写代码之前要先理清思路我们要做的是用python 抓取浏览器中的音乐资源        我们要知道，通常我们访问浏览器中的网页来听歌，读文章，看视频都是通过浏览器中的点击、输入等操作，对目标网站的服务器发送请求，服务器给予相对的响应得以实现的。        这意味着，如果我们可以通过浏览器听歌，那么服务器中相应的音频文件就被浏览器获取了。这就为我们用程序大规模的抓取提供了可能。哪怕网页中没有下载的相关选项，我们也可以直接将准备用于播放的音频文件直接下载到本地明白了原理我们就可以将思路简化即：通过程序访问网址（目标服务器），找到音频文件位置，并下载到本地。首先补充一个小知识点        我

文章目录第一章：数据库基础1.数据库系统数据库数据库管理系统数据库系统2.数据模型层次模型网状模型关系模型3.关系型数据库（1）数据定义语言（DDL）（2）数据操纵语言（DML）（3）数据控制语言（DCL）（4）数据查询语言（DQL）3.数据库设计概念数据模型逻辑数据模型1．（1∶1）联系的E-R图到关系模式的转换2．（1∶n）联系的E-R图到关系模式的转换3．（m∶n）联系的E-R图到关系模式的转换物理数据模型第二章：数据库介绍Oracle19C的服务账户和权限卸载Sqlplus的常用命令１、**连接命令**　**connect**数据库基本结构内部结构1．表空间（TABLESPACE）2．

文章目录基础命令MYSQL注释方式连接数据库退出数据库连接查询MYSQL版本查看所有数据库使用数据库查看所选择数据库的所有表查看表的具体信息创建数据库查看创建数据库的语句修改用户密码数据表管理创建数据表查看创建数据表的语句查看表的结构修改表名删除表数据表字段管理给指定表增加字段修改指定表的字段删除指定表的字段给表添加外键创建表的时候增加外键给已有表添加外键外键使用建议数据插入语句INSERT数据插入一次性插入多条数据案例数据更新语句UPDATE没有指定匹配条件的话，会所有表的所有记录根据条件来修改记录一次性修改多个字段的值稍微高级一点的使用where条件判空and和or的使用数据删除DELET

最早统计从9月16号开始写小程序一、前期使用apicloud想把新模块添加到已有的第三方的代码里头已有代码发现是拿apicloud写的app在后台模块配置各个功能有h5有小程序想着写个app接在入口上边app在转换成为小程序同时拥有相关业务的小程序和app这意味着1.得看懂代码并且找到入口2.开发新的模块挂接。遇到问题：1.没写过完整项目的代码一些基础的接口界面样式都难实现2.apicloud转接给用友转接器资源维护期过去的帖子404新帖子没几个除了官网的生态其他技术帖子在网上很难找到。3.接任务的时候apicloud开发平台出现bug登录注册不了一礼拜但我不知道是我不会还是客观问题4.对方不

一、检查环境变量1.检查环境变量有没有配好！被自己坑到，配置环境变量的时候不仔细，导致后面问题多多。①直接在搜索框搜“高级系统设置”②点“环境变量”③NODE_PATH没有就新建一下，地址是node_modules的目录，一般在你的node.js的安装位置那里找④找到PATH，点“编辑”，把箭头指的路径都加上去，根据你自己的实际情况来加D:\programFiles\NodejsD:\programFiles\Nodejs\node_global\node_modules把上面的都配好就差不多了二、npm安装报错npm执行install命令的时候有时候会出现一片error，很蛋疼找了各路博主的

FlinkCDC、Flink、CDC各有啥关系Flink：流式计算框架，不包含FlinkCDC，和FlinkCDC没关系CDC：是一种思想，理念，不涉及某一门具体的技术FlinkCDC：是CDC的一种实现而已，不属于Flink子版块FlinkCDC这个技术是阿里开发的。目的是为了丰富Flink的生态。FlinkCDC历史2020年7月，FlinkCDC发布1.0版本。2021年中旬，FlinkCDC发布2.0版本。目前最新版是FlinkCDC2.3.0版本。概述FlinkCDC基于数据库日志的ChangeDataCaputre技术，实现了全量和增量的一体化读取能力，并借助Flink优秀的管道能

总结视频来源：https://www.youtube.com/watch?v=1buFrKUaqwM总结视频来源作者：AI葵3D高斯分布投影到图像上，每个像素投影到该像素上的高斯数不同，因此不能用pytorch并行化处理一、前向传播前向传播计算投影出来圆圈的半径计算圆圈覆盖的像素数（把画面分成了很多个方块，记录圆与哪些方块相连）计算每个高斯的前后顺序（alpha合成）计算每个像素的颜色1.preprocessCUDAdiff-gaussian-rasterization/cuda_rasterizer/forward.cu预处理CUDApreprocessCUDA函数用于解决第一个和第二个问题

🦉AI新闻🚀微软推出CopilotPro高级订阅服务，扩展适用范围到更多设备和应用摘要：微软为其Copilot助手推出了新的高级订阅服务CopilotPro，该服务每月收费20美元，支持WindowsPC、Web、App使用，并即将登陆手机。CopilotPro付费用户还能够在多个设备上体验到支持Copilot的MicrosoftOffice软件，并获得OpenAI最新模型和更快的速度和性能。此外，CopilotPro还推出自定义GPT功能，支持针对特定主题的定制，并为小型企业推出CopilotforMicrosoft365服务。🚀OpenAIChatGPTEnterprise用户达15万，预

纵有疾风起，人生不言弃。本文篇幅较长，如有错误请不吝赐教，感谢支持。文章目录一、单调栈的定义二、单调栈的应用：寻找左边第一个比它小的数单调栈的思想（重点）：寻找左边第一个比它小的数的下标寻找右边第一个小于它的数寻找右边第一个小于它的数的下标单调栈总结一、单调栈的定义单调栈不是一种新的数据结构，它在结构上仍然是一个普通栈，只是在使用方法上有所区别。单调栈内的元素是单调递增或递减的，因此有单调递增栈和单调递减栈。单调递增栈：栈中元素从栈底到栈顶是递增的。单调递减栈：栈中元素从栈底到栈顶是递减的。我们在使用单调栈的时候，要时刻保证栈的单调性，例如，单调递增栈：栈中元素从栈底到栈顶是递增的。当一个元素

一、概述目前最流行的升级方式主要有以下几种：1.1boot+app+backup（拷贝升级）        两个大小相同的分区app、backup，app分区存放要执行的固件，当OTA升级时会先把OTA数据包写入backup分区，然后再将OTA数据搬移到app数据区，最后从app数据区启动执行。优点：①即便升级失败，app区域是正常的，单片机仍能按原来的版本正常运行，提高了升级的稳定性和鲁棒性。缺点：①需要和app相同大小的额外flash空间，需要升级一次和备份一次②需要增加判断升级异常后的处理逻辑，增加了程序设计的难度③不能对boot进行升级1.2 boot+app1+app2（A/B分区、