IT发展的今天，掌握一些编程知识十分重要
一、序言 最近在写ThinkPHP关联模型的时候一些用法总忘，我就想通过写博客的方式复习和整理下一些用法。 具体版本： topthink/framework：6.1.4 topthink/think-orm：2.0.61 二、实例应用 1、一对一关联 1.1、我先设计了两张表，分别为用户表（user
① 假设正确样本的 CELoss 上限是 ρ，可推出错误样本相对 P_ψ(x) 分布的 KL 散度上限，从而筛出可信样本、翻转不可信样本；② 用归一化到 (-1,1) 的 intrinsic reward 预训练 reward model。
深入探讨Spring Boot中的参数传递 在Spring Boot开发中，参数传递是一个非常常见且重要的操作。无论是处理HTTP请求，还是在方法之间传递数据，理解和掌握参数传递的各种方式都能让我们的代码更加简洁和高效。今天，我们就来深入探讨一下Spring Boot中的参数传递。 1. 基础知识：
工具: apktool ADT 命令: 反编译 java -jar apktool.jar d test.apk 重打包 java -jar apktool.jar b test 签名使用ADT smail语言粗略理解(其实对于修改来说, 大概熟悉就就ok) 类定义 .class public Lc
题目链接：https://leetcode.cn/problems/find-bottom-left-tree-value/description/ 题目叙述： 给定一个二叉树的 根节点 root，请找出该二叉树的 最底层 最左边 节点的值。 假设二叉树中至少有一个节点。 示例 1: 输入: roo
*：解引用操作符，用于访问指针或引用指向的值的类型。 &：借用操作符，用于创建不可变引用的类型，允许只读访问。 mut：关键字，用于声明可变变量或参数的类型，允许其值被修改。 &mut：借用操作符，用于创建可变引用的类型，允许读写访问。 ref：模式匹配中的关键字，用于创建不可变引用的类型，避免所有
window.URL.createObjectURL(blob) a 标签下载问题，通常在 a 标签中加上download属性，就可完成对href属性链接文件的下载,但仅仅是限于同源文件，如果是非同源，download 属性就会失效 第一种情况，单独的一个标签实现下载，可以使用 span 标签+cl
这篇文章介绍了Python-Cython-C三种语言的简单耦合，以Cython为中间接口，实现Python数据传到C语言的后端执行相关计算。这就相当于可以在Python中调用C语言中的指针功能来进行跨维度的数组运算，至于性能依然存在优化空间，这里仅仅做一个简单的功能演示。
title: Nuxt.js 环境变量配置与使用 date: 2024/7/25 updated: 2024/7/25 author: cmdragon excerpt: 摘要：“该文探讨了Nuxt.js框架下环境变量配置的详细过程，涉及.env文件配置、运行时访问、安全性考量、在不同场景下的实践（
历经三十余载的潜心研究，九位杰出的数学家携手跨越了学术的崇山峻岭，通过五篇累计超过八百页的深邃论文，终于迎来了数学史上的一大盛事——几何朗兰兹猜想的壮丽证明！ 这一里程碑式的成就，正是朗兰兹纲领几何化版本的璀璨绽放。朗兰兹纲领，作为现代数学研究的璀璨明珠，被誉为“数学的大统一理论”，它深刻地揭示了数
如今我们每个人都积累了海量的照片和视频，做自媒体的 UP 主们积累的照片和视频数量可能更多。面对这么多的照片和视频，我们该如何管理呢？ 之前我一直用谷歌相册，因为它有很多优势，比如无限空间，支持智能整理 (按时间线、地理位置、还支持人脸自动合并)。但去年 Google 开始对空间进行了限制，不再提供
做自己感觉有意思的或者能解决自己需求的项目作为入门，我觉得是有帮助的，不会觉得那么无聊。 一个最简单的前后端分离项目应该是怎么样的？ 我觉得就是前端有个按钮，点击向后端发送一个get请求，获取到数据后，将数据显示在前端上。 结合最近感兴趣的SemanticKernel，有了做这样的Demo学习的想法
最新技术资源（建议收藏） https://www.grapecity.com.cn/resources/ 前言 在Java开发中，处理Excel文件是一项常见的任务。在处理Excel文件时，经常需要对单元格进行样式设置，以满足特定的需求和美化要求，通过使用Java中的相关库和API，我们可以轻松地操
1 KL 散度 对于离散概率分布 \(P\) 和 \(Q\) ，KL 散度定义为： \[\text{KL}(P \| Q) = -E_{x\sim P}\log P(x)-\log Q(x) \\ =\sum_{\mathbf{x}} P(\mathbf{x}) \log \frac{P(\math