🎬鸽芷咕：个人主页 🔥个人专栏:《C++干货基地》《粉丝福利》⛺️生活的理想，就是为了理想的生活!引入 哈喽各位铁汁们好啊，我是博主鸽芷咕《C++干货基地》是由我的襄阳家乡零食基地有感而发，不知道各位的城市有没有这种实惠又全面的零食基地呢？C++本身作为一门篇底层的一种语言，世面的免费课程大多都没有教明白。所以本篇专栏的内容全是干货让大家从底层了解C++，把更多的知识由抽象到简单通俗易懂。⛳️推荐前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。文章目录引入⛳️推荐一、C++的输入输出1.1cout输出函数1.2>流提取1.3cin输入函数二、
一、后端开发环境搭建1、File->New->Projet2选择SpringInitializr，然后选择默认的url点击next3勾选SpringWeb、SQL模板，next4点击finish，搭建完成二数据库1新建数据库2执行sql建表SETNAMESutf8mb4;SETFOREIGN_KEY_CHECKS=0;--------------------------------Tablestructureforuser------------------------------DROPTABLEIFEXISTS`user`;CREATETABLE`user`(`userId`int(20)
一、前言 在上一篇中我们使用全连接网络，来构建我们的手写数字图片识别应用，取得了很好的效果。但是值得注意的是，在实验的最后，最后我们无论把LOSS优化到如何低，似乎都无法在测试数据集testdata中提高我们的识别准确度，你可以回头尝试全连接的网络连接，新增多几层layer，来尝试是否能把准确率提升至90%以上，而我自己本地尝试的结果就是识别的准确率只有83%。那我们能不能优化一下网络结构，来让准确度更高呢？有办法的，那就是CNN卷积神经网络。关于CNN卷积神经网络的学习，我打算分为两篇，本文主要是为了补充学习CNN所需要的前置知识，如果你了然于胸可以直接跳过。 二、前置知识 在整体介绍C
【Gazebo入门教程】第二讲模型库导入与可视化机器人建模（模型编辑器）文章目录【Gazebo入门教程】第二讲模型库导入与可视化机器人建模（模型编辑器）一、模型库导入二、模型编辑器（以轮式车辆构造为例）1.用户界面介绍2.轮式车辆实例分析总结一、模型库导入1.1下载模型文件此处的模型文件可以自行寻找下载，这里提供一个链接供大家参考，此文件包含许多常用模型，使用时下载为压缩包格式即可，Ubuntu下解压缩、移动文件的指令链接博客：Ubuntu常见指令，下载链接如下： https://github.com/osrf/gazebo_models1.2创建models文件夹\qquad指令如下：此处需
ChatGPT使用教学在本文中，我们将介绍如何使用ChatGPT解决生活中的问题和提高工作效率。本文将分为以下三个部分：ChatGPT的好处；如何高质量向ChatGPT提问；举一个利用ChatGPT提升工作效率的实例。ChatGPT的好处ChatGPT是一种强大的人工智能模型，它可以自动回答各种问题，并提供高质量、准确的答案。与其他自然语言处理技术相比，ChatGPT具有以下几个优点：广泛的应用范围：ChatGPT可以用于解决各种问题，包括日常生活中的问题、工作中的问题等等。高度准确的答案：ChatGPT可以提供高度准确的答案，这得益于它使用了大量的数据和先进的机器学习算法。快速的响应时间：C
背景部门内有一些亿级别核心业务表增速非常快，增量日均100W，但线上业务只依赖近一周的数据。随着数据量的迅速增长，慢SQL频发，数据库性能下降，系统稳定性受到严重影响。本篇文章，将分享如何使用MyBatis拦截器低成本的提升数据库稳定性。 业界常见方案针对冷数据多的大表，常用的策略有以2种：1.删除/归档旧数据。2.分表。 归档/删除旧数据定期将冷数据移动到归档表或者冷存储中，或定期对表进行删除，以减少表的大小。此策略逻辑简单，只需要编写一个JOB定期执行SQL删除数据。我们开始也是用这种方案，但此方案也有一些副作用：1.数据删除会影响数据库性能，引发慢sql，多张表并行删除，数据库压力会更大
文章目录1.简介2.入门使用3.核心功能3.1CRUD接口3.1.1MapperCRUD接口3.1.2ServiceCRUD接口3.2条件构造器3.3分页插件3.4Mybatis-Plus注解4.拓展4.1逻辑删除4.2MybatisX快速开发插件5.插件5.1[分页插件](#page)5.2乐观锁插件1.简介MyBatisPlus，在MyBatis的基础上只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而生。官网：https://baomidou.com/，下面功能及使用都可从官网找到MyBatisPlus具有以下特性：无侵入：只做增强不做改变，引入它不会对现有工程产生影响，如丝般顺滑损耗小：启动即会
文章目录一、自动生成代码1.1安装插件1.2生成代码二、Db静态工具类2.1对Db静态工具类的认识2.2Db静态工具类的使用案例三、逻辑删除四、枚举处理器4.1定义枚举常量4.2配置枚举处理器4.3测试枚举处理器的字段转换五、JSON处理器5.1定义实体5.2使用类型处理器一、自动生成代码在学习了MyBatisPlus的使用之后，我们发现了基础的Mapper、Service、PO等等代码基本上都是固定的，如果这样的话重复的编写代码就显得非常麻烦了。恰好，MyBatisPlus官方就提供了代码生成器来根据数据库的表结构来自动为我们生成Mapper、Service、PO相关的代码。只不过代码生成器
GitHubCopilot是一个由OpenAI和GitHub合作开发的人工智能编程助手，它可以帮助你更快地编写代码。要开始使用GitHubCopilot，请按照以下步骤操作：安装GitHubCopilot：首先，确保你已经安装了VisualStudioCode，因为GitHubCopilot是作为VSCode的一个扩展来提供的。在VSCode中，转到“扩展”（通常在侧边栏中，或者通过按Ctrl+Shift+X）。在扩展市场中搜索“GitHubCopilot”，然后选择并安装它。配置GitHubCopilot：安装完成后，你可能需要使用你的GitHub帐户登录以激活Copilot。如果你还没有G
2.参数之RCLCPP实现写在前面当前平台文章汇总地址：ROS2机器人从入门到实战获取完整教程及配套资料代码，请关注公众号获取教程配套机器人开发平台：两驱版|四驱版为方便交流，搭建了机器人技术问答社区：地址fishros.org.cn上节我们通过参数控制了小乌龟模拟器的背景色，但是我们并不知道小乌龟模拟器是如何接收到参数并将其应用的，本节我们就学习使用ROS2的RCLCPP中参数相关的API实现对ROS2打印的日志级别控制。ROS2将日志分为五个级别，在RCLCPP中通过不同的宏可以实现不同日志级别日志的打印，例程如下：RCLCPP_DEBUG(this->get_logger(),"我是DE
