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夢想啓航吧 - memset清零結構體

首先要知道memset函數是對字節為單位進行賦值的; void *memset(void *s, int ch, size_t n); 函數解釋:將s中前n個字節 (typedef unsigned int size_t )用 ch 替換並返回 s 。 其實這裏面的ch就是ascii為ch的字符;

機器學習 , 數據 , 初始化 , 賦值 , memset清零結構體 , 人工智能

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北京辰輝創聚生物 - 柯薩奇病毒及其重組蛋白:結構、生命週期與科研工具解析

在病毒學與感染性疾病的基礎研究領域,柯薩奇病毒(Coxsackievirus)作為一種重要的病原體模型,其精細的分子結構與獨特的生命週期機制,持續為科研人員揭示病毒致病原理提供關鍵視角。 一、 柯薩奇病毒的病毒學分類與顆粒結構 柯薩奇病毒屬於小RNA病毒科(Picornaviridae)腸道病毒屬(Enterovir

重組蛋白表達技術 , 重組蛋白酶 , 3C蛋白酶 , 大數據 , 數據倉庫 , VP1蛋白 , CVB3 VP1蛋白

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mob64ca13f87273 - rem動態調整

動態規劃一般可分為線性動規,區域動規,樹形動規,揹包動規四類。 揹包問題:01揹包問題,完全揹包問題,分組揹包問題,二維揹包等 動態規劃的一般解題步驟:明確「狀態」 - 定義 dp 數組/函數的含義 - 明確「選擇」- 明確 base case。 以Leetcode322為例 先確定「狀態」,也就是原問題和子問題中變化的變量。由於硬幣數量無限,

機器學習 , 動態規劃 , 數據結構 , 算法 , i++ , rem動態調整 , 人工智能

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cnolnic - react native template 創建項目

ReactNative是做什麼?我就不廢話了,主要記錄一下Demo跑起來的流程。 開發流程: 開發平台:LinuxWindows 目標平台:Android 1.安裝環境(JDK,AndroidStudio的安裝需要注意) 2.創建項目react-native init AwesomeProject 3.運行項目到Android模擬器 重點:

機器學習 , text , Android , 人工智能 , JAVA

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mob64ca140ee96c - Mobile SDK V4demo運行後怎麼進入

一、準備下載工具 現在NVIDIA提供了SDKManeger的工具,相比於之前的Jetpack界面 SDKManager下載 官方參考教程 我這裏下載的是SDK manager1.1.0版本 sudo dpkg -i sdkmanager_1.1.0-6343_amd64.deb 安裝完成之後運行軟件

機器學習 , pytorch , 人工智能 , Machine , 深度學習 , 用户名 , Ubuntu

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蟻景網安實驗室 - 記2025鵬城杯CTF線上賽部分題目

0.前言 這次鵬城杯真的是燃盡了,能不能進線下就看命了 1.cry 1.1 babyrsa 一道典型的RSA 密鑰恢復題目,具體來説,它是利用高精度浮點數泄露來還原私鑰參數的題目,題目給出了一個名為 leak 的變量,其計算公式為 這道題之所以會發生泄露,核心原因在於:題目給出的十進制小數精度遠大於還原分數所需的信息量 簡單來説,是因為給的小數點後的位數太多了,多到足以精確地反向推算出原本的分子

網絡安全

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數碼精靈abc - linux deployment如何修改

我們在學習Hadoop的時候,往往會涉及到很多關於修改配置文件的操作,如果直接在SecureCRT或服務器上操作的話,往往很不靈活,為了更方便的操作配置文件,今天我來説一下如何使用NodePad++來修改我們的配置文件。 第一步:安裝NodePad++ 這個我就不説了,從百度上搜一個自己安裝就好了。 第二步:啓動服務器 我這裏使用

服務器 , 雲計算 , 配置文件 , Centos , 雲原生 , 編輯linux服務器裏的文件

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killads - latx中論文格式remark

中南大學畢業設計(論文)LaTeX模板 項目説明 下載鏈接 論文模板展示 關於取消參考文獻後面的頁碼超鏈接的説明 作者:Chai Xingtao 項目説明 由於中南大學本科生院只發布了畢業設計(論文)的Word模板,為方便部分使用LaTeX編輯和排版論文的同學,特

機器學習 , 論文模板 , 中南大學 , latex , 人工智能 , latx中論文格式remark , 畢業設計

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zhanghada - 免費薅國產旗艦 LLM!GLM-4.7+MiniMax-M2.1

引言:國產大模型的“工程落地元年”已至 在大語言模型(LLM)落地應用中,“AI Ping” 早已不是單純的網絡連通性檢測 —— 而是衡量模型響應效率、內容質量、資源消耗的綜合探測體系!現在 AI Ping 平台重磅上新兩款國產旗艦模型,全程免費調用,無任何隱藏限制:智譜 AI GLM-4.7 與 MiniMax-M2.1! 不用跨平台註冊、不用反覆申請密鑰,僅需在

API , Max , 人工智能 , 深度學習 , Json

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mob64ca140761a4 - jenkins構建dockerfile

一、需要的環境安裝配置 1、JDK:centos7自帶jdk jdk maven構建提示環境不是Jdk: 此處有坑1:【特記坑1:centos7自帶的jdk用命令java --version查看是有的,但是maven構建的時候提示環境不是jdk。此處用javac查看是沒有的,所以需要再安裝下命令:yum i

centos7安裝git , 雲計算 , git version可以卸載嗎 , jenkins構建dockerfile , git version是什麼軟件 , Docker , centos7 安裝git

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aaabbbcccd - 本地知識庫:數據安全的智能問答新選擇

本地知識庫:數據安全的智能問答新選擇 在數據主權時代,保護私有文件的安全與隱私成為個人和企業的首要任務。本地知識庫應運而生,它不僅能實現高效的文件搜索與智能問答,還能確保所有數據操作均在本地進行,不上傳任何文件到雲端。 什麼是本地知識庫? 本地知識庫是一種在用户電腦上獨立運行的知識管理系統,支持深度解析各類文件(如PDF、Word、圖片、視頻等),並基於文件內容進行搜索和問答。與依賴網絡知識的雲知

opensource

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墨香四溢 - 解決js數字運算精度問題-bignumber.js_51CTO博客

為什麼JavaScript需要大數處理庫? 當你在JavaScript中計算 0.1 + 0.2 時,得到的結果不是預期的 0.3,而是 0.30000000000000004。當處理超過 9007199254740991(Number.MAX_SAFE_INTEGER)的數字時,精度問題會更加嚴重。這種精度問題在金融計算、科學計算和數據分析等場景中可能帶來災難性後

科學計算 , 金融計算 , 精度問題 , Css , 前端開發 , HTML

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detailtoo - C_棧和隊列(ADT)-棧的表示和實現_adt stack的表達

棧的全面解析:ADT、實現與應用 一、棧的基礎概念與ADT 棧是一種先進後出(FILO, First In Last Out)的線性數據結構,它就像現實生活中堆疊的盤子,只能從頂部添加或移除元素。在計算機科學中,棧的"棧頂"是唯一可操作的位置,而"棧底"固定不動。 作為抽象數據類型(ADT),棧提供了一組標準操作: pu

數組 , 數據結構 , 面試 , 鏈表 , Css , 前端開發 , HTML , Javascript

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數據解碼者 - C語言常用庫函數實現(一)_內存拷貝_c語言寫一個函數,完成內存之間的拷貝

一.strlen實現 str的原理:它的作用是計算字符串長度,根據這個知識我們來寫代碼吧。 int MyStrlen(const char* s) { int count = 0;//用於計算長度 while(*s != '\0') { count++; s++; } return co

字符串 , 數據 , bc , Css , 前端開發 , HTML

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竹等寒 - TryHackMe-SOC-Section 1:藍隊介紹

目錄 Section 1:藍隊介紹 初級安全分析師簡介 初級(助理)安全分析師的職業生涯 安全運營中心 (SOC) 準備和預防 監測與調查 回覆 初級(助理)安全分析師的一天 藍隊中的 SOC 角色

網絡安全

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數據科學探索者 - 球差透射電鏡測試樣品的優勢有哪些?

2025年3月10日,《自然·材料》(Nature Materials)在線發表中國科學技術大學/安徽工業大學曾傑教授團隊在尺寸超小的納米粒子異相催化領域的重要進展。研究團隊通過高角度環形暗場掃描透射電鏡(HAADF-STEM)觀察到Ru/LaOₓ-SiO₂催化劑中Ru納米顆粒被LaOₓ納米島環繞的獨特結構,結合能量色散X射線光譜(EDS)證實兩者的空間

科技 , 材料工程 , 二維 , 應用場景 , 測試工具 , 前端開發 , Javascript

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mob64ca1419a401 - Mac圖片批量處理工具-PhotoMill X

一、引言:為什麼需要批量修圖軟件? 在這個視覺內容爆炸的時代,攝影師和內容創作者面臨着前所未有的挑戰。一次商業拍攝動輒產生數百甚至上千張原始圖片,如果採用傳統單張修圖方式,不僅耗時耗力,還難以保證作品風格的統一性。這正是批量修圖軟件的價值所在——它們通過智能化的處理方式,讓創作者從重複性勞動中解放出來,將更多精力投入到創意工作中。 隨着人工智能技術的發展,現代批量修圖

Photoshop , 批量處理 , 商業 , 圖像處理 , 人工智能 , Css , 前端開發 , HTML

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智能探索者 - 軟件工程學習總結

一、今日學習內容概述 今天主要圍繞實驗三:C4.5決策樹算法實現與測試展開學習,重點內容包括: C4.5算法原理深入理解 預剪枝與後剪枝技術實現 五折交叉驗證評估方法 模型性能指標計算與分析 二、詳細學習記錄 2.1 算法理論學習 C4.5算法核心要點: • 使用信

決策樹 , 交叉驗證 , 解決方案 , 前端開發 , Javascript

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步_步_為營 - 深度剖析.NET中WeakReference的內存管理機制:優化資源使用與避免內存泄漏

深度剖析.NET中WeakReference的內存管理機制:優化資源使用與避免內存泄漏 在.NET開發中,內存管理是確保應用程序高效、穩定運行的關鍵因素。WeakReference 作為一種特殊的引用類型,在內存管理方面發揮着獨特作用。它允許對象在內存不足時被垃圾回收器(GC)回收,即使仍有 WeakReference 指向該對象。深入理解 WeakReference 的內存管理機制

弱引用 , 緩存 , 強引用 , 前端開發 , Javascript

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風哥數據庫 - 國產數據庫之華為高斯GaussDB數據庫培訓(openGauss、TPOPS、DWS)

國產數據庫之華為高斯GaussDB數據庫培訓專題 風哥推出的華為高斯三大產品系列課程內容包括: 1.GaussDB(TPOPS) 2.GaussDB(DWS) 3.GaussDB(openGauss) 面試或者工作中,問你們會不會高斯數據庫,無非就是這三種了,風哥給你們的技能一次性補全了。 華為高斯GaussDB(TPOPS)、GaussDB(

oracle , 安裝配置 , 數據庫安裝 , 數據庫

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chianocean - 算力點上新!在 AI Ping 體驗 GLM-4.7 與 MiniMax M2.1 頂尖算力

算力點白給!在 AI Ping 體驗 GLM-4.7 與 MiniMax M2.1 頂尖算力 前言: 隨着大模型進入“Agent時代”,開發者對模型在複雜工程與長鏈條任務中的表現提出了更高要求。國內領先的評測與聚合平台 AI Ping 近期重磅上線了兩款旗艦級模型:側重“一次性交付”與 Agentic Coding 的 GLM-4.7,以及在長鏈條執行與多語言能力上表現卓

API , Max , 代碼人生 , 開發者

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zhanghada - AI Ping 上新限免:GLM-4.7 與 MiniMax-M2.1 實測對比

引言:AI Ping上新雙旗艦,一站式免費解鎖國產大模型核心能力 在大語言模型(LLM)的落地應用中,“AI Ping”已成為衡量模型實用價值的核心指標——它並非傳統網絡的連通性檢測,而是針對LLM的響應效率、內容質量、資源消耗的綜合探測體系。當前,AI Ping平台重磅上新兩款國產旗艦模型並開放體驗:智譜AI GLM-4.7與MiniMax-M2

API , Max , 人工智能 , 深度學習 , 官網

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Shelley0415 - Microsoft Ignite深度解讀:Microsoft 365 Purview以一體化數據安全賦能組織迎接 AI 新時代

51CTO博客鏈接:https://blog.51cto.com/u_13637423 在數據跨雲、跨應用、跨設備高速流動的今天,傳統基於邊界的安全模型早已難以應對層出不窮的風險。自治代理、生成式 AI 的興起與分佈式數據生態的擴張,讓企業面臨工具碎片化、AI 帶來新風險、網絡安全人才短缺等多重挑戰 ,Microsoft在今年11月的Ignite大會上,推出了Office

Office 365 , 雲計算 , Security , Purview , Microsoft 365

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mb6942808bc02a3 - Multisim軟件官網下載安裝保姆級教程(附安裝包,超詳細)

Multisim 是一款專業電路仿真軟件,名字裏的 “Multi” 暗示它能把模擬、數字、電力電子多種電路放在同一張圖裏一起跑。 打開 Multisim ,你就像走進虛擬實驗室,左邊是擺滿電阻、電容、三極管、運放、單片機的貨架,中間是麪包板,右邊則掛着示波器、信號源、邏輯分析儀等儀器。只要用鼠標把元件拖到圖紙,連上線,點綠色三角按鈕,電腦立刻算出電流、電壓、波形,還能播放喇

Multisim , yyds乾貨盤點 , Multisim下載安裝 , 辦公效率 , Multisim官網 , Multisim軟件 , Multisim下載

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