系统安全——文件监控-FileMonitor 在Windows系统中，监控文件和文件夹对于系统安全、数据保护和合规性等方面具有重要作用。

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2023第十四届蓝桥杯大赛软件赛国赛C/C++ 大学 B 组(真题&题解)（C++/Java题解） 记录刷题的过程、感悟、题解。​​​​​​​希望能帮到，那些与我一同前行的，来自远方的朋友😉

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外星人入侵（python设计小游戏） 可以直接复制我这个图片，我这个后缀是bmp，如果用网上找的图片的话要注意一下后缀问题，不然有一部分代码会报错的，需要自己更改。下面的就是你操控的飞船，上面的是要消灭的外星舰队，左上角是剩余的生命，中间是历史最高分，右边是当前分数以及当前阶段。如果遇到了一些报错，在本地运行不了的情况，可以去这个连接直接下载我的完整项目，不过正常情况应该是不得报错的，，我把整个项目放在了我这个GitHub仓库里面，需要的可以自取。由于设计的是全屏的，所以电脑不能截图。

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长城哈弗H6 PHEV搭载花瓣地图亮相泰国车展，带来3D车道级导航体验 在泰国曼谷国际车展，长城汽车上市全新哈弗H6 PHEV车型，该插电混动车型纯电续航NEDC150KM，不仅是全泰最长续航的PHEV，也将长城汽车Coffee OS 3与花瓣地图进行融合，本地化适配支持3D车道级导航、实时路况提醒、限速提醒等特色功能，焕新智能导航新体验。作为一款专为车机设计的车载地图，花瓣地图为长城汽车哈弗H6 PHEV车主带来更多本地化适配体验，比如在车机导航界面直观展示服务区、停车场、加油站等图标信息，为车主定制的各项按键，更能满足车主日常用车需求。

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扩展卡尔曼滤波 xk=f(xk−1,uk−1,wk−1)//状态方程−−−−zk=h(xk,vk)//观测方程x_k=f(x_{k-1},u_{k-1}, w_{k-1}) // 状态方程\\----\\z_k=h(x_k, v_k) //观测方程xk​=f(xk−1​,uk−1​,wk−1​)//状态方程−−−−zk​=h(xk​,vk​)//观测方程

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【考研】计算机网络 核心职责：在传输介质上实现比特流的透明传输（不考虑数据含义，只关注0/1传输）四大核心功能：① 定义接口特性（机械、电气、功能、规程）② 定义传输模式（单工/半双工/全双工）③ 定义传输速率（带宽、波特率、比特率）④ 比特同步与编码​传输介质：​有线介质：双绞线（UTP/STP）、同轴电缆、光纤（单模/多模）​无线介质：无线电波（Wi-Fi）、微波、红外线​数字信号编码：数据通信基础：​模拟信号 vs 数字信号：模拟信号：连续波形（如电话语音）数字信号：离散脉冲（如计算机数据）​

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Django之旅：第六节--mysql数据库操作增删改查（二） 操作数据语法（在views.py文件）

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王者荣耀服务器突然崩了 亲爱的小伙伴 由于服务器异常，部分玩家出现登录异常、对局无法进入的问题，我们正在紧急处理中。特别现在赛季更新，很多玩家冲分，容易导致服务器响应延迟，此次崩溃可能与新赛季更新后的数据同步有关，也可能是某个程序员倒霉了...#王者荣耀崩了#的话题毫无预兆地冲上热搜，许多玩家发现游戏登录界面反复弹出异常提示，匹配成功后卡在加载界面，甚至出现对局数据丢失的情况。

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Python爬虫：开启数据抓取的奇幻之旅（一） 不过，正则表达式的语法相对复杂，对于复杂的网页结构，编写和调试正则表达式可能会比较困难，就像是在一堆杂乱的物品中寻找特定的东西，需要花费一些心思。而且，Python 拥有庞大的开发者社区和丰富的资源，当我们在开发爬虫过程中遇到问题时，可以很容易地在社区中寻求帮助，借鉴其他开发者的经验和解决方案。它还具备强大的代码分析和调试工具。比如，有些网站的数据是通过 JavaScript 动态加载的，使用普通的爬虫库无法直接获取，这时就可以借助 Selenium 库来驱动浏览器，模拟用户操作，从而获取到完整的数据。

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我的机器学习学习之路 • 出来混，迟早是要还的，这2本书是最难的，里面有很多公式，完全看不懂，就在b站找了很多视频，有几个博主是完全按照这2本书内容讲的，讲的非常好，看完视频在看书，就简单很多了，也有的博主讲的某个算法，比大学老师讲的可能都好，《西瓜书》还有周老师给学生将的研究生课程视频。• 我的导师是数学博士，在导师的推荐下买了周老师的《机器学习(西瓜书)》和李航老师的《统计学习方法》，这2本书主要讲机器学习的基础理论，对于我这种0基础的小白，完全看不懂，就连简单的代码都不懂，所以只能从基础的python开始学起。

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Kubernetes》》K8S》》Deployment 、Pod、Rs 、部署 nginx 》Readiness Probe：检测Pod是否准备好接收流量。如果检测失败，Pod 不会参与负载均衡，这确保了新版本的容器在完全准备好之前不会接收到流量，从而避免对应用的不良影响。》》Liveness Probe：检测 Pod 是否正常工作。如果检测失败，会重启 Pod，如果在重启后 Liveness 探针仍然失败，Pod 将被标记为失败。》》Startup Probe：用于启动检测，尤其适合启动时间较长的应用。

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基于HTML5的拖拽排序功能实现详解 本文将详细介绍如何使用HTML5的拖拽API和触摸事件实现一个支持PC端和移动端的拖拽排序功能。支持鼠标拖拽和触摸拖拽平滑的动画效果响应式布局设计本地存储记忆排序通过本项目，我们实现了一个功能完整、性能优秀的拖拽排序功能。HTML5拖拽API的运用触摸事件处理动画效果优化本地存储实现这些技术点的实现不仅提升了用户体验，也为类似功能的开发提供了参考。

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一文详解k8s体系架构知识 详解k8s体系架构从概念、架构、原理、到安装、使用、k8s命令、helm 、监控、yaml编写插件使用等

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Ae 效果详解：基本 3D 可在 2D 图层上模拟简单的 3D 旋转、倾斜和距离变化，同时支持高光反射，但不具备真正的 3D 透视和光照交互功能。否则，建议使用 3D 图层开关将图层转换为 3D 图层。若勾选，将绘制 3D 图像的线框轮廓，渲染速度快。“倾斜”角度，使光源在图像表面形成动态反射效果，适用于制作简单的金属或玻璃材质动画。使用“旋转”和“倾斜”属性创建图像水平或垂直旋转的动画，如翻书或旋转标牌效果。调整图像与观察者之间的距离，即图像在 Z 轴（深度方向）上的位置。“旋转”或“倾斜”属性中使用表达式，使图层持续旋转或翻转。

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【算法】手撕快速排序 手撕快速排序

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【django】2-1 (django配置) 应用配置、中间件配置、模板配置 django项目的settings文件中如何配置应用、中间件和模板，以及它内置的配置都表示什么。

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《Keras 3 ：AI用于动作识别的脑电图信号分类》 Keras 3 ：AI用于动作识别的脑电图信号分类

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# 基于 OpenCV 的选择题自动批改系统实现 本文介绍了一个基于 OpenCV 的选择题自动批改系统。通过图像预处理、轮廓检测、透视变换、阈值处理和答案识别等步骤，实现了对答题卡的自动批改。该系统能够大大提高批改效率，减少人工操作的繁琐性。然而，该系统仍有一些可以改进的地方。例如，目前系统只能处理单选题，对于多选题的识别和批改还需要进一步优化。此外，系统的鲁棒性还可以进一步提高，以应对不同光照条件和答题卡质量的情况。未来，我们可以探索更多计算机视觉技术在教育领域的应用，例如自动识别手写文字、自动批改简答题等，为教育信息化做出更大的贡献。

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本人曾是一名普通会计，自学编程和算法，15年封闭苦学，现在是一名资深算法工程师，优快云博客专家。 本人将多年的工作经验整理出来，从入门知识到高阶技巧，乃至最前沿研究成果，皆有分享，为国内IT行业自强之路，尽个人微薄之力。
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作者黄工『strongerHuang』，高级嵌入式软件工程师，专注分享嵌入式软硬件、AIoT（物联网+人工智能）、单片机、通信技术、开发工具、半导体等相关内容。
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