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最新推荐文章于 2025-11-22 14:29:18 发布
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#PHP

博客介绍了一个不错的PHP分页类。PHP是后端开发常用语言，分页类在处理数据分页展示时很实用，能提升用户体验和数据处理效率。
okevinme
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集体智慧编程中文版---第二章
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40、Web服务与Ajax应用：安全、消息传递、事务及客户端编程解析
jj890的博客
11-22 10
本文深入探讨了Web服务与Ajax应用在安全、消息传递、事务处理及客户端编程方面的关键技术与实践。对比了SOAP与REST架构在安全性、可靠消息传递和分布式事务中的优劣，分析了Ajax作为REST客户端的工作机制，并通过del.icio.us实例展示了其具体实现。同时指出了同源策略、权限控制和数据泄露等安全问题及其解决方案，最后提出了技术选型的决策路径，为开发者构建现代Web应用提供了全面的技术参考。
细胞的数据集 一万七张 粗糙粗糙
最新发布
12-05
细胞的数据集 一万七张 粗糙粗糙
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)
12-05
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要：本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开，详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例，并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向，体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标：①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法；②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用；③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证；④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议：建议按目录顺序系统学习，重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现，结合提供的网盘资源进行实践操作，并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
特定版本tomcat-8.0.28.zip.7z
12-05
特定版本tomcat-8.0.28.zip.7z
Java设计模式全面解析与实战应用项目_涵盖创建型模式如构造者模式工厂模式原型模式与单例模式关系型模式如责任链模式命令模式迭代器模式观察者模式解释器模式中介者模式.zip
12-05
Java设计模式全面解析与实战应用项目_涵盖创建型模式如构造者模式工厂模式原型模式与单例模式关系型模式如责任链模式命令模式迭代器模式观察者模式解释器模式中介者模式.zip
2026年系统架构设计师(第一批次)综合知识考试题库及参考答案.pdf
12-05
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面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究（Python代码实现）
12-05
面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究（Python代码实现）内容概要：本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开，结合Python代码实现，提出了一套适用于制造场景的机器学习建模与计算框架。该框架强调模型在工业数据噪声、缺失与动态变化下的鲁棒性，集成了数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习与结果验证等关键步骤，并通过实际代码示例展示了流程的可操作性与实用性。研究聚焦于提升制造过程中质量预测、故障诊断与工艺优化的自动化水平，推动智能制造的落地应用。; 适合人群：具备Python编程基础，熟悉机器学习基本算法，从事智能制造、工业数据分析或相关领域研究的研发人员与工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于制造业中的质量控制、设备预测性维护与生产流程优化；②构建稳定可靠的工业AI模型，应对实际生产中的不确定性与数据扰动；③为科研与工程实践提供可复用的机器学习集成计算模板。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Python代码进行实践操作，重点关注数据鲁棒性处理与模型集成策略的设计思路，并可根据具体制造场景调整参数与模块以适配实际需求。
pip install --find-links=. -r requirements.txt 这是什么意思
05-05
### 解释 `pip install --find-links=. -r requirements.txt` 的作用 该命令的主要目的是从指定的本地目录中查找并安装所需的 Python 包。以下是各参数的具体含义： - `-r requirements.txt`: 表示读取 `requirements.txt` 文件中的依赖列表，并按照其中定义的内容依次安装这些包。 - `--find-links=.`: 这里的`.`表示当前工作目录，意味着 `pip` 会在当前目录及其子目录中搜索可用的 `.whl` 或源码分发文件（`.tar.gz`, `.zip` 等）。如果找到了匹配的包，则会优先使用它们而不是访问在线索引[^1]。 因此，整个命令的功能可以总结为：依据 `requirements.txt` 列表的要求，在本地指定路径范围内寻找合适的软件包版本予以安装；如果没有找到符合条件的资源则报错终止进程，除非额外指定了其他可选来源或者忽略缺失项选项。 #### 实现步骤概述 为了达成完全基于本地存储完成Python项目所需库组件装配的目的，遵循以下流程操作即可达到预期成果: 1. **准备阶段**: 首先在一个具备网络连接能力环境下运用恰当配置后的pip指令预先获取所有必要的第三方扩展件副本存档于特定文件夹内； ```bash pip download --platform anylinux_x86_64 --no-deps -d pip_packages/ -r project/requirements.txt ``` 2. **生成离线需求文档**: 对所得档案集合做进一步整理加工形成专门用于指导后续无网境况下的全新型态清单记录——即所谓"offline version of requirement"; ```bash ls pip_packages > requirements_offline.txt ``` 3. **传输资料至目标主机**: 把先前制作完毕的相关素材(含packages仓库与更新后规格说明书)安全迁移到待布置作业场所之中; 4. **执行部署动作**: 最终凭借定制化调用模式激活对应机制从而顺利完成整体框架搭建使命. ```bash pip install --no-index --find-links=pip_packages -r requirements_offline.txt ``` 此处强调一点就是关于`--no-index`标志位设定意义在于告知工具全程仅限考量自定义供给渠道所提供的候选对象而不涉及任何公网范畴内的探寻活动[^2]. --- ###
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