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[图解]SysML和EA建模住宅安全系统-05-参数图

1
00:00:01,140 --> 00:00:03,060
这是实数没错,这是分钟

2
00:00:03,750 --> 00:00:07,490
但是你在这里选,选不了的

3
00:00:07,500 --> 00:00:09,930
因为它这里不能够有那个

4
00:00:11,990 --> 00:00:13,850
但是我们前面这里

5
00:00:17,790 --> 00:00:22,340
这里已经我们先把它,这些都是实数,可以了

6
00:00:22,350 --> 00:00:22,940
就这样

7
00:00:24,200 --> 00:00:25,830
要不要添加,我们添加

8
00:00:29,390 --> 00:00:30,070
好,就这样

9
00:00:30,530 --> 00:00:37,160
然后你看我们这里,把它定义为实数的一种

10
00:00:38,680 --> 00:00:40,250
所以你说是实数也可以

11
00:00:45,440 --> 00:00:48,080
这样两个一会我们绑定的时候也配得上

12
00:00:49,670 --> 00:00:52,110
但是这里面

13
00:00:52,120 --> 00:00:55,530
一会

14
00:00:55,780 --> 00:00:57,990
可能就会显示得

15
00:00:58,000 --> 00:01:02,700
跟这个就不太一样了

16
00:01:02,710 --> 00:01:05,860
因为这个本身已经是有点乱来的

17
00:01:07,870 --> 00:01:11,060
把类型跟单位混在一起的

18
00:01:11,340 --> 00:01:13,530
这几个不应该放一起的

19
00:01:15,920 --> 00:01:20,240
好,你看这个约束块,5个参数有了

20
00:01:20,250 --> 00:01:24,980
1,2,3,4,5个参数

21
00:01:25,760 --> 00:01:26,990
5个参数

22
00:01:27,000 --> 00:01:29,200


23
00:01:29,210 --> 00:01:30,480
这个加权和什么

24
00:01:30,490 --> 00:01:31,520
我们也不知道

25
00:01:31,970 --> 00:01:34,080
没说,我们也不知道

26
00:01:34,610 --> 00:01:35,990
本来应该有个公式在这里

27
00:01:37,870 --> 00:01:40,820
接下来,就要给它加一个构造型

28
00:01:40,990 --> 00:01:42,700
构造型就是目标函数的构造型

29
00:01:47,230 --> 00:01:49,610
我们加一个构造型

30
00:01:58,630 --> 00:02:00,620
这里,目标函数这里

31
00:02:01,290 --> 00:02:06,740
这里,这么两个

32
00:02:09,550 --> 00:02:10,480
构造型

33
00:02:11,950 --> 00:02:14,610
一共两个,约束、目标函数

34
00:02:17,320 --> 00:02:17,760

35
00:02:18,430 --> 00:02:19,110
这个有了

36
00:02:19,120 --> 00:02:24,120
接下来我们就要来构造我们的参数图了

1
00:00:01,330 --> 00:00:03,240
那么这个参数图怎么画

2
00:00:04,580 --> 00:00:06,100
我们是针对哪个画参数图

3
00:00:06,310 --> 00:00:07,980
针对成本效能分析

4
00:00:08,270 --> 00:00:09,800
这个block画参数图

5
00:00:10,400 --> 00:00:11,550
你看,怎么画,右键点这个

6
00:00:14,400 --> 00:00:16,140
添加一个子图

7
00:00:16,880 --> 00:00:18,110
这里可以,这里也可以

8
00:00:18,120 --> 00:00:22,220
我们还是在这里,添加,1.5

9
00:00:22,830 --> 00:00:25,710
然后参数图,图的名字

10
00:00:25,800 --> 00:00:29,070
我们看,它这里又改了个名字

11
00:00:29,080 --> 00:00:30,830
多了运营两个字

12
00:00:30,960 --> 00:00:33,180
这种不好

13
00:00:33,880 --> 00:00:34,910
应该统一

14
00:00:35,040 --> 00:00:37,150
搞这种加点字

15
00:00:37,780 --> 00:00:45,860
少两个字,换两个字,这种不好

16
00:00:46,820 --> 00:00:47,380


17
00:00:48,690 --> 00:00:50,650
OK

18
00:00:51,050 --> 00:00:52,190
我们对照一下

19
00:00:52,200 --> 00:00:54,470
par、block,成本效能分析

20
00:00:54,480 --> 00:00:55,350
运营成本效能分析

21
00:00:55,360 --> 00:01:00,170
好,有了

22
00:01:00,460 --> 00:01:02,690
接下来我们把block拖上来

23
00:01:03,420 --> 00:01:05,730
首先把安全企业拖上来

24
00:01:06,120 --> 00:01:07,480
然后对象名,实例的

25
00:01:07,490 --> 00:01:09,280
名字是seo

26
00:01:12,710 --> 00:01:15,460
安全企业这里,拖上来

27
00:01:17,320 --> 00:01:19,870
然后这里选所有的

28
00:01:24,090 --> 00:01:25,880
名字

29
00:01:25,890 --> 00:01:28,940
我们就叫seo

30
00:01:32,150 --> 00:01:32,460

31
00:01:33,060 --> 00:01:33,460


32
00:01:35,750 --> 00:01:38,280
但是我们得调整一下它的位置

33
00:01:38,950 --> 00:01:42,540
这些位置我们搞扁一点

34
00:01:44,190 --> 00:01:46,090
我们看,对照一下

35
00:01:47,940 --> 00:01:53,380
这两个,可得性跟应急响应时间在左边

36
00:01:54,180 --> 00:01:57,090
运营成本跟概率在右边

37
00:01:57,540 --> 00:01:58,440
而且是扁的

38
00:02:01,920 --> 00:02:02,800
可得性

39
00:02:04,380 --> 00:02:07,820
成本这个是这样

40
00:02:07,830 --> 00:02:09,520
然后这个放大一点

41
00:02:19,760 --> 00:02:20,200
这边

42
00:02:34,960 --> 00:02:35,430
上一点

43
00:02:43,160 --> 00:02:43,660
过来一点

44
00:03:02,280 --> 00:03:02,750
差不多

45
00:03:05,300 --> 00:03:08,250
好,我们把它对齐一下

46
00:03:09,960 --> 00:03:12,520
这几个我们把它搞成一样大小的

47
00:03:12,530 --> 00:03:18,080
对齐一下

48
00:03:34,040 --> 00:03:37,250
好,我们看

49
00:03:37,260 --> 00:03:41,960
对不对得上

50
00:03:42,500 --> 00:03:42,820


51
00:03:45,210 --> 00:03:47,440
构造型moe,这个带过来了

52
00:03:47,770 --> 00:03:48,880
带过来了

53
00:03:49,830 --> 00:03:54,200
好,我们来看下一个

54
00:03:54,210 --> 00:03:59,910
往上面加的就是约束块

55
00:04:04,670 --> 00:04:09,730
把这个运营成本效能方程拖上来

56
00:04:10,580 --> 00:04:13,140
然后,它的实例名叫优化方程

57
00:04:16,520 --> 00:04:17,350
约束块在哪里

58
00:04:17,360 --> 00:04:19,830
这里,拖上来

59
00:04:26,890 --> 00:04:28,630
然后名字这里没有起

60
00:04:28,640 --> 00:04:36,080
叫优化方程,这样

61
00:04:38,150 --> 00:04:39,580
构造型这里又没带过来

62
00:04:39,870 --> 00:04:43,700
没带过来,给加上,目标函数这里

63
00:04:43,710 --> 00:04:47,350
也没有显示出来,不管了

64
00:04:47,750 --> 00:04:48,220
放大一点

65
00:04:54,810 --> 00:04:57,500
我们看,调整一下参数的位置

66
00:04:57,510 --> 00:05:02,140
我们看 a、e、p、oc

67
00:05:03,090 --> 00:05:12,780
然后这上面是成本效能,这个是什么

68
00:05:14,160 --> 00:05:15,550
成本效能放上面

69
00:05:17,590 --> 00:05:21,330
这个是pic,放这里

70
00:05:22,410 --> 00:05:24,160
oc放右边

71
00:05:25,860 --> 00:05:26,970
e什么放这边

72
00:05:26,980 --> 00:05:29,190
a什么的放这边

73
00:05:33,000 --> 00:05:33,560
差不多

74
00:05:35,720 --> 00:05:37,530
好,5个参数

75
00:05:37,810 --> 00:05:38,290
对准了

76
00:05:40,390 --> 00:05:41,700
现在还差1个

77
00:05:41,710 --> 00:05:48,110
上面还差1个值属性,是它自己的

78
00:05:50,100 --> 00:05:51,730
在哪里,就直接拖上来就行了

79
00:05:54,370 --> 00:05:56,080
这个

80
00:05:56,580 --> 00:05:57,530
拖上来就可以了

81
00:06:03,440 --> 00:06:05,960
好,接下来就要把它绑定了

82
00:06:06,170 --> 00:06:09,400
把它绑定,我们把这些全部往上挪一点

83
00:06:11,180 --> 00:06:11,780


84
00:06:24,600 --> 00:06:25,750
就要绑定了

85
00:06:26,630 --> 00:06:33,080
首先,可得性绑定到这里来

86
00:06:36,560 --> 00:06:38,890
然后,这里绑定到

87
00:06:40,130 --> 00:06:44,030
然后它就问,这两个类型不一样

88
00:06:44,040 --> 00:06:46,310
要不要把它复制过去

89
00:06:46,320 --> 00:06:48,200
不用,保留就行了

90
00:06:55,890 --> 00:07:04,190
然后这个是时间,绑定到这里

91
00:07:07,320 --> 00:07:11,150
也不要,搞错

92
00:07:14,610 --> 00:07:16,600
这个挪过来,好

93
00:07:24,480 --> 00:07:28,020


94
00:07:29,760 --> 00:07:37,100
这个一样,pic绑定到

95
00:07:37,970 --> 00:07:42,280
入侵者定罪概率这个地方

96
00:07:56,880 --> 00:07:59,280
然后,oc就是这个了

97
00:08:06,400 --> 00:08:06,840

98
00:08:07,360 --> 00:08:09,640
这4个都绑定了,还有这个

99
00:08:10,120 --> 00:08:11,830
成本效能,绑定这个

100
00:08:22,690 --> 00:08:26,730
这样来,我们看,齐了没有

101
00:08:37,470 --> 00:08:41,020
构造型没有显示出来

102
00:08:43,470 --> 00:08:45,350
就这样,我们看,这个下面

103
00:08:47,440 --> 00:08:51,410
除了这里它没有办法显示分钟什么的

104
00:08:52,080 --> 00:08:53,230
实数、实数

105
00:08:53,360 --> 00:08:57,570
但是刚才我们讲了,这个

106
00:08:57,580 --> 00:09:00,170
我们把它建模成实数的一个子类了

107
00:09:00,910 --> 00:09:02,410
套也套得上就是了

108
00:09:05,320 --> 00:09:09,470
这样来,这是图17.11

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P2P文件传输协议介绍

P2P文件传输协议是一种基于对等网络&#xff08;Peer-to-Peer&#xff0c;简称P2P&#xff09;的文件共享和传输技术。以下是关于P2P文件传输协议的详细介绍&#xff1a; 一、定义与原理 P2P文件传输协议允许网络中的各个节点&#xff08;即计算机或其他设备&#xff09;之间…...

Spring Boot集成Spring Mobile快速入门Demo

1.什么是Spring Mobile&#xff1f; Spring Mobile是一个基于Spring Web MVC框架扩展的一个针对不同移动终端的应用开发框架。通过它我们在适配不同终端方面&#xff0c;就不用费劲心思了。 Spring Mobile的主要功能 自动设备检测: Spring Mobile在 server端内置了一个设备解…...

走进开源企业 | 湖南大学OpenHarmony技术实训活动在开鸿智谷顺利举办!

6月24日-6月26日&#xff0c;2024开放原子校源行之湖南大学信息科学与工程学院师生走进开源企业实训交流活动顺利落下帷幕。湖南大学信息科学与工程学院的师生代表团一行90人参与了湖南开鸿智谷数字产业有限公司&#xff08;以下简称“开鸿智谷”&#xff09;与母公司拓维信息系…...

TCP单进程循环服务器程序与单进程客户端程序

实验目的 理解并掌握以下内容: 网络进程标识(即套接字地址)在Linux中的数据结构与地址转换函数。网络字节序与主机字节序的定义、转换以及相关函数在网络编程中的应用。数据结构内存对齐的基本规则,以及基于数据结构构建PDU的基本方法。TCP单进程循环服务器与单进程客户端的…...

QT+winodow 代码适配调试总结(二)

已经好多年了&#xff0c; linux环境下不同版本的QT程序开发和部署&#xff0c;突然需要适配window环境程序调试&#xff0c;一堆大坑&#xff0c;还真是一个艰巨的任务&#xff0c;可是kpi下的任务计划&#xff0c;开始吧&#xff01;&#xff01; 1、首先我们自定义的动态库…...

百家讲坛 | 裴伟伟:企业中安全团队应当如何反馈漏洞

作者简介&#xff1a;裴伟伟&#xff0c;洞源实验室创始人&#xff0c;国家网安基地网络安全行业专家&#xff0c;网安加社区特聘专家&#xff0c;持有CISSP、PMP证书&#xff0c;曾在HITCON、可信云大会、开源产业大会等安全论坛发表演讲。曾任国内某安全实验室负责人、某互金…...

巧用Fiddler中的Comments提升接口测试效率

有没有同学在使用Fiddler时跟我遇到了同样的问题&#xff0c;就是想给某个抓包的请求进行注释&#xff01;&#xff01;&#xff01;但是奇怪的是&#xff0c;根本没有Comments相关信息呀&#xff1f; 设置Comments 设置Comments非常容易&#xff0c;选中一个请求&#xff0c…...

停车场车牌识别计费系统,用Python如何实现?

关注星标&#xff0c;每天学习Python新技能 前段时间练习过的一个小项目&#xff0c;今天再看看&#xff0c;记录一下~ 项目结构 说明&#xff1a; datefile文件夹&#xff1a;保存车辆信息表的xlsx文件 file文件夹&#xff1a;保存图片文件夹。ic_launcher.jpg是窗体的右上角…...

Linux内核——Linux内核体系模式(二)

1 Linux系统的中断机制 Linux内核将中断分为两类&#xff1a;硬件中断和软件中断&#xff08;异常&#xff09;。每个中断是由0-255之间的一个数字进行标识。 中断int0-int31&#xff08;0x00-0x1f&#xff09;作为异常int32-int255由用户自己设定 int32-int47对应与8259A中断…...

Spring MVC的高级功能——异常处理(一)简单异常处理器

一、HandlerExceptionResolver接口 如果希望对Spring MVC中所有异常进行统一处理&#xff0c;可以使用Spring MVC提供的异常处理器HandlerExceptionResolver接口。Spring MVC内部提供了HandlerExceptionResolver的实现类SimpleMappingExceptionResolver。它实现了简单的异常处理…...

【面试干货】Static关键字的用法详解

【面试干货】Static关键字的用法详解 1、Static修饰内部类2、Static修饰方法3、Static修饰变量4、Static修饰代码块5、总结 &#x1f496;The Begin&#x1f496;点点关注&#xff0c;收藏不迷路&#x1f496; 在Java编程语言中&#xff0c;static是一个关键字&#xff0c;它可…...

软件工程实验

实验环境和需求 用户可以对相片进行按类别管理&#xff0c;用户可以设定不同的类别&#xff0c;然后上传照片到相应的类别中&#xff0c;并能进行照片的删除&#xff0c;注释 运行 运行并访问 localhost 8090,图片在数据库中的信息是D&#xff1a;/upgrade 后面的内容 se…...

对于复杂的网页布局,如多列布局和网格布局,CSS 有哪些最佳实践和技巧?

对于复杂的网页布局&#xff0c;如多列布局和网格布局&#xff0c;以下是一些CSS的最佳实践和技巧&#xff1a; 使用Flexbox或CSS Grid布局&#xff1a;Flexbox和CSS Grid是两个强大的CSS布局模型&#xff0c;可用于实现复杂的网页布局。Flexbox适用于单行或单列布局&#xff0…...

Spring Boot中集成Redis实现缓存功能

Spring Boot中集成Redis实现缓存功能 大家好&#xff0c;我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编&#xff0c;也是冬天不穿秋裤&#xff0c;天冷也要风度的程序猿&#xff01;今天我们将深入探讨如何在Spring Boot应用程序中集成Redis&#xff0c;实现…...

arco disign vue 日期组件的样式穿透

问题描述: 对日期组件进行样式穿透. 原因分析: 如图,日期组件被展开时它默认将dom元素挂载到body下, 我们的页面在idroot的div 里层, 里层想要穿透外层是万万行不通的. 解决问题: 其实官网提供了参数,但是并没有提供例子, 只能自己摸索着过河. 对于日期组件穿透样式,我们能…...

【深度学习】pytorch训练中的一个大坑

使用的命令&#xff1a;iostat -x 5 可以看到 ssd的利用率已经满了。 之前在的数据集放在了 hdd上&#xff0c;训练结果特别慢。 所以我把它移动到了ssd上&#xff0c;然后训练参数用的 resume&#xff0c; 但是&#xff01;&#xff01;&#xff01;&#xff01;它把历史记住…...

python全局解释器锁(GIL)

文章目录 1.cpu工作方式2.python全局解释器锁与多线程3.其他语言的多线程4.如何解决假的多线程 1.cpu工作方式 先来先服务&#xff08;First Come, First Served&#xff0c;FCFS&#xff09;&#xff1a; 最简单的调度算法&#xff0c;按照作业或进程到达的顺序依次执行。没有…...

无人机的起源

无人机起源于20世纪初的早期实验阶段&#xff0c;并随着技术进步逐步发展。无人机&#xff0c;作为现代科技领域中的一项重要创新&#xff0c;已经在全球范围内展现出其巨大的潜力和应用价值。 无人机的历史可以追溯到1917年&#xff0c;美国人艾德温.奥斯特林发明了“飞行训练…...

专题六:Spring源码之初始化容器BeanFactory

上一篇咱们通过一个例子介绍初始化容器上下文相关内容&#xff0c;并通过两个示例代码看到了Spring在设计阶段为我预留的扩展点&#xff0c;和我们应该如何利用这两个扩展点在Spring初始化容器上下文阶段为我们提供服务。这一篇咱们接着往下看。 老这样子下回到refresh方法上来…...

缓存双写一致性(笔记)

缓存更新方案 旁路缓存模式 这是比较多的 旁路缓存模式&#xff1a;缓存有就返回&#xff0c;没有数据库查询&#xff0c;放入缓存返回。 还有些常用缓存策略 读穿透模式 读穿透和旁路很相似&#xff0c;程序不需要关注从哪里读取数据&#xff0c;它只需要从缓存查询数据。…...

运动馆预约管理系统设计

设计一个运动馆预约管理系统&#xff0c;需要考虑到用户需求、系统功能、技术实现和用户体验等多个方面。以下是一个基本的设计框架&#xff1a; 1. 系统目标 提供便捷的运动场地预约服务。 实现运动馆资源的有效管理和利用。 支持在线支付&#xff0c;提高交易效率。 提供数…...

第五届计算机、大数据与人工智能国际会议(ICCBD+AI 2024)

随着科技的飞速发展&#xff0c;计算机、大数据和人工智能等前沿技术已成为推动社会进步的重要力量。为了加强这一领域的学术交流与合作&#xff0c;促进技术创新与发展&#xff0c;第五届计算机、大数据与人工智能国际会议&#xff08;ICCBDAI 2024&#xff09;将于2024年11月…...

高效的向量搜索算法——分层可导航小世界图(HNSW)

最近在接触大模型相关内容&#xff0c;发现一种高效的向量搜索算法HNSW&#xff0c;这里做一下记录。 在之前自己也接触过一段时间的复杂网络&#xff08;网络科学&#xff09;&#xff0c;没想到&#xff0c;将网络科学的思想引入到向量搜索算法中&#xff0c;可以产生令人眼前…...

【MySQL备份】Percona XtraBackup全量备份实战篇

目录 1. 前言 2.准备工作 2.1.环境信息 2.2.创建备份目录 2.3.配置/etc/my.cnf文件 2.4.授予root用户BACKUP_ADMIN权限 3.全量备份 4.准备备份 5.数据恢复 6.总结 "实战演练&#xff1a;利用Percona XtraBackup执行MySQL全量备份操作详解" 1. 前言 本文…...

港口危险货物安全管理人员考试题库(含答案)

一、单选题 1.化学品安全标签内容中警示词有( )种分别进行危害程度的警示。 A、3 B、4 C、5 参考答案:A 2.运输放射性物品&#xff0c;应当使用( )的放射性物品运输包装容器(以下简称运输容器)。 A、专业 B、专用 C、统一 D、定制 参考答案:B 3.库区仪表及计算机监控管理系…...

什么是 JVM( Java 虚拟机),它在 Java 程序执行中扮演什么角色?

JVM&#xff0c;全称Java Virtual Machine&#xff0c;中文译作“Java虚拟机”&#xff0c;它是运行Java程序的软件环境&#xff0c;也是Java语言的核心部分之一。 想象一下&#xff0c;如果你是一位环球旅行家&#xff0c;每到一个新的国家&#xff0c;都需要学习当地的语言才…...

Python容器 之 列表--下标和切片

列表的切片 得到是 新的列表字符串的切片 得到是 新的字符串 如果下标 不存在会报错 list1 [1, 3.14, "hello", False] print(list1)# 获取 列表中 第一个数据 print(list1[0]) # 1# 获取列表中的最后一个数据 print(list1[-1]) # [False]# 获取中间两个数 即 3.1…...

Docker 运行Nacos无法访问地址解决方法

参考我的上一篇文章去配置好镜像加速器&#xff0c;镜像加速器不是配置越多越好&#xff0c;重试次数多了会失败 Dockerhub无法拉取镜像配置阿里镜像加速器-CSDN博客 错误的尝试 最开始按照网上的方式去配了一大堆&#xff0c;发现下不下来。 镜像源地址&#xff1a;https:…...

Stable Diffusion 商业变现与绘画大模型多场景实战

前言 ai绘画软件Stable Diffusion是一种通过模拟扩散过程&#xff0c;将噪声图像转化为目标图像的文生图模型&#xff0c;具有较强的稳定性和可控性&#xff0c;可以将文本信息自动转换成高质量、高分辨率且视觉效果良好、多样化的图像。在日常工作中&#xff0c;ai绘画软件St…...

[CocosCreator]CocosCreator网络通信:https + websocket + protobuf

环境 cocos creator版本&#xff1a;3.8.0 开发语言&#xff1a;ts 操作系统&#xff1a;windows http部分 直接使用 XMLHttpRequest 创建http请求 // _getHttpUrl 方法自己写字符串拼接public httpPostJsonRequest(uri: string, headData: any, data: any, cb: Function…...

并发控制-事务的调度、数据不一致问题(更新丢失、脏读、不可重复读)、非串行调度的的可串行化

一、引言 1、数据库管理系统DBMS的事务处理技术实现的另一个主要功能部分是并发控制机制。并发控制机制完成的功能就是对并发执行的事务进行控制&#xff0c;保证事务的隔离性&#xff0c;从而进一步保持数据库的一致性。 2、事务的并发控制就是对并发执行的不同事务中的数据…...

for循环中list触发fast-fail或不触发的原理和方法

Iterable和Iterator Iterator接口位于的位置是java.util.Iterator&#xff0c;它主要有两个抽象方法供子类实现。hasNext()用来判断还有没有数据可供访问&#xff0c;next()用来访问下一个数据。 集合Collection不是直接去实现Iterator接口&#xff0c;而是去实现Iterable接口…...

git clone报错RPC failed; curl 92 HTTP/2 stream 7 was not closed cleanly

问题描述 git clone github上的项目报错: RPC failed; curl 92 HTTP/2 stream 7 was not closed cleanly: CANCEL (err 8) 4796 bytes of body are still expected fetch-pack: unexpected disconnect while reading sideband packet early EOF fetch-pack: invalid index-pac…...

Matplotlib 学习

知识点 1.plot()&#xff1a;用于绘制线图和 散点图scatter() 函数&#xff1a;plot() 函数可以接受许多可选参数&#xff0c;用于控制图形的外观&#xff0c;例如&#xff1a;颜色: colorblue 控制线条的颜色。线型: linestyle-- 控制线条的样式&#xff0c;例如虚线。标记…...

深⼊理解 JVM 底层原理、垃圾回收机制,能通过mat、jstat进行JVM参数调优

深入理解JVM&#xff08;Java虚拟机&#xff09;底层原理和垃圾回收机制是Java开发者和系统管理员的重要技能&#xff0c;尤其是在性能调优方面。下面是一些关键点&#xff0c;帮助你更好地理解这些概念&#xff1a; ### JVM 底层原理 1. **类加载机制**&#xff1a;JVM如何加…...

二、基础—常用数据结构:列表、元祖、集合、字典、函数等(爬虫及数据可视化)

二、基础—常用数据结构&#xff1a;列表、元祖、集合、字典、函数等&#xff08;爬虫及数据可视化&#xff09; 1&#xff0c;字符串2&#xff0c;最常用的是列表&#xff08;重点掌握&#xff09;3&#xff0c;元组4&#xff0c;字典&#xff08;重要&#xff09;5&#xff0…...

Typora导出为Word

文章目录 一、场景二、安装1、网址2、解压并验证 三、配置四、重启Typora 一、场景 在使用Typora软件编辑文档时&#xff0c;我们可能需要将其导出为Word格式文件 当然我们可以直接在菜单里进行导出操作 文件-> 导出-> Word(.docx) 如果是第一次导出word文件&#xff0…...

AIONV霸王龙车门首开,首款全球战略车“外刚内柔”

埃安凭借重磅车型带起了产品推新的节奏。6月20日,埃安首款全球战略车型埃安V?霸王龙全球媒体品鉴会上,新车内饰设计首次全面公开,同时,埃安官方宣布,品牌将全面启用AION字母标作为品牌全球标识,以更具国际化的形象面向全球。埃安V?霸王龙定位为中型SUV,与燃油车时代的…...

北京车展丨纯血敞篷越野车国产福特烈马正式上市

车主必读4月25日北京报道今日,以“放马去野”为主题,福特品牌集结旗下多款 “野”性十足的传奇明星车型亮相2024北京车展,从道路性能到硬核越野,进一步诠释“放天性 去野行”的品牌主张,致力与中国消费者玩在一起、野在一起。2024北京车展W207福特展台发布会现场,福特中国…...

手机端如何访问本地vue+vite项目,实现实时调试?

一、应用场景 h5&#xff08;vuevite&#xff09;嵌入app后&#xff0c;出现某种问题时&#xff0c;需要每次发布坏境后&#xff0c;才能才看效果&#xff0c;这种来回很耗时间&#xff0c;本文章在于解决手机端直接访问本地启动应用项目&#xff0c;无需重复发布坏境 二、实…...

低代码开发难吗?

在软件开发的多样化浪潮中&#xff0c;低代码开发平台以其简化的编程模型&#xff0c;为IT行业带来了新的活力。作为一位资深的IT技术员&#xff0c;我对低代码开发平台的易用性和强大功能有着深刻的认识。今天&#xff0c;我将分享我对YDUIbuilder这一免费开源低代码平台的使用…...

Android ANR简介

ANR&#xff08;App not respond&#xff09;是Android定义的一种稳定性问题类型&#xff1b;系统发出关键消息&#xff0c;同时发出此消息的超时消息。处理逻辑有两种情况&#xff1a; 关键消息被执行&#xff0c;超时消息被清除&#xff1b;ANR不会发生超时消息被执行&#x…...

AI架构设计6:vLLM

训练大型语言模型以及微调的教程比比皆是&#xff0c;但关于在生产环境中部署它们并监控其活动的资料相对稀缺。上个章节提到了未来云原生的AI是趋势&#xff0c;然而涉及到云原生会比较偏技术。而在此之前为了解决大模型部署量产的问题&#xff0c;社区也一直在探索&#xff0…...