玄学问题日后了解一下1【已解决，智障问题】

最新推荐文章于 2025-09-08 20:03:49 发布
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本文描述了一个关于SpringBoot项目中同时配置MyBatis与MongoDB导致的问题及解决办法。作者最初配置了MyBatis依赖用于MySQL操作，之后转向使用MongoDB但未移除MyBatis依赖，这导致了SpringBoot启动时报错。通过删除不再使用的MyBatis依赖，成功解决了这一问题。

https://blog.youkuaiyun.com/daxiang52/article/details/79420777

问题解决了，这个解决方案并不能解决根源。根源在于我智障当时pom.xml加载了mybatis想用mysql。后来因为要快速开发所以改成了mongodb但是没删掉这个依赖，而mybatis需要在application.yml里手动配置datasource，所以spring boot无法自动配置，故报错。删掉依赖即解决问题。

Maven之玄学命名问题@EnableFeignClients注解的玄学问题
yxmoar的博客
03-02 845
今天写项目的时候遇到了玄学的问题，记录一下，望有大佬指点一下0.0 在travel-route工程下创建子工程travel-route-service 但是对比发现和之前创建的instance子工程不同，maven的子工程创建应该和instance一样，然后也没多想，就手动把这两个包变了 然后引入依赖，写启动类，加注解 好家伙，一堆红线，然后还有一点不同的是：右边的maven依赖颜色是灰色的？？？ 只好一个个手动add依赖吧 到@EnableFeignClients注解死活加不上 参考了好多博主
“不问，知你名”的玄学问题
qq_41508673的博客
10-23 639
“不问，知你名”的玄学问题1.前言2.理论分析2.1 信息论2.2 信息熵2.3 百家姓的编码2.3.1方式的选择3. 程序设计4.图形用户界面设计如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 1.前言 不知道大家有没有遇到路边有人问你，不用问你的姓就能知道你姓什么，当然我也遇到了。我怕被要钱就没有问
【学习笔记】STM32hal库开发入门笔记
qq_45498008的博客
03-17 9795
HAL库开发，零基础入门级，自学笔记（完善中）
Python/JS/Go/Java同步学习(第七篇)四语言“字符串类型验证“对照表: 运维“雏田“白眼审核凭证上传崩溃（附源码/截图/参数表/避坑指南）
本博客无转载，每一行代码都带药香，每一个概念都经实 战淬练| 初中学历非科班突围路线 从生产线走向全栈开发的实战派，通过： 10年ERP系统实施（服务100+客户，覆盖20行业） 5年医疗仓储物流数字化管理经验 2年生产制造打螺丝一线经验
09-08 1230
《四语言字符串校验忍法大比拼》摘要 虎山CTO用忍者世界比喻，对比Python、Java、Go、JS的字符串校验技术： 核心招式：isalpha()（纯字母）、isalnum()（字母数字），支持中文Unicode 语言特色：Python无印忍术（内置函数）、Java柔拳点穴（精准字符分类）、Go雷切遍历（rune分析）、JS白眼透视（正则排除法） 避坑指南：空字符串、数字混入、正则误用等常见陷阱 战力评级：Python最简单，Java最精准，Go高性能，JS灵活 附源码示例与执行截图，教你用"忍
一些对数学领域及数学研究的个人看法（转载自博士论坛wcboy）
weixin_30481087的博客
06-19 4054
转自：http://www.math.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=14819&extra=&page=1 原作者: wcboy 现在的论坛质量比以前差了，大部分都是来解题问答的，而且层次较低。以前论坛中，Qullien很令人印象深刻，但愿他能在国外闯出一片天空。现在 基础数学版代数&数论子版中那几个讨论代数几何的还不...
禅与维修摩托车的艺术_罗伯特-M-波西格
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houxiaogang05
03-09 5万+
----------------------- Page 1-----------------------=================追寻生命的价值：万里任禅游作 者： 罗伯特-M-波西格一段横跨美国的大陆的摩托车之旅，一场拥有两个主讲的哲学肖陶扩，追寻自我，追寻真理，追寻生命的深层价值。本书的故事并不复杂，也没有引人入胜的情节，讲述的只是一个男人在游历中体悟生命意义、获得自我拯救的过程，但...
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玄学
02-21
【标题】：“玄学”可能是指在这个特定的项目或应用中，开发者采用了某种不寻常或者非传统的技术方法，或者是对复杂、难以理解的编程概念的一种戏称。这可能涉及到一些高级的编程技巧、算法或者软件架构，使得普通...
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EMC作用是什么？浅析EMC在电路设计当中的问题
01-12
在电子电路系统设计中EMC对于很多新手来说都快成为“玄学”了，主要原因是说起来简单，处理起来难。 简单说起来就是内外部干扰，处理起来难常常就是一团乱麻找不到问题点。无论是普通电路系统还是高速电路系统，我们...
VB制作的玄学手机算号器
12-17
通过编写算法，初学者能够学会如何运用逻辑思维解决实际问题，如何让计算机按照预设的规则运行。算号器的核心功能是根据预设的规则生成一系列的号码，这些号码在玄学领域或许有着特殊的含义，但对于初学者来说，它更...
Using nmap NSE scripts for identifying common ICS protocols使用nmap的nse脚本对常见工控协议进行识别，附对应nse脚本，并记录pcap
12-09
效果预览： https://pan.quark.cn/s/3395935f10ba 对大佬有帮助的话就给个Star吧！ 工控常见协议 工控协议识别 Siemens S7 360截图16261006315874 Modbus 360截图162412289895122 IEC 60870-5-104 360截图16620607109125137 DNP3 360截图16280721688569 EtherNet/IP 360截图162807227386120 BACnet 360截图1653070991122136 Tridium Niagara Fox 360截图1667101691102117 Crimson V3 360截图1655042297118118 OMRON FINS 360截图1660082991103115 PCWorx 360截图16511001152371 ProConOs 360截图16240201192730 MELSEC-Q 360截图16460518444147
软件开发NuGet包缓存路径修改指南：Visual Studio环境下本地缓存位置迁移与环境变量配置实施方案
12-09
内容概要：本文详细介绍了如何修改和迁移NuGet包的缓存存放位置，包括清理全局缓存、以管理员身份运行Visual Studio 2022进行设置调整、修改NuGet.Config和Microsoft.VisualStudio.Offline.config配置文件，以及通过环境变量指定新的缓存路径。文中还提供了验证修改是否生效的方法，即通过命令行执行“dotnet nuget locals all --list”查看当前本地缓存状态，确保所有路径已正确更新。; 适合人群：使用Visual Studio进行开发并需要管理NuGet包缓存路径的.NET开发者，尤其是面临磁盘空间不足或希望统一管理依赖包存储位置的技术人员。; 使用场景及目标：①解决系统盘空间不足问题，将NuGet包缓存迁移到其他磁盘；②统一团队开发环境中的包存储路径，提升项目构建效率与一致性；③优化离线包引用配置，增强开发环境的稳定性和可维护性。; 阅读建议：操作涉及系统级配置和环境变量修改，建议在执行前备份原有配置，并以管理员权限谨慎操作，避免影响现有项目依赖。完成设置后务必通过命令行验证缓存路径变更结果。
基于图神经网络（GNN）的分子能量预测模型实现（附Python源码与数据集）
12-09
本研究提供了一套完整的Python实现方案，用于通过图神经网络（GNN）技术预测分子的能量属性。该资源包包含了可直接运行的源代码以及经过处理的标准化数据集，旨在为计算化学与材料科学领域的相关研究提供一套即用型工具。 方案的核心是构建一个基于图结构的分子表示模型。在该模型中，分子被抽象为图数据，其中原子作为节点，化学键作为边。节点与边均被赋予初始的特征向量，这些特征编码了原子类型、键级等关键化学信息。所实现的图神经网络架构通过多轮消息传递机制，能够有效地聚合分子内部的局部化学环境信息，从而学习到分子的全局表示。最终，一个全连接层将该图级表示映射为单一的标量输出，即预测的分子能量。 本资源包中的数据集包含了大量已知分子的结构信息及其对应的能量值，已预先划分为训练集、验证集与测试集，便于进行模型训练与性能评估。代码结构清晰，注释完整，涵盖了从数据加载、图结构构建、模型定义、训练循环到结果可视化的全流程。使用者可通过修改配置文件轻松调整模型超参数，或替换自有数据集进行迁移学习。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【无线传感器网络】基于MATLAB的RSSI测距与多边定位算法实现：节点坐标估计及定位误差分析系统设计
12-09
内容概要：本文通过MATLAB实现了一种基于RSSI（接收信号强度指示）的无线传感器网络节点定位算法。文章首先设定仿真环境，包括多个已知坐标的锚节点和一个待定位的未知节点，利用RSSI与距离之间的传播模型将测得的信号强度转换为距离估计，并引入高斯噪声模拟实际测量误差。随后采用多边定位法（最小二乘法）构建线性方程组，求解未知节点的坐标估计值，并计算其与真实位置之间的定位误差。最后通过图形化方式展示锚节点、真实节点、估计节点及其连接关系，并输出关键数据结果。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员或从事物联网、传感器网络相关工作的技术人员；适合对定位算法原理与仿真实现感兴趣的学习者。; 使用场景及目标：①用于教学演示或科研验证RSSI定位的基本原理；②帮助理解从信号强度到距离估算再到坐标求解的完整流程；③为后续改进算法（如引入滤波、加权最小二乘等）提供基础框架； 阅读建议：此资源以MATLAB代码为核心，建议读者逐段运行代码，结合注释理解每一步的数学原理与物理意义，重点关注RSSI转距离模型、最小二乘法的应用以及误差来源分析，可通过调整参数（如噪声水平、路径损耗指数）观察对定位精度的影响，加深理解。
量子计算领域JSX算法库的分析与应用研究
12-09
内容概要：该文档内容不完整，仅包含标题“三F一”及作者名“lituh”，未提供具体关于JSX量子算法库的分析内容或技术细节，无法获取有关量子算法库的功能、结构、实现原理或应用案例等有效信息。; 适合人群：对量子计算与JSX相关技术感兴趣的研究人员或开发者；但鉴于文档内容缺失，实际适用性受限。; 使用场景及目标：无法明确具体使用场景，可能旨在探讨JSX在量子算法库中的集成与应用，或分析其性能与架构设计，但由于信息不足，难以确定其原始目标。; 阅读建议：建议寻找该文档的完整版本或补充相关资料以获得全面理解，当前版本不具备深入学习或研究的价值。
基于上海期货交易所量化交易系统.zip
最新发布
12-09
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安全检测系统-多目标识别（YOLOv5）和人脸识别（Facenet）快速部署系统 功能上：本项目使用YOLOv5实现多目标识别，使用Facenet实现人脸识别，最终需要人脸和此人应具备的多目标同时满足
12-09
Security-feature-detection-system 安全检测系统 简介 安全检测系统-多目标识别（YOLOv5）和人脸识别（Facenet）快速部署系统。 功能上：本项目使用YOLOv5实现多目标识别，使用Facenet实现人脸识别，最终需要人脸和此人应具备的多目标同时满足才能通过安全检测，部署上：使用pyqt5实现前端可视化，在前端页面运行YOLOv5多目标识别系统（将模型运行封装到Qt中），使用Docker封装人脸识别后端系统，使用网络请求等包实现前后端交互 案例：进行多目标识别的同时，进行人脸识别，前端系统发送请求，携带参数到后端进行人脸识别，最终返回人脸识别结果，获取人脸识别结果后，检索该成员应具备的多目标特征，与YOLOv5多目标识别的实际结果进行比对，若无误则通过安全检测。 根据原作 https://pan.quark.cn/s/9784cdf4abfd 的源码改编 项目背景 出于一些比赛的需要，以及逃离懵懂状态开始探索，我于2023.12~2024.1（大二上）开始一些CV、LLM项目的研究，苦于能力有限，当时大部分的项目都是依托开源搭建而来，诸如本项目就是依托开源的Compreface和Yolov5搭建，我只不过做了缝合的工作，所以在此必须提及这两个项目的巨大贡献：https://.com/exadel-inc/CompreFace https://.com/ultralytics/yolov5 今天是2024.7.11(大二下暑假)，时隔半年我才开始这个项目的开源工作是因为，半年前的水平有限，虽然自己能实现项目的运作，但是恐很多细节介绍不好，当然本文自发出，后续我还会跟进，欢迎指正：22012100039@stu.xidian.edu.c...
STM32通用定时器TRC含义详细解析，并以TRC信号与无刷电机（BLDC）驱动为实例
12-09
内容概要：本文详细解析了STM32通用定时器中TRC（Trigger Controller）信号的含义及其应用。TRC是定时器内部触发控制器的输出信号，可通过配置TIMx_CCMRx寄存器的CCxS[1:0]位将捕获通道输入源设为TRC，从而让捕获通道监听内部触发事件。TRC信号源自触发控制器的输入源TRGI，该源由TIMx_SMCR寄存器的TS[2:0]位选择，包括外部引脚边沿、其他定时器TRGO等。此机制可用于测量内部事件间隔、间接捕获外部信号时间戳、实现定时器同步及节省引脚资源。在无刷电机（BLDC）驱动中，TRC与霍尔传感器配合，通过硬件自动实现精确换相，提升控制效率与实时性。; 适合人群：具备STM32嵌入式开发基础，从事电机控制或定时器高级应用的1-3年经验研发人员。; 使用场景及目标：①理解STM32定时器内部触发机制及TRC信号路径；②应用于BLDC电机霍尔换相控制、多定时器同步设计、内部事件时间测量等高精度控制场景； 阅读建议：此资源以实际应用场景为导向，结合寄存器配置与硬件逻辑分析，建议结合STM32参考手册和实际项目进行调试验证，深入掌握TRC在复杂定时系统中的作用机制。
参与辅助服务的用户侧储能优化配置及经济分析（Matlab代码实现）
12-09
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Python基于OpenCV的人脸集合相似度检测系统(源码＆UI＆教程)
12-09
使用教程： https://pan.quark.cn/s/c0f2b4acdf83，有不会的再问我  功能介绍： 用户输入人脸照片，程序从照片库中选出10张最相似人脸照片输出在文件夹中，并且给出这十张人脸与输入人脸的相似度值。 照片库可以增删 调节相似度阈值可调节 自定义UI操作界面 视频演示： [[项目分享]基于OpenCV的人脸集合相似度检测系统(源码＆UI＆教程)哔哩哔哩bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1Wa41137CW/?vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) 图片演示： png png 人脸相似度对比原理： 整体思路： 1、预先导入所需要的人脸识别模型； 2、遍历循环识别文件夹里面的图片，让模型“记住”人物的样子； 3、输入一张新的图像，与前一步文件夹里面的图片比对，返回最接近的结果。 使用到的第三方模块和模型： 1、模块：os,dlib,glob,numpy； 2、模型：人脸关键点检测器，人脸识别模型。 导入需要的模型。 这里解释一下两个dat文件： 它们的本质是参数值（即神经网络的权重）。 人脸识别算是深度学习的一个应用，事先需要经过大量的人脸图像来训练。 参考该博客，设计一个神经网络结构，来“记住”人类的脸。 对于神经网络来说，即便是同样的结构，不同的参数也会导致识别的东西不一样。 在这里，这两个参数文件就对应了不同的功能（它们对应的神经网络结构也不同）： shapepredictor.dat这个是为了检测人脸的关键点，比如眼睛，嘴巴等等；dlibface_recognition.dat是在前面检测关键点的基础上，生成人脸的特征值。 所以后面使用dlib模块的时...
设计一段玄学中大反派出生时的异象
04-25
当大反派出生时，天空中突然变得血红色，闪电狂舞，雷声轰鸣，伴随着一阵强烈的恶臭。同时，大地开始颤抖，土石飞溅，连绵不断的黑云密布，覆盖着整个天空。在这股强大的异象之下，所有人都感受到了一股凶险的气息，...
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