据我所知，目前有两种常见方法来分发软件包并创建运行环境。除此之外当然还有其他，而且很多方法难以准确分类。这里我们就先讨论最典型的情况。...但如果没有包管理器的支持，这些办法要么缺乏可扩展性（这还是最好的情况），要么就是引发令人恼火的错误。奇怪的是，Windows 和 MacOS 等消费级操作系统居然将此作为默认方法。...全局环境不可避免存在“幽灵”，这些无形的依赖项会随时侵扰构建过程，因此隔离一切并驱散“幽灵”是实现可复现性的前提。 当然这里也要强调，“不共享”方法也有自己的缺点。...有没有更好的方法？ 下面咱们捋一援理想构建系统的基本要求： 可稳定复现的构建：如果远程系统能够成功构建，那我们的本地系统也应该可以。...Semver 和哈希固定：启用依赖项共享（如果支持），并在必要时提供精确的复现性。 很明显，前面介绍的两种常见方法都满足不了要求，甚至可以说还差得远！
HTML5学堂-码匠：从数组中随机抽取不重复的元素，构成新数组，拥有多种方法，来看看你用的方法性能如何？ 效果的功能需求 从一个数组当中，随机抽取数个元素，构成新数组，要求这些元素不能重复。...方法1：较为“传统”的实现方法 基本实现思路 从第二次随机抽取的元素开始，需要将抽取的元素与当前新数组的已抽取元素相比较，如果相同，则重新抽取，并再次执行比较的操作。...方法3：交换法 第三种方法是自己最喜欢的（“交换法”的名字是自己起的），也是自己在使用的。...方法4：随用随删 基本实现思路 利用splice方法，将抽取到的元素从数组当中删除掉，并利用splice方法返回值，将抽取到的元素存储（push）到结果数组当中。...并不会有重复的“失败抽取”和比较。 额外要说的 为何要那么重点讲解第三种方法呢？ 一方面是因为第三种和第四种方法性能更好，另一方面是因为第三种方法和下周的活动有关！！！至于啥活动嘛~~~敬请期待吧！
问题如下： 请教：读取设置了密码保护的exlce文件，df = pd.read_excel(file,password='12345678') 报错：got an unexpected keyword...argument "password" 目前的解决方法是通过msoffcrypto模块生成新的文件再进行读取，有没有更简单点的方法呢？...，其实不同，这里【巭孬】指出粉丝的代码是生成新文件再读取，瑜亮老师的是直接从内存里面读取，不用生成新文件。...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是Python进阶者。...这篇文章主要盘点了一个Python处理Excel加密文件读取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
Swagger是一个可以根据Restfull接口源代码注解，自动生成接口文档的工具，同时支持在线接口调试。但是，要想生成完整的接口文档，还需要编写大量的注解。...通过网站界面，它能帮你轻松管理API接口，除了可以自动生成接口文档、还能生成API接口源代码、通过界面鼠标就能开发接口，一键、快速发布、管理和开放你的API接口。...例如，导入前的swagger接口列表（从Swggaer官方导出的json文件）：上传导入时，可以勾选需要开放的swagger接口：导入后，对API接口的二次开发和调整，发布接口后即可在前台在线接口文档查看和访问使用...3、还提供了请求原来Swggaer接口的参数和返回结果的处理封装，方便进行二次加工处理。自动生成接口文档导入和发布后，前台也可以看到全部的接口。也支持接口的分类展示，在线测试等。...单个的接口文档，支持在线接口测试、接口调试（通过表单数据和JSON数据两种提交方式）、快速复制接口地址、还能查看到接口示例和推荐接口等。更厉害的是，这个在线接口模板，也是支持二次开发的。
KMP算法可以用于文档管理软件中的字符串匹配功能。在监控软件中，需要对用户的电脑活动进行监控，包括监控用户输入的文本内容。...为了保护公司的机密信息，监控软件需要检测用户输入的文本中是否包含敏感信息，如公司机密信息、禁止使用的词汇等。KMP算法可以用于实现字符串匹配功能，即在用户输入的文本中查找是否包含敏感信息。...KMP算法可以在文档管理软件中用于检测用户在电脑上输入的敏感信息，例如密码、银行账号等。其优势包括：高效性：KMP算法的时间复杂度为O(n)，相比暴力匹配算法的O(n*m)更加高效。...隐私保护：KMP算法可以在本地进行匹配，不需要将用户的敏感信息上传到云端，保护用户隐私。 文档管理软件可以利用KMP算法实现以下用途：监控员工的账号密码输入，防止泄露公司敏感信息。...总之，KMP算法在文档管理软件中具有重要的应用价值，可以帮助企业保护公司机密和员工隐私。
查询crm_linkman表中，birthday（数据库中为date类型）字段中，月日为5-31的记录（主要用于检索今天有没有联系人生日） SELECT
决策树算法是一种常用的机器学习算法，在分类问题中被广泛应用。该算法通过将原始数据集拆分成多个小的决策子集，以生成一个决策树，用于预测新数据的分类。...在文档管理系统中，决策树算法可以用于对网络流量进行分类、监测特定行为、检测网络攻击等。...具体来说，可以通过决策树算法为不同的网络流量和行为建立分类模型，以识别异常流量和行为模式，以提高网络安全和管理效率。决策树算法在文档管理系统中的优势在于：简单易懂。...决策树算法可以生成易于理解的图形展示，让用户更容易理解算法的工作过程和输出结果。然而，决策树算法在文档管理系统中的误区主要在于：过度拟合。...决策树算法在文档管理系统中的具体例子包括：通过构建决策树模型，对网络流量进行分类和排序，以确定网络行为模式。利用决策树算法检测和预测网络攻击和恶意流量的行为模式，以及与正常网络流量和行为的区别。
这篇文章比较简单，在这个专题的一开始，我们探究了对象和文档之间的关系，我们只是专注于构建模型，忽略了跳过我们如何在图表阶段之外处理关系。那么这一小篇文章我们就来简单的说一下这个问题。...我们需要考虑两个单独的操作。在查询和加载文档期间获取相关信息可以使用Include调用来完成，这时一个非常常用的功能，因为他可以减少请求服务端的次数。...第二个操作是查询，也就是说当想根据相关文档的属性查询特定文档。例如前面文章所说的幼儿园的例子，查询母亲叫刘妈妈的孩子，由于子文档不再包含父级文档的名称，那么我们将如何搜索它呢？...因此使用这个功能通过母亲的名字查询孩子非常容易。索引功能将在索引专题中进行进一步讲解。我在这里提到它，是因为知道它的存在会影响我们对数据建模的方式，在决定如何对相关数据进行建模时，它可以有很大的帮助。...但是最终决策几乎总是归结为我们是想要数据的时间点视图还是当前值。对于第一个选项，我们通常会将值从源复制到其自己的文档中，对于第二个选项，我们可以在索引和查询以及从服务器获取数据时使用。
在导入 Spring-Data-JPA 项目后对文档进行编译以便于中文化的时候，发现有一个导入数据的引用错误。 错误的内容如上图。...问题原因 这是在 Spring-Data-JPA 文档的编写的时候引用了另外一个称为： spring-data-commons 的项目。...Check Out 的路径需要与 Spring-Data-JPA 相同。 如下图所示： 这是因为官方的文档引用了 spring-data-commons 的内容。...重新编译后可以看到损坏的链接被修正了。 这是因为在源代码中： 如上面图片的说明，定义了引用的地址，出现引用错误的原因是源代码没有找到，只需要将源代码的地址确定引用即可。
大家好，我是陌溪，欢迎点击下方的公众号名片，关注陌溪，让我们一起成长~ 最近有读者问我平时是怎么记录视频笔记的，因为陌溪之前一直沉迷于B站视频学习，在很多热门的视频下都留下我写的视频学习笔记，也成功帮助小伙伴们节省了很多时间...宋红康老师的JVM视频 ? 周阳老师大厂面试题 我们经常看到的B站学习视频大多数是不提供课件和 ppt 的，如果自己需要做笔记的话，要来回暂停视频，然后手动把一个个文字敲上去。虽然说。。...树洞OCR源码 识别后的效果还是不错的，同时还能够保证原来的格式。 ?...QQ屏幕识图 但是在具体使用的时候，用户体验不太行，首先是想要编辑的时候比较麻烦，如上图所示，感觉得到的结果有点像有道翻译，同时在截图提取的时候，接口请求耗时比较久，并且还需要自己手动点击内容才能够复制到剪切板...同时还是开源免费的，平时我使用最多的就是这款了。
检索模型是搜索引擎的理论基础，为量化相关性提供了一种数学模型，是对查询词和文档之间进行相似度计算的框架和方法。其本质就是相关度建模。...2）尽管布尔表达式有确切的语义，但通常很难将用户的信息需求转换成布尔表达式。如今，人们普遍认为，给索引词加权能极大地改善检索效果。从对索引词加权的方法中引出了向量模型。 4....通常可以采用以下方式之一： 1： Wtf = 1 + log(TF) 2：Wtf = a + （1- a）* TF /Max(TF) 其中a为调节因子，经验取值a=0.5 最新研究表明是0.4效果更好...=(d|R)·P(R)/P(d) 基本思想是： 是通过概率的方法将查询和文档联系起来,给定一个用户查询，如果搜索系统能够在搜索结果排序时按照文档和用户需求的相关性由高到底排序，那么这个搜索系统的准确性是最优的...2.采用相关反馈原理 3.在其中没有使用用户难以运用的布尔逻辑方法； 4.在操作过程中使用了词的依赖性和相互关系。
网页通过标记可以引入在线的js文档，只有把网页保存在本地硬盘才能使用相对路径引入本地js文档，普通浏览器难以实现在线页面上引入本地js文档。...首先准备好需要引入的JS文档，可以是成熟的JS库，也可以是自己编写的JS代码，把这些代码保存到本地硬盘浏览器的安装目录下的js文件夹。...浏览器默认安装路径为“C:\Program Files\木头软件\木头浏览器(旗舰版)\js”，浏览器将自动读取该路径下的所有JS文档。这里提供两种网页引入本地js脚本文档的方法。...在“运行JS代码”窗口中，有一个引入JS的下拉列表框，自动列出本文第一步指定文件夹下的所有JS文档，直接勾选需要引入的JS文档，可以同时选择引入多个文档。...打开“引入JS文档”下拉列表框，自动列出软件目录下的js文件夹下所有JS文档，如果选择引入jquery库，然后就可以在代码中直接使用JQuery编码。
当我们想在打开pdf文件之前对pdf状态进行判断时，我们可以在pdf文档属性里添加自己需要的信息，例如把pdf的有效时间和开始时间以json格式保存在作者信息里，这样就方便得多了。...因此我们需要这样的第三方的类库，对pdf文档信息进行读写，在这里我推荐pdfbox和pdfclown，这两个都是java处理pdf的类库，而且开源。...首先，我们在官网上下载pdfclown的源代码http://www.stefanochizzolini.it/en/projects/clown/downloads.html，这里我们需要一个tortoiseSVN...然后，在eclipse里新建一个java项目，把pdfclown中java的源代码，注意，只需要java的代码。 ...这个花的功夫挺大的。如果大家需要，下面放下链接 http://download.csdn.net/detail/xanxus46/4572447
在Python中，包（package）和模块（module）是组织和管理代码的重要方式。将代码分成不同的模块或包可以更好地组织代码结构，使代码更易于维护和管理。...1、问题背景在Python中， 当我们拥有一个具有多个子模块的包时，可能会遇到这样的问题：希望在包的外部引用子模块中的成员，但是并不希望在包的命名空间中看到子模块本身。...test.pypackage/ __init__.py foo_module.py example_module.py在test.py中，我想引用package中的成员，但并不希望看到...2、解决方案有多种方法可以解决这个问题，其中一种方法是使用from module import name形式的导入方式。...另一种方法是使用动态导入。这涉及在__init__.py文件中动态导入包中的所有模块，并将其成员添加到包的命名空间中。
传统的图像检索过程，先通过人工对图像进行文字标注，再利用关键字来检索图像，这种依据图像描述的字符匹配程度提供检索结果的方法，称为“以字找图”(text-based image retrieval)，既耗时又主观多义...基于内容的图像检索 哈希方法-提升检索速度 在CBIR中，查询速度和查询准确率是一对需要权衡的指标。查询速度方面，可以使用二值哈希的方法来大幅度提升。...深度哈希(deep hash)将CNN与哈希图像检索结合，同时拥有检索精度高，速度快的特点。其方法可以概括为，训练一个CNN网络将图像映射成较低维度的特征，再将特征转化为二进制码进行检索。...该方法在多个数据集上的检索准确率(mean average precision)相比之前的方法有了提升。同时针对大分辨率的图像利用了inception net，准确率得到了进一步的提升。...下面的表格包含了当前主流的一些深度哈希图像检索法以及传统方法在CIFAR-10和ImageNet上的检索准确率表现。(DBR以及DBR-v3为本文所属方法)。 ?
导言 传统方法在图像检索技术上一直表现平平。比如传统方法常用的SIFT特征，它对一定程度内的缩放、平移、旋转、视角改变、亮度调整等畸变，都具有不变性，是当时最重要的图像特征提取方法之一。...而图像检索的发展目标是希望模型又快又准，因此兴起了基于CNN的方法，从原来AlexNet、VGGnet，到体积小一点的Inception、Resnet系列，再到DenseNet系列无不体现出了这一趋势。...所以，现在考虑有没有一种既能保持网络结构的稀疏性，又能利用密集矩阵的高计算性能的方法。...哈希学习凭借着检索速度快和存储成本低的优点，己经成为图像检索领域最受欢迎和有效的技术之一。...5、OpenCV4.0实现人脸识别 6、基于内容的图像检索技术综述-传统经典方法 7、为什么不建议你入门计算机视觉 8、机器视觉检测系统中这些参数你都知道么？
导言 传统方法在图像检索技术上一直表现平平。比如传统方法常用的SIFT特征，它对一定程度内的缩放、平移、旋转、视角改变、亮度调整等畸变，都具有不变性，是当时最重要的图像特征提取方法之一。...而图像检索的发展目标是希望模型又快又准，因此兴起了基于CNN的方法，从原来AlexNet、VGGnet，到体积小一点的Inception、Resnet系列，再到DenseNet系列无不体现出了这一趋势。...参数多，表示模型的搜索空间就越大，必须有足够的数据才能更好地刻画出模型在空间上的分布。 ?...所以，现在考虑有没有一种既能保持网络结构的稀疏性，又能利用密集矩阵的高计算性能的方法。...哈希学习凭借着检索速度快和存储成本低的优点，己经成为图像检索领域最受欢迎和有效的技术之一。
这种方法允許模型在推理时从这棵树中检索信息，实现跨文本的不同抽象层的整合。...研究动机：RAPTOR本意是针对目前基于分块的向量检索限制了对上下文的整体信息获取与理解，从而采用了一种构造“从下至上不同级别的摘要树“的优化方法（试想下，很多问题是需要对整个甚至多个文档知识进行理解后才能回答...它采用自下而上的方法，通过对文本段（块）进行聚类和总结，形成一个层级的树状结构。 论文效果：在使用时，RAPTOR能够从这棵树中检索信息，有效整合长篇文档中的信息，覆盖不同的抽象层次。...具体的方法如下： 文本分割 文本向量表示 文本聚类 文本摘要 创建树节点 递归分聚类以及摘要 文档检索 文本切割 将检索语料库拆分为100个tokens的短的连续的chunk，类似于传统方法 保持句子完整...，因此对于综合性的问题有更好的支持 参考资料 https://luxiangdong.com/2024/02/07/kym/ https://developer.volcengine.com/articles
俗话说，没有不写bug的程序员，写程序就像是组装一个复杂的乐高玩具，有时候可能弄错了顺序，也可能用错了零件，有一份详细的说明书，往往可以使过程更加高效和有趣。...今天给大家给大家带来的是一份比IM使用API更加详细的说明书 ：im_api_example，手把手教大家如何使用IM的各种API，让大家在开发的过程中更加如鱼得水。...不仅如此，im_api_example还能解决更多开发者遇到的问题，例如： 某某接口应该如何使用？ 接口返回的结构是怎样的？ 服务端、客户端的某些操作后，SDK会触发哪些回调？...在开发IM应用的过程中，如何更方便的调试？ .... 针对这些问题，我们来看看im_api_example是怎么解决的。...5、源码参考 在api_example的源码中的每个方法与回调，我们都做了解耦，方便开发者能够参考我们的代码。
前言 Java中的方法引用，很多同学都见过但却叫不出名字甚至不太会用，在这篇文章中，我们将看到什么是方法引用以及如何使用它。 2....方法引用 Java 方法引用是Java 8随着Lambda表达式引入的新特性。可以直接引用已有Java类或对象的方法或构造器。方法引用通常与Lambda表达式结合使用以简化代码。...其使用条件是：Lambda 表达式的主体仅包含一个表达式，且 Lambda 表达式只调用了一个已经存在的方法；被引用的方法的参数列表和返回值与 Lambda 表达式的输入输出一致。 ?...方法引用正确的演变过程 ? 不单纯的Lambda不能使用方法引用 3.1 格式 方法引用的格式为::。...也就是被引用的方法所属的类名和方法名用双冒号::隔开，构造器方法是个例外，引用会用到new关键字，总结了一下： 引用方式 说明 静态方法引用 ClassName :: staticMethodName
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