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Python3安装MySQL-python踩坑实录：从报错到完美解决的实战指南本文来自「大千AI助手」技术实战系列，专注用真话讲技术，拒绝过度包装。

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3 mnist gan小试牛刀输入: 噪声 Z，维度为 [B, latent_dim, 1, 1] (经过全连接层后)# 经过全连接层将噪声向量转换为适合反卷积的维度# 将一维向量 reshape 成特征图nn.Unflatten(1, (256, img_size // 4, img_size // 4)), # 256 是通道数，img_size//4 是 H 和 W# 反卷积层 1: 256x7x7 -> 128x14x14# 反卷积层 2: 128x14x14 -> 64x28x28。

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Docker 下备份 Mariadb 数据库文件在Docker容器中备份MariaDB数据库的方法如下：首先通过docker ps -a找到容器ID，然后进入容器查找mariadb-dump脚本路径（通常在/usr/bin/）。验证脚本可用后，可直接使用docker exec命令进行备份。文中还提供了一个完整的备份脚本，包含自动创建备份目录、执行备份、压缩文件以及清理7天前旧备份的功能。该脚本通过环境变量配置容器名、数据库信息等参数，适合用于定时任务自动执行数据库备份。

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【解决方案】Kali 2022.3修复仓库密钥一键安装docker，docker compose 2、无交互一键安装docker，docker compose。

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[docker]--解析 Docker 镜像拉取日志：状态与分层拉取逻辑关注核心状态：不管日志输出形式如何，重点看（成功更新）、（本地已最新）这类最终状态，判断拉取是否达到预期。分层细节辅助：遇到复杂镜像拉取失败，等分层日志能帮你定位是哪个分层出问题，结合镜像仓库、网络环境排查（比如分层哈希校验不通过，可能是网络传输损坏或仓库镜像异常）。简言之，Docker 镜像拉取日志的状态和分层细节，本质是围绕 “镜像版本校验” 和 “分层化存储传输” 设计的。理解这些，面对多样的拉取日志就能更清晰，高效解决镜像部署中的问题，不妨实际操作验证这些逻辑。

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机器学习之心

光伏功率预测 | RF随机森林多变量单步光伏功率预测（Matlab完整源码和数据）光伏功率预测 | RF随机森林多变量单步光伏功率预测（Matlab完整源码和数据）

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AIGC1——AIGC技术原理与模型演进：从GAN到多模态融合的突破近年来，人工智能生成内容（AIGC）技术迅速发展，从早期的简单文本生成到如今能够创作高质量图像、视频甚至3D内容，其核心驱动力在于生成模型的持续优化与多模态融合技术的突破。本文将探讨生成对抗网络（GAN）、扩散模型（Diffusion Model）、Transformer架构等核心技术的演进路径，并分析跨模态生成（如文本-图像-视频）的关键突破点。

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Huathy-雨落江南，浮生若梦

k3s入门教程（二）部署前后端分离程序的方式虽然可以实现等待依赖的服务就绪，但是他是一个无限循环，最好的方式是设置失败重试次数，超过这个次数，初始化容器以失败的状态退出，Pod启动终止。k3s自带一个基于Traefik的ingress控制器，因此我们可以直接创建ingress资源，无需再安装ingress控制器。(说明：/foo/bar 匹配 /foo/bar/baz, 但不匹配 /foo/barbaz。我们可以使用初始化容器(Init Container)来控制启动顺序。● 多个初始化容器按顺序执行，前一个执行完成才会执行下一个。

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【大厂机试题解法笔记】恢复数字序列给出了有序序列的长度，因此可从整数 1 开始选取连续的给定长度的数字序列和打乱序列进行匹配，如果是组成成分完全相同的序列就终止选取序列循环，返回枚举序列的起点数字，即序列中最小数字。定义一个数组，索引 0~9 对应的值为索引表示的数字出现的频率，预先计算目标字符串的频率数组 matchFreqs，每次移动窗口左边界时开始更新选取的数字序列频率数组 freqs，并比较 matchFreqs 和 freqs 频率是否完全匹配，匹配则找到结果，然后窗口左边界值。输出一个数字，为序列中最小的数字。

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AA-代码批发V哥

MySQL-DQL数据查询语句深度解析与实战指南数据查询语言（Data Query Language，简称DQL）是MySQL中获取、分析和处理数据的核心工具，DQL以SELECT语句为核心，能够实现从简单的数据检索到复杂的多表关联分析、数据聚合与筛选等操作。本文我将系统全面地剖析MySQL中DQL语句的语法、功能、特性以及实战应用，带你全面掌握数据查询的核心技术

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27 - ASPP模块论文《Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation》

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测试界茜茜

10：00开始面试，10：06就出来了，问的问题有点变态。。。打工人遭遇职场困境：从强制加班到降薪40%，再到面试受挫。转机在于软件测试岗的常见面试知识点总结，涵盖16个技术栈：测试理论、Linux、MySQL、Web/API/App测试、自动化工具、Python编程、性能测试等核心内容。虽无法展示全部200页文档，但精选了高频考点，如测试步骤、Linux命令、Python算法题、MySQL优化、接口测试方案等，助力求职者高效备战面试。（149字）

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狮子也疯狂

基于Spring Boot的校园社区平台设计与实现为了促进学生之间的互动，提供丰富的校园资讯与社交平台，我们设计并实现了一个基于Spring Boot的校园社区平台。该平台为管理员和学生提供了多种功能模块，包括论坛讨论、校园咨询、用户管理等，旨在为学生们创造一个高效、友好的线上互动平台。本平台基于Spring Boot、Thymeleaf、MyBatis Plus等技术，成功实现了一个功能完善的校园社区平台。管理员、用户和商家模块功能分明，各自拥有独立的操作空间。系统提供了用户管理、论坛管理、校园资讯发布等功能，充分满足了校园社区的需求。

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福大大架构师每日一题

pytorch v2.7.1 发布！全面修复关键BUG，性能与稳定性再升级，2025年深度学习利器必备！ 2025年6月4日，PyTorch官方正式发布了2.7.1版本，这次更新以修复回归问题和提升框架的稳定性为核心，涵盖了从模型编译、注意力机制、分布式训练、MacOS兼容性，到核心算子和多设备支持等方方面面。本次2.7.1小版本虽然定位为Bug修复，但涵盖了很多用户社区反映强烈、实际使用中痛点明显的关键问题，尤其在torch.compile和分布式训练部分的多项改进，显著提升了PyTorch在大规模模型训练和复杂场景推理中的可靠性和性能表现。三、PyTorch 2.7.1更新的深度意义。

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基于Docker编译运行orb-slam2_with_semantic_labelling 【代码】基于Docker编译运行orb-slam2_with_semantic_labelling。

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论文略读：RegMix: Data Mixture as Regression for Language Model Pre-training RegMix 首先在多种数据混合上训练大量小模型，通过回归模型预测未见数据混合的性能，最后将预测效果最好的混合比例。上训练，用于拟合回归模型并预测最佳混合策略。随后，我们使用该预测的最佳混合比例训练了一个。（即模型大小扩大 1000 倍，训练数据量扩大 25 倍）。大型语言模型（LLM）的预训练数据混合比例对模型性能有显著影响，但。，因此需要 RegMix 这样的自动方法；，以此实现计算资源的大规模放大利用。更进一步，RegMix 在最多。不同领域之间的交互十分复杂，在实证验证中，我们训练了。

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走出 Demo，走向现实：DeepSeek-VL 的多模态工程路线图本文聚焦 DeepSeek 团队最新发布的大语言模型 DeepSeek-VL，深入探讨其以任务驱动为核心的多模态设计理念。文章从真实世界中复杂且高阶的任务出发，梳理了 DeepSeek-VL 在视觉问答、图像字幕、表格理解、地图导航等方面的能力突破，并指出该模型不再仅追求“看图说话”，而是强调在多模态输入下的任务对齐、信息提取与推理能力。通过剖析其工程思路与模型范式，本文认为 DeepSeek-VL 是多模态模型迈向“实用主义智能”的重要里程碑。

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程序员阿超的博客

云原生核心技术 (2/12): Docker 入门指南——什么是容器？为什么它比虚拟机更香？本文是云原生核心技术系列的第二篇，旨在为初学者铺平通往容器世界的大道。我们将深入浅出地剖析 Docker 的三大核心概念：镜像 (Image)、容器 (Container) 和仓库 (Repository)。通过生动的比喻和架构对比，你将清晰地理解为什么容器技术相比传统虚拟机（VM）更轻量、更高效。最后，我们会手把手指导你在不同操作系统上完成 Docker 的安装，并通过运行经典的 `hello-world` 来验证你的第一个容器环境，为你后续的实战之旅打下坚实基础。

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Mybatis逆向工程详解（附源码文件）动态创建实体类、条件扩展类、Mapper接口、Mapper.xml映射文件 MyBatis逆向工程是一种自动化生成代码的工具，它能够根据数据库表结构自动创建对应的Java实体类、Mapper接口以及Mapper映射文件。

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腾讯云配置了国内镜像依然docker search失败（不过好像腾讯云镜像只能腾讯云服务器用，可自行找可用镜像源替换）docker search 默认是不走镜像，你即使配了国内镜像也没用。我真服了，我一开始不知道search不走镜像，一直以为配置错了。不过，在pull的时候就可以走我们配置的镜像了。

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