博客 / 列表

mob64ca140b0bc8 - RabbitMq安裝

快速體驗 打開 InsCode(快馬)平台 輸入框內輸入如下內容: 請生成一個完整的RabbitMQ安裝部署方案,要求:1. 支持Ubuntu 22.04系統 2. 包含Docker和原生安裝兩種方式 3. 自動配置默認vhost和用户權限 4. 生成健康檢查腳本 5. 輸出安裝驗證步驟。使用Kimi-K2

初始化 , 用户權限 , 後端開發 , Docker , harmonyos

mob64ca140b0bc8 - 公眾號文章Scheme

老婆公司的需求,公司給了一個星期的時間。讓她每天去複製粘貼。然後就有了如下代碼: 先説實現吧 一、抓包 打開Charles , 配置好SSL Proxy 。 編輯 證書OK後,配置允許抓取系統資源: 編輯 啓動抓包即可,簡單又方便: 編輯

抓包 , 機器學習 , 人工智能 , 公眾號 , 公眾號文章Scheme , Git

mob64ca140b0bc8 - C語言基礎六_結構體、枚舉_vc6.0用枚舉寫結構體性別

實驗任務一: // P286例8.17 // 對教材示例代碼作了微調,把輸出學生信息設計成函數模塊 // 打印不及格學生信息、打印所有學生信息均調用該模塊實現 #include stdio.h #include string.h #define N 10 // 運行程序輸入測試時,可以把N改小一些輸入測試 typedef struct st

結點 , include , 鏈表 , Css , 前端開發 , HTML

mob64ca140b0bc8 - grafana 閾值大於變顏色

首先我們來看一下我用到的素材(在百度圖庫裏下載的)。 一、打開PS,在PS中打開素材。 二、複製一個圖層(好習慣不解釋)。 三、圖像-調整-閾值,或者按下圖示按鈕後選擇閾值,彈出閾值窗口,調整閾值色階。 四、按下Ctrl+Shift+Alt+E鍵,蓋印可見圖層。 五、選擇-色彩範圍,選擇陰影,或者直接用吸管點擊

色彩範圍 , grafana 閾值大於變顏色 , 快捷鍵 , 圖層 , 雲計算 , 雲原生

mob64ca140b0bc8 - pacemarker 主備備是否可以單獨配置優先級切換

目錄 部署環境 部署規劃 主庫 備庫 守護進程規劃 數據準備 初始化實例 主庫 備庫 註冊服務 主庫 備庫 啓動主庫 配置歸檔 備份還原

sed , 機器學習 , 數據庫 , 人工智能 , SQL

mob64ca140b0bc8 - Spark on Hive 和 Hive on Spark 區別

文章目錄 1. 實戰概述 2. 實戰步驟 2.1 修改Hive配置文件 2.2 分發Hive配置文件到Spark配置目錄 2.3 分發HikariCP數據庫連接池JAR包 2.4 修改Hadoop核心配置文件 2.5 啓動Hadoop服務 2.6 啓動Hive相關服務

大數據 , 配置文件 , hive , hadoop , Hive on Spark , Hive on YARN

mob64ca140b0bc8 - snowstorm 粒子github

具體的粒子系統:雪,焰火,粒子槍 現在讓我們開始從PSystem製作幾個具體的粒子系統。這些系統已經做了簡單的説明和處理,不需要PSystem類那樣的靈活的屬性。我們實現雪,火焰和槍粒子系統。這些系統的命名漂亮的計算系統他們的模型。雪系統模型落下雪花,火焰系統發出火苗。粒子槍從攝影機位置在鍵盤按下,到火焰的位置;這是它看起來我們的火苗粒子子彈和在遊戲中使用基本的粒子系統。

snowstorm 粒子github , 粒子系統 , Storm , d3 , 大數據 , ci

mob64ca140b0bc8 - 二進制運算-二進制的運算規則_51CTO博客

  數學的8條運算法則是幫助我們解開各種複雜謎題的隱藏線索,可以概括為加、減、乘、除和交換律、結合律和分配律的結合而成。具體如下: 1. 加法交換律   公式:a+b=s 同樣b+a=s   解讀:當a=3、b=2,那麼3+2=5同樣2+3=5,直觀來説,假如一位兒童一頓只能吃5個餃子,無論是先吃3個,再吃2個,共5個餃子吃飽;還是先吃2個,再吃3個共5個餃子也

複雜度 , 理論基礎 , Css , 前端開發 , HTML

mob64ca140b0bc8 - NeurlPS'21 | 多智能體強化學習論文整理(更新中) -

[論文筆記•(多智能體)]LLMs Can Simulate Standardized Patients via Agent Coevolution 一、一句話總結 該研究針對標準化病人(SPs)訓練醫療人員成本高、對 SP 身心健康有潛在負面影響的問題,提出EvoPatient 框架—— 一種基於多智能體協同進化的虛擬 SP 模擬方案,通過病人智能體與醫生智能體的多

泛化 , 基線 , 穩健性 , jquery , 前端開發

mob64ca140b0bc8 - randomForestSRC 歷史版本

集成學習系列: Blending and Bagging Adaptive Boosting Decision Tree Random Forest Gradient Boosted Decision Tree Random Forest 1 - Random Forest Algori

機器學習 , 集成學習 , 隨機森林 , bootstrap , 雲計算 , ensemble , 雲原生