好久没来了

最新推荐文章于 2024-07-21 15:10:21 发布
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神器 SpringDoc 横空出世 最适合 SpringBoot 的API文档工具来了
Trouvailless的博客
04-08 440
之前在SpringBoot项目中一直使用的是SpringFox提供的Swagger库，上了下官网发现已经有接近两年没出新版本了！前几天升级了SpringBoot 2.6.x 版本，发现这个库的兼容性也越来越不好了，有的常用注解属性被废弃了居然都没提供替代！无意中发现了另一款Swagger库SpringDoc，试用了一下非常不错，推荐给大家 SpringDoc简介 SpringDoc是一款可以结合SpringBoot使用的API文档生成工具，基于OpenAPI 3，目前在Github上已有1.7K+S.
神器 SpringDoc 横空出世！最适合 SpringBoot 的API文档工具来了
Java5658的博客
06-10 329
SpringDoc是一款可以结合SpringBoot使用的API文档生成工具，基于OpenAPI 3，目前在Github上已有1.7K+Star，更新发版还是挺勤快的，是一款更好用的Swagger库！值得一提的是SpringDoc不仅支持Spring WebMvc项目，还可以支持Spring WebFlux项目，甚至Spring Rest和Spring Native项目，总之非常强大，下面是一张SpringDoc的架构图。...
csdn好久没来了，我来了
qq_37244548的博客
10-05 215
来了
好久没来了！
mnshenyanping的专栏
01-20 534
快过年了，正如老板所说一点过年的感觉都没有。 本想学期末把论文投出去，结果写专项用了二十多天，我真不知道这个论文节前能不能投出去？！ 给自己点压力，希望可以！ 快到妈妈生日了，祝爸爸妈妈身体健康，幸福安康！ 祝男友事业顺心，平安幸福！ 最后祝愿自己加把劲尽快发论文啦！！！
Bmail联系人飞来飞去效果
12-08
好久没来了。本来想利用此贴写一些关于表现，行为和结构分离的东西，但是一直没什么时间，而且这段代码写的很匆忙，所以只好另找时间了。代码在IE6,Firefox1.7,Opera9下运行了一下应该没什么错误，如果有什么问题的...
C++生化危机1.0（找了好久找到的）
zhaozirui8290的博客
07-21 410
选项剧情有点单一不爱要在意这些细节。我做的生化危机第一版。
ubuntu16.04环境下软件启动，但是不显示软件界面
曾立文的博客
12-02 2547
前几天安装了ubuntu16.04， 我做了一个D435i 深度摄像头的矫正，然后安装anaconda python。安装后就启动spyder 集成开发环境。启动好像正常，就是看不到界面。然后我就装了一个visual studio code ，结果现象一样，看上去启动了，就是没有界面。 我找了好久，后来看到下面链接： https://blog.youkuaiyun.com/lch_vison/articl...
【顶级EI复现】【最新EI复现】基于共享储能服务的智能楼宇双层优化配置（Matlab代码实现）
11-25
【顶级EI复现】【最新EI复现】基于共享储能服务的智能楼宇双层优化配置（Matlab代码实现）
好大夫在线-问诊数据-医生ID：1010632293
11-25
医生ID：1010632293的 2023-10-30 至 2025-11-21 的问诊列表数据
基于Python与OpenCV的实时人眼检测与眨眼状态识别系统实现
11-25
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域，并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库，配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持，为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段，除基础Python运行环境外，还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG（方向梯度直方图）特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节： - 面部区域检测：采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位，为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位：基于已识别的人脸区域，运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析：通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态，为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别：通过连续帧序列分析眼睑开合度变化，建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测：设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准，准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构：构建视频流处理管线，通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议，涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理，更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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！
51单片机c源码-闪烁灯二
11-25
51单片机c源码-闪烁灯二
机器常见故障和保养.docx
11-25
机器常见故障和保养.docx
heatmap.js热力图实现[可运行源码]
11-25
本文介绍了如何使用heatmap.js库在HTML中创建热力图。首先，通过引入heatmap.js的CDN链接，创建一个heatmap实例，并配置其容器、背景颜色、渐变颜色、半径大小、透明度等参数。接着，生成模拟数据点，并通过setData方法将数据绑定到热力图实例上。文章还提供了generateData函数，用于生成随机数据点，以模拟热力图的展示效果。整个过程详细展示了热力图的创建、配置和数据绑定步骤，适合初学者快速上手使用heatmap.js。
51单片机c源码-数码管动态显示
11-25
51单片机c源码-数码管动态显示
Word目录页码对齐设置[项目代码]
11-25
本文详细介绍了在Word中如何设置目录页码对齐的方法，包括一级目录、二级目录和三级目录的具体操作步骤。首先通过“引用”--“目录”--“自定义目录”进入设置界面，然后分别对“目录1”、“目录2”和“目录3”进行字体、段落和制表位的调整，确保页码对齐。一级目录设置为黑体、小四，右对齐；二级目录设置为宋体、小四，首行缩进2字符；三级目录首行缩进4字符。通过制表位位置统一设置为41.8字符，实现页码对齐。
基于TensorFlow 2.0的RNN与LSTM股票开盘价预测模型实现
最新发布
11-25
基于贵州茅台的历史交易信息，运用Tushare金融接口获取数据集，通过TensorFlow 2.0深度学习框架构建循环神经网络与长短期记忆神经网络模型，对该公司股票每日开盘价格进行时序预测分析。实验过程采用标准化数据预处理流程，将时间序列数据转换为监督学习格式，通过滑动窗口机制构建训练集与测试集。模型架构包含多层神经网络单元，采用均方误差作为损失函数，使用Adam优化器进行参数迭代，并引入早停机制防止过拟合。最终通过对比两种神经网络在测试集上的预测误差指标，评估模型对股价波动规律的捕捉能力。 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！
JVM内存模型详解[源码]
11-25
本文详细介绍了JVM的内存模型，包括类加载子系统、运行时数据区和执行引擎三大部分。运行时数据区是JVM的核心部分，涵盖了本地方法栈、虚拟机栈、方法区、堆和程序计数器。方法区用于存储类信息、常量池等，而堆则是对象实例和数组的存储区域。文章还探讨了方法区的两种实现方式——永久代和元空间，以及它们的优缺点。此外，文中还解释了堆的垃圾回收流程和程序计数器的作用。执行引擎负责将字节码指令转换为本地机器指令，确保程序正确执行。通过本文，读者可以全面了解JVM内存模型及其各组成部分的功能和相互关系。
Java版本切换指南[项目代码]
11-25
本文详细介绍了如何在Linux系统中切换Java版本。首先需要将新安装的JDK添加到alternatives系统中，使用特定的命令指定Java和Javac的路径。添加完成后，通过alternatives --config java命令选择新版本。切换后可通过java -version验证当前版本。文中还提醒用户注意路径正确性、安装完整性以及权限问题，并建议为多个Java版本设置不同优先级以便管理。
来了
04-14
<think>好的，用户的问题只有一个词“来了”，看起来有些模糊，需要先理解用户的意图。可能的情况有很多种，比如用户可能想表达“我来了”或者询问某个事件、现象的到来，比如季节、节日、活动等。也有可能是网络用语或特定语境下的表达。 首先，需要通过搜索来确认“来了”在不同语境下的常见含义和用法。根据搜索结果，“来了”通常用于以下几种情况： 1. **日常交流中表示到达或出现**，比如朋友到达约定地点时说“我来了”。 2. **网络用语或梗**，例如在社交媒体或直播中，观众用“来了”表示参与或关注。 3. **特定事件预告**，比如节日、促销活动或新产品的发布，用“来了”作为标题吸引注意。 4. **文学或影视作品中的象征意义**，如用“春天来了”表达季节变化或希望。 接下来，需要整合这些信息，生成清晰有用的回答。根据用户意图的不明确性，可能需要涵盖多个可能的解释，并提供对应的实用信息。例如，如果用户指的是促销活动，可以建议关注相关平台；如果是网络用语，解释其使用场景。 最后，生成相关问题时要基于可能的用户意图，比如询问具体情境、用法或相关活动信息。确保问题与回答内容相关，帮助用户进一步明确需求。</think>“来了”在不同语境中具有多种含义和应用场景，具体解释需结合上下文分析。以下是常见用法和应对建议： **1. 日常交流场景** 表示某人或某物的到达，常用于口语交流。 示例：朋友到达约定地点时说“我来了”，此时可回应“这边”或挥手示意。 **2. 网络互动场景** 在直播、社交媒体评论区中，用户用“来了”表示参与互动。 典型场景： - 主播开场时观众刷屏“来了” - 视频创作者更新内容后粉丝留言“终于来了” **3. 商业宣传场景** 常见于活动/产品发布宣传标语，如： `双11福利来了` `iOS 18新功能来了` 建议通过官方渠道查询具体活动细则或产品详情。 **4. 文学表达场景** 用于描写自然现象或情绪变化： $$季节更替：\text{“秋风来了”} \Rightarrow T_{气温}=T_{基准}-\Delta t$$ $$事件触发：\text{“灵感来了”} \Rightarrow P(创作)=k\int_{t_0}^{t}灵感值\,dt$$ ```text 代码应用示例（事件监测）： ``` if event == "来了": send_notification() else: continue_monitoring() ```
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