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Centos7下安装MySQL详细步骤
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MySQL 数据库基础知识（系统化一篇入门）
一、数据库简述1.1、数据库概述数据库：DB（DataBase）概念：数据仓库，软件，安装在操作系统之上作用：存储数据，管理数据1.2、数据库分类关系型数据库：SQL（Structured Query Language） MySQL、Oracle、Sql Server、DB2、SQLlite 通过表
Python爬虫入门(一)（适合初学者）
Python爬虫入门(一) （超适合小白）
《SpringBoot篇》14.@AutoConfigureMockMvc测试类实现Web层测试
注：平时都是三种校验一起，（Json与非Json只能一种）//引入MockMvc类型对象 @Autowired private MockMvc mvc;
我用Python采集了班花的空间数据集，除了美照竟然再一次发现了她另外的秘密！
大家好，我是辣条。室友知道了我上次给班花修过电脑，追了我三条街，嘴里大骂我不当人子，怪我这种事情没带他。最后又舔着脸求我支招，这货竟然想追班花！辣条我为了兄弟两（收）肋（钱）插（办）刀（事），毫不犹豫的答应了。但是我只有班花的QQ和微信怎么办呢，那就从她平时发的动态着手，于是就有了这篇文章，不过最后
架构软件工程的未来
软件对国家的全球竞争力、创新和国家安全至关重要。它还确保了我们的现代生活水平，并使国防、基础设施、医疗保健、商业、教育和娱乐不断进步。卡内基梅隆大学软件工程研究所领导社区创建了这样一个多年研发愿景和路线图，用于设计下一代软件系统。基于软件的性质，它在能力、复杂性和互连方面在持续无限制的增长。软件的发
webpack 面试题整理
文章目录webpack 面试题整理谈谈你对Webpack的理解Webpack的打包过程/打包原理/构建流程？Webpack中loader的作用/ loader是什么？常见的loader有哪些？Plugin有什么作用？/Plugin是什么常见的Plugin有哪些Webpack 插件的执行顺序（加载机制
Nginx配置使用详解
详细讲解Nginx的配置文件以及使用
springboot从入门到精通（全）
前言==本博文结合软件idea进行主要讲解==**springboot的特性主要有**- 简化 Spring 应用程序的创建和开发过程- 抛弃了繁琐的 xml 配置过程，采用大量的默认配置简化以及注解反射- 直接使用 java main 方法启动内嵌的 Tomcat 服务器运行 Spring Boo
Gateway网关
总结一句话就是：当客户端发送url请求的时候，我们gateway网关会先判断客户端发送的这个url请求是否满足断言规则，如果都满足的话那么就路由到相对应的微服务对应的服务器访问地址当中去，如果不满足断言规则，那么就别想路由了，直接这个客户端发送的url请求就进不来了。 第一步： 第二步： 也
快速了解Nginx的基本介绍
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鸿蒙开发实例 ｜ 分布式涂鸦
本篇文章介绍分布式设备间如何共享涂鸦画板的核心功能。
计算机视觉——相机标定
相机标定
关于 FLOPS、FLOPs、参数量的相关计算
最近找到一些计算FLOPs的文章，奈何全是水文，讲都讲不清楚，完完全全的究极缝合怪。因此，这里准备彻底搞懂。
【算法】跑ORB-SLAM3遇到的问题、解决方法、效果展示（环境：Ubuntu18.04+ROS melodic）
文章目录一、编译出现的各种问题1、问题：OpenCV > 4.4 not found2、问题：error: ‘slots_reference’ was not declared in this scope二、ORB-SLAM3 效果展示一、编译出现的各种问题1、问题：OpenCV > 4
YOLOv5-v6.0学习笔记
YOLOv5-6.0版本的Backbone主要分为Conv模块、CSPDarkNet53和SPPF模块。YOLOv5在Conv模块中封装了三个功能：包括卷积(Conv2d)、Batch Normalization和激活函数，同时使用autopad(k, p)实现了padding的效果。其中YOLOv
对sklearn中transform()和fit_transform()的深入理解
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labelImg 使用以及安装教程---图像标注工具
目录 labelImg 使用教程LabelImg简介LabelImg用法步骤 (PascalVOC)步骤 (YOLO)创建预定义的类注释可视化热键验证图片设置困难识别对象如何重置设置实际操作相关和附加工具labelImg安装在gitbash的安装从源代码构建使用 Docker拓展roLabelImg
图像基本处理(灰度化)
从0开始的机器学习，图像的基本处理，灰度化以及二值化处理
ImageNet1K的下载与使用
ImageNet不用多说，它包含了非常多的图片，总共有2w多个分类，但是显然太多。所以一般更常用的是ImageNet1K数据集，该数据集包含1000个类别。