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本文深入剖析了长达20位数字的代码片段，揭示了其背后的逻辑结构和关键功能。通过详细解释，读者可以更好地理解代码的实现原理和工作流程。

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蝌蚪 NBMSClient.exe
04-04
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变形金刚里面的大黄蜂
12-22
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【poi-3.8】poi解析excel&插入数据库详解
贾继康的博客
10-01 4483
文章目录poi解析excel&插入数据库详解说明 poi解析excel&插入数据库详解 说明       &
【花雕动手做】Kitronik 可编程开发板基于 ARCADE MakeCode 之音乐播放器
雕爷学编程
09-02 813
《Arduino手册》与Kitronik ARCADE开发板为创客提供丰富资源。《Arduino手册》涵盖近4000篇技术博客，涉及智能家居、农业等20+领域，提供详细案例与开发指导。Kitronik ARCADE是一款教育级可编程游戏机，支持MakeCode图形化编程，集成彩色屏幕、按键和振动反馈，适合编程教学与游戏开发。两者均通过开源平台降低技术门槛，助力爱好者实现创意项目。
Jenkins一站成魔【3】Docker平台CI/CD
michael_linux的博客，一个小小小学生。滴水穿石，步步为营，只为那刹那芳华。
03-23 665
GitLab和GitHub一样属于第三方基于Git开发的作品，免费且开源（基于MIT协议），与Github类似，可以注册用户，任意提交你的代码，添加SSHKey等等。不同的是，GitLab是可以部署到自己的服务器上，数据库等一切信息都掌握在自己手上，适合团队内部协作开发，你总不可能把团队内部的智慧总放在别人的服务器上吧？简单来说可把GitLab看作个人版的GitHub。1）开发人员每天把代码提交到Gitlab代码仓库。
【论文笔记】(2023-10-15更新) Guided Skill Learning and Abstraction for Long-Horizon Manipulation
m0_48948682的博客
07-12 2687
为了协助日常人类活动，机器人必须解决复杂的长期任务并推广到新环境。最近的深度强化学习方法在完全自主学习方面表现出了一定的优势，但在大型环境中很难达到长期目标。另一方面，任务和动作规划（TAMP）方法在解决和推广长期任务方面表现出色，这要归功于它们强大的状态和动作抽象化。它们需要假设预定义好的的技能集。作者将强化学习和 TAMP 这两种范式相结合，提出一个集成任务规划和技能学习的框架 LEAGUE。
QT网络通信TCP UDP
qq_45403803的博客
11-13 2720
在QT中高版本的支持lambada表达式，但是需要在“projectName.pro”的文件中添加"CONFIG += C++11"这行代码，下面就新和旧两种形式书写记录。 一、TCP 1.完整的工程 此工程中的tcpserver.cpp中的信号和槽函数的连接使用的connect()函数用的是大多数的旧版本也支持的形式，并且在此文件中都是手动连接的 在tcpsocket.cpp中的信号和槽函数的连接使用的是自动连接，即：从ui界面的器件中鼠标右键转到槽函数。也有手动连接的 手动连接时候注意需要在相应的头文
聊天室案例
gulanga5的博客
11-22 219
【代码】聊天室案例。
小数数据类型弄decimal
chenliang
05-06 1482
文章目录1.1 decimal的总结1.2 实践一(decimal不指定M和D和无符号)1.3 实践二(看一看decimal的小数精确度)1.4 实践三(指定decimal的M和D的范围,且加unsigned)1.5 实践四(指定decimal的M和D的范围,且加zerofill) 1.1 decimal的总结 #### 格式 id decimal(M,D) ...
桂电深信服CTF之MSC真假压缩包
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05-23 2万+
真假压缩包-复现（吐槽一句，脑洞真特么大） 先从虚假的入手，一开始猜测虚假的是伪加密，后面也确实是 后面打开压缩包，是一个txt文件 一眼可以看出来是RSA，算出来明文是5（于是就在这里卡了两天，一直到比赛结束） 后面有人说仔细看分割线，下面只是一部分密码，把5填进去就对了。 所以Key:答案是5 下一步，去解密真的加密那个压缩包 得到一张...
C#与java通过RSA互相加解密，支持分段加解密，支持长文本，支持公钥加密私钥解密，私钥加密公钥解密
lengyue2015的博客
01-21 3231
1、C#代码        C#采用的RSACryptoServiceProvider类进行的加解密，由于该类默认是不支持私钥加密公钥解密的，需要通过BouncyCastle.Crypto.dll转换一下才可以。        代码如下：         using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; ...
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 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！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-05
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
Source code for common plots in various languages_libraries_
09-05
Source code for common plots in various languages_libraries_ R (base, ggplot2, rCharts) Python (matplotlib, seaborn, ggplot, bokeh, vincent), MATLAB, and Julia (Gadfly).zip
操作系统实验代码.zip
最新发布
09-05
操作系统实验代码.zip
机器学习（预测模型）：Foodpanda 的业务运营和客户行为数据集
09-05
Foodpanda 的全面记录，包含 6000 条精心整理的记录，涵盖了从客户人口统计信息到订单、支付、评价和配送细节的各个方面。它为数据分析师和研究人员提供了一个丰富的资源，可用于深入分析和洞察 Foodpanda 的业务运营和客户行为。 数据集内容客户人口统计信息：数据集详细记录了客户的年龄、性别、收入水平、地理位置等基本信息。这些信息有助于了解不同客户群体的特征，为精准营销和客户细分提供数据支持。 订单信息：每条记录都包含了订单的日期、时间、金额以及购买的商品或服务。通过分析这些数据，可以发现客户的购买习惯和偏好，例如哪些时间段是订单高峰期，哪些菜品最受欢迎。 支付信息：数据集中还包含了支付方式、支付状态和支付金额等信息。这些数据可以帮助分析不同支付方式的使用频率，以及支付成功率等关键指标。 评价信息：客户对订单、服务或产品的评分和评论也被记录在数据集中。这些评价数据对于情感分析和客户满意度研究至关重要，能够帮助 Foodpanda 了解客户的真实反馈，从而改进服务质量。 配送细节：数据集还详细记录了配送时间、配送地址和配送状态等信息。通过分析这些数据，可以优化配送路线和时间，提高客户满意度。 数据集的应用场景：客户行为分析：通过分析客户的购买习惯、偏好和评价，可以更好地了解客户需求，从而提供更个性化的服务。 客户流失预测：利用数据集中的客户行为和评价数据，可以构建模型预测哪些客户可能会流失，以便提前采取措施挽留。 客户细分：根据客户的人口统计信息和购买行为，可以将客户划分为不同的群体，为每个群体提供定制化的服务和营销策略。 销售趋势分析：通过分析订单数据，可以发现销售的增长或下降趋势，为业务决策提供依据。 情感洞察：通过分析客户的评价和评论，可以了解客户对产品或服务的情感倾向，及时发现潜在问题并加以改进。
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