现在几乎大多数年轻人都玩起了抖音，刷抖音成为大家休闲娱乐的一种方式，有了流量之后就想去开抖音小店赚钱，但是一些商家在运营的过程中遇到了一些问题，那么抖音小店小黄车怎么添加？ 抖音小店小黄车怎么添加？ 首先在手机上打开抖音APP，进入到抖音的首页。进入抖音之后，我们点击右下角“我”，然后再点击右上角的”三“的图标。点击”三“图标之后，页面出现操作菜单，我们选择”企业服务中心“进入。 抖音号是企业号，个人抖音号选择”创作者服务中心“进入。在服务中心的页面找到“商品分享功能”，进入“商品分享功能”页面，可以看到“商品分享功能申请”，基础要求是：“完成实名认证”。仔细阅读下面的“进阶要求”和“获得权益”，我们再勾选下方的“已阅读并同意《抖音达人商品分享协议》”，最后点击“立即申请”。 有哪些技巧？ 要先开通商品橱窗并解锁视频购物车。开通商品橱窗，在完成新手任务后，开通视频购物车，同时账号积累到3000粉丝后就可以解锁直播带货权限了。 申请解锁直播分享商品功能后

RabbitMQ是一个开源的消息代理系统，实现了高级消息队列协议（AMQP）。在现代分布式系统中，特别是在微服务架构中，RabbitMQ有广泛的应用。本文将详细介绍RabbitMQ的工作原理，并通过实践案例帮助读者理解和应用。 一、RabbitMQ简介 RabbitMQ是用Erlang语言编写的，集群和故障转移是构建在开放电信平台框架上的。它支持多种消息传递协议，主要用于解耦和异步处理。RabbitMQ的消息模型基于交换机（Exchange）、队列（Queue）和路由键（Routing Key）

禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者! 文章目录 介绍 流程步骤 1. 输入数据 2. 特征选择 3. 模型训练 4. I-Genes 评分计算 5. 输出结果 IntelliGenesR 安装包 1. 特征选择 2. 模型训练和评估 3. I-Genes 评分计算 总结 系统信息 介绍 IntelliGenes 是一个新颖的机器学习（ML）流程，旨在通过多组学数据（包括全基因组测序、RNA-seq、临床和人口统计学信息）发现与疾病预测相关的生物标志物，并进

目录 1. 使用@Value和@ConfigurationProperties 2. 使用@PropertySource 创建Person.java 写一个测试类 3. 使用@ImportResource Student类 创建beans.xml 在主类中引入 测试 其他 心得 1. 使用@Value和@ConfigurationProperties 这里不加赘述了，前面我也发过，这里就放个链接吧 @Value获取值和@ConfigurationProperties获取值用法及比较（spring

Flink 1.11 引入了 Flink SQL CDC，CDC 能给我们数据和业务间能带来什么变化？本文由 Apache Flink PMC，阿里巴巴技术专家伍翀 (云邪）分享，内容将从传统的数据同步方案，基于 Flink CDC 同步的解决方案以及更多的应用场景和 CDC 未来开发规划等方面进行介绍和演示。 1、传统数据同步方案 2、基于 Flink SQL CDC 的数据同步方案（Demo） 3、Flink SQL CDC 的更多应用场景 4、Flink SQL CDC 的未来规划 直播回

在一个叫“比特镇”的奇妙地方，有一所特别的“机器学校”。学校里的学生都是一个个的机器学习模型，它们每天的任务就是学习数据里的知识，然后参加考试，目标是成为超级厉害的“预测小能手”。 学校的老师会给模型学生们布置两种作业：“练习题”（训练数据）和“考试题”（测试数据）。每次做完作业，老师就会用“误差”这把小尺子来衡量它们做得对不对。误差越小，就说明模型学生对知识掌握得越好。在预测房价这样的作业里，老师用“均方误差（MSE）”这把特殊的尺子来量。要是预测结果和真实房价差得少，MSE这个数值就小，就像

一、技术面： 1-SQL注入原理 1-WEB应用程序对用户输入的数据 2-没有过滤或者过滤的不严谨 3-并且把用户输入的数据当作SQL 语司 4-带入到数据中去执行 2-SQL注入分类 1-回显型 2-无回显型/盲注 1-联合查询注入unionselect 2-堆叠注入； 3-报错注入updatexml、floor、ExtractValue、exp其他的用的不多不用说 4-盲注 4.1-布尔盲注 4.2-时间盲注 3-SQL注入防御 1-对用户输入的内容进行转义（PHP中adds

正则化是一种广义的术语，指的是通过归一化或添加惩罚项来减少过拟合几率的方法。 1. 岭回归（L2 正则化） 最常见的正则化形式之一是岭回归，或称为L2正则化，有时也称为Tikhonov正则化。其通过惩罚模型系数的平方和（即2-范数）来实现。在这种情况下，模型的惩罚项如下： 其中，λ 是一个控制惩罚强度的自由参数。 2. 套索回归（L1 正则化） 另一种常见的正则化形式是套索回归，涉及惩罚回归系数绝对值的和（即1-范数）： 虽然这在概念上与岭回归非常相似，但结果可能会有很大的不同：套索回归可以将某

数字滤波器 一阶低通滤波器 结论 推导1 1. 基本公式推导 2. 截止频率 和 采样频率 推导 实现 二阶低通滤波器 实现1 实现2 一阶低通滤波器 结论 其基本原理基于以下公式： o u t p u t [ n ] = α ∗ i n p u t [ n ] + ( 1 − α ) ∗ o u t p u t [ n − 1 ] output[n] = α * input[n] + (1 - α) * output[n - 1] output[n]=α∗input[n]+(1−α)∗outp

在《同步反应式系统》的第一课中，介绍了同步数据流语言 Lustre 生态中的形式化模型检查器 Lesar 的用法。Lesar 可对 lustre v4 语言以及 Scade 语言中部分数据流核心特性进行模型检查。 Lesar 介绍 Lesar 是 Verimag 研发维护的形式化方法模型检查工具。该工具的理论基础基于抽象解释（abstract interpretation）和固定点计算（fixpoint computation），主要用于检查系统是否满足特定的时序逻辑性质，如安全性和活性等。 L

为提高硬币识别与计数的自动化程度，本文设计并实现了一种基于 MATLAB GUI 的硬币自动检测与计数系统。系统主要采用图像预处理、边缘提取、形态学处理以及霍夫圆变换等图像处理技术，实现了对硬币图像的有效识别与精确计数。用户通过图形界面可实现图像的导入、处理、显示和计数结果输出，操作简便直观。实验结果表明，该系统对背景较为复杂的硬币图像亦能保持较高的检测准确率，具有较好的实用性和推广价值。该研究为图像识别技术在智能计数、自动售货、金融管理等领域的应用提供了一种可行方案。 作者：张家梁(自研改进)

作为中南民族大学通信工程专业的学生，近期研读《NVIDIA 智能汽车安全报告》并观看其实验室系列视频后，我深刻感受到智能汽车技术不仅是一场交通革命，更是一次社会生产力的解放与民族精神的升华。这场变革的浪潮中，我看到了科技如何与人文关怀深度融合，更看到了中国科技工作者在技术封锁下的突围之路。 重构社会生活的底层逻辑 “安全性是智能汽车的首要考量｡NVIDIA 致力于构建安全的智能汽车平台,这是我们最引以为傲的事业之一,并为汽车制造商将智能汽车推向市场提供至关重要的支持｡” ——黄仁勋,NVIDIA

前言 我们都知道协议通常通过添加固定的字符、报头、特定的数字等来定义数据的结构和格式。将正确的信息提取出来是十分重要的，而正则表达式可以用来描述和匹配这些固定的结构，从而提取出所需的信息。并且正则表达式还可以处理大量复杂的字符串。这篇文章将会带你彻底了解正则表达式。 一、正则表达式是什么 正则表达式（Regular Expressions，简称regex或regexp）是一种模式匹配的工具，用于在文本处理中查找、替换和验证字符串。正则表达式可以用于各种编程语言和工具中，以实现复杂的文本处理任务。

在Python中读取摄像头视频并将其保存为MP4文件，通常需要使用OpenCV库。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它提供了丰富的功能来处理图像和视频。 以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用OpenCV从摄像头读取视频并将其保存为MP4文件： import cv2 # 打开摄像头（通常是计算机的内置摄像头，索引为0） cap = cv2.VideoCapture(0) # 检查摄像头是否成功打开 if not cap.isOpened(): print("无法打开摄像头")

背景介绍 随着政府机构、企业和个人对环保和可持续发展的高度关注，“新能源汽车”在全球范围内成为了一个热门话题。新能源汽车是指使用非传统燃料（如电能、氢能等）作为动力源的汽车。 在中国市场，新能源汽车产业蓬勃发展，正在成为新的经济增长引擎。2023年，中国汽车产销量首次均迈上3000万辆台阶，跃升为全球最大的汽车出口国，连续15年位居全球第一。其中，新能源汽车产销量占全球比重超过60%，连续9年位居世界第一。 作为全球最大的汽车生产市场与销售市场，中国对新能源汽车的发展尤为重视，政府出台了一系列扶

2、商户查询缓存 2.1 什么是缓存? 什么是缓存? 就像自行车,越野车的避震器 举个例子:越野车,山地自行车,都拥有"避震器",防止车体加速后因惯性,在酷似"U"字母的地形上飞跃,硬着陆导致的损害,像个弹簧一样; 同样,实际开发中,系统也需要"避震器",防止过高的数据访问猛冲系统,导致其操作线程无法及时处理信息而瘫痪; 这在实际开发中对企业讲,对产品口碑,用户评价都是致命的;所以企业非常重视缓存技术; 缓存(Cache),就是数据交换的缓冲区,俗称的缓存就是缓冲区内的数据,一般从数据库中获取,

GPT对话UI 项目介绍 一个基于 GPT 的智能对话界面，提供简洁优雅的用户体验。本项目使用纯前端技术栈实现，无需后端服务器即可运行。 功能特点 💬 实时对话：支持与 AI 进行实时对话交互 🌓 主题切换：支持浅色/深色主题，自动跟随系统设置 📝 Markdown 渲染：AI 回复支持 Markdown 格式，包含代码高亮 💾 本地存储：对话历史保存在本地，刷新页面不会丢失 🔍 智能推荐：每次对话后自动推荐相关问题 ⌨️ 快捷操作：支持快捷键发送消息，Shift+Enter 换行 ?

#include <opencv2/core.hpp> // 包含OpenCV核心功能的头文件 #include <opencv2/imgproc.hpp> // 包含OpenCV图像处理功能的头文件 #include <opencv2/features2d.hpp> // 包含OpenCV特征检测相关功能的头文件 #include <opencv2/highgui.hpp> // 包含OpenCV的GUI功能，如窗口显示的头文件 #include <opencv2/calib3d.hpp> /

题目：音乐数据库设计 假设现在你在Spotify工作，你需要设计一个用于存储歌曲元数据的关系型数据库。 数据库要求包括歌曲标题、歌曲长度、歌曲添加到平台的日期、艺术家、专辑、曲目号（在专辑中的顺序）、歌曲的发行年份以及流派等元数据。 你会如何设计这个数据库？如果还需要设计用户数据库呢？ 公司背景介绍 Spotify是一家总部位于瑞典的音乐流媒体服务提供商。它提供了一个在线音乐平台，用户可以通过该平台播放数百万首歌曲、播客和其他音频内容。 答案 歌曲表（Songs table）作为歌曲元数据的中心

文章目录 1.alert-提示框 2.confirm-确认框 3.prompt-输入框 4.总结 1.alert-提示框 alert (message: string , title: string , errorIcon: Boolean ) Core JavaScript Classes Displays an alert box message: Data Type: string The text to display title (optional): Data Type: strin