Matplotlib实例笔记第64页

boa post到php,三种嵌入式web服务器（Boa / lighttpd / shttpd）的 linux移植笔记

一、下载并解压下载的官方主页：我下的是目前最新的lighttpd-1.4.18解压：[tekkamanninja@Tekkaman-Ninjasource]$tarxjvflighttpd-1.4.18.tar.bz2二、配置和交叉编译[tekkamanninja@Tekkaman-Ninjasource]$cdlighttpd-1.4.18[tekkamanninja@Tekkaman-Ninj

weixin_39628342·2025-06-13 09:31

windows 设置wifi 优先上网

一帘忧梦·2025-06-13 09:00

《CUDA并行程序设计-GPU编程指南》读书笔记--(2)CUDA内存处理

CUDA内存处理高速缓存不仅要思考如何高效地访问全局内存，也要时刻想办法减少对全局内存的访问次数，尤其在数据会被重复利用的时候。CPU与GPU架构的一个主要区别就是CPU与GPU映射寄存器的方式。CPU通过使用寄存器重命名和栈来执行多线程。为了运行一个新任务，CPU需要进行上下文切换，将当前所有寄存器的状态保存到栈(系统内存)上，然后从栈中恢复当前需要执行的新线程上次的执行状态。这些操作通常需要花

SigalHu·2025-06-13 09:29

Nacos服务注册与发现原理

核心原理架构Nacos的服务注册与发现架构主要包含三个核心组件：服务提供者：负责将自身服务实例注册到NacosServer服务消费者：负责从NacosServer获取服务列表并进行服务调用N

·2025-06-13 09:29

【科研绘图】绘制“折线图”：缺失值的处理，横坐标x值的生成，常见图片(像素)大小设置，图例的设置，坐标轴刻度方向设置；| 网络工程师面试题：如何进行网络故障排除？可以提供一些具体的方法和工具吗？

通过Python的Matplotlib库，作者展示了如何读取CSV文件中的不完整数据（其中第二列缺失一个值），并分别生成三组对应的X轴坐标。

追光者♂·2025-06-13 09:58

第一季度过程

观察大宗商品跨期价差（如布伦特原油CL1-CL2）书籍电子版：Libgen行情工具：TradingView免费版编程环境1.安装Anaconda+VSCode2.配置Python量化栈：numpy,pandas,matplotlib

haven-852·2025-06-13 09:27

《Linux C编程实战》笔记：多路复用

select方式#includeintselect(intnfds,fd_set*readfds,fd_set*writefds,fd_set*exceptfds,structtimeval*timeout);参数名含义nfds所有监听的最大文件描述符+1（注意：不是数组长度）readfds你关心的可读事件writefds你关心的可写事件exceptfds你关心的异常事件timeout超时时间（为

ouliten·2025-06-13 09:27

《Linux C编程实战》笔记番外：如何避免子进程成为僵尸进程

什么时候会产生僵尸进程？僵尸进程（ZombieProcess）产生的条件是：子进程已经结束（退出），但其父进程尚未调用wait()或waitpid()来回收它的退出信息（即子进程的退出状态）。在这种情况下，子进程的进程表项仍保留，以便父进程将来可以获取其退出状态。这个进程已经“死了”，但还在操作系统中“留个壳子”，这就是“僵尸”。具体过程：子进程调用exit()或正常返回结束；内核将其状态设为ZO

ouliten·2025-06-13 09:27

《Linux C编程实战》笔记：套接字编程

套接字地址结构结构structsockaddr定义了通用的套接字地址，它在sys/socket.h中的定义代码如下：#includestructsockaddr{sa_family_tsa_family;//地址族，例如AF_INET（IPv4）、AF_INET6（IPv6）charsa_data[14];//地址数据（具体内容依地址族而定）};其中，sa_family表示套接字的协议族类型；sa

ouliten·2025-06-13 09:57

【消息队列】——Kafka如何保证配置下发的一致性

四、Kafka如何实现创建主题的过程五、通过异步配置下发达成最终一致六、小结本文来源：极客时间vip课程笔记一、分布式系统的控制面与数据面任何一个分布式系统都可以按照功能划分为控制面与数据面。

小志的博客·2025-06-13 08:26

月亮在不同时候呈现出不同的姿态，古人为此留下了许多经典诗词

目录月亮在不同时候呈现出不同的姿态分类诗词解析笔记一、自然意象：月与山水云树二、情感寄托：思乡·离别·爱情三、历史与边塞：家国情怀四、神话与哲理：永恒与哲思五、时空与意境：晨昏四季六、高洁与超脱：文人品格七

喝醉酒的小白·2025-06-13 08:25

Python语言程序设计嵩天

计算机的发展程序设计程序设计语言编译和解释编程语言的执行方式编译解释静态语言和脚本语言程序的基本编写方法IPO问题的计算部分编程解决问题的步骤求解计算问题的精简步骤计算机编程学习编程的好处学习编程的误区Python开发环境配置Python语言概述Python的两种编程方式实例

Avrillei·2025-06-13 08:55

深入了解物联网通信：Coap协议中文版PDF下载推荐

该文件包含完整的中文翻译，详细的协议说明以及丰富的实例分析，确保您能够轻松掌握协议的精髓。无论您是初学者还是经验丰富的开发者，这份资源都能为您提供清晰的指导和实用的参考。立即获取，开启您的Coap协议

惠凯忱Montague·2025-06-13 08:55

性能优化中，多面体模型基本原理

1）多面体编译技术是一种基于多面体模型的程序分析和优化技术，它将程序中的语句实例、访问关系、依赖关系和调度等信息映射到多维空间中的几何对象，通过对这些几何对象进行几何操作和线性代数计算来进行程序的分析和优化

好好学习啊天天向上·2025-06-13 08:24

多面体编译，具体操作模式

识别出程序中的内核函数，使用ISL库中的Feutrier算法计算得到实例间的依赖关系。线性整数规划工

好好学习啊天天向上·2025-06-13 08:24

Eureka 服务注册与发现原理和使用

其核心功能包括：服务注册：服务实例将自身信息（IP、端口、健康状态等）注册到EurekaServer。服务发现：服务消费者从EurekaServer获取可用服务列表。

·2025-06-13 08:53

【消息队列】——如何使用Actor模型解决并发问题

四、Actor模型的优劣势和适用场景4.1、Actor不适用于高并发场景4.2、使用Actor模型的实践经验五、小结本文来源：极客时间vip课程笔记一、前提对Rabbit

小志的博客·2025-06-13 08:52

2.6 Mybatis——参数处理之sql注入

2.实例问题描述：倒序查询User表中满足某一条件的用户信息，具体查询条件按运行测试输入属性为准。3.解决方法：（1）UserDao层方法：在具体方法形参前加入@Param("str")。

摆渡人wqh·2025-06-13 08:52

Qt中的OpenGL (4)[纹理]

文章说明本文是学习OpenGL的笔记，主要参考大神JoeyDeVries的LearnOpenGL第六课《纹理》，并将教程中的代码基于Qt进行实现。

CanWB·2025-06-13 07:18

【论文笔记】UnifiedQA：新SOTA，生成模型一统问答任务

目录引言模型介绍1.输入格式2.实验结果总结引言问答任务有多种形式，常见的有抽取式问答(EX)、摘要式问答(AB)、多选题式问答(MC)、判断式问答(YN)。一般的解决方案是针对不同形式的问答任务设计不同的模型。例如，抽取式问答、多选题式问答、判断式问答可以转化为分类任务，摘要式问答可以转换为生成任务。尽管任务形式不同，但模型所需的语义理解和推理能力是共通的，或许不需要format-special

iLuz·2025-06-13 07:16

C# 通过方法的字符串名动态调用方法反射实现

通过字符串执行方法，在可能会调用不同方法时对不同方法进行调用以下为实例：1publicclassABC2{3stringstr="通过反射执行的方法";4//Class：要反射的Method所在类名5Typetype

weixin_30342827·2025-06-13 07:46

flowable流程引擎开发记录

根据流程定义ID和发起人，获取流程实例。还可以区分其中运行和结束。

胡斌附体·2025-06-13 07:46

vxe-grid@v2切换插槽事件问题

action=“{row,$rowIndex}”v-slot插槽事件在切换菜单后，事件生效，但是没有双向绑定两种写法模板方式（v-slot）是声明式的，在编译时生成渲染函数，并且作用域是固定的（即父组件的实例

uuai·2025-06-13 07:14

基于MyBatis插件实现动态表名解决多环境单一数据库问题

业务场景在为某新能源汽车厂商进行我司系统私有化部署时，在预演环境和生产环境中，客户仅提供了一个MySQL数据库实例。

HGW689·2025-06-13 07:13

Paimon生产环境问题小总结

Paimon社区还在高速发展中，本文仅当成一个速查笔记，后续会持续更新。如果你需要可以收藏或者加一个星标。

atbigapp.com·2025-06-13 07:12

1.3 Python 实例1:温度转换

本文内容为北京理工大学Python慕课课程的课程讲义,将其整理为OneNote笔记同时添加了本人上课时的课堂笔记,且主页中的思维导图就是根据课件内容整理而来,为了方便大家和自己查看，特将此上传到CSDN

孤柒「一起学计算机」·2025-06-13 06:09

6.3 Python 实例9-基本统计值计算

本文内容为北京理工大学Python慕课课程的课程讲义,将其整理为OneNote笔记同时添加了本人上课时的课堂笔记,且主页中的思维导图就是根据课件内容整理而来,为了方便大家和自己查看，特将此上传到CSDN

孤柒「一起学计算机」·2025-06-13 06:09

Python实例题：Python计算拓扑学

目录Python实例题题目代码实现实现原理点集拓扑：代数拓扑：拓扑数据分析：可视化：关键代码解析1.点集拓扑2.代数拓扑3.拓扑数据分析使用说明安装依赖：基本用法：示例输出：扩展建议增强功能：用户界面：

狐凄·2025-06-13 06:38

Python实例题：使用Python 解数学方程

目录Python实例题题目1.解代数方程（如一元二次方程）2.使用SymPy解符号方程3.使用NumPy解线性方程组4.使用SciPy解非线性方程5.解微分方程总结Python实例题题目使用Python

狐凄·2025-06-13 06:38

基于Matlab实现PID控制仿真（附上30案例源码）

文章目录引言一、PID控制器的原理和算法二、Matlab实现PID控制器三、PID控制器的仿真实例四、结论：五、完整仿真源码+数据下载引言PID控制器是

Matlab仿真实验室·2025-06-13 05:33

【论文阅读笔记】HaDes幻觉检测benchmark

0论文信息题目：AToken-levelReference-freeHallucinationDetectionBenchmarkforFree-formTextGeneration作者：TianyuLiu,YizheZhang,ChrisBrockett,YiMao,ZhifangSui,WeizhuChen,BillDolan会议：ACL，2022链接：https://arxiv.org/ab

zsq·2025-06-13 05:32

[论文笔记] [2008] [ICML] Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders

在06年以前，想要去训练一个多层的神经网络是比较困难的，主要的问题是超过两层的模型，当时没有好的策略或方法使模型优化的很好，得不到预期的效果。在06年，Hinton提出的stackedautoencoders改变了当时的情况，那时候的研究者就开始关注各种自编码模型以及相应的堆叠模型。这篇的作者提出的DAE（DenoisingAutoencoders）就是当时蛮有影响力的工作。那个时候多层模型效果得

Alexzhuan·2025-06-13 05:30

CHAPTER 17 Information Extraction

CHAPTER17InformationExtractionSpeechandLanguageProcessinged3读书笔记Thischapterpresentstechniquesforextractinglimitedkindsofsemanticcontentfromtext.Thisprocessofinformationextraction

boywaiter·2025-06-13 05:29

量化投资，python实现

1：价值投资策略以下是一个简单的用Python实现价值投资策略的实例。

Z_TO·2025-06-13 05:58

Vulkan学习笔记3—物理设备-逻辑设备-窗口表面-交换链-图像视图

一、概览图新增初始化操作步骤描述：创建窗口表面；选择物理设备，查询支持图形和呈现的队列族；创建逻辑设备，根据队列族创建对应的队列（图形和呈现队列）；根据物理设备和窗口表面查询交换链支持，选择交换链表面格式、呈现模式、呈现范围；根据交换链图像创建图像视图。二、HelloTriangle新增成员变量和成员函数新增成员变量GLFWwindow*window;//GLFW窗口对象指针VkPhysicalD

程序员Xu·2025-06-13 04:25

Vulkan学习笔记2—画三角形基本步骤和验证层

一、定义个HelloTriangle类画三角形，鸟瞰整个过程的大致步骤创建一个VkInstance选择一个支持的显卡(VkPhysicalDevice)创建用于绘制和呈现的VkDevice和VkQueue创建一个窗口、窗口表面和交换链将交换链图像包装到VkImageView中创建一个指定渲染目标和用法的渲染通道为渲染通道创建帧缓冲区设置图形管线为每个可能的交换链图像分配并记录带有绘制命令的命令缓冲

程序员Xu·2025-06-13 04:24

【大厂机试题多种解法笔记】城市聚集度/找城市

题目一张地图上有n个城市，城市和城市之间有且只有一条道路相连：要么直接相连，要么通过其它城市中转相连（可中转一次或多次）。城市与城市之间的道路都不会成环。当切断通往某个城市i的所有道路后，地图上将分为多个连通的城市群，设该城市i的聚集度为DPi（DegreeofPolymerization），DPi=max（城市群1的城市个数，城市群2的城市个数，…城市群m的城市个数）。请找出地图上DP值最小的城

程序员Xu·2025-06-13 04:54

大厂机试题解法笔记大纲+按知识点分类+算法编码训练

二分法部门人力分配数据最节约的备份方法项目排期食堂供餐矩阵匹配书籍叠放爱吃蟠桃的孙悟空深度优先搜索（DFS)欢乐的周末寻找最大价值矿堆可组成网络的服务器连续出牌数量图像物体的边界核算检测启动多任务排序无向图染色广度优先搜索(BFS)欢乐的周末快递员的烦恼亲子学习跳马启动多任务排序电脑病毒感染图5G网络建设（最小生成树）城市聚集度问题（树形DP、并查集）电脑病毒感染（Dijkstra算法）启动多任务

·2025-06-13 04:24

【行云流水AI笔记】游戏里面的强化学习使用场景

强化学习在游戏中的应用已从早期的棋类博弈扩展到现代复杂游戏的全流程优化，以下是结合最新技术进展的核心应用场景及典型案例：一、竞技游戏的策略突破1.策略博弈类游戏代表案例：AlphaGo/AlphaZero（围棋）、AlphaStar（星际争霸II）、OpenAIFive（Dota2）技术突破：自博弈训练：通过AI自我对战生成海量数据，如AlphaStar每天模拟数万场对战，学习人类难以发现的微操技

行云流水AI笔记·2025-06-13 03:50

Vue3 + TypeScript + Element Plus 表格行多选与行展开的组合应用实例

场景应用效果：需求特点：1、表格行未选中状态，点击表格行（或点击行内的复选框），选中行，展开行；2、表格行已选中状态，点击表格行（或点击行内的复选框），取消选中行，取消展开行；3、展开行后，表格滚动条设置到当前选中行的位置；代码特点：表格设置展开行的关键信息row-key和expand-row-keysrow-key="id":expand-row-keys="expandedRows":defa

BillKu·2025-06-13 03:19

python new和init_python new和init知识点

如果将类比喻为工厂，那么__init__()方法则是该工厂的生产工人，__init__()方法接受的初始化参数则是生产所需原料，__init__()方法会按照方法中的语句负责将原料加工成实例以供工厂出货

weixin_39756481·2025-06-13 03:17

Python中init方法注意点

注意1、__init__并不相当于C#中的构造函数，执行它的时候，实例已构造出来了。

weixin_30730053·2025-06-13 03:17

qt的事件机制

事件可以由QObject子类的任何实例接收和处理，但它们与小部件尤其相关。Qt程序需要在main()函数创建一个QApplication对象，然后调用它的exec()函数。

码商道·2025-06-13 03:45

Golang gRPC+Protobuf：高效序列化的秘密

Golang编程笔记·2025-06-13 02:13

【大模型应用笔记】检索增强生成（RAG）是什么？

基础介绍RAG(RetrievalAugmentedGeneration)（检索增强生成）：给模型配备一个"外部记忆库"，类比于像给秘书配备了一个随时可查的资料库。例如，企业客服系统可以基于最新的产品手册来回答用户问题。优势是提高答案准确性，减少幻觉，支持实时更新知识。主要步骤包括：检索：从知识库中找到相关文档增强：将检索到的信息注入到prompt中生成：模型基于增强后的上下文生成回答知识预处理-

·2025-06-13 02:12

大模型笔记_模型微调

1.大模型微调的概念大模型微调（Fine-tuning）是指在预训练大语言模型（如GPT、BERT、LLaMA等）的基础上，针对特定任务或领域，使用小量的目标领域数据对模型进行进一步训练，使其更好地适配具体应用场景的过程。预训练模型通常在大规模通用语料库（如互联网文本、书籍等）上训练，具备通用的语言理解和生成能力，而微调则通过调整模型参数，使其在特定任务（如分类、问答、生成等）或领域（如医疗、金融

饕餮争锋·2025-06-13 02:12

大模型笔记_模型微调 vs RAG

1.模型微调与RAG介绍模型微调（Fine-tuning）：大模型笔记_模型微调-CSDN博客检索增强生成RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）：大模型笔记_检索增强生成(