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mb61c46a7ab1eee - 深入解析：MySQL一篇速通

前置任務：MySQL的安裝與卸載 推薦使用壓縮版：https://dev.mysql.com/downloads/ 1.解壓文件（解壓路徑不能出現中文） 2.在解壓目錄(安裝目錄)下： 3.修改配置文件my.ini 4. 配置環境變量將bin路徑填入系統變量Path 5. 初始化mysql 以管理員身份運行cmd

數據 , MySQL , 數據庫

mb61c46a7ab1eee - 使用Kotlin Coroutines實現Java應用的高併發與非阻塞I/O - 教程

好的，讓我們開始吧。 Kotlin Coroutines 賦能 Java 應用：高併發與非阻塞 I/O 大家好，今天我們來深入探討如何利用 Kotlin Coroutines 提升 Java 應用的併發性能並實現非阻塞 I/O。雖然 Kotlin 通常被視為一種獨立的語言，但它與 Java 具有良好的互操作性，這意味着我們可以逐步地將 Kotlin Coroutine

Kotlin , redis , System , 數據庫 , JAVA

mb61c46a7ab1eee - LeetCode——二分（初階） - 教程

文章目錄 簡要介紹 相關例題 二分查找 題目描述 題目分析 實現思路 實現代碼 在排序數組中查找元素的第一個和最後一個位置 題目描述 題目分析 實現思路 實現代碼 小技巧 搜

取整 , 數組 , MySQL , 數據庫 , 二分答案

mb61c46a7ab1eee - 求下列線性變換的矩陣 - 指南

線性變換的矩陣表示 背景知識 在線性代數中，線性變換是指滿足以下兩個條件的變換： （可加性） （齊次性） 對於任意向量 和標量 。 線性變換的矩陣表示：給定線性變換 和標準基 ，變換 對應的矩陣 的第 列就是 在標準基下的座標表示。 在 中，標準基為： 線性變換的矩陣表示基本原理

線性變換 , cT , 變換規則 , 前端開發 , Javascript

mb61c46a7ab1eee - 深入解析：在 Flink 中用好 Java 8 Lambda類型推斷、`.returns(...)` 與常見坑位

1、什麼時候“直接可用”，什麼時候“必須顯式聲明類型”？ ✅ 直接可用（編譯器能看懂簽名） env.fromElements(1, 2, 3) .map(i - i * i) // OUT 非泛型，編譯器知道是 Integer - Integer .print(); ❌ 需要顯式類型的典型場景 flatMap / Pr

序列化 , 顯式 , 泛型 , Css , 前端開發 , HTML

mb61c46a7ab1eee - 在 C# .NETCore 中使用 RabbitMQ 實現發佈、訂閲示例 - 指南

發佈/訂閲 (pub-sub)，它允許將消息廣播給多個接收者。在本文中，我們將探討如何在 .NET 中使用 RabbitMQ 實現發佈/訂閲模式。就是RabbitMQ 是一個開源消息代理，它允許應用程序通過交換器向隊列發送消息，從而實現應用程序之間的異步通信。它支撐多種消息傳遞協議，其中之一就是 AMQP（高級消息隊列協議）。在 .NET 生態系統中，可以使用官方的 Rabbit

System , 發送消息 , 應用程序 , 前端開發 , Javascript

mb61c46a7ab1eee - Metropolis接受準則：隨機模擬與優化中的關鍵基石 - 實踐

Metropolis接受準則（Metropolis acceptance criterion）由Nicholas Metropolis等人於1953年提出，是馬爾可夫鏈蒙特卡洛（MCMC） 和模擬退火算法的核心組成部分。該準則通過以概率方式接受新狀態，使得算法能夠漸進地收斂到目標分佈，特別是在處理高維、多峯等複雜分佈時表現出色。

機器學習 , 搜索 , Css , 迭代 , 前端開發 , HTML

mb61c46a7ab1eee - 深入解析：A new API for interrupt-aware spinlocks

Boqun Feng spoke at Kangrejos 2025 about adding a frequently needed API for Rust drivers that need to handle interrupts: interrupt-aware spinlocks. Most drivers will need to communicate infor

sed , rust , 自旋鎖 , 前端開發 , Javascript

mb61c46a7ab1eee - 【AI 風向標】打造可行動的智能助手：AI Agent 原理、架構與設計模式詳解 - 教程

作者：姚瑞南 AI-agent 大模型運營專家/音樂人/野生穿搭model，先後任職於美團、獵聘等中大廠AI訓練專家和智能運營專家崗；多年人工智能行業智能產品運營及大模型落地經驗，擁有AI外呼方向國家專利與PMP項目管理證書。 目錄 一、 AI Agent 基礎概念 1. 定義 2. 核心要素 3. 與大模型 / RAG 的關係

設計模式 , 人工智能 , 應用場景 , 前端開發 , Javascript

mb61c46a7ab1eee - 實用指南：如何解決 pip install -r requirements.txt 子目錄可編輯安裝缺少 pyproject.toml 問題

Python系列Bug修復PyCharm控制枱pip install報錯：如何解決 pip install -r requirements.txt 子目錄可編輯安裝缺少 pyproject.toml 問題 摘要 在日常使用 PyCharm 進行 Python 開發時，我們經常會在執行 pip install 或 pip install -r requirements.

子目錄 , 可編輯 , 前端開發 , Javascript , Python

mb61c46a7ab1eee - Arbess CICD實戰(12) - 應用Arbess+GitLab實現React.js項目自動化部署

Arbess 是一款國產開源免費的 CI/CD 工具，工具支持一鍵安裝零配置，頁面設計簡潔易用。本文將詳細介紹如何安裝Arbess、GitLab，並創建配置流水線實現 React.Js 方案構建並主機部署。 1、GitLab 安裝與安裝 本章節將介紹如何使用CentOS9搭建Gitlab服務器，並將代碼存放在Gitlab服務器，提供給Arbess克隆源碼。 1.

字段 , 服務器 , MySQL , 數據庫 , Git

mb61c46a7ab1eee - Three.js光照技術詳解：為3D場景注入靈魂 - 指南

Three.js光照技術詳解：為3D場景注入靈魂 一、Three.js光照簡介 二、Three.js基礎光照類型 1. 環境光（AmbientLight） 2. 點光源（PointLight） 3. 平行光（DirectionalLight） 4. 聚光燈（SpotLight） 5. 區域光（Rect

MySQL , 3d , 數據庫 , 開發者 , 環境光

mb61c46a7ab1eee - 詳細介紹：西門子1500PLC控制歐姆龍G5伺服：協議轉換網關配置指南

一、計劃背景 1. 生產線概況 某德系合資車企新建 MEB 電池殼體高速焊裝線，節拍52s/件，兼容4款電池包柔性生產。 2. 控制層現狀 · 主線控制器：西門子SIMATIC S7-1518F PN/DP，自帶PROFINET IRT接口，負責21套分佈式 I/O、視覺及安全體系 · 新增設備：歐姆龍G5系列1.5 kW直線伺服

MySQL , xml , 協議轉換 , 數據庫 , 從站

mb61c46a7ab1eee - 深入解析：《黑馬商城》Elasticsearch基礎-詳細介紹【簡單易懂註釋版】

目錄 一、Elasticsearch01 1.初識elasticsearch 1.1.認識和安裝 1.1.1.安裝elasticsearch 1.1.2.安裝Kibana 1.2.倒排索引 1.2.1.正向索引 1.2.2.倒排索引 1.2.3.正向和倒排 1.3.IK分詞器 1.3.1.安裝IK分詞器 1.

MySQL , 倒排索引 , 搜索 , 數據庫 , 分詞器

mb61c46a7ab1eee - 詳細介紹：基於同步壓縮連續小波變換（SS-CWT）的微震圖像去噪與起始檢測

一、算法原理框架 1. 同步壓縮連續小波變換（SS-CWT） 核心優勢：通過時頻重分配提升非平穩信號的分辨率（時間分辨率達0.1ms，頻率分辨率達0.1Hz） 數學表達： 其中為尺度因子，為平移因子，為同步壓縮小波基 2. 自適應去噪流程 噪聲區 信號區

自適應 , 小波變換 , MySQL , 小波基 , 數據庫

mb61c46a7ab1eee - Transformer實戰（22）——啓用FLAIR進行語義相似性評估

Transformer實戰（22）——使用FLAIR進行語義相似性評估 0. 前言 1. 使用 FLAIR 進行語義相似性評估 2. 平均池化詞嵌入 3. 基於循環神經網絡的文檔嵌入 4. 基於 Transformer 的 BERT 嵌入 4. Sentence-BERT 嵌入 系列鏈接 0. 前言

數據集 , redis , 數據庫 , 循環神經網絡 , 池化

mb61c46a7ab1eee - 【算法】隊列 + 寬度優先搜索 - 教程

目錄 寬度優先搜索的核心思想 算法實現步驟 BFS的特點和應用場景 BFS 在樹結構的應用 寬度優先搜索的核心思想 想象一下你在玩一個迷宮遊戲，你站在起點，想知道最快到達終點的路線。BFS的策略是： 首先探索所有起點直接相連的位置（第一層）。 然後探索所有與第一層位置直接相連的、且未被訪問過的位置（第二層）。

結點 , MySQL , 最短路徑 , 數據庫 , 層序遍歷

mb61c46a7ab1eee - Java 大視界 -- Java 大素材在智能電網電力市場交易數據分析與策略制定中的關鍵作用

Java 大視界 -- Java 大數據在智能電網電力市場交易數據分析與策略制定中的關鍵作用 引言： 正文： 一、智能電網電力市場交易概述 1.1 電力市場交易模式 1.2 電力市場交易數據特點 二、Java 大數據技術在電力市場交易數據分析中的應用

數據 , MySQL , 數據庫 , JAVA , apache

mb61c46a7ab1eee - 深入解析：YOLOv7自然場景Logo檢測項目yolov7-logo-detection (YOLOv7+Flickr27/LogoDet-3K)：雙數據集驗證、模型訓練與工業部署實戰

目錄 yolov7-logo-detection項目概述 一、項目目標與核心概念界定 1. 核心目標 2. 關鍵概念區分 二、技術架構：為何選擇 YOLOv7？ 1. YOLOv7 的核心優勢 2. YOLOv7 的三大核心組件 3. YOLOv7 的關鍵改進 三、數據集：從小規模驗證到大規模擴展 1. 兩個數據集的核心

數據集 , redis , 數據 , 數據庫 , Python

mb61c46a7ab1eee - 詳細介紹：數據分析-基礎-二項分佈

（一）概念 二項分佈是統計學中非常重要的基礎概率分佈之一，屬於離散型概率分佈，它描述了在固定次數的獨立試驗中成功次數的概率分佈。二項分佈描述的是在 n次獨立重複的伯努利試驗 中，成功次數為 k 的概率分佈。伯努利試驗是每次試驗只有兩種可能結果（如成功/失敗、是/否、正面/反面）的隨機試驗（） （二）核心特徵 試驗總次數 n 是預先確定的 --固定試驗次數 (n)

MySQL , 二項分佈 , 數據庫 , ci , 概率分佈

mb61c46a7ab1eee - 完整教程：動態規劃-01揹包

兜兜轉轉了半天，發現還是Carl寫的好。 看過動態規劃-基礎的讀者，大概都清楚。 動態規劃是將大問題，分解成子問題。並將子問題的解儲存下來，避免重複計算。 而揹包問題，就是動態規劃延申出來的一個大類。 而01揹包，就隸屬於揹包問題。 那什麼又是01揹包呢？ 01揹包 有n件物品，與一次最多能背w重量的揹包。第i件物品，重量為weight[

數組 , MySQL , 01揹包 , 動態規劃 , 數據庫

mb61c46a7ab1eee - 深入解析：自定義網絡協議與序列化/反序列化

自定義網絡協議與序列化/反序列化 如果你做過網絡編程，可能會遇到這樣的問題：用TCP發了一個“1+1”的計算請求，對方卻只收到了“1”；或者一次收到了“1+12+3”這種拼接的內容——這時候怎麼判斷哪個是完整的請求？又怎麼把這些字符串解析成能計算的操作數和運算符？這篇文章就從TCP的“天生缺陷”説起，帶你搞懂自定義協議的必要性、序列化與反序列化的核心邏輯，最後通過一個網絡計

oracle , 序列化 , 字符串 , 數據庫 , 反序列化

mb61c46a7ab1eee - 從“手殘黨“到“代碼魔術師“：三步把計算器塞進WinForm，讓界面不再“死板“！ - 詳解

我要用三步法，讓你的計算器從"廢柴"變"神器"！不是那種網上隨便抄的"Hello World"式計算器，而是真正能用、能擴展、能讓你在團隊裏吹牛的計算器！ 第一步：WinForm界面設計——別讓按鈕"亂蹦亂跳" 先別急着寫代碼，先搞清楚你的計算器要長啥樣。我見過太多人直接在窗體上亂放按鈕，結果界面亂成"狗窩"。記住：界面設計不是裝飾，是用户體驗的起點。 1.1

sed , 運算符 , redis , text , 數據庫

mb61c46a7ab1eee - 策略模式詳情 - 實踐

策略模式：定義一組算法，將每個算法封裝起來，使它們可以互相替換，且算法的變換不會影響使用算法的客户。 • 抽象策略（Strategy）類：這是一個抽象角色，通常由一個接口或抽象類實現。此角色給出所有的具體策略類所需的接口。 • 具體策略（Concrete Strategy）類：實現了抽象策略定義的接口，提供具體的算法實現或行為。

System , 封裝 , MySQL , 數據庫 , 策略模式