工具只是一个开源版，我会把源码，DLL命令，变量，都会公布出来，这样才完整，你可以直接复制去用，不像网上的一些博主就分享一个窗口的代码，用户复制发现缺少这个又缺少那个，非常麻烦，我这边分享的都是完整的哈。 实现原理是通过精易VIP助手，它使用C++开发的，直接调用谷歌浏览器官方内核，可以直接 ......
小红书视频评论区提取工具，用户ID关键词用户采集，易语言调用谷歌内核实现
这个原理就是调用了精易VIP模块的谷歌浏览器内核，然后截取数据包，网页会通过命令自动下滑，然后视频下面的评论区很快都会加载出来，而加载出来的数据包通过精易vip模块的数据截取命令截取，然后把数据提取到指定的变量里面，然后通过JSON命令解析采集出来的评论用户ID、关键词、时间等信息，下面我会把源码开 ......
机器视觉选型计算器，初级版，后续慢慢补充
做机器视觉的都知道，每次选型都得做各种计算，但是没有人把硬件选型做出一个工具，今天利用一点闲暇时间，几分钟吧，简单做了个，后续再把其他一些硬件选型公式计算器功能做上去，有需要的自取。 1.DPI相关计算器 2.工作距离相关计算器 3.待补充，编码器等 4.关于 有需要自行下载：链接 ......
机器学习——Transformer
10.6.2节中比较了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）。值得注意的是，自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。因此，使用自注意力来设计深度架构是很有吸引力的。对比之前仍然依赖循环神经网络实现输入表示的自注意力模型 (Cheng ......
pageoffice6 版本在线打开word 文件，实现多用户同时编辑
总体来说，各种Web系统中的Word文档在线处理大体可以分为以下四种流转处理方式： A用户编辑完，流转给B用户修改，再流转给C用户修改，直到最后。每个用户都是针对全文修改的，如果需要在这一篇文档中能区分不同用户分别在文件中做了哪些修改，就需要留痕功能，PageOffice提供了强制留痕功能可以满足此 ......
机器学习——自注意力与位置编码
在深度学习中，经常使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）对序列进行编码。 想象一下，有了注意力机制之后，我们将词元序列输入注意力池化中， 以便同一组词元同时充当查询、键和值。 具体来说，每个查询都会关注所有的键－值对并生成一个注意力输出。 由于查询、键和值来自同一组输入，因此被称为 自注 ......
机器学习——多头注意力
在实践中，当给定相同的查询、键和值的集合时， 我们希望模型可以基于相同的注意力机制学习到不同的行为， 然后将不同的行为作为知识组合起来， 捕获序列内各种范围的依赖关系 （例如，短距离依赖和长距离依赖关系）。 因此，允许注意力机制组合使用查询、键和值的不同 子空间表示（representation s ......
GUI界面实现小学生口算题卡功能(一)| 简要了解GUI
上课没认真听，下课不好好写。 关于GUI，首先了解了一下什么是GUI： GUI(Graphical User Interface)，图形用户界面。采用图形方式显示的计算机操作用户接口。与早期计算机使用的命令行界面相比，图形界面对于用户来说在视觉上更容易接受。GUI和CLI（命令行界面）最大的不同是， ......
11 16 更新用户密码
@PatchMapping注解是因为接口文档的请求方式是patch，参数声明了map集合对象，@RequestBody是把json数据转化为map对象 controller层： service层： mapper层： 新增文章分类： 下面分别是controller,service,mapper: 接口 ......
python---通过钉钉机器人发送禅道缺陷标题
前言 目前大多数公司都是使用禅道，jira这些来管理缺陷，研发和测试每天站会或者周会都想知道昨天或者这周一共解决了多少个缺陷，如果每天都通过禅道上去查看可能有点麻烦且不方便，今天小编介绍一种方法，我们可以通过办公软件钉钉或者企业微信通过项目群中进行添加机器人，每天自动发送到群里，供大家参考查看。 钉 ......
机器学习——Bahdanau 注意力
9.7节中探讨了机器翻译问题： 通过设计一个基于两个循环神经网络的编码器-解码器架构， 用于序列到序列学习。 具体来说，循环神经网络编码器将长度可变的序列转换为固定形状的上下文变量， 然后循环神经网络解码器根据生成的词元和上下文变量 按词元生成输出（目标）序列词元。 然而，即使并非所有输入（源）词元 ......
机器学习——注意力评分函数
10.2节使用了高斯核来对查询和键之间的关系建模。 (10.2.6)中的 高斯核指数部分可以视为注意力评分函数（attention scoring function）， 简称评分函数（scoring function）， 然后把这个函数的输出结果输入到softmax函数中进行运算。 通过上述步骤，将 ......
机器学习——注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归
上节介绍了框架下的注意力机制的主要成分 图10.1.3： 查询（自主提示）和键（非自主提示）之间的交互形成了注意力汇聚； 注意力汇聚有选择地聚合了值（感官输入）以生成最终的输出。 本节将介绍注意力汇聚的更多细节， 以便从宏观上了解注意力机制在实践中的运作方式。 具体来说，1964年提出的Nadara ......
charles界面对比说明
主界面功能介绍 参考、来源： https://blog.csdn.net/wx17343624830/article/details/127864773 ......
机器学习-小样本情况下如何机器学习
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓 ......
机器学习——注意力提示
查询、键和值 自主性的与非自主性的注意力提示解释了人类的注意力的方式， 下面来看看如何通过这两种注意力提示， 用神经网络来设计注意力机制的框架， 首先，考虑一个相对简单的状况， 即只使用非自主性提示。 要想将选择偏向于感官输入， 则可以简单地使用参数化的全连接层， 甚至是非参数化的最大汇聚层或平均汇 ......
界面组件DevExpress Reporting v23.1亮点 - 全新升级报表查看器
DevExpress Reporting是.NET Framework下功能完善的报表平台，它附带了易于使用的Visual Studio报表设计器和丰富的报表控件集，包括数据透视表、图表，因此您可以构建无与伦比、信息清晰的报表 界面组件DevExpress Reporting v23.1已经发布一段 ......
C#winform学习4(tab光标顺序、子窗口打开限制、提示框、定时器、状态栏用户时间、下拉显示、查询功能)
1.更改光标顺序 视图-->Tab键顺序 启动的时候，光标就会在用户名的文本框中,并且在按tab键的时候，光标就会按照我们定的顺序显示。即用户名文本框--tab-->密码文本框--tab-->登录--tab-->重置 2.新建类 右键-->添加-->类 写入代码，封装字段生成属性，右键-->重构-- ......
企业ERP的界面(待完善)
企业ERP的主界面 index.html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1 ......
第6章 Qt GUI--界面编程基础
Qt GUI--界面编程基础 认识设计师界面--每个窗口的功能及用法 在UI设计师界面设计的属性会被QTwidget设计在这里面 拖动拖放试试看 属性是根据基础的父类从上到下排序的 编辑和信号槽模式 核心--信号槽的理解与应用（这里比较粗糙） QT和其他GUI框架最大的区别 红灯是信号，看到红灯就走 ......
第9章 窗口和布局综合应用--编写云对象存储浏览器主界面（综合运用，非常重要!）
除了每章小结以外，这节课是对前面所学知识点的综合运用，非常重要非常重要 窗口和布局综合应用--编写云对象存储浏览器主界面（巩固加深课） 很重要！ 界面最好是手敲，跟敲 ......
零基础机器学习数字识别MNIST（on going）
本人之前并未涉及机器学习，但是在嵌入式中都会涉及视觉，借校内比赛从零学习，进行MNIST数字识别模型的搭建。 随着学习进度更新，每天更新。2023-11-15 21:38:55 星期三 一、环境搭建 进行本模型的搭建，需要以下内容： Python环境：利用Anaconda管理 开源机器学习平台：Py ......
UAC（用户账户控制）的关闭
AC 旨在帮助 Windows 用户默认使用标准用户权限，UAC 包括多种技术来实现此目标。 很多时候UAC机制的弹窗非常的烦人，我们可以关闭UAC。一种是临时“关闭”，仅仅是不再弹窗，达成“关闭”UAC的效果。方法是打开『控制面板』->『所有控制面板项』->『安全和维护』，在此界面下找到『更改用户 ......
机器码备份_二
[yhzr]有意合作联系扣扣:1176769884$$$AA24C7BD5A0A8FE8E06E1FB53BBE8AD4:00|66|88_CF4DF748256261B751D029853C3DA5BC:00|01|02|03|04|10|11|12|13|14|20|21|22|23|24|30 ......
用户管理
导言 Linux操作系统的用户管理是系统管理员日常工作中至关重要的一部分。本文将深入研究Linux用户管理的方方面面，包括用户/组的基本概览，以及高效管理用户和组的技巧，涵盖创建、删除、密码管理、安全用户配置、相关配置文件以及su/sudo命令的使用。 1. 用户/组概览 在Linux系统中，用户和 ......
机器学习——束搜索、贪心搜索、穷举搜索
束搜索（Beam Search）、贪心搜索（Greedy Search）和穷举搜索（Exhaustive Search）是在搜索领域常用的三种搜索算法，它们在不同的场景下有着不同的特点和应用。 束搜索（Beam Search）： 束搜索是一种用于寻找最有可能的输出序列的搜索算法，常用于序列生成任务， ......
机器学习——序列到序列学习（seq2seq）
我们将使用两个循环神经网络的编码器和解码器， 并将其应用于序列到序列（sequence to sequence，seq2seq）类的学习任务。 编码器 由于这里使用的是门控循环单元， 所以在最后一个时间步的多层隐状态的形状是 （隐藏层的数量，批量大小，隐藏单元的数量）。 如果使用长短期记忆网络，st ......
机器学习中的分类和回归
机器学习中的分类和回归是两种主要的预测建模任务，它们分别处理不同类型的输出变量。 分类（Classification）： 定义： 分类是一种监督学习任务，其目标是将输入数据映射到预定义的类别中。在分类问题中，模型的输出是一个离散的类别标签。 例子： 例如，垃圾邮件过滤是一个二分类问题，其中模型需要将 ......