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opencv 可视化函数 opencv 可视化函数

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步、步、为营

.net consul服务注册与发现通过以上步骤，我们可以在.NET Core应用程序中轻松实现基于Consul的服务注册与发现以及配置管理。Consul的强大功能为微服务架构的构建提供了有力支持，能够帮助我们构建更加稳定、高效的分布式系统。在实际应用中，我们可以根据具体需求对服务注册和发现的逻辑进行优化和扩展，以满足不同的业务场景。希望本文能对大家在.NET中使用Consul进行服务注册与发现有所帮助。

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无聊的小坏坏

Linux 权限管理入门：从基础到实践 Linux权限管理是系统安全的核心机制，通过控制用户对文件/目录的访问权限实现多用户环境下的资源保护。权限分为读(r/4)、写(w/2)、执行(x/1)三种，用数字(如755)或字母(rwx)表示，分别对应所有者、组用户和其他用户的权限。目录权限具有特殊性：执行权限(x)是访问前提，写权限(w)允许创建/删除文件。重要权限设置包括：文本文件644、可执行文件755、敏感文件600。粘滞位可防止用户删除他人文件，是目录特有的安全机制。掌握chmod命令和权限计算方法对系统管理至关重要。

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程序员小刘

【HarmonyOS 5】鸿蒙Taro跨端框架 Taro框架支持使用React语法开发鸿蒙应用，采用ArkVM层、TaroElement树和TaroRenderNode三层架构。集成Yoga布局引擎实现Flexbox兼容布局，通过Axios网络库提供Promise风格的HTTP请求能力，并支持HDF驱动框架进行设备开发。关键配置包括build-profile.json5路由声明和module.json5依赖管理，开发者可参考华为官方示例实现完整集成

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python打卡day42 在深度学习中，我们经常需要查看或修改模型中间层的输出或梯度，但标准的前向传播和反向传播过程通常是一个黑盒，很难直接访问中间层的信息。PyTorch 提供了一种强大的工具——hook 函数，它允许我们在不修改模型结构的情况下，获取或修改中间层的信息。这种机制允许代码在运行时动态指定需要执行的逻辑，其中回调函数作为参数传入，所以在定义的时候一般用callback来命名。在hook中常常用到lambda函数，它是一种匿名函数（没有正式名称的函数），最大特点是用完即弃，无需提前命名和定义。Grad-CAM的示例。

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Java进阶---JVM JVM是执行Java程序的核心，主要承担字节码翻译、内存管理等功能。它由类加载系统、运行时数据区、执行引擎、本地方法接口和垃圾回收系统组成。运行时数据区包括程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈、堆和方法区，其中堆是垃圾回收的重点区域。垃圾回收采用可达性分析算法识别无用对象，并通过标记-复制、标记-清除、标记-压缩等算法清理内存。JDK提供了多种垃圾回收器，如CMS采用并发标记清除机制，减少程序停顿时间。JVM通过双亲委派机制保障类加载安全，同时支持方法区、堆等区域的动态内存管理，确保Java程序高效稳定运行

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跳动的爱心 / 心形数学公式：(x² + y² - 1)³ - x²y³ ≤ 0（调整参数模拟跳动）system("cls");// 清屏（Linux/macOS 需改为 "clear"）// 绘制心形（尺寸15，幅度beat）#include <windows.h> // Windows 系统头文件（用于延时和清屏）beat = (beat == 1)?跳动的心形图案，通过字符打印和延时效果模拟跳动，心形在两种大小间交替跳动。// 跳动幅度（1-2）// 延时100ms。

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NVMe IP现状扫盲本文比较了SSD与机械硬盘的性能优势，指出传统接口协议已成为SSD的性能瓶颈。NVMe协议作为专为PCIe SSD设计的接口规范，具有高效管理、高I/O效率等优势，并已扩展到网络传输领域(NVMe-oF)。研究显示，将NVMe SSD应用于嵌入式系统虽能提升性能，但受限于嵌入式CPU主频和软件协议栈复杂度。为充分发挥NVMe性能，需要优化软件流程或采用硬件逻辑实现并行处理。随着协议完善，NVMe技术将成为存储领域的主流解决方案。

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像素艺术家

用 Python 模拟下雨效果本文介绍了如何使用Python和Pygame库模拟下雨动画效果。通过创建雨滴类（包含位置、长度和速度属性），实现雨滴下落和重置逻辑。脚本使用随机参数和浅蓝色短线模拟雨滴，在深色背景上形成自然雨幕。文章详细讲解了代码结构、实现原理和优化建议，适合初学者快速上手。程序运行后生成800×600窗口展示300个随机雨滴下落效果，完整代码仅需一个脚本即可实现。

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前端八股之CSS 比较顺序：从左到右逐级比较 (A→B→C→D)!important：强制生效（慎用，难以覆盖）权重顺序：内联 > ID > 类/伪类 > 元素 > 通配符同级比较：相同优先级时，后定义的生效组合选择器：各部分的权重相加计算传统的项目开发中，我们只会用到pxem这几个单位，它可以适用于大部分的项目开发，且拥有比较良好的兼容性从CSS3开始，浏览器对计量单位的支持又提升到了另外一个境界，新增了remvhvwvm等一些新的计量单位利用这些新的单位开发出比较良好的响应式页面。

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每日刷题c++ 【代码】每日刷题c++

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Java 中 Redis 过期策略深度解析（含拓展-redis内存淘汰策略列举） Java 中 Redis 过期策略深度解析

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爬虫--以爬取小说为例干——————爬虫

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arc3.2语言sort的时候报错：(sort ＜ `(2 9 3 7 5 1)) 需要写成这种：(sort ＞ (pair (list 3 2))) 对了，list是可以改变的吗？是不是因此新版本的list就不支持sort了？arc语言sort的时候报错：(sort < '(2 9 3 7 5 1))也就是Arc3.2版本的sort是跟以前不一样的....是更纯粹的，只支持一对数值的pair类型的数据进行排序。也就是需要使用pair 数对，且只能是两个数？而以前的版本是可以支持list排序的。

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优化提示词嵌入的分段处理算法本文介绍了一种优化提示词嵌入的分段处理算法。该算法通过将提示词向量分段处理，计算每段与词汇表的相似度来选择最佳token。具体步骤包括：分段提取嵌入向量、平均池化获取向量表示、计算词汇表相似度、筛选top-k候选词、选择最佳token等。算法优先选择多字符未使用词，并处理边缘情况。最终通过分段优化后的token重构提示词，提升提示效果。示例展示了如何将句子"你觉得这件事怎么样"分段优化为更简洁的提示词形式。

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C++ 类模板三参数深度解析：从链表迭代器看类型推导与实例化(为什么迭代器类模版使用三参数？实例化又会是怎样？) 本文深入解析了C++双向链表迭代器设计中的三模板参数机制。通过拆解T（元素类型）、Ref（引用类型）和Ptr（指针类型）三个参数的协同作用，揭示了迭代器如何实现类型通用性和读写分离。文章从内存视角详细展示了模板实例化过程，对比了三参数与单参数设计的优劣，并通过完整实例演示了从定义到调用的全链路。这种设计模式体现了C++泛型编程的哲学，在保证类型安全和零开销的前提下，实现了一套代码支持多种数据类型的复用机制，为理解STL容器设计提供了重要参考。

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【清晰教程】利用Git工具将本地项目push上传至GitHub仓库中本文介绍了使用Git工具和GitHub仓库管理项目的基本流程：1. 在GitHub创建仓库并设置基本信息；2. 初始化本地Git仓库；3. 将文件添加到暂存区并提交更改；4. 连接远程仓库并推送文件。文章详细说明了GitHub仓库创建的选项配置，包括模板选择、公开权限等，并提供了常见报错的解决方案（如身份验证错误、分支匹配问题）。通过git init/add/commit/push等命令完成版本控制操作，实现本地与远程仓库的同步管理。

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vx：module1066

在QT中，利用charts库绘制FFT图形本文介绍了Qt Charts库在FFT频谱显示中的关键应用。主要内容包括：1.在.pro工程中添加Charts库的方法；2.核心绘图类的使用：QChart(添加数据序列、设置标题和坐标轴)、QValueAxis(设置坐标轴范围和格式)、QChartView(控制渲染效果和交互功能)；3.通过QVector<QPointF>高效处理频谱数据点；4.系统可实现上位机与VPX-404信号处理模块的网络互联，进行FFT频谱显示。文章详细说明了各关键类的函数使用方法和参数设置技巧。

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好想有猫猫

【Redis】Zset 有序集合【Redis】Zset 的介绍 & 常用命令 & 内部编码 & 应用场景

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百度智能云技术站

Redis 数据恢复的月光宝盒，闪回到任意指定时间数据闪回」基于 RDB 和 AOF 的混合持久化方式，使得较少存储空间就能保留完整的数据备份，并为 AOF 新增时间戳，方便快速找到指定时间点的文件。随后，系统依据原集群的分片规则和用户指定的时间点，精准定位对应的 RDB 文件与 AOF 文件，将这两类文件加载至 Redis 内存，完成整个数据恢复操作，使 Redis 集群状态精准还原至用户指定的时间节点。原生 Redis 的 AOF 文件会记录全部的写命令，但是并没有给这些命令配置时间信息，导致系统无法快速找到指定时间点的文件，使得数据恢复效率受限。

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微笑很纯洁: 一个有故事的程序员，公号：纯洁的微笑，博客：www.ityouknow.com

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小雷FansUnion: 懂商业的技术合伙人。个人微信：FansUnion 微信订阅号：XiaoLeiFansUnion。

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等风来不如迎风去: AI领域初学者，AI+实时语音，AI+2/3D动画生成；AI+UE表演,AI+游戏NPC；音视频行业深耕多年，熟悉会议、直播、RTC，对在线教育、娱乐秀场等音视频端到端技术及系统架构有深入研究

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人工智能博士: 王博Kings，985AI博士在读，优快云博客专家，华为云专家，是《机器学习手推笔记》、《深度学习手推笔记》等作者；在人工智能、计算机视觉、无人驾驶等具有丰富的经验。

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Matrix 工作室: 为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。

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