Python字符模糊匹配指南RapidFuzz|python小知识
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816解惑Python:一文解决osgeo库安装失败问题
Osgeo(Open Source Geospatial Foundation)是一个支持开源地理空间数据处理的基金会,我们可以在python中使用“osge...
982Maczsh使用相关问题之一
解决zsh 找不到zsh插件的问题 解决方法 修改vim ~/.zshrc 添加如下内容: fpath(/usr/share/zsh/5.0.2/functions $fpath) 可...
681[M二分]lc1760.袋子里最少数目的球(二分答案+数学推导+GoLang使用
文章目录 1. 题目来源2. 题目解析 1. 题目来源 链接:1760. 袋子里最少数目的球 题单: 待补充 2. 题目解析 思路: 看题意求最大...
892IMX6ULL的公板的以太网控制器(MAC)与物理层芯片(PHY)连接的原理图分
什么叫以太网?它与因特网有何区别? 详情见 https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/145691255 从上面这篇博...
509led+串口代码重定向STM32F030F4P6fgetcmultiplydef
led串口 重定向 STM32F030F4P6 重定向报错 axf: Error: L6200E: Symbol fgetc multiply defined (by usart.o and main...
536【1.8w字深入解析】从依赖地狱到依赖天堂:pnpm如何革新前端包管理?
目录 前言npm 的诞生与发展嵌套依赖模型存在的问题npm3架构与yarnYarn 的诞生与局限Yarn 的诞生背景Yarn 仍然存在的问题 何为幽灵依赖依赖结构的不确定性pnpm王牌登场 --...
950python学习笔记,python处理Excel、Word、PPT以及邮件自动化
文章目录 前言一、环境搭建1. 下载 Python2. 安装 Python 二、处理 Excel 文件(openpyxl库)三、 处理 Word 文件(...
904thingboard告警信息格式美化
原始报警json内容: { "severity": "CRITICAL","acknowledged": false,&quo...
648Android13上通过修改AOSP拦截SystemUI音量调节事件
定位关键代码 SystemUI 的音量调节逻辑主要集中在以下类中: VolumeDialogController.java:负责与 AudioService 交互。 VolumeDialogI...
992零基础入门机器学习--第八章无监督学习与聚类
8.1 什么是无监督学习? 在机器学习的世界里,我们通常把算法分成两大类: 监督学习(Supervised Learning)...
639软件评测师复习之计算机网络(4)
目录 (一) 1.网络功能和分类 2.OSI七层模型 3.TCP/IP协议 4.传输介质 (二) 1.通信方式和交换方式 2.I...
649容器化部署Kafka的最佳实践:基于KRaft模式的无ZooKeeper方案
一、docker 部署kafka单节点 1.1安装docker 可以参考这篇CentOS 7安装docker并配置镜像加速 1.3 运行kafka(注意修改zookeeper...
566iOS事件传递和响应
背景 对于身处中小公司且业务不怎么复杂的程序员来说,很多技术不常用,你可能看过很多遍也都大致了解,但是实际让你讲,不一定讲的清楚。你可能说...
749【Pandas】pandasSeriesidxmax
Pandas2.2 Series Computations descriptive stats 方法描述Series.align(other[, join, axis, level, …])用于将两个...
681QMLDropShadow详解及使用方法
一、DropShadow介绍 在 Qt 的 QML 框架中,DropShadow 是一个效果控件,用于为元素添加阴影,从而提升元素的视觉层次和美感。通过使用 ...
899拯救者电脑在重装系统之后电源计划丢失Fn+Q切换不了模式怎么恢复?
参考联想知识库的一下链接: https://iknow.lenovo.com.cn/detail/196192 其中下载的解压文件后的文件需要复制粘贴到D盘的根目录下,再来...
658计算机专业知识【原码、反码和补码的计算方法详解】
在计算机的世界里,数据是以二进制的形式进行存储和处理的。对于有符号数,为了方便表示和运算,引入了原码、反码和补码的概念。下面我们就来详细探讨一下它们的计算方法...
984如何选择合适的超参数来训练Bert和TextCNN模型?
选择合适的超参数来训练Bert和TextCNN模型是一个复杂但关键的过程,它会显著影响模型的性能。以下是一些常见的超参数以及选择它们的方法: 1. 与数据处理相关的超参数 ...
850【动手学轨迹预测】3.1基于锚点的轨迹预测
在Decoder解码部分, 需要得到自车与其他agent, 环境的交互信息, 进而得到最终的预测轨迹. 其中基于锚点的预测方法, 是指解码阶段不直接输出完整轨迹, 而是先预测出某个时间步的多个可能状态...
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