【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 微博评论IP地图可视化分析实现 【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 微博评论IP地图可视化分析实现

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Maven模块化开发与设计笔记 文章摘要：本文介绍了Maven模块化开发的关键技术，包括聚合模块管理、插件配置、自定义属性、版本控制等功能实现。通过父模块统一管理子模块依赖和配置，使用dependencyManagement规范版本号，借助pluginManagement简化插件配置。同时展示了多环境配置、测试跳过、私服管理等实用技巧，并通过示例代码详细说明了POM文件的配置方式。这些方法有效提升了项目的可维护性和扩展性，简化了复杂项目的构建过程。

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Windows10系统使用Cmake4.1.0构建工具+Visual Studio2022编译Opencv4.11教程 本文Windows下Cmake4.1.0与OpenCV4.11源码编译流程：下载对应版本、解压、配置环境变量、用CMake-GUI生成VS2022工程，关闭易错模块后编译ALL_BUILD生成Debug/Release库，零报错完成部署。

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kali安装maven 注意可能返回404，这是因为官网已经更新了版本，这种情况可以自己访问https://dlcdn.apache.org/maven/maven-3查看一下最新的版本号根据版本号来修改命令。不过这里有问题的是，在一个新的终端时， mvn 命令可能依旧无法识别，我在第一天安装的时候也遇到了这个问题，但第二天在使用时候发现这个问题已经解决了。初始安装如果没有指定目录的话会在/root/apache-maven-3.9.11,可以在该目录下使用命令移动。:wq 保存退出后，刷新配置文件，以确保修改生效。

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电子电气架构 --- 车载48V系统 电子电气架构 --- 车载48V系统 电子电气架构 --- 车载48V系统 电子电气架构 --- 车载48V系统

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为什么bert是双向transformer BERT采用双向Transformer编码器结构，通过自注意力机制同时处理上下文信息。其核心创新是Masked Language Modeling预训练任务，随机遮盖部分词并利用左右上下文进行预测，与GPT的单向解码器形成鲜明对比。这种双向性让BERT能更全面理解句子语义，在命名实体识别、问答等任务中表现出色，成为自然语言处理的重要突破。

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【测试报告】​​云枢馈赠系统（Java+Selenium+Jmeter自动化测试） 云枢馈赠系统是一款基于SpringBoot架构的抽奖平台，通过功能测试、自动化测试和性能测试验证了系统的稳定性和可靠性。测试环境包括Windows 11系统和Chrome浏览器，使用Selenium和JMeter工具进行测试。功能测试覆盖了登录、注册、奖品管理、活动创建及抽奖等核心功能，100%通过测试用例。自动化测试采用页面单元测试方式，验证了用户注册、奖品创建和活动执行等流程的准确性。性能测试显示系统在40请求/秒的并发下响应稳定，错误率为0%，Apdex指数达1.000，表现优异。建议延长测试时长并增

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iOS安全和逆向系列教程 第20篇：Objective-C运行时机制深度解析与Hook技术 Objective-C运行时是一个主要由C和汇编语言编写的库，为Objective-C语言提供面向对象的能力。动态类型系统- 在运行时确定对象类型消息发送机制- 实现方法调用的动态分发动态方法解析- 运行时添加或修改方法内省能力- 运行时检查类和对象的结构我们将创建一个完整的iOS应用行为分析框架，综合运用前面学到的运行时技术，实现对目标应用的全面监控和分析。本篇文章深入探讨了Objective-C运行时机制，从基础概念到高级Hook技术，为iOS逆向工程提供了完整的理论基础和实践指导。

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【软件与环境】--Visual Studio2022安装教程 摘要：本文介绍了Visual Studio 2022社区版的安装与使用。首先从官网下载免费社区版，安装时可自定义安装位置（建议D/E盘）。安装完成后启动VS，创建空白项目并设置项目存储路径。通过添加新建项创建.cpp文件，编写简单的"Helloworld"程序进行测试运行。整个流程包含下载、安装配置和基础使用三个主要步骤，适合编程初学者快速上手VS开发环境。

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Qt C++动态库SDK在Visual Studio 2022使用（C++/C#版本） 本文详细介绍了在Visual Studio 2022环境下集成C++ SDK到IDE的配置方法，包括C/C++和C#两种语言环境。主要内容涵盖：1）C/C++工程的环境配置步骤，涉及头文件、库文件路径设置和DLL引用；2）C#工程配置方法，重点说明了C++动态库到C#的转换技巧，包括结构体布局、字符串处理、指针转换和回调函数封装；3）提供了字节数组与结构体互转的实用方法。文章特别强调了跨语言调用时的数据类型转换和内存管理注意事项，为开发人员提供了完整的SDK集成解决方案。

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maven 打包报错 process terminated 出现这种问题一般都是直接使用 idea 自带的maven工具打包导致的报错，这种报错且没有报错内容，只显示。

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socket编程-UDP（1）-设计echo server进行接口使用 实现连续调用，广泛用于日志系统、流式接口、构建器模式等场景，显著提升代码简洁性和可读性。，它没有具体实现，而是强制派生类必须重写（Override）该函数。），它接收客户端发来的消息，通过回调函数处理消息后返回响应。，用于向指定的服务器IP和端口发送消息，并接收服务器的响应。），而服务器没有，这可能是为了客户端能在更多环境中运行而不依赖系统库。动静态库（静态库和动态库）是程序链接和运行的两种不同方式，它们在。的编程风格，每次调用返回对象自身的引用（，它接收客户端发来的消息，并在消息前添加。

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全栈：怎么把IDEA和Maven集成一下？ 自动导入依赖：在 Maven 设置中勾选 “Import Maven projects automatically”，修改。快速创建 Web 项目），填写 GroupId、ArtifactId 等，完成后 IDEA 自动生成。按照以上步骤，即可完成 IDEA 与 Maven 的集成，实现项目构建、依赖管理等功能。方式 2：对已有项目添加 Maven 支持：右键项目 →。，安装后可分析依赖冲突、快速执行 Maven 命令。确保本地安装了 Maven，且通过。四、创建/导入 Maven 项目。

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【PHP属性详解：从基础到只读的完全指南】 属性是类的变量，代表对象的状态或特征。类型化属性 (PHP 7.4+)：给部件“定类型”避免属性乱装东西。从 PHP 7.4 起，可以明确属性的类型。只读属性 (PHP 8.1+)：锁定部件让属性一旦初始化就不可更改。这是实现“不可变对象”的关键。 的精髓：引用 vs 内容 保护的是“引用”（指向哪里），不是“内容”（里面有什么）。总结： 保证“背包”和“传感器”不被替换，但允许往背包里装东西或给传感器升级。直接标记整个类为 。效果：所有声明的属性自动 ，并禁止创建动态属性。继承：

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11-大语言模型—Transformer 盖楼，BERT 装修，RoBERTa 直接 “拎包入住”｜预训练白话指南 """定义模型配置"""# RoBERTa 模型的配置vocab_size=52_000, #词汇表大小：模型能够处理的唯一词元（tokens）数量 这个值应与之前训练的分词器（Tokenizer）的词汇表大小一致max_position_embeddings=514, #最大位置编码：模型能够处理的最大序列长度（包含特殊标记）num_attention_heads=12,#注意力头数量：多头注意力机制中的并行注意力头数量。

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XML Expat Parser：深入解析与高效应用 XML Expat Parser，全称为Expat XML parser，是由James Clark创建的一个开源XML解析库。它支持XML的解析、验证和查询等功能，适用于多种编程语言，如C、C++、Java、Python等。Expat Parser 的特点是高效、轻量级，能够快速解析大型XML文档。XML Expat Parser 是一个高效、轻量级的XML解析库，具有高性能、易于使用和可扩展等特性。在实际应用中，XML Expat Parser 可以帮助开发者快速、便捷地处理XML数据，提高应用性能。

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AppAssember和maven-resources-plugin插件的使用 目标:resources, testResources指定resources插件读取和写入文件的字符编码，比如ASCII,UTF-8或UTF-16。默认情况下，Maven会从项目的src/main/resources目录下查找资源。如果你的资源不在此目录下，可以用<resources>标签指定，同时也支持多个目录。有的时候，资源文件中存在变量引用，可以使用<filtering>标签指定是否替换资源中的变量。变量的来源为pom文件中的<properties>标签中定义的变量。

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通过具有一致性嵌入的大语言模型（LMMs）实现端到端乳腺癌放射治疗计划制定|文献速递-医学影像算法文献分享 为防止在临床背景总结、放疗策略建议和基于计划的靶区分割等连续临床任务中可能出现的误差累积，我们探索了噪声增强和一致性方法，并提出了新颖的训练方法（如 CEFTune、NESEG 和 CESEG），显著增强了我们方法的稳健性。特别地，为了在执行连续临床任务时避免误差累积，我们提出了一种新颖的一致性嵌入微调（CEFTune）技术，该技术在增强LMM对噪声输入的稳健性的同时，保持了处理干净输入时的一致性。5.1 临床报告总结 我们在表2中呈现了模型在临床报告总结任务上的性能，以及每种方法的置信区间。

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机器视觉模型与DeepSeek大语言模型的融合发展路径 本文系统探讨了多模态人工智能中计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）的融合路径。重点分析了视觉Transformer（ViT）和DeepSeek大语言模型的核心架构，提出了特征空间对齐、联合训练框架和认知协同三大融合路径。文章展示了具身智能、医疗影像分析等前沿应用场景，并指出模态鸿沟、计算效率等关键挑战。未来发展方向包括神经符号融合、动态计算优化等，旨在推动通用人工智能向多模态、可解释的方向发展。研究通过CLIP、Flamingo等代表性模型，为构建&quot;感知-认知-决策&quot;闭环系统提供了

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HTML第一次作业 【代码】HTML第一次作业。

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全栈：Maven的作用是什么？本地仓库，私服还有中央仓库的区别？Maven和pom.xml配置文件的关系是什么？ pom.xml 是 Maven 的灵魂项目是什么（坐标）需要什么（依赖）如何构建（插件和配置）与其他项目的关系（继承/聚合）

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欢迎讨论区块链前沿技术和web3的发展： 电报：https://t.me/blckchainfans
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华为HDE（HUAWEI Developer Experts)，UnityMarvel创始人，开放原子基金会银牌讲师，51CTO学堂金牌讲师，IT畅销书作者。从事软件研究和开发超过20年，长期从事编译器、人工智能、Python、Go、JavaScript、Java及跨平台技术的研究和开发工作，曾出版超过40本IT图书。主要著作包括《Python从菜鸟到高手》、《Python爬虫从菜鸟到高手》、《奇妙的Python：神奇代码漫游之旅》。
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著有《React Native移动开发实战》1，2，3版本、《Kotlin入门与实战》1，2版本、《Weex跨平台开发与实战》、《React Native开发进阶》和《Flutter跨平台开发实战》和《Android应用架构实战》和《鸿蒙应用开发与实战》、《Vue3 项目开发实战》即将出版
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