关于FAST比较全的博文

最新推荐文章于 2025-02-26 08:12:10 发布

转载最新推荐文章于 2025-02-26 08:12:10 发布 · 83 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/hqbird/archive/2012/10/23/2735352.html

参考博文：http://blog.youkuaiyun.com/lliihhtt/article/category/678060

转载于:https://www.cnblogs.com/hqbird/archive/2012/10/23/2735352.html

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_33857230

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

博文《内存损坏 malloc(): memory corruption (fast)问题分析》代码源码以及库文件

06-21

使用命令aarch64-linux-gnu-gcc -Wall test.c -o test_lora -DLORADATA_V1 ./libloradec.a -lpthread -lm命令进行编译一般人下载没用，需要符合国网MQTT协议的无线2.4G或者470M传感器以及对应的接入模组才能在程序...

微服务安全加固：FastAPI身份认证全链路设计.pdf

07-23

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。...无论你是编程小白，还是想进阶的老手，这篇博文都能让你收获满满，快一起踏上 Python 编程的奇妙之旅！

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

一文掌握fastapi微服务开发

大家好，我是阿彬，专注于机器视觉中的细节之美与技术之道

01-13

5899

一、概述 1.1 微服务如果你是一名Python Web开发人员，那么肯定听说过微服务这个名词，并且希望通过Python来构建微服务。那么到底什么是微服务呢？微服务（Microservice）是一种构建高可伸缩应用程序的架构，是一种将大型单一应用程序分解为专门针对特定服务、功能的单个应用程序的方法。举例来说，假如我们需要给自己的家进行装修，我们以前的做法就是找一家全包的装修公司将家里的水电、门窗、家具等全部交给这家装修公司，这家装修公司跟我们签订合同以后就统筹来安排所有的装修细节，我们...

关于SVM一篇比较全介绍的博文

热门推荐

人工智能

12-16

3万+

FastAPI+YOLO 碰撞出不一样的火花【以学生课堂行为检测场景为基准，基于FastAPI+最新的YOLOv10开发构建目标检测系统】

Together_CZ的博客

06-27

1324

FastAPI+YOLO 碰撞出不一样的火花【以学生课堂行为检测场景为基准，基于FastAPI+最新的YOLOv10开发构建目标检测系统】

FastAPI(六)统一返回值

Good Luck

02-13

1万+

FastAPI(六)统一返回值

FastAPI系列：如何改变响应状态码

neweastsun的专栏

02-26

575

在本文中，我解释了如何使用两种方法在FastAPI中更改响应状态代码：路由装饰器中的status_code参数和函数体中的response对象。你可以根据自己的需要和偏好使用任何一种方法。更改响应状态码可以帮助您更清楚地与客户端进行通信，并遵循RESTful API设计的最佳实践。

上交所FAST行情接口对接

布兰姥爷的博客

10-15

3534

之前已完成了Binary行情的解析，接着便继续研究FAST（STEP）行情，但花费了将近一个月时间才终于搞定了。前面说过Binary格式的行情不太直观，所以对于初学者有点难度，接触FAST后才知道什么叫“完全看不明白”。还好互联网是伟大的，大佬们偶尔留下的只言片语对我们来说就是难得的启迪了。

FAST协议解析1 通过输入输出逆解析

布兰姥爷的博客

05-04

1604

网络上无论是FAST协议本身，还是使用相关工具（openfast、quickfast）对FAST行情进行解析，相关的资料都是凤毛麟角，能够找到本篇的同学那是缘分不浅了。如果要理解FAST协议，建议还是先用会openfast或quickfast，先用现成的工具实现数据的编码和解码，然后再自己理解协议并手写编码解码，简单来说就是有个对照。本篇我们利用openfast来逆解析FAST协议，这么做之前，看相关文档资料即使是中文的也看不明白，但自己尝试了一下之后，发现即使是英文文档也能看明白了。

【FastAPI 03】FastAPI快速搭建一个博客系统

Kuls

02-07

2652

标题：FastAPI快速搭建一个博客系统大家好，我是Kuls。这是《小白学FastAPI》系列的第三篇文章。今天我们主要讲的是FastAPI快速搭建一个博客系统。这里可能有些小伙伴就懵了，我啥都不会的，怎么就让我来写个博客？别慌，K哥这里是想通过搭建一个博客系统的api框架来给大家具体讲讲FastAPI里面的相关知识。我们将会实现博客的几个功能：博客首页单篇博客页面某篇博客评论内容获取未发布状态的博文发布博客这里大家需要注意，我们编写的只是博客的后端api的大致框架，如果有数据库

Fastai-学习器训练

周先森爱吃素的博客

05-10

5457

介绍Fastai框架下模型训练的各方面操作。

小米8无人直播虚拟摄像头fast线刷固件解锁bl后fast模式刷写

最新发布

09-06

内容概要： 1-----刷写前提是手机必须解锁bl先。而且会在fast模式刷写固件 2-----刷写方法与官方刷写步骤一样 ...参考博文了解详细： https://csdn9.blog.youkuaiyun.com/article/details/151249567?spm=1001.2014.3001.5352

定制小米5x-lineage安卓10-fast线刷下载解锁bl后fast模式线刷

04-13

资源说明; 1-----刷写前提是手机必须解锁bl先。而且会在fast模式刷写固件 2-----刷写方法与官方刷写步骤一样 3-----此固件为定制初始固件...参考博文了解详细：https://csdn9.blog.youkuaiyun.com/article/details/142927765

Python微服务开发：FastAPI高性能框架实践.pdf

04-16

想轻松敲开编程大门吗？Python 就是你的不二之选！它作为当今最热门的编程语言，以简洁优雅的语法和强大的功能...无论你是编程小白，还是想进阶的老手，这篇博文都能让你收获满满，快一起踏上 Python 编程的奇妙之旅！

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。

fastapi接口gradio接口测试

03-26

另外值得注意的一点就是关于具体应用场景的选择问题——比如前面提到过的那篇博文就给出了非常详尽的实际操作指南[^4]^，而另一份资料则着重强调了怎样依靠官方推荐的最佳实践方案快速搭建起属于自己的专属服务平台...