【鸿蒙开发】性能优化 使用明确的数据类型，避免使用模糊的数据类型，例如ESObject。

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MySQL 8.0 OCP 1Z0-908 21-30题 Answer:C在长事务中，遇到权限不足的时候，赋予权限后，重新执行这个失败的语句就好了//正在运行 MySQL 8.0 的现有异步复制设置中，哪两个步骤是实施基于组提交 ID（GTID）复制的一部分//如果进行change master to时使用MASTER_AUTO_POSITION = 1，slave连接master将使用基于GTID的复制协议。使用基于GTID协议的复制，slave会告诉master它已经接收到或执行了哪些事务。

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mac docker弹窗提示Docker 启动没有响应 在Mac M3操作系统上安装Docker后，可能会遇到应用程序无法启动的问题。解决方法包括删除并重新复制com.docker.vmnetd文件到指定目录。此外，启动成功后若找不到docker命令，需在配置文件中添加Docker环境变量，并将其路径加入PATH中，以确保每次启动终端时都能生效。通过执行相关命令并重新加载配置文件，可以解决这些问题，使Docker正常运行。

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pytorch训练可视化工具---TensorBoard 功能API标量值（loss）图像多图像模型结构参数直方图超参对比Embedding。

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css画图形 css画图形

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简单介绍Qt的属性子系统 本文是对笔者对Qt Property对象子系统的一次了解和整理

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QT6 源（101）阅读与注释 QPlainTextEdit，其继承于QAbstractScrollArea，属性学习与测试 （1）（2）

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Rust 数据结构：Vector Rust 数据结构：Vector

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机器学习 --- 模型选择与调优 本文介绍了机器学习中模型选择与调优的常用方法，包括交叉验证和超参数搜索。交叉验证部分详细讲解了保留交叉验证（HoldOut）、K-折交叉验证（K-fold）和分层K-折交叉验证（Stratified k-fold）的原理及实现，并指出各自的优缺点。超参数搜索部分介绍了网格搜索（GridSearchCV）的使用方法，通过鸢尾花数据集示例展示了如何结合交叉验证和网格搜索来优化模型参数，最终输出最佳参数、最佳结果和预测结果。这些方法有助于提高模型的泛化能力和预测准确性。

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Unix Bourne Shell Unix Bourne Shell（简称sh）是中最经典的，由Stephen Bourne于1977年在贝尔实验室开发，并成为后续众多shell（如等）的基础。

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Ubnutu ADB 无法识别设备的解决方法 【代码】Ubnutu adb devices无法识别设备的处理方法。

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MySQL 8.0 OCP 1Z0-908 61-70题 relay_log_recovery:启用该参数后，从库如果发生故障导致relay log丢失，那么在数据库启动后立即启动自动relay log恢复，在恢复过程中，创建一个新的relay log文件，将sql线程的位置初始化到新的relay log，并将i/o线程初始化到sql线程位置。//这条命令移除了用户的默认角色，使其在登录时没有任何角色相关的权限。多主复制，不一定是MGR的多主(由于没使用过多主复制，所以我一看到多主就联想到了MGR的多主模式，走进了思维误区，顺便给和我有一样想法的小伙伴提个醒。

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快速搭建一个electron-vite项目 本文介绍了如何使用 npm create @quick-start/electron@latest 命令快速初始化一个 Electron 项目。通过命令行选项，可以选择项目名称和模板（如 Vue、React 等），并配置是否添加 TypeScript、Electron 更新插件和镜像下载代理。初始化后，进入项目目录并安装依赖，然后通过 npm run dev 启动项目。文章还详细列出了项目的目录结构，包括主进程、渲染进程和预加载脚本的开发目录，以及各种配置文件。最后，提供了 electron-vite 官方

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CSS3 变形 CSS3 变形

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无偿帮写毕业论文 毕竟毕业论文只要过就行，脱产学习这么多年，终于熬出头了，完成毕设后有空就去多看看亲人好友，祝好！

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通义千问席卷日本！开源界“卷王”阿里通义千问成为日本AI发展新基石 在当今全球人工智能技术日新月异的背景下，阿里通义千问正凭借强大的性能和开源生态，在日本AI领域掀起了一场前所未有的变革。

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Arrow库：函数式编程在Kotlin Android中的深度实践 🛡️可靠的错误处理：类型安全的Either取代传统异常�声明式副作用管理：IO Monad统一处理异步操作🧩可组合的业务逻辑：通过函数组合构建复杂流程🔍可维护的代码结构：纯函数带来的可测试性迁移路线建议从工具类开始试验Option/Either逐步改造网络层返回类型在复杂业务流中引入IO Monad最后处理UI层的状态映射fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;开始使用Arrow选择切入点工具类网络层业务逻辑空值处理改造。

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大模型分类详解及其应用场景 大模型可以根据处理的数据类型、任务领域、技术架构和模型规模进行分类。按数据类型分为自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音模型和多模态模型，分别处理文本、图像、音频及多种模态数据。按任务领域，NLP模型可细分为生成、理解、翻译和推理任务，CV模型分为生成式、分析式、3D视觉和视频任务，语音模型则包括语音识别、合成、情感分析和克隆。

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小刘要努力。
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范桂飓
AWS Global Community Hero，EdgeGallery 开源社区架构组副主席及秘书处成员，跑步与自行车运动爱好者。 - 2016 年度十大博客之星得主 - 2021 年度十大博客之星得主 - 2022 年度博客新星评委 - 2023 年度博客之星评委 - 2024 年度博客之星评委
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中国人民大学硕士 , 专注于 移动开发 领域 , 博客专家 , 2023 年博客之星 TOP1 , 2021 年博客之星 TOP9 , 华为云 云享专家 , 阿里云社区 专家博主 , 51CTO 专家博主 ;
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