Nothing

最新推荐文章于 2025-05-14 18:07:16 发布
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许多事，没说出来，不代表不知道。 
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yum install时出现nothing provides libcdio_cdda.so.1()(64bit) needed解决方案
weixin_43178406的博客
10-21 1万+
本文主要介绍了yum install时出现nothing provides libcdio_cdda.so.1()(64bit) needed解决方案，希望能对使用Linux的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
Kotlin Nothing
丿灬安之若死
03-16 1551
或许你对他很陌生 那么看这样一段代码 指向TODO() 运行起来会怎么样呢 运行上述代码是没事的。 但是下面的代码就报错了 package com.anguomob.learn const val number=1001; fun main() { when(number){ 1-> TODO(); 1001-> TODO(); } } 报错内容 Exception in thread "main" kotlin.N...
mysql share nothing_share-Nothing原理
weixin_34784025的博客
01-27 556
Share nothing理论在数据库设计和优化中的实践应用首先介绍share nothing概念。最早接触它是在 DataBaseManagentSystem一书的并行数据库章节中。并行数据库要求尽可能的去并行执行数据库操作，从而提高性能。在并行计算体系结构实现中有很多可选的体系结构。包括：share-memory：多个cpu共享同一片内存，cpu之间通过内部通讯机制(interconnecti...
解析Kotlin中的Nothing【笔记摘要】
weixin_40261082的博客
06-27 1460
解析Kotlin中的Nothing
mysql share nothing_分布式数据库的Share Nothing / Share Disk / Share Storage
weixin_33796288的博客
01-19 563
在介绍share storage之前，我们首先看下share nothing和share disk。最早期的分布式数据库，整体架构上大致分为share nothing和share disk两类。oracle的RAC集群，是比较典型的share disk模式，而mysql分库分表+大部分NoSQL，是share nothing的代表。RAC的scale out能力相当有限，要提升存储IO/Volum...
nothing here
pumpkin_lion的博客
04-04 230
mysql share nothing_为什么说 MySQL Cluster 是 shared-nothing 架构的？如何理解 shared-nothing ？...
weixin_39622289的博客
01-19 528
share nothing和share disk是两种常见的分布式数据库模型。share nothing架构下，每个结点都有自己的CPU、内存、存储。跨结点的数据访问通过结点之间的网络通讯来完成。share disk架构下，每个结点有自己的CPU和内存，但是共享同一个存储。也就是说，存储只有一份，放在单独的分布式文件系统上，由文件系统本身来保证其可用性，一般由高端的专门存储设备来完成。大多数分布式...
Kotlin的Nothing类型
qq_42165012的博客
12-05 1178
Kotlin的Nothing类型
在发布前夕，Carl Pei 确认 Nothing Phone 3 的价格
心雨楼
05-14 852
价格已经揭晓！Nothing 已确认 Phone (3) 将于 2025 年第三季度发布，公司已经开始为这款设备预热。上周在 Nothing 的 X 账号上发布的一个微妙的“3”暗示了即将到来的发布，而如今 CEO Carl Pei 透露，这款手机的售价将在 800 英镑左右。在 Android 官方 YouTube 频道分享的一段视频中，Pei 还透露了一些值得期待的内容，称 Phone (3) 是公司的“首款真正旗舰”，标志着性能和高端功能的一大飞跃。
【CLion】 nothing to run on
gsgs1234的博客
02-15 280
【Clion】nothing to run on
基于Java+SpringBoot+Vue的家具网上商城系统设计与实现源码及文档
最新发布
12-21
本项目旨在构建一个基于Web的家具在线销售平台，该系统致力于实现家具商品的高效数字化管理与用户交互。平台核心功能涵盖：主页展示、个人中心、用户账户管理、家具分类维护、商品信息管理、订单处理及系统配置等模块。管理员通过预设凭证登录后，可全面管理平台的各项业务与数据。 技术实现采用Spring Boot与Node.js作为后端支撑，结合Vue.js前端框架及Element UI组件库，数据库选用MySQL，项目管理依赖Maven。开发环境推荐使用IntelliJ IDEA，同时兼容Eclipse。系统遵循浏览器/服务器（B/S）架构模式，确保跨平台访问的便捷性。 部署时需配置数据库连接参数，相关设置在项目资源文件中指定。初始化数据库可执行提供的SQL脚本。应用启动后，管理员可通过特定路径访问后台管理界面，普通用户则通过前端入口浏览与购买商品。具体技术细节与操作流程可参考附带的文档资料。 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！
推荐系统基于Java+Vue的联邦学习隐私保护模型设计：分布式协同推荐架构与安全通信实现 项目介绍 基于java+vue的联邦学习的隐私保护推荐系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-21
内容概要：本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构，使用户数据在本地完成模型训练，仅上传加密后的模型参数或梯度，通过中心服务器进行联邦平均聚合，从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计，包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块，并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时，系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示，Java后端支撑高并发服务与日志处理，形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例，如特征提取、模型聚合、加密上传等，增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群：具备一定Java和Vue开发基础，熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术，从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标：①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法；②掌握隐私保护机制（如加密传输、差分隐私）与模型聚合技术的集成；③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型；④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议：建议结合代码示例深入理解联邦学习流程，重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑，同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展，适用于科研验证与工业级系统原型开发。
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告.docx
12-21
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告
遗传算法的原理及其在实践中的应用（PDF格式）
12-21
源码来自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
第4讲：RGB-LED 传感器实验.mp4
12-21
Arduino智能硬件开发实战项目
基于MATLAB的频谱图与Bode图绘制方法及实现
12-21
在实验数据处理过程中，频谱图的生成通常涉及多种分析方法。其中，自相关函数法通过计算信号时间序列的自相关特性来估计功率谱密度。另一种常用方法是自回归模型法，该方法基于信号的前期观测值构建线性预测模型，进而推导出频谱分布。这两种技术均被广泛应用于从实验数据中提取频域特征，以实现对信号能量在不同频率上分布状况的可视化呈现。 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！
RBF神经网络训练：MATLAB实现与源码解析
12-21
【达摩老生系列作品，品质经过严格验证与实测调校】 资源标题：基于径向基函数神经网络的训练实现（MATLAB完整源代码包） 资源类别：MATLAB完整项目工程文件 内容说明： 本资源包含一套经过完整测试与调试的MATLAB源代码，能够确保在标准环境中顺利运行。若在使用过程中遇到执行问题，可提供运行指导或适配调整方案。 适用对象：适用于机器学习及神经网络领域的初学者，以及具备一定编程经验的开发人员。 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！
windbg安装包及使用教程
12-21
源码来自：https://pan.quark.cn/s/324a3a64328b awesome-windbg-extensions extensions wdbgark - WinDBG Anti-RootKit Extension https://sww-it.ru MEX - Mex External - MEX Debugging Extension for WinDbg can help you simplify common debugger tasks, and provides powerful text filtering capabilities to the debugger. http://www.cnblogs.com/tianqing/p/9369693.html SwishDbgExt - Incident Response & Digital Forensics Debugging Extension https://www.comae.com DBGkit - DbgKit is the first GUI extension for Debugging Tools for Windows (WinDbg, KD, CDB, NTSD). download Patterns Debugger Extension DLL - Patterns Debugger Extension DLL. download poolinfo - kernel pool windbg extension findpg - Windbg extension to find PatchGuard pages windbg-extensions - ...
基于KNN的手写识别系统设计开题报告.doc
12-21
基于KNN的手写识别系统设计开题报告
Nothing to migrate
07-28
### 问题分析 当使用 `sass-migrator` 时出现 `Nothing to migrate` 的提示，通常意味着工具没有检测到需要迁移的语法，或者路径匹配、文件内容未满足迁移条件。这种提示并不一定表示错误，而是表明当前文件或路径中没有符合迁移规则的内容。 ### 可能原因及解决方案 #### 1. 路径匹配不准确 如果指定的路径中没有匹配到 `.scss` 或 `.sass` 文件，`sass-migrator` 会提示 `Nothing to migrate`。确保路径表达式正确，并能覆盖到需要迁移的文件。 例如，使用通配符 `**/*.scss` 时，需确保 shell 支持递归匹配，或者使用引号包裹路径以避免被错误解析： ```bash sass-migrator division "**/*.scss" ``` 若路径中存在隐藏文件或深层嵌套目录，建议使用 `find` 命令辅助确认路径匹配情况： ```bash find . -name "*.scss" ``` #### 2. 文件内容无需迁移 如果 Sass 文件中并未使用需要迁移的语法（如 `/` 除法运算），则 `sass-migrator` 会跳过该文件并提示 `Nothing to migrate`。这种情况下，可以检查文件中是否确实包含待迁移的语法。 例如，以下语法需要迁移： ```scss width: 100px / 2; ``` 迁移后应为： ```scss width: calc(100px / 2); ``` 如果文件中没有类似表达式，则无需迁移。 #### 3. 文件语法错误导致跳过 如果 `.scss` 文件本身存在语法错误，`sass-migrator` 可能无法解析文件内容，从而跳过该文件并提示 `Nothing to migrate`。此时应先修复原始文件中的语法问题，再重新执行迁移命令。 例如，以下非法选择器结构可能导致解析失败： ```scss .my-class { color: red } // 缺少分号 ``` 修复后应为： ```scss .my-class { color: red; } ``` #### 4. 工具版本兼容性问题 不同版本的 `sass-migrator` 对语法的支持和识别能力有所不同。若使用的是旧版本，可能无法识别某些需要迁移的语法。建议升级至最新版本： ```bash npm install -g sass-migrator@latest ``` 升级后再次运行迁移命令，以确保能够识别和转换所有符合规则的语法。 #### 5. 未指定正确的迁移策略 `sass-migrator` 支持多种迁移策略，如 `division`、`module` 等。若执行命令时未指定正确的策略，也可能导致未识别迁移内容。 例如，若希望迁移除法语法，需明确使用 `division` 策略： ```bash sass-migrator division **/*.scss ``` 若误用了其他策略（如 `module`），则可能提示 `Nothing to migrate`。 --- ### 验证迁移效果 迁移完成后，可通过以下方式验证是否成功： - 检查目标文件中是否已将 `/` 替换为 `calc()`。 - 在项目中启用 Sass 的严格模式（如使用 `sass --watch` 编译），观察是否仍有除法相关的弃用警告。 - 使用自动化测试工具或构建流程验证样式输出是否正常。 --- ###
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