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精选文章

PHP EOF (Heredoc) 详解

PHP EOF (Heredoc) 详解 PHP 中的 EOF(End Of File)是一种非常有用的语法特性,允许开发者创建多行字符串。它特别适合于创建格式化文本,如配置文件、HTML 模板等。本文将详细讲解 PHP EOF 的用法、优势以及注意事项。 什么是 EOF? EOF 是一种特殊的字符串定义方式,它允…

【Sentinel】初识Sentinel

目录 1.1.雪崩问题及解决方案 1.1.1.雪崩问题 1.1.2.超时处理 1.1.3.仓壁模式 1.1.4.断路器 1.1.5.限流 1.1.6.总结 1.2.服务保护技术对比 1.3.Sentinel介绍和安装 1.3.1.初识Sentinel 1.3.2.安装Sentinel 1.4.微服务整合Sentinel 1.1.雪崩问题及解决方案 1.1.1.…

最新发布

STM32G473VET6 在 Keil MDK 下手动移植 FreeRTOS 指南

下面将详细介绍如何在 Keil MDK 环境下将 FreeRTOS 手动移植到 STM32G473VET6 微控制器上。内容涵盖工程创建、获取源码、文件组织、移植层适配、测试任务编写以及编译调试等步骤。 1. 工程搭建(Keil 项目创建) 创建基础工程:首先准备一个基…

2026-02-01

计算机网络 : 数据链路层

计算机网络 : 数据链路层 目录 计算机网络 : 数据链路层引言1. 以太网1.1 以太网帧格式1.2 认识MAC地址1.3 认识MTU1.4 MTU对IP协议的影响1.5 MTU对UDP和TCP的影响 2. ARP协议2.1 ARP协议的作用2.2 ARP协议的工作流程2.3 ARP数据报的格式 3. 交换机 引言…

2026-02-01

【golang】网络数据包捕获库 gopacket

详解 github.com/google/gopacket/pcap 包 github.com/google/gopacket/pcap 是 Go 语言中一个强大的网络数据包捕获库,它是 gopacket 项目的一部分,提供了对 libpcap(Linux/Unix)和 WinPcap(Windows)的 G…

2026-02-01

PostgreSQL 数据备份与恢复:掌握 pg_dump 和 pg_restore 的最佳实践

title: PostgreSQL 数据备份与恢复:掌握 pg_dump 和 pg_restore 的最佳实践 date: 2025/1/28 updated: 2025/1/28 author: cmdragon excerpt: 在数据库管理中,备份与恢复是确保数据安全和业务连续性的关键措施。PostgreSQL 提供了一系列工具,以便于数据库管理员对数据进行…

2026-02-01

GIS应用攻略:全面涵盖GIS基础、ArcGIS操作、数据制备、空间分析、地图制作、三维建模与多领域实战应用,助力科研与行业实践!

🌍 数据制备与管理: 随着信息技术的飞速发展,数字地球、智慧地球等新概念应运而生,人们对信息的需求也日益增长。地理信息系统(GIS)作为处理空间数据的强大工具,在国民经济的各个行业中得到了广…

2026-02-01

深度学习(第3章——亚像素卷积和可形变卷积)

前言: 本章介绍了计算机识别超分领域和目标检测领域中常常使用的两种卷积变体,亚像素卷积(Subpixel Convolution)和可形变卷积(Deformable Convolution),并给出对应pytorch的使用。 亚像素卷积…

2026-02-01

【Amazon EC2】为何基于浏览器的EC2 Instance Connect 客户端连接不上EC2实例

文章目录 前言📖一、报错先知❌二、问题复现😯三、解决办法🎲四、验证结果👍五、参考链接🔗 前言📖 这篇文章将讲述我在 Amazon EC2 上使用 RHEL9 AMI 时无法连接到 EC2 实例时所遇到的麻烦😖 …

2026-02-01

CentOS7_Linux下安装Docker和docker-compose

目录 环境要求安装步骤1、修改镜像源配置文件2、卸载旧版本 Docker(如有)3、安装依赖工具4、添加 Docker 官方仓库5、安装 Docker 引擎6、启动 Docker 并设置开机自启7、验证安装8、配置镜像加速器创建配置文件重启 Docker 生效 9、允许非 root 用户操作…

2026-02-01

全面理解 Linux 内核性能问题:分类、实战与调优策略

在 Linux 系统(特别是嵌入式或服务器环境)中,性能问题往往错综复杂、表象多变。只有对常见性能问题进行系统归类、理解其症状与根源,才能有效定位和解决。本文将围绕八大类核心性能问题,结合实战示例,逐类分…

2026-02-01

针对不同文本长度的处理方案,结合层次化编码和检索优化策略

直接上代码注释有意尝试可交流效果正在验证中。 ###1.短文本处理(<500tokens) from sentence_transformers import SentenceTransformer model SentenceTransformer(all-MiniLM-L6-v2) # 384维小型模型def process_short(text):"""直接全文本编码"&q…

2026-02-01

136. 只出现一次的数字

目录 一、问题描述 二、解题思路 三、代码 四、复杂度分析 一、问题描述 给你一个 非空 整数数组 nums &#xff0c;除了某个元素只出现一次以外&#xff0c;其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。 你必须设计并实现线性时间复杂度的算法来解决此问题&…

2026-02-01

为了摸鱼和吃瓜,我开发了一个网站

平时上班真的比较累&#xff0c;摸鱼和吃瓜还要跳转多个平台的话&#xff0c;就累上加累了。 所以做了一个聚合了全网主流平台热搜的网站。 目前市面上确实有很多这种网站了&#xff0c;所以目前最主要有两点和他们不同&#xff1a; 给热搜列表增加了配图&#xff0c;刷的时候…

2026-02-01

测试分层:减少对全链路回归依赖的探索!

引言&#xff1a;测试分层与全链路回归的挑战 在软件开发和测试过程中&#xff0c;全链路回归测试往往是一个复杂且耗费资源的环节&#xff0c;尤其在系统庞大且模块众多的场景下&#xff0c;全链路测试的集成难度显著提高。而“测试分层”作为一种结构化的测试方法&#xff0…

2026-02-01

【c++篇】:从基础到实践--c++内存管理技巧与模版编程基础

✨感谢您阅读本篇文章&#xff0c;文章内容是个人学习笔记的整理&#xff0c;如果哪里有误的话还请您指正噢✨ ✨个人主页&#xff1a;余辉zmh–CSDN博客 ✨ 文章所属专栏&#xff1a;c篇–CSDN博客 文章目录 前言一.c/c内存分布二.c/c的动态内存管理方式2.1.c语言的动态内存管…

2026-02-01

基于Java爬取微博数据(二) 正文长文本+导出数据Excel

基于Java爬取微博数据二 正文长文本导出数据Excel 长文本补全导出微博数据到Excel注意点 上一篇文章简单讲述了基于Java爬取微博数据(一)&#xff0c;那么这篇将Java爬取的微博数据导出到Excel中。下面开始具体的操作。 长文本补全 在爬取微博数据的时候&#xff0c;大家可能…

2026-02-01

华为云云原生王者之路集训营(黄金-第六章):Kubernetes持久化数据卷管理

课程目标: 了解StatefulSet的概念及使用 了解PersistentVolume概念及使用 了解PersistentVolumeClaim的概念及使用 了解StorageClass的概念及使用 1.1 无状态应用: 应用是为了某项特殊的任务而编写的程序。程序是由算法和数据组成的。 在生产环境中,除了一些无状态应用外…

2026-02-01

等保测评服务的业务连续性规划:确保信息安全服务的韧性

在当前的数字化转型浪潮中&#xff0c;信息安全已成为企业运营的关键一环。等保测评服务作为信息安全合规的重要组成部分&#xff0c;其业务连续性规划对于保障服务的稳定性和客户信息资产的安全至关重要。本文将探讨等保测评服务的业务连续性规划策略&#xff0c;旨在构建一个…

2026-02-01

linux虚拟机部署docker时拉取image遇到的问题

1&#xff1a;防火墙问题 手动检查防火墙是否已经关闭 2&#xff1a;daemon.json问题 docker: Error response from daemon: Get "https://registry-1.docker.io/v2/": dial tcp 192.168.152.2:443: connect: connection refused.解决 { "registry-mirrors&…

2026-02-01

【Python机器学习】NLP词频背后的含义——距离和相似度

我们可以使用相似度评分&#xff08;和距离&#xff09;&#xff0c;根据两篇文档的表示向量间的相似度&#xff08;或距离&#xff09;来判断文档间有多相似。 我们可以使用相似度评分&#xff08;和举例&#xff09;来查看LSA主题模型与高维TF-IDF模型之间的一致性。在去掉了…

2026-02-01

DiT、 U-Net 与自回归模型的优势

DiT 相对于 U-Net 的优势 全局自注意力 vs. 局部卷积 U-Net 依赖卷积和池化/上采样来逐层扩大感受野&#xff0c;捕捉全局信息需要堆叠很多层或借助跳跃连接&#xff08;skip connections&#xff09;。DiT 在每个分辨率阶段都用 Transformer 模块&#xff08;多头自注意力 ML…

2026-02-01