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带你完全读懂正则化（看这一篇就够了）
想要了解什么是正则化 ，只需要看这一篇就够了
JSONP的安全性较差，那么在跨域情况下，有没有其他更安全的替代方案呢？
这些替代方案提供了更好的安全性和灵活性，可以在跨域情况下进行数据交换，而不需要依赖于不安全的 JSONP 技术。具体选择哪种方案取决于项目需求、服务器配置和安全性要求。
No module named ‘selenium‘ 如何解决，
安装selenium,实现成功连接
Hadoop精选18道面试题(附回答思路)
Hadoop精选18道面试题
idea Springboot 图书管理系统VS开发mysql数据库web结构java编程计算机网页源码maven项目
springboot 图书管理系统是一套完善的信息系统，结合springboot框架和bootstrap完成本系统，对理解JSP java编程开发语言有帮助系统采用springboot框架（MVC模式开发），系统具有完整的源代码和数据库，系统主要采用B/S模式开发。
Mysql系列-1.Mysql基本使用
在这一章节，我们主要介绍两个部分，数据库相关概念及MySQL数据库的介绍、下载、安装、启动及连接。概念：约束是作用于表中字段上的规则，用于限制存储在表中的数据。目的：保证数据库中数据的正确、有效性和完整性。约束描述关键字非空约束限制该字段的数据不能为nullNOT NULL唯一约束保证该字段的所有数
Rust 常用集合（下）
在这里大概讲到了vector、字符串和哈希 map 的一些基本应用，其他的一些场景可以再去练习，其他的一些功能，也可以参考官方的文档。
基于SpringBoot+Redis的前后端分离外卖项目-苍穹外卖微信小程序端(十一)
Spring Cache 是一个框架，实现了基于注解的缓存功能，只需要简单地加一个注解，就能实现缓存功能。EHCacheCaffeineRedis(常用)
Rust 常用集合（上）
在开始深入这些方面之前，我们需要讨论一下术语字符串的具体意义。Rust 的核心语言中只有一种字符串类型：字符串 slicestr，它通常以被借用的形式出现，&str。第四章讲到了字符串 slices：它们是一些对储存在别处的 UTF-8 编码字符串数据的引用。举例来说，由于字符串字面值被储存在程序的
基于AI语言大模型的新编程范式
通过使用AI大模型接口，借助AI模型的语言逻辑处理能力，和提示词工程技巧，我们非常简化我们的逻辑处理过程，效果反倒可能得到提升，甚至实现了通过中文编程。在系统维护的时候也不需要维护非常复杂的逻辑，可以理解为维护注释就行了，后面的小伙伴看的时候更是一目了然。我们在大幅度简化编程复杂度的同时，更提高了处
Linux系统安全及应用
基本安全措施 su sudo pam安全认证 控制引导 扫描检测
Linux上部署kettle及定时执行
1）最新版本下载地址：https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html。3）安装webkitgtk rpm包 ，执行 ：yum install webkitgtk，安装成功后，再执行./kitchen.sh，警告消
记一次spring cloud gateway Netty线程性能优化(附带压测)
可以看到增加线程数配置 可以明显减少error错误，即减少。目前是在mac测试数据，预计至少有20%左右的QPS提升其次还有一个可配置参数，默认为cpu核数，最大为4如果cpu核数够多也可以增加该线程数，由于本机线程数有限，增加该线程数性能提升不明显。
Kafka中的max-poll-records和listener.concurrency配置
Kafka中的max-poll-records和listener.concurrency配置
大数据/人工智能/EXCEL/R语言精品教材推荐
通过采用任务式、项目式等多种教材编写模式，教材内容注重实践能力培养，贴合教师教学实际和学生实践实验，已经被1500余所院校选用为教材。
【vue3】前端实现 生成条形码并调用打印机打印
【vue3】前端实现 生成条形码并调用打印机打印
MySQL查看和修改时区
MySQL查看和修改时区 为了验证xx看了mysql 时区。
Transformer模型详解
transformer结构是google在2017年的Attention Is All You Need论文中提出，在NLP的多个任务上取得了非常好的效果，可以说目前NLP发展都离不开transformer。最大特点是抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。 由于
决策树 （人工智能期末复习）
(18年)下表为是否适合打垒球的决策表，请用决策树算法画出决策树，并请预测 E= {天气=晴，温度=适中，湿度=正常，风速=弱} 的场合，是否合适打垒球。数据集D的纯度可用基尼值来度量，它反映了从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率，因此，Gini(D)越小，数据集D的纯度越高。（1）
【CISSP学习笔记】6. 安全开发
项目用途以及系统大体需求。