- 相关博文
- 最新资讯
-
假设有2给开发人员,需要共同开发一个qt项目,使用gitee当中的仓库,主要是了解gitee中多人配合制作项目的流程。合并操作的前提还是先拉取仓库主分支最新情况,然后在本地切换到主分支,在本地合并,再推送远程更新,这样既安全(冲突在本地解决)、又符合“主干保护”思想(不直接在远程做合并)。dev-b完成了逻辑部分程序的开发;dev-b提交的程序已经由a拉取到本地,并且合并到自己本地dev-a分支了,这个版本审核无误,接下来该合并到主分支master。
-
CAN/CAN FD是总线底层协议(物理层+数据链路层),负责数据传输;CANopen/CANopen FD是基于它们的应用层协议,定义数据内容和传输规则。CAN支持8字节数据,最高1Mbps;CAN FD扩展至64字节,支持双速率(最高12Mbps)。CANopen适用于标准化工业小数据场景,CANopen FD则针对高带宽需求。选型需根据数据大小和标准化需求选择底层或应用层协议。二者是“地基”与“上层建筑”的关系。
-
摘要:解决Filebeat写入Elasticsearch时日志时间差8小时的问题。尝试通过配置timezone参数无效后,采用JavaScript脚本手动处理时区偏移:在获取日志时间后,使用setMinutes()方法加上本地时区偏移量(getTimezoneOffset)来修正时间戳。该方法通过script处理器实现,能准确将日志时间转换为正确的UTC时间存储到@timestamp字段。
-
该阶段的关键在于数据增强(水平/垂直翻转、旋转、颜色扰动、模糊)、输入通道扩展(额外的边缘/纹理通道)与深 supervision(对中间尺度输出施加辅助监督)以提高模型在伪装边界上的响应。A)传统特征路线:提取多种显式图像处理特征(至少三种),例如(1)边缘/梯度图(Laplacian、Canny);- 数据增强(albumentations):随机水平/垂直翻转、随机旋转、颜色扰动(brightness/contrast)、随机模糊、随机缩放、随机裁剪、Cutout/Mosaic(可选)。
-
启动服务:rabbitmq-server-detached【/usr/local/rabbitmq/sbin/rabbitmq-server -detached 】查看状态:rabbitmqctl status【/usr/local/rabbitmq/sbin/rabbitmqctl status 】关闭服务:rabbitmqctl stop【/usr/local/rabbitmq/sbin/rabbitmqctl stop 】查看启动后的状态 rabbitmqctl status。
-
默认打印到usb虚拟串口, wokwi 不打印的,所以要手段指定串口引脚才行。
-
鸽姆智库(GG3M Think Tank)是一家以“技术改变世界,智慧赋能全球”为使命的创新型智库。我们通过自主研发的“智慧星云”(Wisdom Nebula)AI平台,整合人工智能、大数据与云计算技术,为客户提供全球战略分析、行业前瞻洞见与定制化决策模拟等数据驱动的高端咨询服务。目标客户为跨国公司、政府机构及国际组织。公司旨在以技术前沿性、数据准确性与实时响应能力,填补传统咨询业的数字鸿沟。现寻求A轮融资,资金将主要用于平台研发、全球市场拓展与团队建设,以实现在未来三年内确立市场领先地位的目标。
-
本文介绍了在SpringBoot项目中推送本地分支到Git远程仓库的操作流程。主要内容包括:初始化Git仓库、添加远程地址、创建分支、提交更改、解决冲突等关键步骤。文章详细说明了命令行操作方法,同时提到可以使用Git图形化工具简化操作,并给出了常见问题的解决方案。还涉及分支命名规范、保护分支设置、GitHooks和多仓库配置等进阶内容。最后强调遵循团队规范对提升协作效率的重要性,为开发者提供了完整的Git分支推送指南。
-
ElasticSearch 是什么,ES 是什么?
-
Flink SQL引入VECTOR_SEARCH表值函数,支持在流式处理中直接执行向量检索。该功能通过LATERAL TABLE语法调用,将输入向量与外部向量库进行相似度匹配并返回Top-K结果,解决了传统架构中实时性差和逻辑分散的问题。语法支持同步/异步配置,输出包含原始数据、匹配项及相似度分数。适用于实时推荐、RAG等场景,要求使用append-only表且Connector需实现VectorSearchTableSource接口。该特性将特征加工与向量检索统一到SQL处理流程中,提升了实时智能应用的开
-
你有没有数过每天要点击多少次"关闭"、"我知道了"、"暂不开启"?🤔 那些烦人的青少年模式提示、更新提醒、广告弹窗,简直就像手机里的"牛皮癣",怎么都甩不掉!别急,今天我要给你介绍一个神奇的工具——LiTiaotiao_Custom_Rules,让你的手机秒变"智能管家",自动帮你解决这些困扰。## 🎯 你真正需要的是什么?想象一下这样的场景:早上打开手机看新闻,刚点开APP就弹出"开
-
摘要 Spring Cloud LoadBalancer 提供了客户端负载均衡功能,支持轮询、随机等策略,与OpenFeign集成良好。整合步骤包括添加依赖、启用注解、配置策略,可通过RestTemplate或OpenFeign使用。相比Ribbon更轻量且支持响应式编程。 Spring Boot Cache 简化了缓存集成,支持Redis等多种实现。通过@EnableCaching启用,使用@Cacheable、@CachePut、@CacheEvict等注解管理缓存,可提升性能并降低数据库负载。配置简单
-
【代码】Hadoop 之 capacity-scheduler。
-
本文介绍了在Windows系统快速安装ElasticSearch的步骤:1)从官网下载指定版本安装包并解压;2)配置自带JDK环境变量;3)修改配置文件,包括关闭安全认证、设置日志编码和基本参数;4)启动服务并验证9200端口访问。重点解决了安装过程中的安全认证和日志乱码问题,提供了完整的配置文件示例,使读者能够快速完成ElasticSearch的环境搭建。
-
创建一个配置类,继承仅适用于 Spring Boot 2.x但在中,不再推荐继承该类,而是使用Lambda DSL 配置方式。步骤操作1️⃣添加依赖2️⃣(可选)创建配置类3️⃣定义用户来源(内存 / 数据库 / LDAP)4️⃣配置 URL 权限规则(公开 / 登录 / 角色)5️⃣(生产)使用加密密码6️⃣(可选)启用方法级安全@Document(indexName = "products") // 索引名(ES中相当于数据库表)@Id // ES _id 字段。
-
快速了解Kafka产品,搭建Kafka服务,并开始了解Kafka的基础功能以及整合springboot实现消息队列生产和消费
-
本项目设计并实现了一个基于Spark的北京高档酒店数据可视化分析系统。系统采用Hadoop进行数据存储,利用Spark作为核心计算引擎,结合Python与Django框架进行后端开发,前端则通过Vue和Echarts实现交互式数据展示。系统从价格、地理、口碑、设施及客群画像五个维度,对北京高档酒店市场进行了全面分析,揭示了其内在规律与特征,为相关决策提供了数据支持。
-
本课题设计并实现了一个基于Hadoop与Django的北京旅游景点可视化分析系统。系统利用Spark对海量景点数据进行处理,通过热度口碑分析、消费成本分析、空间分布聚类等多维度挖掘,为游客提供数据驱动的决策支持。后端采用Django提供数据接口,前端使用Vue和Echarts实现交互式图表展示,旨在帮助用户高效规划个性化旅游路线。
加载中...
-
Wi-Fi 6,是Wi-Fi联盟给IEEE Std. P802.11ax起的别名。 众所周知,以前我们的Wi-Fi都是叫作802.11a/b/n/g/ac/ax之类的名字。这种命名方式实在容易让人混乱,无法轻易看出先后顺序。所以,从802.11ax开始,以数字的方式进行命名

