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Java中线程的状态
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VScode输入 ！无法自动生成html模板问题
遇到的问题：在VScode中新建一个html文件，输入 ！，然后按回车或者Tab键都无法自动生成html模板网上查了一下听说是改版了，需要输入 html:5 再回车才能生成html模板
Robomaster云台，底盘，陀螺仪校准
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Elasticsearch和MongoDB对比
MongoDB和Elasticsearch都属于文档型数据存储，两者的很多功能和特性高度重合, 但其实两者定位完全不同。
RAID存储方式
TaiShan 200系列服务器 比对：100 与 200 的区别操作系统（open欧拉） 兼容市面上大多数的软件（web，数据库，大数据，AI等 RAID 在对服务器进行操作系统安装之前，需要对服务器进行RAID设置RAID功能：1.提升读写数据的吞吐量2.保证数据的容错性如何设
python基础练习2（学python的多多少少听说过）
本文为大家带来几个可能会用到的python基础题，阿姆斯特朗数、进制转换、ASCII码与字符相互转换、最大公约数算法、最小公倍数算法、生成日历、使用递归斐波那契数列。
【云原生】Docker镜像详细讲解
Docker 镜像的详细讲解，如何安装 Docker、配置 Docker 镜像加速以及操作 Docker 镜像。
常用类学习（String类和StringBuffer类详解）
String类和StringBuffer类详解
查看Linux系统负载命令
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这几十道指针与数组结合的题目，你能做对几题？
很多时候我们以为学会了理论知识，就好像学了C语言的指针，但是感觉啥也不懂，所谓“一学就会，一做就废”，相信大家都有所感受！其实所谓以为，讲实了，就是自己以为，本质还是不理解（狗头保命doge）“实践是检验唯一的标椎”，不会？练就完事了！所以这次给大家分享几十道指针和数组（含二维数组）下面程序输出什么
Bean 作用域和生命周期
User:UserBean(公共的Bean):UserController1 在使用时,进行了修改操作:UserController2 再去使用公共 Bean:打印 UserController1 和 UserController2 公共 Bean 的值:结果:Bean 作用域:bean 在 spr
nginx部署vue
nginx部署vue项目，利用反向代理实现项目接口请求
Python那些冷门的技巧，全知道的请接受我的膜拜
Python作为当下流行的程序语言，有他独一无二的特色，里面的函数库不断更新，很多好玩甚至有用的函数库亦或是操作不被人熟知，今天我们来看看我收集的那些冷门的小知识，能全认识那请这位大神收下我的膝盖......
【前端精进之路】JS篇：第10期 深入原型与原型链
这里是小飞侠Pan🥳，立志成为一名优秀的前端程序媛！！！本篇文章收录于我的专栏：前端精进之路同时收录于我的github前端笔记仓库中，持续更新中，欢迎star~👉https://github.com/mengqiuleo/myNote这里并不是介绍原型链的基础知识，而是记录一些自己在看文章过程中
【微信小程序】全局配置
目录全局配置文件及常用的配置项全局配置 - window1. 小程序窗口的组成部分2. 了解 window 节点常用的配置项 3. 设置导航栏的标题4. 设置导航栏的背景色 5. 设置导航栏的标题颜色6. 全局开启下拉刷新功能7. 设置下拉刷新时窗口的背景色8. 设置下拉刷新时 loading 的样
使用JavaScript 实现最简单最基本的轮播图样式
目录一、效果展示二、H5的布局三、CSS的布局第一步第二步第三步四、JS的布局第一步第二步第三步五、源码评论区自取主要通过，设置点击事件来实现，简单的轮播图效果，是非常普通的轮播样式。可以使用自己的图片，需要注意路径，不注意路径会出现错误，呈现不出所需要的效果。三、CSS的布局第一步第一个盒子的布局
pip和pip3有什么区别
如果只安装了Python3，那么用pip和pip3没有区别。如果安装了Python2和Python3，那么pip给Python2安装包，pip3给Python3安装包。
机器学习笔记（十三）-异常检测
异常检测
【MOCO基础】Pointer Networks原理及代码实现分析(Oriol Vinyals, 2015)
Pointer Networks天生具备输出元素来自输入元素这样的特点，于是它非常适合用来实现“复制”这个功能，这就造成了目前Ptr-Nets成为文本摘要方法中的利器的局面。此外，在组合优化领域，Ptr-Nets也得到了广泛的应用，并已成为组合优化问题的端到端方法的入门模型，后来基于此模型，研究者也
机器学习西瓜书——第七章 贝叶斯分类器
贝叶斯决策论是在概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。下面我们以多分类任务为例来解释其基本原理。假设有NNN种可能的类别标记，即Y={c1,c2,…,cN},λij\mathcal{Y}=\le