客户遇到在OEL8安装Oracle缺包问题，使用dnf安装也没有，甚至连oracle-database-preinstall-21c都装不上。本质是DNF配置问题。 早期为了解决这类问题，专门写过很多yum配置的文章，后来汇总一篇《Linux的yum源配置总结》，包含当时的各种版本各种配置，只要有人
开发业务系统时，是绕不开RDBMS（关系型数据库）的。虽然现在诞生了各种NoSQL的数据库，RDBMS在业务系统中的严谨和优势依然无法取代。 近几年大大小小的项目中，常用的三种RDBMS（SQLite，MySQL，Postgres）都有多次接触过，一些使用心得记录如下，供大家参考。 1. SQLit
在第一篇计算组的文章中，给大家介绍了，POWERBI的计算组功能的基本概念和作用。 本文，旨在通过简单案例，介绍计算组功能的具体应用场景。 没有看过第一篇的同学，可以先简单过一下第一篇，补齐一下概念和打开计算组功能。 https://www.cnblogs.com/simone331/p/18146
（注：本小节不是对划线算法事无巨细的证明，如果你需要更加系统的学习，请跳转至文末的参考部分） 如果你是一名曾经学习过图形学基础的学生，那么你一定对画线算法稔熟于心，中点划线算法，Bresenham算法。其中，现代光栅化器中使用最多的就是Bresenham算法，它以去除了除法和浮点运算而著称。 但如果
在上一小节中，我们完成了对BMPImage类的构建，成功实现了我们这个小小引擎的图像输出功能。 你已经完成了图像输出了，接着就开始路径追踪吧。。。 开个玩笑XD 对于曾经学习过一些图形学经典教材的人来说，下一步应当开始着手于画线算法了，但对于本文来说，肯定是要走一些不走寻常路的。 所谓万事开头难，我
前言 上一章节我们了解了一下Semantic Kernnel中Plugins插件的概念以及学习了的 Semantic Kernel 模板插件的创建,本章节我们来学习 Native Plugins 原生函数插件使用。 通过函数定义插件 在之前的章节中我们介绍过在在 Semantic Kernel 中应
当前，在各个大厂纷纷卷LLM的情况下，各自都借助自己的LLM推出了自己的AI Agent，比如字节的Coze，百度的千帆等，还有开源的Dify。你是否想知道其中的原理？是否想过自己如何实现一套AI Agent？当然，借助LangChain就可以。
众所周知,对于前端来说css是最难的了，如果你遇到了一个脑洞大奇思妙想的产品，那就更难了。 很不巧，了不起就经受过这样的痛苦，产品经理看了HarmonyOS4的发布会，脑子一热就让设计师出了一套膨胀蓬松的UI 了不起经过调研，查找了上百个样式组件库，终于找到了一款合适的样式库——clay.css c
js官方文档： https://www.w3school.com.cn/js/index.asp 简单理解：html是内容，css是控制样式，js是行为。 1，js弱类型特点 JavaScript 是一种解释型的脚本语言， C、 C++等语言先编译后执行， 而 JavaScript 是在程序的运行过
理解人的表现 人类水平表现这个词在论文里经常随意使用，但现在告诉这个词更准确的定义，特别是使用人类水平表现这个词的定义，可以帮助推动机器学习项目的进展。还记得上个博客中，用过这个词“人类水平错误率”用来估计贝叶斯误差，那就是理论最低的错误率，任何函数不管是现在还是将来，能够到达的最低值。先记住这点，
Stable diffusion中的models Stable diffusion model也可以叫做checkpoint model，是预先训练好的Stable diffusion权重，用于生成特定风格的图像。模型生成的图像类型取决于训练图像。 如果训练数据中从未出现过猫的图像，模型就无法生成猫
大家好，我是痞子衡，是正经搞技术的痞子。今天痞子衡给大家介绍的是不同J-Link版本对于i.MXRT1170连接复位后处理行为。 痞子衡之前写过一篇旧文 《i.MXRT1170上用J-Link连接复位后PC总是停在0x223104的原因》，这篇文章详细解释了 RT1170 BootROM 代码里软件
迭代器的一些简单理解 使用迭代器最方便的地方就是和算法库结合，对于实现只需要聚焦于算法，而不用过多考虑数据结构的实现。 举一个常见的的例子，std::copy_n 用作于范围元素的复制，适配于各个容器类型，并且演化出了 back_inserter/front_inserter/inserter 这类
本文分享自华为云社区《一键守护，实时洞察：华为云IoT设备联动，智能感知设备状态变化，精准触发告警通知【零代码零硬件玩转华为云IoT】》，作者：周周的奇妙编程。 前言 在前面我们已经体验过了设备接入、设备控制和数据长效存储三个方面的内容。（踏云而行：五步带你运用设备模拟器接入华为云IoT物联网平台，
一、写在开头 在前面的博文中我们学习了volatile关键字，知道了它可以保证有序性和可见性，但无法保障原子性，结局原子性问题推荐使用synchronized、Lock或者AtomicInteger；我们还学习过CAS算法，在那篇博文中我们同样也提及atomic。那么今天，我们就来好好学一学Atom
>>上一篇（文科生在三本院校，读计算机专业） 2015年9月，我入学了。 我期待的大学生活是多姿多彩的，我会参加各种社团，参与各种有意思的活动。 但我是个社恐，有过尝试，但还是难以融入各种社交活动。 学习，我是有想过的。 学校开设的C++课程已经上了一段时间，但我无法理解双层for循环执行过程、亦无
在《经验之谈：我为什么选择了这样一个激进的缓存大Key治理方案》一文中，我提到在系统中使用的缓存是旁路缓存模式，有读者朋友问，有没有用到过其他的缓存模式，本文将结合一个我曾经工作中的案例，使用装饰者模式实现Read Through缓存模式，助你轻松掌握设计模式和缓存。
不管你是用.net framework还是用.net core或者更高版本.net环境，这篇文章也许都能帮到你！因为接下来我会提供一个简单粗暴的方式，来快速实现多款扫码器的通用扫码功能。目前本地测试过的包括基恩士系列、康耐视系列、以及其他支持以太网通信的多款小众厂家等。 下面开始重点操作： 首先，在
这篇文章主要介绍了mindspore深度学习框架中基于InsertGradientOf算子的进阶梯度操作。InsertGradientOf算子的功能跟此前介绍过的bprop功能有些类似，也是自定义梯度，但bprop更倾向于计算梯度，而InsertGradientOf算子更倾向于修改梯度，这里介绍了一...
在深度学习时代，设立开发集和测试集的方针也在变化。 可能听说过一条经验法则，在机器学习中，把取得的全部数据用70/30比例分成训练集和测试集。或者如果必须设立训练集、开发集和测试集，会这么分60%训练集，20%开发集，20%测试集。在机器学习的早期，这样分是相当合理的，特别是以前的数据集大小要小得多
