🎇个人主页：Ice_Sugar_7🎇所属专栏：C++启航🎇欢迎点赞收藏加关注哦！文章目录🍉前言🍉命名空间🍌访问命名空间中的元素🍌同名命名空间🍌展开🥝指定展开🍉io流🍌基本的输入输出🍉缺省参数🍌使用规则🍉函数重载🍌补充🍉引用🍌注意事项🍌常引用🍌相关应用🥝传参🥝作为返回值🍌引用的底层实现🍌引用与指针的区别🍉内联函数🍌基本概念🍌注意事项&建议🍉关键字：auto🍉范围for循环🍉指针空值nullptr🍉前言cpp在绝大部分情况下都兼容C语言，相当于C语言的拓展，所以在正式进入cpp的世界之前，我们得先了解相较于C语言，cpp有哪些不同之处，然后才能入门。🍉命名空间在写代码的过程中，我们自己写的函数可能
文章标题一、SQLAlchemy介绍和快速使用1）介绍2）原生操作快速使用二、创建操作数据表1）创建数据表2）SQLAlchemy快速插入数据三、Scoped_Session线程安全1）线程安全2）类装饰器四、基本增删改查1）基本增删查改和高级查询2）原生Sql五、SQL表模型之一对多1）表模型2）新增和基于对象的查询六、SQL表模型之多对多1）表模型2）增加和基于对象的跨表查询七、Flask-SQLAlchemy的使用八、Flask-Migrate的使用一、SQLAlchemy介绍和快速使用1）介绍SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。该框架建立在DBAPI之上，使用关
一、STM32CubeMX简介1、STM32CubeMX是ST意法半导体近几年来大力推荐的STM32芯片图形化配置工具，目的就是为了方便开发者，允许用户使用图形化向导生成C初始化代码，可以大大减轻开发工作，时间和费用，提高开发效率。STM32CubeMX几乎覆盖了STM32全系列芯片。在CubeMX上，通过傻瓜化的操作便能实现相关配置，最终能够生成C语言代码，支持多种工具链，比如MDK、IARForARM、TrueStudio等省去了我们配置各种外设的时间，大大的节省了时间安装CubeMx一共需要三个JRE（JavaRuntimeEnvironment）Java运行环境运行JAVA程序所必须的
什么是RabbitMQQ全称为MessageQueue，消息队列是应用程序和应用程序之间的通信方法。为什么使用MQ 在项目中，可将一些无需即时返回且耗时的操作提取出来，进行异步处理，而这种异步处理 的方式大大的节省了服务器的请求响应时间，从而提高了系统的吞吐量。开发中消息队列通常有如下应用场景： 1、任务异步处理 将不需要同步处理的并且耗时长的操作由消息队列通知消息接收方进行异步处理。提高了应 用程序的响应时间。 2、应用程序解耦合 MQ相当于一个中介，生产方通过MQ与消费方交互，它将应用程序进行解耦合。
【Python零基础入门】第五课函数【Python零基础入门】第五课函数函数在生活中的类比函数为什么要使用函数函数的格式无参函数含参函数参数形参实参变量作用域局部变量全局变量递归函数基本的递归斐波那契数列Lambda表达式高阶函数map函数filter函数reduce函数结合Python装饰器(了解)基础装饰器参数化装饰器生成器(了解)基础生成器生成器表达式总结练习基础函数练习递归练习Lambda表达式答案基础函数练习递归函数Lambda表达式【Python零基础入门】第五课函数当我们首次接触到编程时,我们往往会听到“函数”这个概念.那么问题来了,函数到底是什么?为什么函数在编程中如此重要?简
前言我的项目版本如下：React：V18.2.0Node.js:V16.14.0TypeScript：最新版工具：VsCode本文将采用图文详解的方式，手把手带你快速完成在React项目中配置husky、prettier、commitLint，实现编码规范的统一，git提交规范的统一。文章目录前言一、使用eslint1.1装包1.2ESLint插件安装1.3创建命令并使用二、使用prettier2.1装包2.2创建配置文件2.3安装插件2.3创建命令并使用2.4vscode配置2.5代码风格配置2.6重启vscode三、将代码提交到git仓库四、使用husky4.1简介4.2安装4.3编辑pa
ROS入门与实践--31工作空间和功能包1.1工作空间定义1.2工作空间的创建1.3功能包的创建2通过指令及编辑器实现HelloWorld2.1HelloWorld实现(C++版本)2.1.1功能包下新建并编辑cpp源文件2.1.2配置CMakeLists.txt文件2.1.3catkin_make重新编译工作空间2.1.4rosrun执行程序2.2HelloWorld实现(Python版本)2.2.1Python文件的编写及配置2.2.2配置CMakeLists.txt文件2.2.3catkin_make重新编译工作空间2.2.4rosrun执行程序1工作空间和功能包通过上节的学习，我们在R
随着AI技术的日新月异，AI绘画对各个行业的冲击和影响也越来越大。很多人都对如何进行高效的AI绘画并不很了解。作者将通过一个系列对AI绘画「StablediffusionWebUI」进行全面分享，希望可以帮助你更高效的进行AI绘画创作。使用过AI绘画工具的小伙伴都应该知道，想要让AI根据你的要求完成一份靠谱的创作有两大核心要点：「提示词」和「模型」。今天作者将对「提示词」进行全面详细的介绍，作者将基于漫画的创作场景，分享一些鲜为人知又非常实用的提示词技巧。提示词的基础概念提示词：通过自然语言描述画面的内容，指导AI绘画模型完成符合需求的图片创作。 提示词分为正面提示词（Prompts）和反面提
Jenkins是一个开源的、提供友好操作界面的持续集成(CI)工具持续集成（CI）是在源代码变更后自动检测、拉取、构建和（在大多数情况下）进行单元测试的过程可以简单将jenkins理解为一个代码部署工具。在没有持续部署工具之前，开发部署代码到服务器上是需要一定的流程的，比如合并代码，然后相关人员将代码更新到服务器（旧代码覆盖），运行一些指令让新代码生效，然后观察运行情况。流程听起来好像还挺简单的，但是谁能保证部署人员的每一步都没有差错呢？需要部署的服务多的话，也很费时间。一般情况下，人工部署到服务器的步骤都是固定的，那是不是表示可以动一些“歪点子”（脚本程序），让脚本替代部署人员去做部署的工作
【推荐系统入门到项目实战】（五）：SVD矩阵分解🌸个人主页：JOJO数据科学📝个人介绍：统计学top3高校统计学硕士在读💌如果文章对你有帮助，欢迎✌关注、👍点赞、✌收藏、👍订阅专栏✨本文收录于【推荐系统入门到项目实战】本系列主要分享一些学习推荐系统领域的方法和代码实现。引言之前我们介绍了矩阵分解ALS算法，并介绍了几个案例，下面我们来看看另一种使用广泛的矩阵分解方法——SVD，及其在推荐系统上的应用。老规矩，我们首先来回顾一下推荐算法的常见方法框架。主要分为两大类1.基于内容的推荐2.基于协同过滤的推荐而基于协同过滤的推荐是推荐系统的主流思想之一。其中矩阵分解是一个重要的模块。本文我们来讨论一
