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最新推荐文章于 2024-05-22 15:34:36 发布
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【iVX】在百花齐放的低代码平台中独领风骚
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在快速发展的软件开发领域，低代码平台已经成为了一种重要的开发方法，它使非专业开发人员也能够参与到软件开发中来，大大加速了软件开发的效率。然而，目前市面上的低代码平台五花八门，但大多数都有一个共同的特点，那就是它们都将应用和代码锁定在了平台内部。在这种情况下，iVX平台的出现无疑带来了一股清新的风。
内幕！smardaten无代码平台全方位测评，这些细节你绝对想不到！
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linux cat代码,linux cat命令(示例代码)
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1.cat命令功能cat命令的用途是连接文件或标准输入并打印。这个命令常用来显示文件内容，或者将几个文件连接起来显示，或者从标准输入读取内容并显示，它常与重定向符号配合使用2.cat命令格式cat [option]... [file]...3.cat命令参数-A,--show-all等价于-vET-b,--number-nonblank对非空输出行编号-e...
git提交代码
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爱心特效代码
qq_50962973的博客
11-08 5536
很多的爱心代码
vscode自动化写代码插件 自动生成代码插件
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12-11 1795
代码搜索工具
iVX低代码平台系列制作APP简单的个人界面
码莎拉蒂
11-07 1万+
我们知道，目前市场上开发app或者小程序这些应用，都离不开一个个人界面，就是类似下面的这种界面，我们可以利用iVX低代码平台来开发，简单快速，如果还有不知道iVX低代码平台是啥的，猛戳这里:关于ivx当前，小伙伴还可以点击这里进去​​我们没花多少时间就开发出一个非常丝滑的页面，也就是不到10分钟，如果是原生开发的话，这个界面至少需要半个工作日时间，所以利用ivx能节省人力成本。
女神节告白代码
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今天是女神节，送给所有女神们一句话：爱自己是终生浪漫的开始，无论何时都要好好爱自己今天我们来写表白爱心代码首先HTML里body只要写两行代码就可以了，后面都是js代码了我们的样式css代码如下：首先我们先定义一个Settings。
百度发布Comate代码知识增强2.0，国内首个支持实时检索智能代码助手
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Comate基于网页检索快速学习新知识，通过大模型对复杂问题进行分析，明确需求解法，并基于用户已有的代码，快速的实现和修改代码。他重磅发布了百度智能代码助手Comate最新成果——Comate代码知识增强2.0，这是国内首个支持实时检索的智能代码助手，内置超过10000个Github 热门代码库，这为全球开发者带来了前所未有的编程体验。比如需要在生成一个Agent调用文心一言的4.0API实现，只需要说出你的需求，Comate就可以通过网页检索生成框架代码，找到最新的文心一言API，生成业务逻辑代码。
Verilog-daima.rar_verilog 代码集_verilog学习技巧
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这个"Verilog-daima.rar"压缩包显然是一个Verilog学习资源，其中包含了帮助初学者和有经验的设计师提升Verilog编程技巧的实例代码。 在"Verilog实例代码.pdf"中，你可能会找到以下关键知识点： 1. **基本语法与...
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这是一个基于Docker容器化技术实现的企业级私有云文档协作与在线编辑一体化部署解决方案项目_通过精心编排的DockerCompose配置将Seafile开源私有云盘系统与Onl.zip
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C++编程面向对象核心特性的技术解析：封装继承多态在软件工程中的应用与实现
12-04
内容概要：本文系统梳理了C++的核心基础知识，涵盖面向对象三大特性（封装、继承、多态）、动态内存管理（new/delete与malloc/free的区别）、作用域、引用与指针、类与对象、构造与析构函数、静态成员、常函数、运算符重载、拷贝构造、赋值操作符、单例与工厂设计模式、STL常用容器（vector、list、deque、map、set、unordered_map）及其操作，以及迭代器、算法和函数对象等内容。文章通过代码示例深入讲解了C++中关键机制的实现原理，如多态的虚函数表机制、智能指针替代方案、内存泄漏防范等。; 适合人群：具备C++基础语法知识，有一定编程经验，希望深入理解C++面向对象机制、内存管理和常用设计模式的初中级开发者，尤其适合准备面试或提升系统编程能力的学习者； 使用场景及目标：①掌握C++面向对象核心机制的底层原理与实现方式；②理解常见设计模式在C++中的应用；③熟练使用STL容器与算法进行高效编程；④辨析C++中易混淆概念（如new/malloc、引用/指针、深拷贝/浅拷贝）； 阅读建议：建议结合代码示例动手实践，重点关注类的构造与析构过程、多态实现机制、STL容器的操作特性及设计模式的应用场景，理解其背后的设计思想而不仅仅是语法使用。
能源布线器实现电网的最佳电力分配.zip
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PINN驱动的三维声波波动方程求解（Matlab代码实现）
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内容概要：本文介绍了基于物理信息神经网络（PINN）驱动的三维声波波动方程求解方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法将深度学习与物理建模相结合，利用PINN在无需大量标注数据的情况下，通过引入偏微分方程作为物理约束，直接从初始和边界条件出发求解三维声波传播问题，适用于复杂介质中的波动模拟与反演分析。; 适合PINN驱动的三维声波波动方程求解（Matlab代码实现）人群：具备一定数学基础和Matlab编程能力，从事物理仿真、声学、地球物理、计算力学等领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决传统数值方法（如有限差分、有限元）在高维或复杂边界条件下计算成本高的问题；②探索数据驱动与物理驱动融合的建模范式，提升模型泛化能力和求解效率；③应用于地震波传播模拟、医学超声成像、噪声控制等实际科研与工程场景。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码，理解PINN的网络结构设计、损失函数构建及物理约束嵌入方式，动手调试参数并扩展到其他偏微分方程求解任务中，以深入掌握其原理与应用技巧。
因子图算法daima代码
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因子图算法是一种用于求解概率图模型中的推断问题的算法。它通过将概率图模型转化为一个因子图，并在因子图上进行推断。下面是因子图算法的简化伪代码： 1. 初始化：给定一个概率图模型和推断目标节点集合 2. 将概率图模型转化为因子图：将每个变量节点和其相邻的因子节点构成一个因子，构建一个由因子节点和因子间边构成的因子图。 3. 初始化消息：对于每个变量节点和因子节点，初始化一个消息队列 4. 向前传递消息：对于每个因子节点，计算其与相邻变量节点的消息，并将消息发送到变量节点。 - 计算因子节点f与变量节点v之间的消息M(f->v)： - 将与因子节点f相连的所有变量节点v_i的消息m(v_i->f)取乘积得到一个临时的消息temp - 将temp除以v_i节点的因子除时m(v_i->f)，得到M(f->v) 5. 变量节点更新：对于每个变量节点，更新其与相邻因子节点之间的消息，并将消息发送到因子节点。 - 计算变量节点v与因子节点f之间的消息M(v->f)： - 将与变量节点v相连的所有因子节点f_j的消息M(f_j->v)取乘积得到一个临时的消息temp - 将temp除以f_j节点的因子除时M(f_j->v)，得到M(v->f) 6. 重复步骤4和步骤5，直到所有消息收敛或达到最大迭代次数。 7. 推断结果：对于每个变量节点，根据收敛后的消息计算其边缘概率分布，得到推断结果。 需要注意的是，以上代码是一种简化的伪代码。在实际应用中，可能需要对消息的计算、收敛判断等进行更复杂的处理。
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