overfit同步小助手
文章同步
Flink高频面试题( 精简 )
作为大数据领域炙手可热的大数据组件，Flink作为大数据行业跳槽必问的组件，整理一些Flink相关的面试题供大家参考，有些题言简意赅即可，大多数的博客冗余一堆的知识点，看完要好久，我想帮大家提炼总结出核心的点，以帮助大家临阵磨枪，短时间掌握，当你把知识提炼出来，你会发现你的知识进步了，当你把简单提炼
超详细的正则表达式的使用方法，学不会找我
正则表达式的基本使用前言： 在我们开发过程中，有很多地方需要用到正则表达式。如验证用户登录信息、手机号、邮箱地址等等。那你都会正则表达式的哪几个方法呢？首先，我们要知道什么是正则表达式。正则表达式的定义：正则表达式 RegExp (regular expression) 是ECMAScript内置
vue框架
一、vue是什么官方解释：vue是一套用于构建用户界面的渐进式框架。vue是一个js框架，提供了一套开发规则，按照这个开发规则可提高开发效率。补充：渐进式意思是，vue.js本身功能局限，一旦配合其他的工具可以增强其能力。vue-router vuex axios nuxt二、vue的核心①数据驱动
JS中let用法
let
@Import注解详解
@Import注解详解
使用Window计划任务定时执行带命令行参数的python程序的方法
一、基本任务计划程序使用windows自带的搜索功能搜索“任务计划程序”，打开进入.点击任务计划程序库可在右侧菜单栏新建文件夹，便于区分自己创建的任务点击（或右键菜单栏）自定义的文件夹可在此文件夹下创建（基本）任务【常规】可编辑任务名称（必须），描述等【触发器】指定任务执行的时机【操作】可指定任务启
APIJSON（一：综述）
2021SC@SDUSCAPIJSON（一：综述）1.相关定义解释（1）APIJSON（2）JSON（3）API2.项目demo展示(1)首先到github上下载相关的文件(2)在数据库中导入相关文件(3)使用IDEA打开项目(4)测试连接(5)测试接口1.相关定义解释（1）APIJSON“APIJ
4.正则表达式中关于\b的理解（Python版）
今天在做数据清洗的时候看到\b有点晕乎乎的，参考了一下大佬们的文章虽然讲的很好但是字太多了，今天我来说一个简化版本，保证你们神清气爽~基础知识：\w:单词字符A-Z a-z 0-9\W:^\w\b:匹配\w和\W之间的\B:^\b好了，我知道你们已经晕了嘿嘿嘿，开始说人话~例子讲解：我们要将类似于C
新鲜速递：Spring Boot 3 项目快速集成 Spring Security 6的方法
本文讲述Spring Boot 3 快速集成Spring Security 6的方法，以往的旧文章大多无法无错完成集成，所以笔者经过研究，在这里发布快速集成方法，避免读者重蹈覆辙掉入各种坑里。
Spring依赖注入的三种方式
还是与属性注入的解释是一样的,原因就是JDK是我们最底层的框架,Spring作为上层,要基于JDK/Java的,所以要满足Java的规范,java规定,被final修饰的属性1.在定义的时候进行赋值2.在构造方法内部进行赋值。原因还是一样的,因为满足Java的规范,被final修饰的属性 一个是定义
django 登录流程实现
8、创建一个新文件夹 middleware 下新建一个auth.py 新建一个类，这是一个中间件，获取用户当前的 url 判断有无 session 信息，有就继续，没有就返回到登录，同时需要将登录页面设置为不需要验证 session 信息就可以访问，这样才能重定向成功到登录页面，否则会出错。4、此处
基于深度学习的口罩检测系统（Python+清新界面+数据集）
口罩检测系统用于日常生活中检测行人是否规范佩戴口罩，利用深度学习算法可实现图片、视频、连接摄像头等方式的口罩检测，另外支持和结果可视化。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。口罩检测系统可用于路口、商场等公共场合检测人脸是否佩戴口罩，佩戴和未佩戴口罩的数目、位置、预
基于python实现的生成对抗网络GAN
基于python实现的生成对抗网络GAN
初学树莓派——（六）树莓派安装OpenCV及USB摄像头配置
目录1、安装OpenCV1.1前言1.2换源及源内容更新1.3安装依赖1.4下载whl包1.5安装OpenCV1.6检查安装2、USB摄像头配置（同时检查OpenCV安装情况）2.1前言2.2Python调用cv2库来检查是否安装到位1、安装OpenCV1.1前言 此处对流 浪 猫表示感谢，本文参考
STGCN时空图卷积网络:用于交通预测的深度学习框架
提出了一种新的深度学习架构——时空图卷积网络，用于交通预测任务。该架构包括几个时空卷积块，它们是图卷积层[Defferrard等人，2016]和卷积序列学习层的组合，以建模空间和时间依赖性。据我们所知，在交通研究中应用纯卷积结构同时从图结构时间序列中提取时空特征尚属首次。我们在两个真实世界的交通数据
轴承故障诊断领域的论文到底有多水
这个是最让人困惑的，就好像你说自己证明了某个方法更好，但是你却没有交代自己怎么做的，或者说你交代的过程有外行话或者逻辑上的缺陷，但是你就这么给出个结果完事了。由于自己没有足够大的学术交流圈子，为了尽量避免误判，我在原来13篇论文的基础上又读了18篇，这些论文至少都出自中文核心，有一些还有EI的tit
射频测试基础知识总结
表示可以辐射到空间的电磁频率，频率范围从300KHz～110GHz之间，射频简称RF，是高频交流变化电磁波的简称，其每秒变化小于1000次被称为低频电流，超过10000次的称为高频电流，而射频就是这种高频电流。为了确保天线接收的信号能够在接收机的最后一级被正确的恢复，一个好的低噪音放大器需要在放大信
深度学习之YOLOv5实践应用（3-1）人头检测模型
参考：基于yolov5训练人头检测模型 - 知乎一、数据集下载地址：链接：四、模型训练1. 数据集目录配置在data文件夹下创建head.yaml，此文件设置类别数量，类别名称以及数据集的路径。内容如下图所示：head.yaml2. 预训练模型从 yolov5 github 源码地址下载预训练 y
YOLOv5量化调优
YOLOv5量化调优经验
【ChatGPT】AI 2.0 时代：拥抱先进的生产力
未来50年将是一个充满机遇和挑战的时代，我们需要不断学习和创新，积极投资和参与，与时俱进，抢占自己的生态位，成为新时代的领军人才和创新者。