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ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是极致压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查…
【GESP】C++一级练习BCQM3052，鸡兔同笼
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基于SSM校园拼车系统的设计
管理员账户功能包括：系统首页，个人中心，学生管理，司机管理，订单信息管理，接单信息管理，留言信息管理
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自动化运维：提升效率与降低风险的关键
引言
在当今的技术驱动世界中，信息技术（IT）基础设施规模日益庞大且复杂。企业需要管理大量服务器、网络设备、数据库以及应用系统等核心资源。传统的手工操作和监控方式已经无法满足现代企业对高效率、低风险和高可用性的需求。自动化运维应运而生，成为了解决这些问题的关…
类加载器，可以打破双亲委派吗？
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-numpy、DataFrame-pandas 、集合（set）)
列表（list）、元组（tuple）、字典（dictionary）、array(数组)-numpy、DataFrame-pandas 、集合（set）
一、列表（list）
一组有序项目的集合。可变的数据类型【可进行增删改查】
列表是以方括号“[]”包围的数据集合，不同成员以“,”分隔。
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Python列表…
【OD】【E卷】【真题】【100分】热点网站统计（PythonJavaJavaScriptC++C）
题目描述
企业路由器的统计页面，有一个功能需要动态统计公司访问最多的网页URL top N。请设计一个算法，可以高效动态统计Top N的页面。
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使用RunnableWithMessageHistory实现聊天记录
环境：openEuler、python 3.11.6、Azure openAi、langchain 0.3.3
背景：开发项目使用langchain框架，需要实现聊天记录记忆功能
时间：20241021
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目录 Python 自编码器（Autoencoder）算法详解与应用案例引言一、自编码器的基本原理1.1 自编码器的结构1.2 自编码器的类型 二、Python中自编码器的面向对象实现2.1 Autoencoder 类的实现2.2 Trainer 类的实现2.3 DataLoader 类的实现 三、案例分析3.1 手…
模型的部署：服务端与客户端建立连接（Flask）
目录 一、服务端部署（使用Flask）
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2.加载模型（这里以识别图片的类型模型为例）
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4.运行Flask应用
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1.安装HTTP客户端库
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总结 在…
registry 删除私有仓库镜像
查看Registry中镜像
查看Registry中的所有镜像
curl -X GET http://<registry-url>/v2/_catalog在Registry URL处替换实际的Registry地址，例如 http://registry.example.com/v2/_catalog
这将返回一个JSON格式的响应，其中包含Registry中的所有镜…
电脑重做系统后打游戏很卡
记录下
19年买的华为本子，忘记哪个型号了
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重做系统后，开了360游戏模式，显示性能良好&…
基于SSM的洗浴中心管理系统的设计与实现
文未可获取一份本项目的java源码和数据库参考。 方案设计（研究的基本内容，拟解决的基本问题，研究步骤、方法及措施）：
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TCP协议深度解析：格式、应答机制、序号管理、超时重传与报头标记位
🍑个人主页：Jupiter. 🚀 所属专栏：Linux从入门到进阶 欢迎大家点赞收藏评论😊 目录 理解分装与解包 TCP 协议TCP 协议段格式 确认应答(ACK)机制序号与确认序号序号与确认序号的意义确认序号的意义 捎带应答捎带应答的基…
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disql 全量备份SQL脚本DM7/DM8 环境介绍1 全量备份前准备工作2 全量备份2.1 cd 到数据库bin 目录,并编辑文件2.2 编写数据库全量备份SQL 脚本2.3 执行编写的sql脚本2.4 编写Linux定时任务 , 每月执行全量备份 3 备份还原4 增量备份配置5 更多达梦数据库学习使用列表 环境介绍
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OpenCV视觉分析之运动分析(2)背景减除类:BackgroundSubtractorKNN的使用
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该类实现了如 319中所述的 K-最近邻背景减除。如果前景…
5G物联网主机引领企业数字化转型
在当今这个信息化高度发展的时代，企业的竞争力很大程度上取决于其能否快速适应市场变化并高效地进行内部管理。郑州龙兴物联科技有限公司凭借其先进的5G物联网技术，推出了为企业量身定制的5G物联网主机，该设备充分利用其多协议、多接口的特点…
C-自定义类型-联合和枚举
1、联合体（union）
1.1 什么是联合体
联合体是一种特殊的数据类型，它类似于结构体，联合体也是由一个或者多个成员构成这些成员可以是不同的类型。
但是在联合体中，编译器只为最大的成员分配足够的内存空间。这使得联…
深度学习——线性神经网络（四、softmax回归）
目录 4.1 分类问题4.2 网络架构4.3 全连接层的参数开销代价4.4 softmax运算4.5 小批量样本的向量化4.6 损失函数4.6.1 对数似然4.6.2 softmax及其导数4.6.3 交叉熵 4.7 信息论基础4.7.1 熵4.7.2 信息量4.7.3 重新看交叉熵 4.8 模型预测和评估4.9 本章小结 在上一节讲述的线性回…
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