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网易音乐网站系统|前后端分离springboot+vue实现在线音乐网站
本系统设计了两种角色用户分别为普通用户和管理员用户，普通用户对应的是前台系统，管理员用户对应的是后台管理系统，前台系统包括用户个人信息管理、乐在线播放、音乐收藏、音乐下载、音乐评价以及打分，后台系统包括用户管理、音乐管理、歌手管理、歌单管理、分类管理、评价管理。
SQL Studio 安装及初始登录
工欲善其事,必先利其器,面对五花八门的MySQL客户端,开发者该如何选择,今天我整理了12种MySQL开发工具,从产品体验,功能完整度,云适配,计费模式,OS先容性等多个角度进行评估与分析,大家可根据自己的实际情况选择,
【无标题】如何在ubantu22版本配置静态IP地址--亲测有效
ubantu 静态ip地址
Py的ipykernel：Python库介绍、安装及使用攻略
ipykernel是一个用于在Jupyter Notebook中运行Python代码的包，它可以将Python代码转化为可以在IPython内核上运行的格式。通过使用ipykernel，我们可以轻松地在Jupyter Notebook中编写和运行Python代码。在Jupyter Notebook中
Python使用selenium过天眼查滑块验证码反爬实现模拟登录
通过python的selenium突破天某查滑块验证码，实现模拟登录。
测试用例优先级
QA使用的五种测试用例优先排序技术如下。1. 基于覆盖率的TCP这种类型的测试用例的优先级是基于代码覆盖率的。在这里，测试用例是根据他们的代码覆盖率来确定优先次序的。它有以下几个子技术：语句总覆盖率优先化。在这个技术中，测试用例所覆盖的总语句数被用来作为测试用例的优先级因素。例如，覆盖5条语句的测试
Unity Dotween插件物体、ui的移动 旋转 缩放效果
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本地项目首次上传至Gitee仓库
长话短说，在百度里扒拉一大会，东拼西凑才把本地项目上传至Gitee，十分麻烦，为了便于后来者的操作，本人将经验总结一下，分享给在座的各位。2.在电脑已安装Git的条件下，找到本地需要上传的项目，进入项目里，右键选择 Git Bash Here。执行 git add . 将文件夹内的所有文件都添加至缓
Naive UI修改默认样式
因为大创的缘故，需要做出一个网站，在搭建网站的过程中需要使用Naive UI框架，在设置样式的时候一直无法修改默认样式。小白不知道应该如何使用样式穿透，同时和Naive UI相关的博客比较少，导致只能自己一步步摸索，所幸，找到了最后的解决办法。（注意，这个解法可能只适合Naive UI。
使用CSS实现鼠标悬浮标题出现动态下划线
文字背景填充满了，无法跟动态图一样那么细。别急，css里还有有个background-size属性，设置一下就可以了。然后把100%改成0 再给div添加：hover鼠标滑过长度成100%，加个过渡动画。到这里发现为什么跟第一张效果图不一样啊，不应该是进去从上面出来然后再下面消失吗。要实现这种效果只
Doris--基础--13.2--SQl函数--日期函数
转换datetime值dt，从 from_tz 转到 to_tz 时区，并返回的结果值。如果参数无效该函数返回NULL。
如何从宏观层面构建优秀的大语言模型
本文介绍核心内容为如何从宏观层面构建优秀的大语言模型，希望对学习和使用ChatGPT的同学们有所帮助。文章目录1. 常见误区2. 两个关键定律 2.1 定律一 2.2 定律二3. 预训练、指令微调和强化学习之间的关系4. 大模型的核心能力5. 如何在指令微调上取得较好的效果
Nerf系列数据集记录
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Linux下更新curl版本
由于低版本的curl存在一定的漏洞，会对我们的服务器安全造成问题，所以，我们需要将curl由低版本安装到高版本。
Pycharm Debug调试技巧
Python中的Bug是指程序在执行过程中出现错误的情况。这些错误可能会导致程序崩溃、输出意外的结果或者根本不运行。要解决这些Bug，可以使用pycharm调试工具来检查代码，并尝试添加断点和打印语句以查看变量的值。接下来介绍PyCharm Debug调试Pycharm Debug是一种强大的调试工
数据治理之数据标准
后者是为平台功能发挥所涉及的各个环节，提供一定的标准规 范，以保证信息的高效汇集和交换，包括元数据标准、数据 交换技术规范、数据传输协议、数据质量标准等。础工作，该类标准规定平台汇集、交换相关信息统一的分类 系统和排列顺序以及编码规则，目的是在不同系统和用户之 间建立交通数据的一致参照，对提高数据采
grid 栅格/网格布局学习笔记
Css grid-栅格/网格布局
【MMDetection】——训练个人数据集
mmdetection训练自己的数据集，全过程记录。
yolov7-论文深度解析
yolov7自提出便号称在速度和精度方面超过了所有的目标检测器，并能够同时支持边缘设备到云端的移动GPU和GPU设备，而yolov7则具有以下优势：1、更高的检测精度：相较于其前身 YOLOv5，YOLOv7 在保持速度优势的同时，通过改进骨干网络和特征融合方法等方式，进一步提升了检测精度。2、更快
ACE2005数据集介绍、预处理及事件抽取
ACE2005数据集的介绍、中英文的预处理以及事件抽取的样例参考