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软件著作权申请注意事项——计算机软件著作权登记申请(R11申请)流程

申请地址:http://apply.ccopyright.com.cn/cpcc/column_list_bqdj.jsp系列文章:原创3.软件著作权申请注意事项——所需材料[详细版,官网都没有,不断补充中]原创5.软件著作权申请注意事项——常见问题[详细版,官网都没有,不断补充中]6. 注册账号首先点击"注册"按钮。填写全部信息,注册账号,并查收激活邮件,点击连接激活后即可登录进行登记操作。这个

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软件评测师软考备战:新兴技术测试与未来趋势

本文内容基于软件评测师考试大纲和行业发展趋势编写,涵盖了新兴技术测试和未来趋势的核心知识点。通过本文的学习,考生应该掌握新兴技术测试的核心知识,了解测试技术的发展趋势,并能够应对未来的测试挑战。随着AI技术的广泛应用,AI系统测试成为新的重要领域,需要特殊的测试方法和技术。物联网系统包含设备、网络、平台等多个层次,测试复杂度高。云测试:弹性扩展测试、数据安全测试、合规性验证。AI测试:准确性验证、

#web安全
Mac OS 系统中如何搭建 C 语言开发环境?

GCC 是 GNU Compiler Collection 的缩写,是一个功能非常强大的编译器,支持多种编程语言,包括 C、C++、Objective-C、Fortran、Ada 等。Xcode 是开发 macOS、iOS、iPadOS、watchOS 和 tvOS 等系统应用程序的主要工具之一,为苹果生态提供了强大的开发支持,同时也是许多开发者选择开发苹果应用的首选工具。Xcode 是 Mac

#macos
从docker container中调用宿主机命令行

虽然直接从Docker容器中调用宿主机的命令行不是最佳实践,但通过上述方法,你可以在保持容器化应用隔离性的同时,灵活地与宿主机系统进行交互。记住,选择合适的方法时要考虑到安全性、隔离性和实际需求,避免不必要的安全隐患。在开发和调试阶段,这些技术可以提供便利,但在生产环境中应尽量减少此类交互,确保系统的稳定性和安全性。

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#docker#eureka#容器
用ChatGPT来造一个ChatGPT:计算机领域智能问答系统实践(1)

一个专注于计算机领域的智能问答系统能够更好地理解和解释用户提出的问题,因为它具备对相关术语和技术的深刻理解,能够处理复杂的技术概念和语境。首先,计算机领域的知识庞大而不断更新,因此需要建立和维护一个庞大、准确的知识库。知识库的构建涉及到数据的搜集、整理和验证,需要不断更新以跟上技术的发展。此外,智能问答系统还需具备强大的推理能力,能够从知识库中提取信息、进行逻辑推理,以生成准确而有条理的回答。设计

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信息系统管理工程师软考备战:信息系统运维管理

信息系统运维管理是保障业务连续性和系统稳定性的关键环节。随着技术的发展,运维工作正从传统的手工操作向自动化、智能化方向发展。掌握运维管理的理论知识和实践技能,对于信息系统管理工程师至关重要。下一篇文章将探讨信息系统的安全管理,包括安全体系构建、风险评估、安全防护等内容。​​延伸思考:​​ 在云原生环境下,传统运维模式需要做出哪些转变?如何平衡运维自动化与安全性要求?AIOops在实际运维中的应用前

#网络#数据库
如何用 C 语言实现网页正文的提取?

这个实现使用递归遍历 HTML 树,计算每个标签内文本的字符数,并选取字符数最多的标签作为正文。基于行块分布函数(Text Density):将网页按照一定的规则(如行宽、字体大小等)分成若干行块,选取行块分布函数曲线最陡峭的区域作为正文。一个简单的实现可以基于标签密度,计算每个标签内文本的字符数,选取字符数最多的标签作为正文。基于机器学习:使用训练好的分类模型对网页的每个段落进行分类,选取分类为

#c语言
用R语言实现支持向量机

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种二分类模型,它通过构造一个最优超平面对数据进行分类。超平面就是在高维空间中将不同类别的数据分离开的一个分界面,最优超平面则是离两个类别最近的数据点的距离最大的那个超平面。该数据集包括150个样本和4个特征(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度),并且每个样本都有一个标签,表示其属于哪一类鸢尾花。SVM是一个非常有用的分类算

基于深度学习的图像分类实战:从CNN到ResNet

定义简单的CNN模型return x# 加载预训练的ResNet模型本文通过一个完整的实战案例,展示了如何使用CNN和ResNet对图像进行分类。我们详细介绍了数据准备、模型定义、训练、评估的步骤,并提供了可运行的代码。希望本文能为读者在实际项目中应用深度学习模型提供实用的指导和启发。

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#深度学习#分类#cnn
M1/M2芯片安装opencv

之后有一个简便方法,打开pycharm,新建项目,在Location输入刚才创建的虚拟环境的地址(默认地址如图所示,最后一段目录为环境的名称),例如:/opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/opencv。在苹果芯片的Mac上安装opencv略有些复杂,主要思路就是安装conda,然后在虚拟环境中安装numpy和opencv-python。安装完毕后即可

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#人工智能#python#opencv
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