最近许多技术峰会都出现了低代码这个名词，可以说，低代码是中台之后，又一个热门话题和名词了。一、什么是低代码平台？低代码平台是无需编码或通过少量代码就可以快速生成应用程序的开发平台。也是一款图形化、拖拉拽方式快速实现企业数字化转型中的创新应用、支持用少量代码扩展实现个性化需求的数字技术工具平台。可视化：低代码平台提供可视化的开发界面，使用户可以快速搭建应用程序。拖拉拽：用户可以通过拖拉拽的方式来构建应用程序，无需编写大量的代码。自定义：用户可以通过低代码平台来自定义应用程序，以满足个性化的需求。模块化：低代码平台采用模块化的设计，使得用户可以根据需求来定制应用程序。高效性：低代码平台可以快速构建
1、gitclonegitclone顾名思义就是将其他仓库克隆到本地，包括被clone仓库的版本变化。举个例子，你当前目录比方说是在f:/code/中，此时若想下载远程仓库，本地无需gitinit,直接gitcloneurl（url是你远程仓库的地址，直接复制就可以了）。执行gitclone等待clone结束，f:/code/目录下自动会有一个.git的隐藏文件夹（如果看不见，请尝试设置隐藏文件夹可见），因为是clone来的，所以.git文件夹里存放着与远程仓库一模一样的版本库记录。clone操作是一个从无到有的克隆操作，再次强调不需要gitinit初始化。以下是gitclone的用法说明：$
【pre】在看一篇公众号推文的时候，里面有这么一句话： 诶，看这意思，CV，NLP，RL，GNN是DL的纵向领域？其他三个尚且眼熟，但RL是什么呢？于是我去阅读了1、2，把我觉得有用的简单整理一下。【content】1、AI、ML、RL、DL的关系（1）AI：人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。（2）ML：机器学习（MachineLearning,ML）通过算法、使用历史数据进行训练，训练完成之后会产生模型。当提供新的数据时，将使用训练产生的模型进行预测。（3）RL：表示学习（Repre
各位大佬晚上好，最近刚刚开始学习ZYNQ-7000系列的开发，很快就遇到了第一个困难：Xlinx的开发软件，实在是，太，多，了！我很疑惑什么Vivado，VivadoHLS，Vitis，VitsAI，VitisHLS，SDK，Petalinux等各种繁杂的软件之间的关系到底是如何的，以及我究竟该下那些软件呢？ 经过几天的了解，我大概顺出了一些眉目，但我知识比较浅薄，因此只能用大白话讲一些东西。 提到软件，我们不得不提一个东西，就是版本。我们不去追溯什么Vivado2015之类的古老软件，因为确实一方面现在用的少，另一方面功能做的比较有限；我觉得以Vivado的版本来
编写了一个调用“ls”的简单程序，然后通过正则表达式过滤每一行以查找以“s”结尾的文件。ls仅用于学习exec包的目的。我怎样才能改进下面的代码以使其更正确/简洁/符合要求？packagemainimport("bufio""fmt""os/exec""regexp")funcmain(){cmd:=exec.Command("ls")stdout,_:=cmd.StdoutPipe()s:=bufio.NewReader(stdout)cmd.Start()gocmd.Wait()for{l,_,err:=s.ReadLine()iferr!=nil{break}ifm,err:=r
编写了一个调用“ls”的简单程序，然后通过正则表达式过滤每一行以查找以“s”结尾的文件。ls仅用于学习exec包的目的。我怎样才能改进下面的代码以使其更正确/简洁/符合要求？packagemainimport("bufio""fmt""os/exec""regexp")funcmain(){cmd:=exec.Command("ls")stdout,_:=cmd.StdoutPipe()s:=bufio.NewReader(stdout)cmd.Start()gocmd.Wait()for{l,_,err:=s.ReadLine()iferr!=nil{break}ifm,err:=r
网上分享数据指标体系的文章很多，但讲数据标签的文章很少。实际上，标签和指标一样，是数据分析的左膀右臂，两者同样重要。实际上，很多人分析不深入，就是因为缺少对标签的应用。今天系统的讲解下。一个通俗的例子比如我们要介绍陈老师，可以有三种讲法：指标：陈老师身高180cm，体重200斤标签：陈老师1米8，大胖子标签：陈老师啊，黑旋风李逵听说不？这就是标签和指标的直观区别。数据指标，是用数据对事物的准确描述。比如身高、体重、腰围、手臂长度，这些都是数据指标。标签，则是基于原始数据加工的，带了业务含义的概括性描述。一个“大胖子”，就同时概括了身高和体重，而“长得跟李逵似的”，更是把五官、身材、气质等特征都
本文使用一个windows下的git用户，两个Linux下的git用户来演示相关操作。阳了，有些内容还是没有添加上，文章已经太长了，后面单独写文章吧。本文围绕这张图展开：一、梗概1.1git概述1.2什么是版本控制1.3Git相对于集中式版本控制系统的优势1.4git和github1.41GitLab1.42Gitee（码云）1.43其他二、git配置及git仓库概念2.1安装和配置2.11windows下配置git▶安装和更新▶配置文件与凭据2.12Linux▶安装和更新▶配置文件与凭据2.2git仓库与工作区三、Git单分支3.1从本地到远程3.11创建本地git仓库：gitinit3.1
0.前言主键用于唯一标识表中每一行数据，外键用于建立表与表之间关联关系，约束用于限制表中数据的规则，索引用于加速查询。文章目录0.前言1.主键1.1.在创建表时定义主键1.2.在已有表中添加主键2.外键2.1.在创建表时定义外键2.2.在已有表中添加外键3.约束3.1.NOTNULL约束3.2.UNIQUE约束3.3.CHECK约束3.4.DEFAULT约束4.索引4.1.PRIMARYKEY索引4.2.UNIQUE索引4.3.INDEX索引4.4.FULLTEXT索引5.总结1.主键主键是一种用于唯一标识表中每一行数据的标识符。在Mysql中，主键可以是一个或多个列的组合，但是必须满足以下条
在学习图的过程中，常常搞不清楚下面这些概念：连通图、非连通图、强连通图、非强连通图、极大连通子图与连通分量、极大强连通子图与强连通分量、极小连通子图与生成树、极小强连通子图（后面得知根本就没有这个概念）......现在决定用一张图（放大查看）对他们的关系进行说明：首先我们需要对这些概念进行分类：连通图与非连通图是在无向图中讨论的强连通图与非强连通图是在有向图中讨论的极大连通子图（即连通分量）、极小连通子图（即生成树）分别是在非连通图与连通图中讨论的极大强连通子图（即强连通分量）是在强连通图或者非强连通图中讨论的，而极小强连通子图的概念根本就不存在其次就具体来看下这些概念，其实真正涉及的核心概念
