草庐IT

实战mysqlMySQL

全部标签

windows下docker环境搭建与运行实战

背景学习docker使用,需要环境,今天主要的目标是在windows环境下安装docker环境。为什么要这么搞,主要是企业内部服务器,都是跟公网隔离的,没有访问公网权限,所以镜像什么的,从公网拉取完全没戏,在测试验证环节,通过公网下载各种镜像再传到服务器这种模式,效率低下。以前做过这样的尝试,详见https://blog.csdn.net/seawaving/article/details/123529906,最后的效果并不好,只能执行有限的docker命令,因无法访问公网,从而也无法方便地从公网拉取各种镜像。而个人办公电脑安装的操作系统都是windows,虽然可以再装个vmware,安装li

人工智能与供应链行业融合:预测算法的通用化与实战化

文章目录前言供应链预测算法的基本流程统计学习模型与机器学习在供应链预测中的角色深度学习模型在智能供应链中的应用算法融合与应用场景实现后记前言随着数字化时代的到来,人工智能已经逐渐成为企业信息化建设的重要手段。特别是在供应链行业,人工智能算法被广泛应用于物流运作、库存管理、需求预测等方面,为企业实现精益化、高效化运营提供了强有力的技术支持。然而,要想让人工智能真正发挥作用,还需要将其预测算法进行通用化,并将其应用于实际生产和运营环节中。本文将从这两个方面进行探讨,共同探索人工智能与供应链行业的融合之路。供应链预测算法的基本流程数据收集与准备:首先,需要收集与预测相关的数据,例如历史销售数据、供应

鸿蒙ArkTS/ArkUI实战-装饰器@State、@Observed和@ObjectLink

@State装饰器:组件内状态@State状态数据具有以下特征:1、支持多种类型:允许class、number、boolean、string强类型的按值和按引用类型。允许这些强类型构成的数组,即Array、Array、Array、Array。不允许object和any。2、支持多实例:组件不同实例的内部状态数据独立。3、内部私有:标记为@State的属性是私有变量,只能在组件内访问。4、需要本地初始化:必须为所有@State变量分配初始值,将变量保持未初始化可能导致框架行为未定义。5、创建自定义组件时支持通过状态变量名设置初始值:在创建组件实例时,可以通过变量名显式指定@State状态属性的初

【爬虫实战】使用Python获取小红书笔记下的几千条评论和多级评论

一、目标整理今天的目标是爬取小红书上指定笔记下的所有评论数据。以某篇举例,有2千多条评论。效果如下:每条评论获取多个字段,笔记链接页码评论者昵称评论者ID评论者主页链接评论时间评论IP属地评论点赞数评论级别评论内容而评论包含根级评论、二级评论和二级展开评论(评论回复)。二、逻辑分析接口分析可以看到从这个接口中获取了我们想要的数据,左边是内容展示,右边是接口返回的相关字段。请求头#请求头headers={ 'User-Agent':'Mozilla/5.0(Macintosh;IntelMacOSX10_15_7)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome

微前端实战:打造高效、灵活的前端应用架构

文章目录一、微前端简介二、微前端的优势1.高度模块化2.独立部署3.易于扩展4.技术栈无关5.独立升级三、微前端的原理四、微前端案例思路《微前端实战》编辑推荐内容简介作者简介目录前言/序言随着互联网行业的快速发展,前端应用的规模和复杂度也在不断增加。为了应对这种挑战,越来越多的企业和开发者开始探索新的前端架构模式。微前端作为一种新兴的前端架构模式,凭借其高度模块化、独立部署、易于扩展等特点,逐渐成为了业界的热门话题。本文将通过一个实际案例,详细介绍微前端的概念、原理以及在实战中的应用。一、微前端简介微前端(MicroFrontends)是一种将大型单页应用拆分为多个独立的小型应用的技术方案。每

基于Python Flask 的全流程全栈项目自己的实战心得

我基于PythonFlask框架开发全流程全栈项目的实战经验和心得。我将介绍整个项目的架构设计、前后端交互、数据库管理以及部署等方面,并提供具体的代码示例。通过这个实例项目,你将学习到如何使用Flask构建一个完整的Web应用,并了解一些常见的最佳实践。1.项目概述在这个部分,我将介绍项目的背景和目标。我会讲解项目所需的功能和技术要求,并解释为什么选择Flask作为开发框架。2.架构设计在这个部分,我将详细介绍项目的架构设计。我会讲解前后端分离的思想,以及如何使用Flask创建API和路由。我还会探讨如何处理用户验证和权限管理,以及如何实现数据模型和关系数据库之间的映射。3.前端开发在这个部分

人工智能 - 人脸识别:发展历史、技术全解与实战

目录一、人脸识别技术的发展历程早期探索:20世纪60至80年代技术价值点:自动化与算法化:20世纪90年代技术价值点:深度学习的革命:21世纪初至今技术价值点:二、几何特征方法详解与实战几何特征方法的原理几何特征方法的局限性实战案例:简单的几何特征人脸识别环境配置代码实现代码说明三、自动化与算法化详解与实战自动化与算法化的进展技术创新点:实战案例:基于特征匹配的人脸识别环境配置代码实现代码说明四、深度学习方法深度学习方法的核心概念技术创新点实战案例:使用深度学习进行人脸识别环境配置代码实现代码说明总结本文全面探讨了人脸识别技术的发展历程、关键方法及其应用任务目标,深入分析了从几何特征到深度学习

时间序列预测模型实战案例(四)(Xgboost)(Python)(机器学习)图解机制原理实现时间序列预测和分类(附一键运行代码资源下载和代码讲解)

目录图解机制原理简介Xgboost预测精度实验一(回归)实验二(分类)Xgboost的数学机制原理图解Xgboost运行机制原理 决策树决策树结构图XgboostXgboost的机制原理贪心算法Xgboost总结数据格式需求Xgboost运行代码Xgboost时间序列预测及代码Xgboost分类任务及代码Xgboost运行资源下载地址Xgboost总结其它时间序列预测模型的讲解!简介在本次实战案例中,我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法,适用于各种机器学习任务,它最初主要用于解决分类问题,在此基础上也可以应用于时间序列预测。时间序列预测是通过分

OpenCV C++ 图像处理实战 ——《多二维码识别》

OpenCVC++图像处理实战——《多二维码识别》一、结果演示二、zxing库配置2.1下载编译三、多二维码识别3.1Methodone3.1.1源码3.2Methodtwo3.2.1源码四、源码测试图像下载总结一、结果演示

Java Web 实战 19 - What‘s HTTP ?

What'sHTTP?一.HTTP是什么?1.1理解HTTP协议的工作过程1.2HTTP的报文格式1.2.1准备工作1.2.2认识HTTP协议的报文详情请求报文请求响应二.HTTP请求报文2.1URLURL的encode2.2HTTP协议中的方法GETPOST常见面试题:GET和POST之间的区别2.3认识请求报头(header)HostContent-Length/Content-TypeUser-Agent(简称UA)RefererCookieCookie和Session的区别2.4认识请求正文三.HTTP响应报文3.1状态码3.2认识响应报头Content-Type3.3认识响应正文四.