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如何恢复误删的C盘文件？必看技巧不可错过！
C盘是电脑的系统盘，如果被装满了，电脑就会卡顿。很多人为了图方便，将文件保存在桌面，也就是储存在C盘里，导致文件占据越来越多内存，需要我们及时清理，但在清理过程中可能不慎把C盘文件给清除了，简直如晴天霹雳，那碰到这种情况怎么办呢？方法一：系统恢复法1.对于不小心删除的C盘文件来说，如果及时发现的话，
使用springboot每日推送早安问候语到用户微信
使用springboot给不同微信用户推送早安信息
Jmeter模拟真实用户并发测试
jmeter模拟真实用户并发测试两种方法通过正则的方式获取用户token信息1、测试计划 --> 线程（用户）， 创建setUp线程组，先启动的线程组，登陆获取用户token信息2、添加HTTP请求，填写用户登陆接口参数，在HTTP请求添加**“正则表达式提取器，符号记得都是英文符号”**3、
VS2019设置easyx图形库
下载easyx图形库我这里提供的是EasyX_2020百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1UpyIUYuMld2luA4PXT4lhQ提取码：stqteasyx图形库也可以到官网下载。下载完成之后，虽然是一个应用程序（当然我百度云的是已经解压好啦），但我们可以右键进行解压，
no such algorithm：sm4 for provider BC报错解决方法
1.判断 bc类是否已经存在(Security.getProvider(BouncyCastleProvider.PROVIDER_NAME) == null)若存在打印打印其版本号-double version = Security.getProvider(BouncyCastleProvider
Telink 825x 蓝牙开发笔记4
AN_Retention size 溢出现象8258_module例程工程编译会出现如下图所示的错误：原因工程默认设置为Retention 16K，而且module例程中使用的ram size比较大，当用户开启"GPIO模拟UART Tx输出log"时，会出现Retention size超过16K的
Deep SDF 、NeuS学习
Deep SDF NeuS学习
LDA模型构建与可视化
隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，LDA），是一种主题模型（topic model），典型的词袋模型，即它认为一篇文档是由一组词构成的一个集合，词与词之间没有顺序以及先后的关系。一篇文档可以包含多个主题，文档中每一个词都由其中的一个主题生成。它可以将文档集中每
语义分割中图片和mask的可视化
其实取标题一直以来都是一件麻烦的事，但是如果你要看下去，我想你得有一点语义分割的见解。用平常的语言描述该问题就是：语义分割出我们感兴趣的目标物，然后输出该目标物的轮廓点。做语义分割其实有很多种方法，你可以用不同的模型去train你的dataset，但是刚接触语义分割的朋友们可能会说，我该怎么分割出我
最优模型选择的准则：AIC、BIC准则
最优模型选择的标准
【深度学习模型】ChatGPT原理简述
OpenAI推出人工智能聊天模型ChatGPT，很快引起百万用户注册使用，公众号和热搜不断，迅速火出圈，甚至引起各大公司在聊天对话机器人上的军备竞赛。
机器学习论文源代码浅读：Autoformer
原本想要和之前一样写作“代码复现”，然而由于本人一开始对于Autoformer能力理解有限，参考了一定的论文中的源代码，写着写着就发现自己的代码是“加了注释版本”的源代码，故而只能是源代码的浅读，而非复现。
YOLOv5图像分割--SegmentationModel类代码详解
SegmentationModel类DetectionModel类推理阶段DetectionModel--forward()BaseModel--forward() Segment类Detect--forward 定义model将会调用models/yolo.py中的类SegmentationMo
10分钟学会python对接【OpenAI API篇】
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【Pytorch深度学习50篇】·······第六篇：【常见损失函数篇】-----BCELoss及其变种
新年新气象，兄弟们新年快乐。撒花！！！之前我们的项目已经讲过了常见的4种深度学习任务（当然还有一些没有接触到的，例如GAN和今年大红的Transformer），今天这个blog我们就来谈谈一谈常见的损失函数。损失函数的更新也是非常的快，各位大佬的想法也是层出不穷，我们站在巨人的肩膀上，就可以看的更远
【Gazebo入门教程】第二讲 模型库导入与可视化机器人建模（模型编辑器）
本篇博客主要介绍了在Gazebo中如何导入已有的模型库，并根据一个轮式小车的详细实例对Gazebo中的模型编辑器进行了深入详细研究，通过图形化方式创建关节连杆，并通过设置关节等完成机器人连接，最后添加相应传感器和插件实现机器人的运动和其他功能...
SpringBoot 多点互斥登录(web应用安全) 保姆级教程
1.什么是互斥登录在实际生活中，很多网站都做了多点登录互斥的操作，简单来说就是同一个账号，只能在一台电脑上登录，如果有人在其他地方登录，那么原来登录的地方就会自动下线，再进行操作就会弹出登录界面。2.实现思路添加拦截器,设置UUID让作为唯一标识，存入redis中当value，当前登陆者的账户为ke
springboot+proguard+maven 实现代码混淆 看这一篇就够了
使用 proguard 混淆代码只能增加阅读和理解的难度, 并不能百分百保证代码安全。常用的应用场景是项目需要部署到客户机器上，一定程度上防止代码泄露。proguard 简介ProGuard 是一个混淆代码的开源项目，它的主要作用是混淆代码，ProGuard 包括以下 4 个功能：压缩(Shrink