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【代码】NX/UG二次开发,建模模块下,装配关系对应的一种数据结构(c++)
JavaScript异步与迭代机制的核心要点 异步处理：通过事件循环（宏任务/微任务）解决单线程阻塞问题，Promise和async/await是主要工具，实现任务发起与结果获取的解耦。 迭代机制： 迭代器协议（.next()方法）标准化数据遍历 Generator函数实现可暂停执行，自动符合迭代器协议 异步Generator结合Promise，支持分步产出异步数据 底层支撑：原型链是这些特性的基
使用原型实例指定创建对象的种类，通过拷贝这些原型来创建新的对象。原型模式也是一种特殊的abstract factory，他的使用情况是，对象比较复杂（难以用工厂模式实现，或者希望保留开发的中间状态），如果初始的状态不太让人满意，那么等到已经开发出一个比较好的状态时，去clone()一个比较满意对象的状态。要求跟之前的工厂模式一样又比较稳定的接口（泛用参数来创建对象）,还是不用new，而是去使用cl
前端安全—你必须要注意的依赖安全漏洞
传统的方式的优缺点优点是比较好理解，简单易操作在创建新的对象时，总是需要重新获取原始对象的属性，如果创建的对象比较复杂时，效率较低总是需要重新初始化对象，而不是动态地获得对象运行时的状态，不够灵活改进的思路分析思路:Java中Object类是所有类的根类，0biect类提供了一个cone()方法，该方法可以将一个Java对象复制一份，但是需要实现clone的Java类必须要实现一个接口Clonea
你是否遇到过这些数据处理痛点？业务部门要一份“用户注册量月度统计”，你得花3天写SQL、调ETL、查数据质量问题；数据源突然改了schema（比如用户表新增了channel字段），导致整个数据管道崩掉，得连夜修复；实时数据延迟越来越高，只能靠加机器“堆资源”，但成本像滚雪球一样涨；新员工接手数据管道，面对几百行的Shell脚本和硬编码的转换规则，根本无从下手。传统ETL（Extract-Trans
在HTML中，可以使用JavaScript来使用WebSocket将数据发送到Java后端。在Java后端中，可以使用Spring Boot等框架来接收和处理这些请求。在HTML中，可以使用JavaScript来使用xhr请求将数据发送到Java后端。在Java后端中，可以使用Servlet或Spring MVC等框架来接收和处理这些请求。在Java后端中，可以使用Servlet或Spring M
java 设计模式-原型模式
单例模式是指若你有一个类，该类无论被实例化多少次最终只会返回一个相同的实例对象，并不会因为多次实例返回新的实例对象，我们在使用Vue框架时经常会用到该模式，VueX和VueRouter中都有使用到单例模式，单例模式中又分为两种情况，饱汉模式和饿汉模式，饱汉模式即调用静态方法后才初次实例对象，饿汉模式在定义成员变量时就将实例对象复制给成员变量，话不多说直接上代码。假设你需要实例化一个地图类，在地图类
3.事件循环过程首先执行全局脚本作为初始桟任务，桟内任务执行完毕，检查微任务队列，一次性执行完所有微任务，随后取出一个宏任务执行，执行过程中又生成新的微任务，如此宏任务微任务交替执行，直到完成所有任务；用于数据封装（创建私有变量和方法），模块化，状态维持（让变量的生命周期超出原本的作用域），函数柯里化（通过闭包保留部分参数，创造新的函数），模块化，异步编程。内部函数能够捕获并保留对外部作用域变量的
1.什么是闭包?应用场景闭包就是函数嵌套函数的特殊形式：1.函数作为参数被传入2.函数作为返回值被返回闭包其实也是自由变量的特殊表现形式：1.自由变量：没有在当前作用域声明的变量2.自由变量的值和作用域是在函数定义的时候去欸的那个，不是在函数执行的时候确定优点：1.可以变量私有化，避免变量的全局污染2.自由变量值，存储在内存中不会...
赋值：---如果是值类型或者string，赋值的实例；如果是引用类型，赋值的是引用地址浅拷贝----仅仅复制了引用地址，复制对象或被复制对象的改变，是互相影响的(一变则都变)深拷贝---对对象的完全复制，即：复制对象或被复制对象的改变，相互不影响(相互独立，互不影响)...
详解 C++ 中的原型模式（Prototype Pattern），通过 clone 方法实现对象的复制创建。提供完整代码示例、UML类图及实际应用场景解析，适合设计模式初学者和进阶开发者学习参考。
本篇是ABAP OO设计模式设计模式原则的第一篇，面向对象包含以下六大原则：开闭原则（Open Closed Principle，OCP）里氏代换原则（Liskov Substitution Principle，LSP）依赖倒转原则（Dependency Inversion Principle，DIP）接口隔离原则（Interface Segregation Principle，ISP）合成/聚合
JS高级--构造函数的使用
定义：构造函数是一种特殊的函数，其名称习惯上首字母大写，用于创建和初始化对象。它通常与new操作符一起使用，通过new操作符调用时，会执行一系列操作来创建一个新对象。特点首字母大写：为了区分普通函数和构造函数，习惯上将构造函数的首字母大写。与new操作符一起使用：构造函数必须通过new操作符来调用，以创建对象的实例。初始化对象：构造函数的主要目的是初始化对象，为对象成员变量赋初始值。
数据仓库是一种用于存储和管理数据的系统，它提供了一种统一的方式，将不同来源、不同格式和不同时间的数据集成在一起。主题域（Domain）：每个主题域都是一个特定领域的数据集，例如市场营销、销售、客户、库存等。维度（Dimension）：维度定义了数据的不同角度，例如时间、地点、产品、人员等。维度是按照多维模型进行组织的，可以用来创建多维数据报表。事实表（Fact Table）：事实表存储了实际的数据
原型：每个js对象（除null）创建的时候，都会与之关联另一个对象，这个对象就是我们说的原型，每一个对象都会从原型中“继承”属性。原型链：将原型的实例赋值给另一个对象，另一个对象再赋值给其他的对象，在实际的代码中对对象不同的赋值，就会形成一条原型链。
你辛辛苦苦搭建的数据看板上，昨天的销售额突然变成了负数。业务方拿着报告来问责，你却百口莫辩。你怀疑是数据源出了问题，但面对由成百上千个任务组成的复杂数据管道，你根本不知道是哪个环节被“污染”了。你感觉自己不像个数据工程师，倒像个在为整条“食品供应链”背锅的厨师。
在JavaScript 中，原型(Prototype)是每个JavaScript对象都具有的一个内部属性。这个属性是一个指向另一个对象的引用，这个对象被称为“原型对象”。具体来说，当我们访问一个对象的属性或方法时，JavaScript引擎首先会检查该对象本身是否具有该属性或方法。如果没有找到，它会顺着原型链(Prototype Chain)向上查找，直到找到为止。原型链则是指对象之间通过原型属性所
弱监督语义分割因其较低的人工标注成本而受到广泛关注。本文旨在解决基于边界框标注的语义分割问题，即使用边界框注释作为监督来训练准确的语义分割模型。为此，我们提出了亲和力注意力图神经网络（A2GNN）。按照先前的做法，我们首先生成伪语义感知的种子，然后基于我们新提出的亲和力卷积神经网络（CNN）将其形成语义图。然后，构建的图被输入到我们的A2GNN中，其中一个亲和力注意力层被设计用来从软图边缘获取短距
论文摘要： 本文提出Pro-AD方法，解决多类无监督异常检测中基于原型方法的关键问题。现有方法使用有限原型导致正常信息聚合不足，而增加原型数量又可能因注意力机制使异常被错误重构（"软恒等映射"问题）。Pro-AD通过三个创新点：(1)扩展原型集增强语义容量；(2)动态双向解码器集成信息聚合与特征重构；(3)原型约束防止异常重构。在MVTec-AD等基准测试中，Pro-AD在图像
从 ETL 到 ELT 再到 EAI：AI 如何重塑数据处理
基于数据集市，无需CUBE、二次表以及各种复杂的计算模型，系统即可基于细节数据，在前端完成各种维度可视化组合计算，无论数据大小，所有的计算都在眨眼间完成，极大地减轻了用户的工作负担并提高了用户的分析效率。对于一些应用水平较高，有一定计算编程基础的资深用户，当数据库中的字段不能完全满足业务需求时，系统还应提供可利用Javascript脚本扩展的方式，快速实现任意维度、度量扩展计算，生成新的维度。对于
需要明确类型标识（如。
文章摘要：RAG（检索增强生成）技术通过结合外部知识库和大语言模型，有效解决AI的知识时效性和幻觉问题。文章详细介绍了RAG的核心组件与实现流程，包括文档ETL处理（抽取、转换、加载）、向量存储与检索、查询优化等关键技术。重点分析了SpringAI框架下的RAG实现方案，涵盖文档预处理策略、混合检索方法、PGVector集成以及高级检索增强技术。同时探讨了减少AI幻觉的实践方法，并介绍了自纠错RA
构造函数中的属性和方法称为成员，JavaScript的构造函数中可以添加一些成员，可以在构造函数本身上添加，也可以在构造函数内部的this上添加。注意这个prototype就是一个对象，这个对象的所有属性和方法，都会被构造函数所拥有。指向构造函数的prototype原型对象，之所以我们对象可以使用构造函数prototype原型对象的属性方法，就是因为对象有__proto__原型的存在。如果我们修改
本文提出了一种基于原型的伪标签方法，用于解决弱监督音视频视频解析（AVVP）问题。该问题旨在通过视频级别的事件标签，在视频中定位和分类可听、可见或两者兼具的事件。现有方法通常采用多实例学习（MIL）技术，但容易误分类。本文方法首先通过聚类训练数据中的关键片段，构建多个“原型”特征，然后基于这些原型与训练片段的特征相似性，为所有训练片段分配伪标签，并在弱监督和强监督下重新训练模型。通过使用伪标签进行
文章摘要： 本文介绍了如何结合原型模式和工厂模式实现AI Agent配置中心，用于动态创建和管理多智能体系统中的各类Agent（如客服助手、数据分析师等）。通过原型模式实现高性能克隆，工厂模式统一创建逻辑，配合注册表机制实现热更新配置。核心架构包含AgentFactory、AgentPrototypeRegistry和具体Agent实现类，代码示例展示了Java实现的可克隆接口与两种典型Agent
通过复制现有对象来创建新的对象。原型模式在某种程度上是一种浅拷贝或深拷贝技术，通过复制一个对象的所有属性而无需重新执行构造函数。__copy__()
原型模式是一种创建型设计模式，它允许一个对象在创建另一个可定制的对象，而无需知道如何创建的细节。这种模式通过复制现有的对象来创建新的实例，而不是新建一个。原型模式的主要优点是它可以避免直接创建对象的开销，特别是当对象创建过程复杂或耗时时。(将原型模式融入生活，更好理解)想象一下，你正在制作陶器。你有一个原始的陶器模型，你可以通过复制这个模型来创建许多相似的陶器。这个过程不需要从头开始制作每一个陶器
数据加载是 ETL 流程的最后一步，负责将清洗和转换后的数据写入目标系统。根据业务需求和数据量，可以选择全量加载、增量加载、批量加载或实时加载等策略。通过 Python 和pandasSQLAlchemy，可以高效地完成数据加载任务。
文章目录1、适配器模式介绍实现步骤 1步骤 2步骤 3步骤 4步骤 52、组合模型介绍实现步骤 1步骤 23、装饰器模式介绍实现步骤 1步骤 2步骤 3步骤 4步骤 54、代理模式介绍实现步骤 1步骤 2步骤 35、享元模式介绍实现步骤 1步骤 2步骤 3步骤 46、外观模式介绍实现步骤 1步骤 2步骤 3步骤 47、桥接模式介绍实现步骤 1步骤 2步骤 3步骤 4步骤 51、适配器模式适配器模式
1 tcp/ip 协议的 C/S模型介绍1.1 Transmission Control Protocol / Internet Protocol重要性：互联网的基石概念：tcp/ip协议族（簇, 组，体系），并不是tcp协议和ip协议的总称，tcp/ip指的是整个网络传输体系。而tcp协议和ip协议就是单单的两个协议特点：tcp/ip：面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层协议udp/ip：面向
又译为卡瑞化或加里化 是把接受多个参数的函数变换成接受一个单一参数（最初函数的第一个参数）的函数 并且返回接受余下的参数而且返回结果的新函数的技术 作用： 可以固定相同参数，实现函数调用传参的简单化 可以让参数复用1.输出一个完整的url地址：一定要把不变的参数放在第一位2.假设你是一个商家，要出售商品，为了卖出去更多的商品，今天决定打9折进行售卖，我们可以使用以下函数进行折扣后的售出价格计算。
随着云计算和AI技术的发展，ETL也在向着更智能、更灵活的方向演进，比如自动化的数据映射、智能的数据质量检测等，这些新技术将进一步降低数据集成的门槛，让更多企业能够享受到数据价值释放带来的红利。现代企业的数据来源越来越多样化：除了传统的数据库，还有来自社交媒体的API数据、物联网设备的传感器数据、第三方服务的推送数据等。去年我参与了一个制造企业的企业数据治理项目，客户的痛点很典型：生产系统、质量管
某制造企业曾遭遇销售数据与库存数据严重脱节的问题，技术团队耗费 3 天时间才发现，原来是 ETL 流程中维度表关联字段被错误修改，而传统监控系统对此完全无能为力，无法追踪数据的 lineage，就像盲人在黑暗中摸索，难以找到问题的关键所在。在管理目标上，从单纯的数据资产盘点转变为主动诊断数据健康度；元数据作为数据资产的 “基因图谱”，与 AI 运维技术结合形成的智能诊断体系，正在重塑数据健康管理的
该模式通过重构"消费-奖励-再消费"的正向循环，不仅解决了实体商家获客难题，更创造了全新的价值分配体系。最后提醒大家最近仿上海某店模式的本地生活频繁暴雷，均是购买了低价不靠谱的源码无法支撑大体量导致，咨询商业模式系统的，先来咨询讲讲行业知识点，然后你们再去对比，防止被骗。最后提醒大家最近仿上海某店模式的本地生活频繁暴雷，均是购买了低价不靠谱的源码无法支撑大体量导致，咨询商业模式系统的，先来咨询讲讲
pnpm 或者 npmspark-md5提供了两个计算md5的方法。一种是用 SparkMD5.hashBinary() 直接将整个文件的二进制码传入，直接返回文件的md5。这种方法对于小文件会比较有优势，简单而且速度超快。另一种方法是利用js中File对象的 slice() 方法（ File.prototype.slice ）将文件分片后逐个传入 spark.appendBinary() 方法来
本系统基于Python的Tkinter GUI框架，实现了企业年会场景下的智能化抽奖解决方案。系统突破传统抽奖模式，通过Excel数据管理、可视化界面交互、智能随机算法三大核心模块，实现了从员工名单管理到奖项配置、实时抽奖的全流程数字化。该抽奖系统完美展现了如何将传统Python脚本升级为企业级解决方案。通过模块化设计、健壮性增强、可视化优化，打造出可直接部署的抽奖平台。
ETL（提取-转换-加载）是数据处理领域中的核心概念，代表了从源数据到目标系统的三个关键步骤：**提取（Extract）**数据、**转换（Transform）数据以符合业务需求，以及加载（Load）**数据到最终存储位置。ETL 流程在数据集成、数据仓库构建和业务分析中扮演着重要角色，它确保数据从分散、异构的来源被整理为统一、可用的形式，从而支持决策和洞察生成。在现代数据驱动的环境中，ETL 的
Spring AI 详细使用教程
axios 的基本用法
JS（javascript）面试题 一、原型 和 原型链 二、防抖 与 节流 三、闭包 四、null 和 undefined 五、filter 的使用 六、forEach() 和 map() 七、var let 和 const
原型模式
——原型模式
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