欢迎来到尧图网

客户服务 关于我们

您的位置首页 > 金融
精选文章

`git restore` 和 `git checkout` 用于丢弃工作区的改动, `git switch` 和 `git checkout` 用来切换分支

git restore 和 git checkout 都可以用于丢弃工作区的改动 但它们有一些区别,尤其是在 Git 2.23 引入了新的命令后。 主要区别 git checkout 是一个多用途命令: 它用于切换分支。它还可以用于恢复工作区中特定文件的更改。由于功能过于复杂&#xff0c…

三元组抽取在实际应用中如何处理语义模糊性?

在实际应用中,三元组抽取面临语义模糊性的问题,这主要体现在输入文本的非规范描述、复杂句式以及多义性等方面。为了有效处理这种模糊性,研究者们提出了多种方法和技术,以下是一些关键策略: 基于深度学习的方法 深度学…

最新发布

连接kafka消息队列报org.apache.kafka.clients.NetworkClient异常

启动kafka后,连接kafka消息队列报org.apache.kafka.clients.NetworkClient异常 could not be established. Broker may not be available. (org.apache.kafka.clients.NetworkClient) 检查kafka运行日志,报The broker is trying to join the wrong clu…

2025-11-10

vscode用快捷键一键生成vue模板

项目中有些代码模块是固定的,如下面的代码所示,为了不重复写这些相同的代码,我们可以使用快键键一键生成模板。 流程: 中文:首选项-> 用户代码片段 -> 输入框中输入vue,找到vue.json文件(没有vue.j…

2025-11-10

python-求分数序列和

[题目描述]: 输入: 输入一行一个正整数n(n≤30)。输出: 输出一行一个浮点数,表示分数序列前n 项的和,精确到小数点后4位。样例输入1 2 样例输出1 3.5000 来源/分类(难度系数:一星)…

2025-11-10

第六章 图论与网络分析 (重点,熟练掌握三算法) 树图和图的最小部分树 最短路问题 网络的最大流

图的最小部分树 注意 1. 一个图的最小部分树不唯一 2. 每个最小部分树中所有边权的总和一定都是相同的,即都达到了最小。 避圈法 法一 1.从图中任选一点 vi ,让 vi ∈V ,图中其余点均包含在V(-)中; 2. 从…

2025-11-10

mac m3 pro 部署 stable diffusion webui

什么是Stable Diffusion WebUI ? Stable Diffusion WebUI 是一个基于Stable Diffusion模型开发的图形用户界面(GUI)工具。通过这个工具,我们可以很方便的基于提示词,描述一段文本来指导模型生成相应的图像。相比较通过…

2025-11-10

【爬虫软件】抖音评论区采集工具

本软件工具仅限于学术交流使用,严格遵循相关法律法规,符合平台内容合法性,禁止用于任何商业用途! 我用Python开发的抖音评论区批量采集软件。 采集结果demo数据: 演示视频: bilibili.com/video/BV1fH21YE…

2025-11-10

redis数据类型:list

数据结构 源码版本:7.2.2路径:src/adlist.h 关于list的 头文件中涉及到的这三个结构体如下 /* Node, List, and Iterator are the only data structures used currently. */ # 节点 typedef struct listNode {struct listNode *prev; # 前元素的指针s…

2025-11-10

项目一单机安装基于LNMP结构的WordPress网站 web与数据库服务分离

网站的类型: Jave:LNMT PHP:LNMP Python: LNMU 项目部署: 1.项目的类型(项目的开发语言) 2.项目运营平台的技术选择 3.尽快让项目运行起来 all in one部署 4. 架构的优化 配置ansible管理环境 配置nginx 配置数据库服务…

2025-11-10

黑帽SEO之搜索引擎劫持-域名劫持原理分析

问题起源 这是在《Web安全深度剖析》的第二章“深入HTTP请求流程”的2.3章节“黑帽SEO之搜索引擎劫持”提到的内容,但是书中描述并不详细,没有讲如何攻击达到域名劫持的效果。 书中对SEO搜索引擎劫持的现象描述如下:直接输入网站的域名可以进…

2025-11-10

新手进阶指南:Figma全功能解析,开启设计新征程

在当今数字化设计的浪潮中,Figma 作为一款强大且极具创新性的设计工具,正逐渐成为众多设计师的首选。对于新手设计师而言,掌握 Figma 的使用方法能够极大地提升设计效率和质量,开启精彩的设计之旅。本教程将详细介绍 Figma 的各项…

2025-11-10

如何创建基于udp的客户端和服务端

1.先创建好udpServer.hpp、udpServer.cc、udpClient.hpp、udpClient.cc的框架。 #pragma once #include <string> #include <iostream> #include <sys/types.h> #include <sys/socket.h> #include <unistd.h> #include <cerrno> #include…

2025-11-10

贵州师范大学2025考研初复试资料清单一览

[冲刺]2025年贵州师范大学040105学前教育学《311教育学专业基础综合之教育概论》考研学霸狂刷380题[单项选择填空名词解释简答分析论述题]2天前[强化]2025年贵州师范大学030104刑法学《714法学综合一[法理学、宪法学]之法理学》考研强化检测5套卷2天前[冲刺]2025年贵州师范大学…

2025-11-10

Scrapy 爬取旅游景点相关数据(五)

本期内容&#xff1a;&#xff08;1&#xff09;爬取日本其他城市数据存入数据库&#xff08;2&#xff09;爬取景点评论数据 1 爬取其他城市景点数据 只爬取一个城市的数据对于做数据可视化系统可能是不够的&#xff0c;因为数据样本量少嘛&#xff0c;本期来爬取其他城市的景…

2025-11-10

windows资源管理器无响应,预览时卡死

突然之间windows资源管理器就卡死无响应了&#xff0c;重启资源管理器没有用&#xff0c;一定要重启电脑才能恢复正常&#xff0c;十分恼火&#xff01; 问题定位&#xff1a;选择PFD、表格、Doc等文件预览时卡死&#xff1b; 解决思路&#xff1a;关闭预览服务&#xff0c;P…

2025-11-10

解析若依 `R.java` 类——ruoyi-common-core

文章目录 1. 类的整体功能2. 代码解析2.1 成员变量和常量2.2 静态方法构造响应对象2.3 内部私有方法 restResult2.4 工具方法 3. 开发中的应用扩展3.1 接口规范化3.2 快速响应构造3.3 自定义状态码3.4 自定义扩展 R.java 是若依框架中通用的 API 响应封装类&#xff0c;主要用于…

2025-11-10

RDIFramework.NET Web敏捷开发框架 V6.1发布(.NET6+、Framework双引擎)

RDIFramwork.NET Web敏捷开发框架V6.1版本发布&#xff0c;本次版本更新得非常多&#xff0c;主要有全面重新设计业务逻辑代码&#xff0c;代码量减少一半以上&#xff0c;开发更加高效。底层引入最易上手的ORM框架SqlSugar&#xff0c;让开发更加便利高效。同时保持与前期版本…

2025-11-10

学习笔记(数据结构:链表 栈)3

fun为回调函数由主函数决定 栈: 栈是限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。 先进后出、后进先出 栈顶:允许操作的一端 栈底:不允许操作的一端 入栈&#xff0c;出栈。 顺序栈 链式栈 1.创建 CreateSeqStack 2.销毁 DestroySeqStack 3.判断是否为空栈 IsEm…

2025-11-10

接口自动化Requests+Pytest基础实现

目录 1. 数据库以及数据库操作1.1 概念1.2 分类1.3 作用 2 python操作数据库的相关实现2.1 背景2.2 相关实现 3. pymysql基础3.1 整个流程3.2 案例3.3 Pymysql工具类封装 4 事务4.1 案例4.2 事务概念4.3 事务特征 5. requests库5.1 概念5.2 角色定位5.3 安装5.4 校验5.5 reques…

2025-11-10

使用Python设置excel单元格的字体(font值)

一、前言 通过使用Python的openpyxl库&#xff0c;来操作excel单元格&#xff0c;设置单元格的字体&#xff0c;也就是font值。 把学习的过程分享给大家。大佬勿喷&#xff01; 二、程序展示 1、新建excel import openpyxl from openpyxl.styles import Font wb openpyxl.…

2025-11-10

一步一步用numpy实现神经网络各种层

1. 首先准备一下数据 if __name__ "__main__":data np.array([[2, 1, 0],[2, 2, 0],[5, 4, 1],[4, 5, 1],[2, 3, 0],[3, 2, 0],[6, 5, 1],[4, 1, 0],[6, 3, 1],[7, 4, 1]])x data[:, :-1]y data[:, -1]for epoch in range(1000):...2. 实现SoftmaxCrossEntropy层…

2025-11-10