struct性学JAVA 第18页

ASP与Ajax结合实现无刷新登录系统

结合ASP和Ajax可以实现无刷新登录功能，提高用户登录的交互性和响应速度。本技术方案介绍了无刷新登录的设计思路和实现步骤，从前端设计到服务器端处理以及安全性增强措施，确保了登录过程的流畅性和安全性。

·2025-07-26 18:16

pytest-html 优势及与其他插件对比

pytest-html作为pytest官方推荐的HTML报告插件，与其他报告插件（如Allure、pytest-cov、pytest-json-report等）相比，具有以下优势：1.轻量级与易用性无需额外依赖

金玉满堂@bj·2025-07-26 18:16

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【一切都与性有关】既然关键词已经出来了——性教育，那“性”在这部剧里就是剧情的驱动与核心。奥斯卡王尔德曾经说过，“世界上的一切都与性有关，除了性本身。”

不是小武也不是大武·2025-07-26 18:46

浅谈生成式AI语言模型的现状与展望

摘要生成式人工智能语言模型作为当前人工智能领域最具突破性的技术之一，正在深刻改变着自然语言处理的技术范式和应用格局。

·2025-07-26 18:45

宜昌正规亲子鉴定中心地址一览 - 2024年最新汇总（共10家）

然而，选择一家正规、权威的亲子鉴定中心至关重要，以确保检测结果的准确性和法律效力。

国医基因陈主任·2025-07-26 18:43

分析学中的连续性方法

分析学中的连续性方法我为什么想到这个方法连续性方法的基本原理应用举例连续性方法是数学中的重要方法，在数学分析、微分方程等方向有重要应用，而我之前居然不知道这个词。

math590127·2025-07-26 18:15

网络安全漏洞挖掘入门教程（非常详细），从入门到精通，收藏这一篇就够了

安全团队通过漏洞挖掘技术，对目标进行系统性扫描和分析，识别出如注入攻击、缓冲区溢出等隐患，并提供修补方案。如果形象地理解，漏洞挖掘就如同一个数字侦探，它的核心任务

前字节网络安全工程师·2025-07-26 18:45

慢慢买比价官网？慢慢买比价网怎么价格那么低？

中立性：慢慢买不直接销售商品，而是作为一个信息聚合平台，为用户提供客观的价格比较。这种中立性保证了其

氧惠评测·2025-07-26 18:39

SQL 通用数据类型

SQL通用数据类型在SQL（StructuredQueryLanguage，结构化查询语言）中，数据类型是用于定义列中存储数据的类型。

froginwe11·2025-07-26 18:44

PPO：强化学习中的近端策略优化——原理、演进与大规模应用实践

该算法兼具信赖域策略优化（TRPO）的稳定性与一阶优化的简洁性，已成为深度强化学习（DRL）和大语言模型对齐（RLHF）的事实标准算法。本文由「大千AI助手」原创发布，专注

大千AI助手·2025-07-26 18:14

批判式微调（CFT）：原理、架构与高效推理训练新范式

灵感来源于人类学习中的批判性思维——通过分析错误案例深化理解，而非机械复制答案。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。

·2025-07-26 18:44

预训练模型：大规模数据预学习范式——定义、原理与演进逻辑

学术论文及行业技术报告，对“预训练模型”（Pre-trainedModel）的名称来源、技术原理及演进逻辑进行系统解析：一、名称来源与核心定义术语构成解析“预”（Pre-）：指在目标任务训练前完成的先导性训练阶段

大千AI助手·2025-07-26 18:43

OpenAI GPT-4o模型性能评估体系解析：多模态能力、安全性与应用效能的系统性验证

本文基于OpenAI官方技术文档、系统卡及权威第三方研究，系统性梳理GPT-4o的模型性能评估框架：⚙️一、核心能力评估：多模态基准测试文本与推理能力评估工具：采用改进版MMLU（大规模多任务语言理解）

·2025-07-26 18:43

数学专业转型数据分析竞争力发展报告

一、核心优势拆解（1）数学能力与数据分析对应关系数学课程数据分析应用场景比较优势说明概率论假设检验设计能准确判断统计显著性阈值实变函数数据质量评估异常值检测的严格性更高线性代数特征工程构建矩阵运算优化模型训练效率

Re_Yang09·2025-07-26 18:42

TCP/IP理解（转）

[-]说明网络协议设计TCP和IP协议TCP协议TCP协议有连接可靠传输数据按序到达的TCP有连接传输可靠性数据顺序性端到端的流量控制端到端意义上的TCP协议效率三个问题以及解决分析三个问题之间的关联问题的杂糅情况

STAndroid·2025-07-26 18:12

黑客必备的漏洞挖掘技术流程指南，零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

安全团队通过漏洞挖掘技术，对目标进行系统性扫描和分析，识别出如注入攻击、缓冲区溢出等隐患，并提供修补方案。如果形象地理解，漏洞挖掘就如同一个数字侦探，它的核心任务

灵魂黑客向阳·2025-07-26 18:12

Fiddler中文版深度解析：打造稳定、高效、可视化的网络调试流程

在项目从开发进入测试、再到上线的各个环节中，网络请求的可控性决定了交付质量。你是否经历过这些问题：API偶发超时但日志正常、App请求数据不一致却无法重现、第三方接口接入后频繁出错却找不到原因？

2501_91590906·2025-07-26 18:10

详谈OSI七层模型和TCP/IP四层模型以及tcp与udp为什么是4层，http与https为什么是7层

一、网络模型：OSI七层vsTCP/IP四层OSI七层模型(理论参考模型):目的：提供一个标准化的理论框架，用于理解网络通信过程和各层的功能划分，促进不同厂商设备的互操作性。它是一个理想化的模型。

一个向上的运维者·2025-07-26 17:39

2023-03-20最危险的事

霍华德·马克斯：最危险的事：最大的风险并不是来自低质量或高波动性，而是来自买价过高。这并不是假想的风险，而是活生生的现实。

zeyaocapital·2025-07-26 17:48

主要分布在背侧海马体（dHPC）CA1区域（dCA1）的时空联合细胞对NLP中的深层语义分析的积极影响和启示

这种神经机制为自然语言处理（NLP）中的深层语义分析提供了突破性的启示，尤其在解决语义连贯性、上下文建模和长期依赖等核心挑战上。

金井PRATHAMA·2025-07-26 17:08

快手商城618购物节发布省钱攻略

而最令人兴奋的，莫过于全新推出的“9.9元抢大牌尖货”与“搜商品得大额消费券”活动，直返APP的便捷性让这一切

直返APP淘客项目·2025-07-26 17:14

2、人类思维的人造性：自然与人工智能反思

人类思维的人造性：自然与人工智能反思1超越神话的人工智能人文领域学者谈及人工智能（AI）时，常将其视为神话、超级智能愿景或夸张的超人类主义意识形态。他们关注的往往是虚构的概念，在幻想与失望间摇摆。

orange·2025-07-26 17:05

国奥体育有哪些不同之处？如何玩转国奥体育？

国奥体育APP近日上线了，国奥体育，运动数字体育新纪元，国春控股（纳斯达克股票代码：CHMT）是一家集技术、电商、科技为一体的综合性多元化公司，公司自主研发了SAAS系统、供应链中台等数十项系统为众多企业赋能

氧惠好物·2025-07-26 17:30

送外卖的时候遇到过怎么样的奇葩？ - 草稿

这个顾客倒是没为难我，然而又一位顾客，而且是一位女性，让我带烟，我自然还是说没钱，她就加了我的微信，把钱转给了我，让我在她小区楼下的烟酒店买盒烟，可惜店没开门，只好没带。

宁小默·2025-07-26 17:59

强奸心理学：更多的是为了权力而非性——人性与占有欲

这是单华伟的第二百四十三篇原创文章权力心强奸到底是如何发生的？一个男性到底会有怎样的心理过程，才会对一个女子实施强奸？大多数人对这个问题是不耐烦的，他们对此的回答多半是：“还能有什么？就是色心动了，像个畜生一样就做了呗”。这个解释不能说错，但对了不超过一半，因为它并没有抓住问题的核心，男性实施强奸，有生理、冲动的因素，可更多的，却是对『权力』的追寻。在很多强奸事件中，我们也能看到，受害者受到的凌辱

单华伟·2025-07-26 17:55

Linux系统升级

Linux系统升级的必要性包括：安全性：修补已知漏洞，防止黑客攻击。性能优化：获取新版本的软件和内核，改进性能和兼容

halugin·2025-07-26 17:04

Linux umask指令

简单来说，umask是一个掩码，用于“减去”默认权限中的某些权限位，从而确保新创建的文件或目录具有适当的安全性。1.1u

halugin·2025-07-26 17:33

室内设计和游戏建模哪个好？

游戏建模职业类型及发展趋势:进入到游戏建模领域你能够决定不同的发展方向,例如:（1）手绘3D游戏建模师:制做纯手绘风格游戏的所有的3D物品如:人物角色、游戏道具、建筑物、山脉;（2）次世代3D游戏建模师:制做写实性次世代风格游戏的所有的

想对你说_0de2·2025-07-26 17:18

女配萌穿：反派你有毒

【小姐姐，这是强制性任务哦！】莹露：“……”我当初就不该听你这个狗系统的话，出来干嘛，还不如呆

茉璃梦语·2025-07-26 16:14

2024年AI领域10大影响力事件

2024年AI领域10大影响力事件原创deepaiedu.com深度人工智能深度人工智能在即将过去的一年里，我们共同见证了一个非凡的时代——人工智能（AI）不仅在科技领域内取得了突破性的进展，更是在社会各个层面引发了深刻的变革

中國龍在廣州·2025-07-26 16:02

Warren98·2025-07-26 16:32

哈希表在Python中的实现

address=keymodn伪随机性实现均匀分布冲突处理collision:两个key产生了相同的

Kentos(acoustic ver.)·2025-07-26 16:31

图卡共修:21天图卡《解码青春期》

1:任何事情都有两面性，我们要学会转念，发现孩子做事背后的动机。动机都是好的，只是行为上可能会有些不合适。肯定动机，探讨可以调整的行为。

馨蕊_3392·2025-07-26 16:33

Modbus协议身份验证绕过漏洞CVE-2021-22779分析

Modicon系列PLC在全球范围内被大量使用，其安全性直接关系到众多工业设施的稳定运行。该漏洞由企业物联网安全公司Armis发现，它属于Modicon统一

·2025-07-26 16:29

87号日精进

1、比学习：来华之梦学习《薪酬与产值》，好的薪酬机制是经过科学计算的，不同的岗位薪酬侧重点是不同的，比例分配合理企业才有活力与持续性。2、比改变：自己改变了，周围的一切就都改变了。3、比付出

李佳蔓_ae18·2025-07-26 16:56

手指蛋糕

3.用另一只盆搅打蛋清直到湿性发泡，缓缓加糖，继续搅打直到白糖溶解，且蛋清坚挺并有光泽。4.将烤箱预热到190度。

白入心·2025-07-26 16:55

FPGA开发流程

其中，运用HDL设计方法具有更好的移植性、通用性以及利于模块划分的特点。典型FPGA的开发流程1、功能定义/器件选型——根据经验选择器件型号2、设计输入（DesignEntry）——

JinSir_·2025-07-26 16:28

想进大厂？LLMs 10道面试题提前看，有问有答，图文详解！

微调（Fine-tuning）LLMs指的是在特定任务或数据上对预训练好的模型进行进一步训练，使其能更好地适应目标场景的过程，其主要流程如下：数据准备：数据收集：根据目标任务收集高质量、有代表性的数据；

AI大模型-大飞·2025-07-26 16:58

机器学习篇-KNN算法实现鸢尾花模型和手写数字识别模型

比如：根据你的“邻居”来推断出你的类别KNN算法思想：如果一个样本在特征空间中的k个最相似的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别K值根据网格和交叉验证来确定样本相似性：样本都是属于一个任务数据集的

·2025-07-26 16:28

再谈fpga开发（状态机的应用）

联系信箱：[email protected]】前面说过，fpga上面最基础的部分是寄存器，而所有寄存器存在每一个clock下，都有被翻转的可能性。

嵌入式-老费·2025-07-26 15:26

机器学习之KNN算法：鸢尾花案例

大白话版：我在什么地方，问我附近邻居二、相似性的判断那么如何判断哪些算是近邻？我们采用距离指标来进行衡量。常见的距离指标有：欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离。其中欧氏距离最为常用。

进阶到入土·2025-07-26 15:55

每日一译 20210128

即以县市区为单位，无确诊病例或连续14天无新增确诊病例为低风险地区；14天内有新增确诊病例，累计确诊病例不超过50例，或累计确诊病例超过50例，14天内未发生聚集性疫情为中风险地区；累计病例超过50例，

瑞译进取·2025-07-26 15:35

Jupyter Notebook 黑科技：数据科学家必备 10 个技巧

它以其强大的交互性、丰富的功能，成为了数据处理、分析与可视化的得力助手。今天，就让我们一同揭开JupyterNotebook的神秘面纱，探寻那些能让数据科学家如虎添翼的10个黑科技技巧。

·2025-07-26 15:55

WebAssembly：前端性能优化的新利器

WebAssembly作为一种新型二进制指令格式，为前端性能优化带来了革命性突破。它能与JavaScript协同工作，弥补了JS在计算密集型任务中的性能短板，可将执行效率提升数倍甚至数十倍。

大力出奇迹985·2025-07-26 15:54

嵌入式 Linux 开发：从系统裁剪到驱动开发

开篇介绍嵌入式Linux开发的背景与重要性，接着深入探讨系统裁剪，涵盖原因、方法（如配置选项、模块化设计等）及图形裁剪工具使用。

·2025-07-26 15:54

JavaScript 异步编程：从回调地狱到 Promise 再到 Async/Await

一、JavaScript异步编程的必要性在Ja

大力出奇迹985·2025-07-26 15:24

区块链开发：Solidity 智能合约安全审计要点

首先概述智能合约安全审计的重要性，接着详细介绍常见的安全漏洞，如重入攻击、整数溢出与下溢等，以及对应的审计方法。还阐述了审计的具体流程，包括自动化工具检测、手动代码审查等。