电脑忘记开机密码怎么办？【图文详解】5种方法重置/更改/取消/设置开机密码？ 本文提供了五种解决忘记电脑开机密码的方法：1）安全模式下用NET USER命令强制修改密码；2）创建新管理员账户后删除原密码；3）DOS命令删除系统SAM密码文件；4）使用WinPE系统清除密码；5）通过WinPE手动删除SAM文件。这些方案涵盖从命令行操作到外接系统等多种方式，用户可根据实际情况选择适合的方法。操作时需注意避免误删重要文件。

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SpringMVC实战指南：从环境搭建到功能实现全解析 本文详细介绍了SpringMVC框架的使用方法，主要包括： 环境搭建与基础配置 Maven依赖配置 web.xml中DispatcherServlet的配置 SpringMVC核心配置文件说明 核心注解与请求映射 @Controller和@RequestMapping的使用 各种HTTP方法注解的对比 路径变量和请求参数的绑定方法 数据绑定与参数传递 基本类型和POJO对象的参数传递 数组和集合参数的处理 文件上传功能的实现 视图解析与模板引擎 ViewResolver的配置方法 JSP和Thymeleaf

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数据结构——双向链表 【代码】数据结构——双向链表。

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基于Flask的微博话题多标签情感分析系统设计 本文介绍了一个基于Flask框架的微博话题情感分析系统。系统采用Python3.8+、Flask2.0+和PyTorch等技术栈，整合预训练模型实现对微博文本的多标签情感识别（24种表情标签）。系统包含用户交互、情感分析和数据管理三大模块，支持话题评论输入、情感结果可视化展示（使用Chart.js）和历史记录查询功能。测试表明系统响应快速（单条分析≤3秒）且适配多终端。项目通过简洁的Web界面降低了情感分析使用门槛，未来可扩展实时数据爬取等功能。关键词：Flask、情感分析、多标签分类、微博数据。

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PyTorch 分布式训练全解析：从原理到实践 本文系统介绍了PyTorch分布式训练的核心技术与实践方法。针对深度学习模型规模和数据量激增带来的单卡训练瓶颈，详细解析了数据并行（DDP）和模型并行两种分布式策略，重点阐述了PyTorch的分布式通信原语、进程组初始化、DDP工作原理及最佳实践。文章通过CIFAR-10分布式训练示例，完整展示了从环境初始化、数据加载到模型训练的全流程，对比分析了不同通信后端（NCCL/Gloo/MPI）的性能差异，并提供了多机配置、混合精度训练等进阶技巧。

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利用m0改造循迹模块处理笔记00 K3: 在标定模式下，按下一次，对选定通道，数据+1，数据范围看adc的位数，如果是8位adc，那么数据范围0-255。用g3507芯片，处理循迹，用adc读取，用gpio输出，目标是16个通道ADC。K4：在标定模式下，按下一次，对选定通道，数据-1，或者减1，数据范围0-255；一个LED指示是标定模式，还是常规模式，标定模式LED点亮，常规模式LED熄灭。K1：长按一次，进入标定模式，标定模式下，长按第二次，退出标定模式；再加一行，显示模式，是标定模式，还是使用模式，按键adc通道。

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一种红外遥控RGB灯带控制器-最低价MCU 本文介绍了一种基于低成本MCU(SC8F052)的RGB灯光控制系统设计方案。系统采用红外遥控器控制，支持24键操作，包含PWM调光、多种静态/动态灯光模式切换功能。硬件电路采用5V/12V供电，包含红外接收模块、RGB驱动电路等核心部分。软件实现了亮度分级调节、7种颜色渐变、呼吸灯等丰富效果。该系统具有成本低廉、功能实用等特点，适用于RGB灯带、小夜灯等应用场景，并提供定制化开发服务。

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Java技术栈/面试题合集(14)-Linux篇 本文摘要： Linux系统入门与进阶知识体系涵盖基础操作、性能优化、安全配置及Shell脚本编程。主要内容包括： Linux体系结构：硬件层、内核层（进程/内存/文件管理）、系统调用、用户空间及GUI组件。 文件系统与目录：根目录结构（如/bin、/etc、/home）、文件类型（普通/目录/设备/链接文件）及硬链接与软链接的区别。 常用命令：文件操作（cp/mv/rm）、压缩解压（tar/gzip/bzip2）、文本处理（grep/cat/less）、权限管理（chmod/chown）及进程控制（ps/k

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Flask + YARA-Python*实现文件扫描功能 如果该 PE 文件调用了。

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k8s黑马教程笔记 没有命名空间的时候，pod之间都是可以相互访问的。有了命名空间，相当于给pod分组了，那么只有同组的pod可以相互访问了，非同组的pod无法相互访问。这样就能隔离pod的运行环境了。控制器有很多种，每一种适用不同的场景。通过控制器来控制pod。

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SpringMVC RESTful 核心要点 URI 仅标识资源本身（名词）。

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Pytorch实现婴儿哭声检测和识别 本项目基于深度学习Pytorch，开发一个婴儿(宝宝、新生儿)哭声检测和识别的系统，可以精准检测识别婴儿哭声；项目网络模型支持CNN模型MobileNet和ResNet，也支持时延神经网络TDNN、ECAPA-TDNN以及LSTM等常见的模型，用户也可以自定义其他模型进行训练和测试，语音特征支持MelSpectrogram（梅尔频谱图）、 Spectrogram（频谱图）、MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients，梅尔频率倒谱系数）、Fbank（Filter Bank

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SpringBoot 构建大模型后端文本对话服务 这里以阿里大模型Qwen为例首先来到Qwen API官网介绍链接https://bailian.console.aliyun.com/?

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Docker概述 Docker 是一种轻量级的容器化技术，它通过封装应用及其依赖环境，实现了高效的软件打包、分发和运行。相较于传统虚拟化，Docker 容器具备更快的启动速度、更低的资源消耗和更强的可移植性，使其成为现代 DevOps 和云原生应用开发的核心工具。Docker 的核心组件包括镜像（Image）、容器（Container）、仓库（Registry）和编排工具（如 Docker Compose、Kubernetes），它们共同构建了一个标准化的应用交付流程。

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防御保护07-08 ASPF和No-PAT转换二者产生的server-map表作用是不同的，使用No-PAT机制产生的server-map表项，代表的是略过NAT策略匹配，与ASPF不同，ASPF机制产生的s-m表项是略过安全策略检测。构成地址族1，进行NO-PAT转换，而预留的1个进行NAPT转换，优先使用no-pat转换方式，只有该地。逻辑：假设该方式下，NAT地址池存在N个IP地址，其中1个会被指定为预留地址，另外N-1个地址。地址池--中存在多个公网IP地址时，在进行NAT转换时，使用哪一个公网地址是随机的。

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第四十一节 MATLAB GNU Octave教程 第四十一节 MATLAB GNU Octave教程

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软件测试之单元测试 单元测试是指，对软件中的最小可测试单元在与程序其他部分相隔离的情况下进行检查和验证的工作，这里的最小可测试单元通常是指函数或者类；单元测试属于最严格的软件测试手段，是最接近代码底层实现的验证手段，可以在软件开发的早期以最小的成本保证局部代码的质量。另外，单元测试都以自动化的方式执行，所以在大量回归测试的场景下执行单元测试，更能提高测试效率，另外，也可以帮助开发工程师改善代码的设计与实现。

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如何解决pip安装报错ModuleNotFoundError: No module named ‘keras’问题 本文针对PyCharm控制台执行pip install keras成功但运行时仍报ModuleNotFoundError问题，提供了详细解决方案。文章分析了8种常见原因，包括解释器不一致、路径配置错误、包名冲突等，并给出具体排查步骤：检查解释器路径、切换镜像源、确认包名、设置PYTHONPATH、清理缓存等。特别针对macOS+PyCharm 2025环境，提供了兼容性验证表格和多种安装方案，帮助开发者彻底解决该环境配置问题。

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Flask 中的应用上下文和请求上下文 应用上下文提供对当前Flask应用及其配置的访问请求上下文提供对当前HTTP请求及其相关数据的访问两者都通过上下文栈管理，确保在多线程环境下的正确性理解这些概念有助于编写更健壮、更灵活的Flask应用。

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