登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
过去，升级老项目 =☕ 连续三天加班 + 🧪 手动测试 + 🙏 祈祷别炸生产环境。现在？👉 点几下 → 和 Copilot 聊会天 → 喝杯咖啡 → 项目焕然一新。🎯Modernizer 的终极目标让你的代码，活得比框架寿命还长。
🔥这里进行一点之前的补充，在模板初阶部分我们对class和typename进行了介绍，一般这两个参数类型是可以互相替换的，没啥区别，但是有一个代码语言：javascriptAI代码解释当我们用模板参数来写vector数组的遍历的时候，包含模板参数没有实例化，编译器无法确定是个变量还是类型因此应该写成typename告诉编译器这里是类型，等模板实例化再去找为了满足某些特定情况下的需求，便有了非类型
大家好，我是“我想吃余”，很高兴你能和我一起进入到C++的学习中，我会将我的学习过程中的宝贵经验不遗余力的输入到文章中，希望可以帮助到你的学习。本文涵盖了从面向过程与面向对象的区别，到类的定义、访问限定符、封装、作用域、实例化、对象大小计算，以及this指针等内容。代码语言：javascriptAI代码解释// 类体：由成员函数和成员变量组成// 一定要注意后面的分号class为定义类的关键字Cl
代码语言：pythonAI代码解释# 创建具体日期时间# 仅日期# 仅时间功能timecalendardatetime核心单位秒（时间戳）日历逻辑日期/时间对象面向对象❌❌✅日期运算❌❌✅ (timedelta时区支持仅本地/UTC❌✅（需显式设置）格式化/解析✅（需格式字符串）❌✅（更直观）适用场景系统级、性能敏感日历生成、星期计算日常开发首选✅推荐策略：新项目一律使用datetime需要高性能
摘要：本文介绍了C语言中二维数组的概念、创建初始化方法及使用技巧。二维数组可视为以行和列排列的一维数组集合，可通过arr[i][j]访问元素。文章详细展示了完全/不完全初始化方式，并指出可省略行数但不能省略列数。通过代码示例演示了二维数组的访问和遍历方法，并验证了其在内存中的连续存储特性。此外，还介绍了字符数组的两种初始化方式及其内存差异，提供了3×3矩阵转置的实践案例。最后讲解了C99标准中的变
状态名称含义NEW线程已创建（调用），但未调用start()，此时线程未启动。RUNNABLE线程调用start()后进入该状态（包含 “就绪” 和 “运行中”）：- 就绪：线程已准备好，等待 CPU 调度；- 运行中：CPU 正在执行该线程。BLOCKED线程因竞争锁失败（被其他线程持有）而阻塞，直到获取锁。WAITING线程进入 “无限期等待” 状态，需被其他线程显式唤醒，否则一直等待。线程进
摘要 基于Python的股票数据可视化系统通过"数据获取-处理-可视化"流程，将复杂金融数据转化为直观图表。系统依托Python丰富的工具链（Tushare/yfinance获取数据，Pandas处理数据，Matplotlib/Plotly可视化），支持K线图、趋势线、成交量等多种图表类型，满足个人投资分析和机构研究报告等场景需求。项目实现了静态图表生成和交互式可视化功能，并展
本文是一篇C#学习笔记，主要介绍了C#程序结构、基本语法、方法、数据类型、变量、判断与循环语句、封装概念以及数组等内容。文章首先展示了C#程序的基本组成结构，包括命名空间、类、Main函数等元素。接着详细讲解了方法定义与调用的语法规则，包括参数传递的三种方式（值传递、引用传递、输出传递）及其区别。在数据类型部分，重点说明了值类型、引用类型和指针类型的特点，以及类型转换的方法。此外，文章还介绍了变量
一套三层笔记体系 + AI 触发词，让灵感真正留下来。
在移动开发领域，我们总是面临着选择与适配。今天，你的Flutter应用在Android和iOS上跑得正欢，明天可能就需要考虑一个新的平台：HarmonyOS（鸿蒙）。这不是一道选答题，而是很多团队正在面对的现实。Flutter的优势很明确——写一套代码，就能在两个主要平台上运行，开发体验流畅。而鸿蒙代表的是下一个时代的互联生态，它不仅仅是手机系统，更着眼于未来全场景的体验。
本文介绍了将Flutter三方库kt_dart适配到鸿蒙系统的指南。该库将Kotlin风格的集合操作映射到Dart环境，提供高性能函数式操作符和不可变数据治理能力。文章详细解析了kt_dart的核心原理、适配方法、核心API使用场景，并针对鸿蒙平台特性提出了优化建议。通过实际案例展示了如何利用该库简化鸿蒙应用中的复杂数据处理，提升代码可读性和运行效率。kt_dart的不可变特性和丰富操作符能有效提
Flutter注册页面实战教程摘要 本教程通过一个完整的注册页面案例，帮助Flutter新手快速掌握核心开发技能。主要内容包括： 使用StatefulWidget管理动态UI状态 Form和TextFormField实现表单验证功能 密码显示/隐藏切换的状态管理 SingleChildScrollView解决键盘遮挡问题 路由跳转实现页面导航 背景图片美化与屏幕适配技巧 案例覆盖了表单开发、状态管
随着移动应用开发的日益普及，跨平台解决方案成为了开发者的首选。Flutter 作为一种高效的跨平台框架，已经在 Android 和 iOS 平台上取得了广泛的应用。而 OpenHarmony 作为新兴的全场景分布式操作系统，也逐渐成为开发者关注的焦点。在实际开发中，我们经常需要实现日历功能，用于展示和管理日程安排。Syncfusion Flutter Calendar 是一个功能强大的第三方库，提
长尾查询是指低频、具体、个性化的搜索请求，占总搜索量的50%以上，具有明确的商业价值和技术挑战。其特点包括搜索频率低、查询长度长、意图具体。长尾查询的转化率是头部查询的2-3倍，但面临语义理解、数据稀疏等技术难题。现代解决方案包括预训练语言模型、稠密检索、查询重写等，大语言模型的出现进一步革新了处理方式。未来趋势将向多模态、对话式、实时化方向发展。掌握长尾查询处理技术是构建智能搜索系统的关键。
在移动应用开发中，日历组件是许多应用的核心功能之一，无论是日程管理、预约系统还是活动规划，都离不开直观、交互友好的日历界面。而作为 Flutter 生态中备受欢迎的日历库，以其丰富的功能和灵活的配置选项，成为了开发者的首选。然而，当我们的应用需要拓展到新的平台时，如何确保等第三方库在不同平台上都能稳定运行，成为了一个重要的挑战。特别是在鸿蒙（HarmonyOS）这样的新兴生态中，跨平台适配的复杂性
MATLAB在2025年仍保持工程计算领域的重要地位，尤其在控制系统、信号处理和仿真建模方面具有不可替代性。文章梳理了MATLAB从1978年诞生至今的发展历程，详细介绍了其核心特性：矩阵运算、数据类型、可视化功能及数值计算能力。2025年新版MATLAB（R2025a/R2025b）新增了AI工具箱增强、Python互操作等特性，显著提升了开发效率和性能。与Python相比，MATLAB在工程仿
本文介绍了Python模块和包的核心概念及使用方法。主要内容包括：模块的定义与导入方式（基础导入、指定导入、别名导入和全部导入），包的创建与组织结构，模块搜索路径机制，以及常用的入口惯用法if __name__ == '__main__'。文章还列举了9个常用标准库模块（如sys、os、math等）的典型用法，展示了Python"内置电池"的强大功能。通过学习这些内容，开发者可
在当前软件工程领域，代码安全性与质量控制已成为DevSecOps流程中的核心环节。随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，利用生成式AI进行静态代码分析（SAST）已成为提升审计效率的重要手段。本文将详细阐述如何在 Ubuntu Linux 环境下，从底层环境构建开始，利用 Go 语言的高并发特性与 DeepSeek-V3 模型的推理能力，开发一款流式响应的自动化代码审计工具。为了实现 JSON
本文介绍了Java编程基础中的核心概念，包括变量、常量、运算符和Scanner输入的使用。主要内容有：1）变量的定义、命名规则和数据类型；2）变量声明与赋值的两种方式；3）Scanner类实现键盘输入数据的方法；4）常量的final修饰特性；5）各类运算符（赋值、算术、关系、逻辑、条件）的使用规则和注意事项。重点讲解了逻辑运算符的短路特性，以及条件运算符的三目运算形式。文章通过具体代码示例演示了各
一、读入excelimport pandas as pdimport numpy as np#设置画图风格与图片中文字体from matplotlib import pyplot as pltplt.style.use("ggplot")plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =
本文章整理了C语言常用的位运算操作，包括设置寄存器常用的置1，置0，查询，取反等；还有在进行单片机内部数据处理时会用到的拼接赋值，查询奇偶；以及常用的快速数计算。
【代码】JAVA 对象存储OSS工具类（腾讯云）
BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。这个软件是开源免费的，入门挺简单，官网就有基本教程，软件体积很小功能却挺全，有蛮多人在用的。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。用WORD可以画
本教程将指导您如何使用OpenVINO在C# WinForm项目中部署PP-OCRv5模型。
【代码】QT 嵌入式配置。
TensorRT部署（图像分类）之engine生成
其实不一定非要拿起Python，在Java领域也有自己的生产级机器学习工具，它支持分类、回归、聚类等常见任务，还能无缝对接 TensorFlow 等框架，用 Java 就能直接训模型、做预测！在本文中，我们学习了 Tribuo 及其特性，了解了其支持的部分机器学习算法，并通过回归算法训练了葡萄酒质量预测模型。此外，Tribuo 拥有强类型特性，能够强制输入输出类型一致，有效防止运行时错误，确保模型
若执行代码返回False,明数据下载失败。自动下载所有缺失的NLTK数据。步骤2：解压到NLTK数据目录。仅下载punkt分词模型。
Task01准备图像数据集
创建卷积神经网络 (CNN)layers = [reluLayerreluLayerreluLayer% 设置训练选项。
SVD (或其变种如 FunkSVD, SVD++) 可以用来分解这个矩阵，发现潜在因子 (latent factors)，从而预测未评分的项。结构化数据中，将原来的m个特征降维成k个新的特征，新特征是原始特征的线性组合，捕捉了数据的主要方差信息，降维后的数据可以直接用于机器学习模型（如分类、回归），通常能提高计算效率并减少过拟合风险。在进行 SVD 之前，通常需要对数据进行标准化（均值为 0，方
开发语言
——开发语言
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
DAMO开发者矩阵
人工智能6S服务平台
开源鸿蒙跨平台开发者社区
昇腾开源生态专区
永洪数据分析社区
魔乐社区
