一、类中的成分 - 代码块 基本介绍 代码块是类的 5 大成分之一(成员变量、构造器、方法、代码块、内部类)。 代码块分为两种: 静态代码块: 格式:static {} 特点:类加载时自动执行,由于类只会加载一次,所以静态代码块也只会执行一次。 作用:完成类的初始化,例如,对静态变量的初始化赋值。 ...
目录Java集合为什么需要集合框架?Java集合框架的体系结构1. List:有序可重复的列表2. Set:无序不可重复的集合3. Map:键值对映射表集合框架的设计特点1. 接口与实现分离2. 泛型支持3. 统一的遍历方式应避免使用的遗留集合类集合框架的应用场景总结 Java集合 为什么需要集合框 ...
漫谈-什么是RS485通讯 https://mp.weixin.qq.com/s/fwf4XNa8SyqA-SydGabZCw RS-485接口协议详解 https://blog.csdn.net/weixin_46251230/article/details/126684223 ...
在政府AI服务部署中,一个关键的技术挑战是如何确保系统在面对超出其知识范围的查询时能够恰当地承认信息不足,而非产生误导性的回答。考虑这样一个场景:公民通过政府AI聊天机器人查询MediShield每个保单年度的最高索赔限额,系统回答为" 150,000"。但是自2025年4月起,该限额已调整至200 ...
1.安装pnpm之前必须得先安装 node.js(含npm) nodejs官网下载地址:https://nodejs.org/en/download 安装nodejs步骤:https://www.runoob.com/nodejs/nodejs-install-setup.html 注意事项: 建议 ...
信息收集 arp-scan nmap 获取userFlag 80端口上就是一个apache的默认页面,没有别的东西,nmap上显示1880上是nodejs,上去看一下 是node-red,上网搜一下可以搜到一个RCE的漏洞利用脚本:https://www.cnvd.org.cn/flaw/show/ ...
import Qs from 'qs'; export const queryTasks = (params: object) => { return request< Res<{ records: SolvingJob.TaskDetailState[]; total: number; }> >( ...
前言 书接上文,prometheus默认是采取pull的方式获取数据,但是有些情况我们依然希望能够主动推数据给prometheus pushgateway就像是一个提供监控数据的静态节点,prometheus的采集方式依然是pull,只不过向pushgateway拉,然后自定义指标往pushgate ...
这里有更好的阅读体验 title: CSP-S 01 做题记录 mathjax: true date: 2025-07-12 06:42:14 tags: C++ categories: 做题记录 czos Latest Updated: 2025.07.14 T1 禁卫军 :::details 点 ...
1.背景介绍 随着新能源汽车产业蓬勃发展,“上半场电动化,下半场智能化”已然成为行业共识。与此同时,汽车智能域控产品的开发、测试、迭代周期持续缩短,但软件的集成度、复杂度却日益提高。在汽车产品高速发展的阶段,评估控制器在复杂场景下的性能以及稳定性,提高可靠性成为各厂商智能化征程的重要一步。 ISO2 ...
DLS11低功耗LoRa-4G网关 智能通信终端 双模传输/低功耗/多设备管理高效组网 DLS11是专为VSxxx系列采发仪设计的智能通信终端,集成内置供电系统并支持LoRa/LTE(4G)双模传输。该设备通过LoRa收发器实时接收并暂存周边LoRa终端数据,采用定时触发机制将多组数据整合为标准IP ...
问题分析 错误提示Cannot find reference 'timedelta' in 'timezone.pyi'的根本原因是: timedelta是 Python 标准库datetime模块的类,而非 Djangotimezone模块的属性。Django 的timezone模块(django ...
Sklearn 和 Python 科学工具集的机器学习实用指南(全) 原文:annas-archive.org/md5/ec14cdde5f82b4b7e0113bdbb2bbe4c7 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 你可能已经看到过 《哈佛商业评论》 将数据科学描述为 21 ...
Sklearn 机器学习快速启动指南(全) 原文:annas-archive.org/md5/88cc1599da7fc47c30a7a809cfd13bb1 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 本书的基本目标是帮助读者快速部署、优化和评估 scikit-learn 提供的各种机 ...
Sklearn 秘籍第二版(全) 原文:annas-archive.org/md5/7039549ff2b32d189f96a3420dc66360 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 从安装和设置 scikit-learn 开始,本书包含了关于常见监督和无监督机器学习概念的高度 ...
XGBoost 和 Sklearn 梯度提升实用指南(全) 原文:annas-archive.org/md5/8042b1d609c03cc86db1c68794ab294c 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 XGBoost 是一个行业验证的开源软件库,提供一个梯度提升框架,能 ...
机器学习研讨会(全) 原文:annas-archive.org/md5/434f45a68c082426533e009b496c8b55 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 关于本书 机器学习算法几乎是所有现代应用程序的核心部分。为了加快学习过程并提高准确性,你需要一个足够灵活和 ...
监督学习研讨会(全) 原文:annas-archive.org/md5/20b62d9571c391689a2d53277f7e2459 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 第一章:本书概览 想了解机器学习技术和数据分析如何在全球范围内引领企业发展吗?从生物信息学分析到气候变化预 ...
精通 Sklearn 机器学习(全) 原文:annas-archive.org/md5/134cf6a20c6d15c910e0f04905bbd7ae 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 近年来,机器学习逐渐崭露头角,它是研究从经验中学习的软件的学科。虽然机器学习是一个新兴领域 ...
无监督机器学习研讨会(全) 原文:annas-archive.org/md5/59ef285f4ffb779ed4c411e356902e16 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第一章:The 无监督学习 研讨会 开始使用无监督学习算法,并简化你的未整理数据,以帮助进行未来的预测 A ...