张士玉小黑屋

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行缓冲区的概念结果：先输入helloworld然后休眠三秒后结束当去掉’'\n“后，结果就变成了先休眠三秒，然后打印helloworld后结束。该现象就证明了缓冲区的存在。当缓冲区中遇到’‘\n’'或者缓冲区被写满后才会被打印出来，在第二张图片里面，没有\n,所以helloworld先被写入缓存区，然后休眠三秒后，直到程序运行结束才将helloworld打印到显示器。\r和\n\r：回车，使光标回到本行行首。\n：换行，使光标下移一格。键盘上的enter就等于\n+\r；\r是让光标回到本行行首，如果我们向显示器上写了一个数，然后再写一个数，不就相当于将前面一个数字覆盖了吗？而且，不使用\n如何将缓存区中的数据打印出来？—》用fflush函数，

文章目录1.安装Docker2.自建Joplin服务器3.搭建JoplinSever4.安装cpolar内网穿透5.创建远程连接的固定公网地址Joplin是一个开源的笔记工具，拥有Windows/macOS/Linux/iOS/Android/Terminal版本的客户端。多端同步功能是笔记工具最重要的功能，只有实现了多端同步，我们才能在工作电脑和手机之间无缝切换笔记体验。本文介绍如何在自己的服务器上利用docker搭建JoplinServer，并对同步进行配置，再结合cpolar内网穿透工具实现公网远程访问本地JoplinSever。1.安装Docker本篇文章演示环境为CentOS7,使用Xshell7进行ssh，需安装Docker

文章目录?前言一、XAI的重要性二、为什么需要可解释人工智能三、XAI的研究与应用四、XAI的挑战与展望?前言随着人工智能技术的快速发展，它已经深入到了我们生活的方方面面，从智能手机、自动驾驶汽车到医疗诊断和金融投资，AI都在发挥着越来越重要的作用。然而，随着AI技术的广泛应用，其决策过程和原理的透明度问题也逐渐浮出水面。为了解决这一问题，解释性AI（XAI）应运而生，它旨在提高AI系统的透明度和可理解性，帮助人们更好地理解和信任AI。一、XAI的重要性AI系统的决策过程往往是一个复杂的“黑箱”过程，即使是设计这些系统的工程师也很难完全理解其中的逻辑。这种不透明性导致了两个问题：一是人们对AI的决策缺乏信任，担心其可能带来的潜在风险；二是AI系统本身可能存在的伦理

要编译Qt的.pro工程，可以使用qmake和make工具。下面是一个基本的Makefile示例，用于编译Qt的.pro工程：#指定编译器CXX=g++#指定qmake命令的路径QMAKE=qmake#指定目标文件名和可执行文件名TARGET=myapp#定义源代码文件的目录和文件列表SRCDIR=srcSOURCES=$(wildcard$(SRCDIR)/*.cpp)#定义对象文件的目录和文件列表OBJDIR=objOBJECTS=$(patsubst$(SRCDIR)/%.cpp,$(OBJDIR)/%.o,$(SOURCES))#定义moc文件的目录和文件列表MOCDIR=mocMOC_FILES

文章目录Matplotlib魅力揭秘：多彩直方图绘制技巧与实战1.普通直方图2.多变量直方图3.堆叠直方图4.分组直方图5.多个子图直方图6.折线直方图7.曲线直方图8.绘制密度直方图9.自定义直方图颜色和样式结语Matplotlib魅力揭秘：多彩直方图绘制技巧与实战Matplotlib是一个强大的数据可视化库，广泛用于绘制各种图表，其中直方图是数据分析中常用的一种图表类型。在本文中，我们将探讨Matplotlib中不同种类的直方图，并提供相应的代码实例。我们将介绍普通直方图、多变量直方图、堆叠直方图、分组直方图、多个子图直方图、折线直方图和曲线直方图。解决中文乱码：plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"

今天突然发现用R语言的ggplot2给x轴和y轴设置刻度，建议用seq()函数。seq(最小值，最大值，间距)；这样做的好处就是对于有规律的刻度，不用自己写那么多数比如我想设置范围30~90，刻度是5#方法1：c(30,35,40,45,50,55,60,70,75,80,85,90)#方法2seq(30,90,5)方法1是不是太麻烦了呢，反观方法2就比较简介下面具体介绍一下#下面是原图，都是默认的范围和刻度：#下面代码设置x轴刻度和标签#x轴范围scale_x_continuous(limits=c(30,90),#x轴刻度seq(30,90,5)函数，分别是最小值30，最大值90，间距5breaks=seq(30,90,5))#下面代码设置

关于解决modulejava.basedoesnot“opensjava.lang”tounnamedmodule@333291e3的办法1.抛出异常在使用Dubbo和Zookeeper做一个分布式项目时，抛出以下异常：ErrorstartingApplicationContext.Todisplaytheconditionsreportre-runyourapplicationwith'debug'enabled.2023-07-2017:00:42.979ERROR6920---[main]o.s.boot.SpringApplication:Applicationrun

开发者朋友们大家好：这里是「RTE开发者日报」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享RTE（RealTimeEngagement）领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留言、跟帖、讨论。本期编辑：@Asui，@CY01有话题的新闻1、Meta承认使用盗版书籍来训练AI，并拒绝赔偿作家近日，Meta（前身为Facebook）因使用包含大量盗版书籍的“Books3”数据集训练其LLAM1和LLAM2模型而面临包括喜剧演员SarahSilverman和作家RichardKadrey在内的一众作者的集体诉讼。

Upscayl（桌面端）Upscayl是一个免费开源的AI图像超分辨率工具，软件已在Github开源，版本齐全，Windows、MacOS、Linux都能使用。 官网下载页面2023.05 目前暂无汉化版，但是操作简单，仅需四步第一步：点击【SELECTIMAGE】，上传自己需要修复的照片第二步：图片完成后，选择修复模型，软件内置六个不同的图像处理模型（2023.05.05截止），可以根据需要选择模型第三步：点击【SETOUTFOLDER】设置图片输出位置第四步：最后点击【UPSCAYL】即可坐等图片修复完成  如果图片比较多，可以开启“BatchUpscale”选择文件夹，将会把文件夹中全部图片批量放大。 软件默认放大 4倍，勾选“DoubleUp