将博客搬至优快云

最新推荐文章于 2021-02-04 06:58:32 发布
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蚩尤紫馨
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运维系列：csdn博客搬家：及其方便的博客迁移、搬家工具，支持主流博客平台----CsdnSyncHexo。
weixin_54626591的博客
09-14 218
csdn博客搬家：及其方便的博客迁移、搬家工具，支持主流博客平台----CsdnSyncHexo。
《将博客搬至优快云》
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11-14 405
将博客搬至优快云
将博客搬至 优快云
IT老男孩
02-04 637
本文永久链接: https://www.xtplayer.cn/csdn/blog-sync-to-csdn/我的博客即将同步至 优快云 社区，这是我的 优快云 主页：https://blog.csdn.net/hongxiaolu
将博客搬至优快云 —— python 调用 so 库 需要注意的地方
VizXu的博客
05-29 7072
两年前在oschina写的博客，现在搬到优快云。
公众号搬家至优快云博客，有哪几种途径？
夏目的博客
05-13 657
写博客是总结归纳再阐述的一个过程，一篇文章辛辛苦苦敲出来后，总想分享给更多的人，许多小伙伴都有了微信公众号，但是同时维护着博客跟微信公众号，时间上根本不够用，为解决这个问题，优快云特开通公众号同步功能，只需要把您的优快云 ID与微信公众号ID绑定即可！ 公众号同步的操作方法： 1.把您的公众号ID与优快云 博客地址发送至邮箱：luhui#csdn.net （把#号换成@） 2.加优快云博客小姐姐的微信号，备注：申请公众号同步 图片: https://uploader.shimo.im/f/kSvtP
MSN博客搬家至优快云的XML-RPC工具
MSN博客搬家工具是一个用于将内容从MSN（现在称为Windows Live Spaces）博客平台迁移至其他博客服务的实用程序。鉴于MSN博客服务最终停止运营，用户需要将博客内容迁移到其他博客平台以避免数据丢失。 #### 2. XML-...
2013年高职高专组C/C++预赛规则与题目类型解析：涵盖结果填空、代码填空与程序设计竞赛要求
05-14
内容概要：本文档为2013年C/C++高职高专组预赛的考试规则和注意事项说明。文档详细介绍了考试流程、答题规范、提交方式以及各类题型的具体要求。考试时间共4小时，选手需通过浏览器提交答案。试题分为结果填空、代码填空和程序设计三种类型，分别要求直接填写结果、补充代码片段和编写完整的程序逻辑。所有编程题必须符合ANSI C++标准，不允许使用特定操作系统或编译器的特殊函数。文档还强调了代码的通用性和规范性，要求选手避免在代码中加入个人信息或无关内容，并确保代码能够处理不同输入数据。 适合人群：参加高职高专组C/C++编程竞赛的学生及准备类似竞赛的编程爱好者。 使用场景及目标：①帮助参赛选手熟悉竞赛规则和评分标准；②指导选手如何正确提交答案并遵循编程规范；③提高选手的编程能力和解题技巧，确保其能够在规定时间内高效完成任务。 其他说明：文档还特别提醒选手注意代码的通用性和规范性，避免因不符合要求而失分。同时，选手应提前熟悉ANSI C++标准，掌握常用库的使用方法，以应对不同类型的编程题目。
《机器人综合基础实践教程》（入门篇、提高篇）总结
05-14
内容概要：《机器人综合基础实践教程》（入门篇、提高篇）涵盖了机器人基础构建、编程控制、传感器应用等多个方面。教程从机械零件简介入手，逐步介绍主控板和编程环境的配置，随后通过一系列实验引导读者动手实践，包括驱动轮模块、双轮万向车、红外启动小车、带传动模块、履带机器人、红绿灯等实验。这些实验不仅帮助读者理解基本原理，还涉及高级应用如蓝牙电子温度计、语音识别、双轮小车平衡、蓝牙排爆机器人和WiFi视频排爆等。教程旨在培养读者的空间构型能力、编程技巧和综合调试能力，为机器人技术的实际应用打下坚实基础。 适用人群：具备一定编程基础和技术兴趣的学生、教师及爱好者，特别是对机器人技术感兴趣的初学者和中级学习者。 使用场景及目标：①帮助学生理解机器人基本原理，掌握机械零件组装和编程控制；②通过实际操作，提升编程和调试技能；③为机器人竞赛、项目开发和创新实践提供理论和实践指导；④培养创新思维和解决实际问题的能力。 其他说明：教程不仅提供详细的实验步骤和代码示例，还配有丰富的参考资料和光盘课件，确保学习者能够全面理解和掌握知识点。此外，教程强调实践操作的重要性，鼓励学习者通过动手实验加深理解，培养独立思考和解决问题的能力。
验证码生成器：Vue3Canvas的动态验证码.pdf
05-14
文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿用作商业用途。 Vue 3是一款备受瞩目的JavaScript框架，它采用了基于Proxy的响应式系统，显著提升了性能和调试能力。其Composition API带来了更高效的逻辑组织方式，使代码复用变得轻而易举。Tree-shaking支持让打包后的文件体积更小，进一步优化了应用性能。Vue 3还与TypeScript深度集成，提供了更完善的类型推导，让开发过程更加顺畅。无论是构建大型应用还是小型项目，Vue 3都能凭借其出色的性能和灵活的架构，帮助开发者高效完成任务，是现代Web开发的理想选择。
苹果香蕉橘子分类图像数据集
05-14
苹果香蕉橘子分类图像数据集 关键词: 食物 描述: 主要是用来进行分类，包含新鲜的苹果、新鲜的橘子、新鲜的香蕉、腐烂的苹果、腐烂的橘子、腐烂的香蕉几类图片，每类有200-300张图片左右。
会员管理系统：Vue3+积分的规则引擎.pdf
05-14
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基于flask+socketio+pinecone+langchain+openai实现的定制化问答系统（AI垂直领域）+说明.zip
05-14
基于flask+socketio+pinecone+langchain+openai实现的定制化问答系统（AI垂直领域）+说明.zip 项目介绍 项目采用flask+socketio+pinecone+langchain+openai实现的一个定制化问答系统 支持流式问答 支持在线动态构建增量知识库 部署步驟 安装包 pip install -r requirements.txt 更换config.openai_setting.py文件中的 api_key 与 个人代理地址 更换config.pinecone_setting.py文件中的api_key 附申请地址: 见说明 执行load_txt.py文件导入数据(控制台无错误即表示导入完成，可查看pinecone数据库核验) 启动app.py在线实现流式问答与添加问答知识库 项目目录说明 base: 基础模块-存放了项目的基础类 base.load: 加载模块-临时存放了txt文件与pdf文件加载到向量数据库的操作 config: 配置模块-存放了项目的配置文件 data: 数据模块-存放了要加载的临时文件 template: 临时存放了测试用的html文件
水彩插画儿童美术教学课件素材模板.pptx
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05-14
水彩插画儿童美术教学课件素材模板
linux常用命令大全.md
05-14
linux常用命令大全.md
【数据库设计】Visio绘制ER图详细教程：实体关系图的自定义模板与高效绘制方法
05-14
内容概要：本文档详细介绍了使用Visio绘制ER图的方法，首先阐述了ER图的三个基本要素：实体、属性、关系，并解释了Visio中没有现成模板的问题以及解决方案，即通过自定义模具的方式添加所需的图形元素。接着描述了绘制ER图的两种主要方式：手动绘制和利用Visio的反向工程技术。对于手动绘制，文中以留言板数据库为例，具体演示了从创建实体、设置属性到建立实体间关系的全过程。而对于反向工程，则强调了其高效性，支持多种数据库类型，如Access、MSSQL、Excel等，并给出了详细的步骤说明，包括设置反向工程参数、选择数据库路径、指定生成的表等关键环节。 适合人群：适合有一定数据库基础知识，尤其是正在学习或从事数据库设计工作的人员，包括但不限于数据库管理员、软件开发者、系统分析师等。 使用场景及目标：①帮助用户掌握Visio绘制ER图的基本技能，能够独立完成简单数据库的ER图设计；②利用Visio的反向工程功能快速生成复杂数据库的ER图，提高工作效率；③理解实体、属性、关系三者之间的逻辑关联，为后续数据库设计提供理论依据。 阅读建议：建议读者按照文档中的步骤逐步操作练习，同时结合实际项目需求，灵活运用所学知识，特别是对于反向工程部分，可以尝试不同类型的数据库以加深理解。
元宇宙入口：Vue3+WebXR的虚拟世界.pdf
05-14
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SABO-LSTM回归算法：基于减法平均优化器的长短期记忆神经网络时序预测新方法
05-14
内容概要：本文介绍了一种2023年提出的新算法——SABO-LSTM回归算法，该算法结合了减法平均优化器（SABO）和长短期记忆神经网络（LSTM），用于多变量和单变量时序预测。文中详细解释了SABO-LSTM的工作原理，展示了其实现过程，包括模型定义、数据预处理、模型训练和评估。提供的MATLAB代码已调试完毕，附带详细的中文注释，用户只需替换数据集即可运行。评价指标包括R2、MAE、MSE和RMSE，图表展示了模型性能。 适合人群：对时序数据分析感兴趣的科研人员、学生以及从事相关领域的工程师。 使用场景及目标：适用于需要高精度时序预测的应用场景，如金融、气象、能源等领域。目标是提升时序数据预测的准确性，特别是在处理复杂的多变量输入时。 其他说明：该算法新颖，尚未广泛应用于学术界，非常适合用于发表高质量的研究论文。
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