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mac系统M1pro芯片安装VMware Fusion虚拟机win11操作系统（原创详细版）
基于苹果自研M系列芯片的win11系统虚拟机的安装教程（免费版），由于VMare Fusion本身有30天的试用，所以不着急的话也可以用几天再去激活...
Win11提示该文件没有与之关联的应用来执行该操作该如何解决
Win11提示该文件没有与之关联的应用来执行该操作该如何解决？如何去除电脑图标左下角的小箭头？如何恢复注册表IsShortcut文件？
一次包会——最新IDEA配置Maven指南（适用于2022及以下版本）
Maven是当今Java开发中主流的依赖管理工具，那么刚开始学习的时候呢IDE的配置方面肯定会遇到许多问题，在此呢我延续上一版IDEA2021的配置maven教程，出一版更加精炼的IDEA 2022配置Maven的教程，只要你按着我的步骤一步步来，就一定能配置成功，少说废话，全是干货，那么开始吧，觉
2023年的一些规划和想法
2022的时间一晃而过，2023也已经过了半个月，刚好趁周末，整理下自己2023的规划和想法，分为：公司、个人、理财等几个部分。公司公司成立已经2年了，目前也算逐步稳定下来，在这个经济衰退的大环境下，我对于公司的2023年只求一个字 “稳”。做好当下的事情，然后拓展一些新的可能性。1、核心业务：在线
100天精通Python（数据分析篇）——第48天：数据分析入门知识
数据分析入门知识：1. 为什么要学数据分析？2. 数据分析的概念3. 数据分析涉及哪些能力4. 数据分析的流程5. Python做数据分析学什么？
Vue2和Vue3的区别
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【Java项目】从0到1构建一个博客系统
从0到1构建一个博客系统！
2023前端面试题及答案整理（Vue）
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Web服务器TomCat快速入门（从安装到部署）
Web 服务器是一个应用程序，对 HTTP 协议的操作进行封装，使得程序员不必直接对协议进行操作，让 Web 开发更加的便捷。Web 服务器是安装在服务端的一款软件，我们可以将自己的 Web 项目部署到 Web 服务器软件中，当 Web 服务器软件启动后，部署在 Web 服务器软件中的资源就可以通过
PythonWeb开发基础（二）WSGI概述和APP端开发
Python Web开发基础-学习中心-阿里云开发者社区 (aliyun.com)上图是python中的一种协议，图中的操作顺序是从上往下（我第一次仔细看这种图，之前真不知道）。WSGI解决了Server和app之间的协议问题。在WSGI中，Server主要是理解HTTP，而请求中的数据应该如何处理
微信小程序【获取用户昵称头像和昵称（附源码）】
获取用户头像和昵称
【手撕面试题】HTML+CSS（高频知识点三）
每天10道题，100天后，搞定所有前端面试的高频知识点，加油！！！，在看文章的同时，希望不要直接看答案，先思考一下自己会不会，如果会，自己的答案是什么？想过之后再与答案比对，是不是会更好一点，当然如果你有比我更好的答案，欢迎评论区留言，一起探讨技术之美。
新手小白如何租用GPU云服务器跑深度学习
如何租用gpu跑深度学习
人脸识别检测项目实战
人脸识别在现代化中应用较为广泛，比如人脸考勤系统等，银行卡人脸验证，手机面部识别等，顾名思义它也是一个分类系统，所以我们利用Python 调用opencv得分类器进行面部识别。
一文带你了解爆火的Chat GPT
OpenAI近期发布聊天机器人模型ChatGPT，迅速出圈全网。它以对话方式进行交互。以更贴近人的对话方式与使用者互动，可以回答问题、承认错误、挑战不正确的前提、拒绝不适当的请求。高质量的回答、上瘾式的交互体验，圈内外都纷纷惊呼。
2023英伟达显卡排名天梯图(已更新)
这里没有更新4070Ti, 它的性能应该在3090和3090ti之间。
PyTorch深度学习-06逻辑斯蒂回归（快速入门）
本文详细介绍PyTorch深度学习的逻辑斯蒂函数，包括为什么要用逻辑斯蒂函数、比较回归与分析的不同、怎样将实数集映射到0-1区间，逻辑斯蒂函数模型及损失函数、逻辑斯蒂函数模型与线性函数模型的代码比较、完整代码及结果
深度学习做不了什么事
本文源自一次讨论深度学习缺陷的推文风暴，斯坦福大学的Bharath Ramsundar，在用深度学习进行药物研究的过程中发现，深度学习做不到事情其实有很多，比如无法鉴别对抗样本、处理不好高维数据、不能一边训练一边推断……尽管如此，我还是怀疑深度神经网络不足以实现通用人工智能，当然，这可能只是我的偏见
学术科研无从下手？27 条机器学习避坑指南，让你的论文发表少走弯路
如果你刚接触机器学习不久，并且未来希望在该领域开展学术研究，那么这份为你量身打造的「避坑指南」可千万不要错过了。
YOLO算法创新改进系列项目汇总（入门级教程指南）
🎄🎄改进YOLOv5/YOLOv7——致力于目标检测领域科研Tricks改进与推荐 | 主要包括主干网络改进、轻量化网络、注意力机制、检测头部改进、空间金字塔池化、损失函数及NMS改进、视觉顶会创新点改进以及算法训练相关项目等等。