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技术博客分享

嵌入式Linux学习-数据库开发

DESC 降序。select 列名1 [,列名2 ,...] from 表名 where 列1=值1 [ and 列2=值2 and...];// 插入列的所有值。// 插入列的部分值。select * from 表名 where 列1=值1 [ and 列2=值2 and ...];select 列名1 [ 列名2 ...] from 表名 列1=值1 [ or 列2=值2 or ...];select * from 表名 where 列1=值1 [ o r列2=值2 or ...];

Axios-实例配置指南

本文介绍了Axios在前端项目中的配置与使用方法。Axios是基于Promise的HTTP客户端,具有简洁API、请求拦截、跨浏览器兼容等优势。文章详细展示了如何创建Axios实例(包括设置基础URL、超时时间),添加请求/响应拦截器(处理认证、错误等),并导出配置好的实例。最后演示了如何使用该实例发送GET/POST请求。通过合理配置Axios,可以显著提升前后端交互效率。

Docker核心概念与镜像仓库操作指南

本文系统介绍Docker镜像与仓库的核心概念。镜像如同只读的软件模具,容器是其运行实例;仓库则是集中存储分发镜像的服务。文章详解了`login`、`pull`、`push`、`search`等镜像仓库常用命令,并通过`docker run`的丰富参数演示如何创建、配置与管理容器。最后,通过两个综合实例:1)拉取Nginx镜像并定制化启动web服务;2)将BusyBox镜像推送至私有仓库,带领读者从理论到实践,全面掌握Docker镜像与仓库的管理和操作。

HTML-核心元素实战超链接iframe-框架与-form-表单全面解析

超链接、iframe 框架和 form 表单是 HTML 交互的三大核心元素,各自承担不同角色:​超链接:聚焦 “页面导航”,实现跳转与资源访问;​iframe:聚焦 “内容嵌入”,实现页面模块化组合;​form 表单:聚焦 “数据收集”,实现前后端数据交互。​在实际开发中,三者常结合使用(如 form 表单提交后通过超链接跳转结果页,或在 form 中嵌入 iframe 显示帮助文档)。掌握它们的基础语法与进阶技巧,是构建交互友好、功能完善的 HTML 页面的关键。​后续可进一步学习:​。

学习大模型,还有必要学习机器学习,深度学习和数学吗

这是一个非常好的问题,也是很多初学者会有的困惑。可以把你的问题想象成:“现在有了先进的汽车制造厂,还有必要学习发动机原理、机械设计和材料科学吗?大模型(如GPT、LLaMA、Qwen等)是建立在和这些基础之上的最高层应用。它们是这些基础学科的集大成者。

红米ac2100刷breed和openwrt

转发1:https://www.cnblogs.com/yecss/p/18432303转发2: https://post.smzdm.com/p/akxl6e9r/openwrt固件以及breed下载:红米ac2100.zip - 蓝奏云官方系统降级到2.0.7的版本浏览器输 192.168.31.1 进入后台→常用设置→系统状态→手动升级→加载固件(可以保留数据)→开始升级把实际的stok替换到下面路径中检查坏块我检查后有3个坏块,但还是继续... 注意有网络才能刷写breed,他要去breed官

如何系统的调研一个大数据组件,从哪几个方面入手

在数字化时代,大数据已成为企业核心资产,而大数据组件则是处理、分析、管理这些资产的关键工具。无论是构建数据平台、优化数据处理链路,还是解决特定业务场景的性能瓶颈,我们都需要面对“选择或评估大数据组件”的问题。然而,大数据技术生态复杂(组件数量超千种,且迭代迅速),场景需求多样(实时/离线、批处理/流处理、高吞吐/低延迟等),若缺乏系统性的调研方法,极易陷入“功能堆砌对比”“忽视业务本质”“低估落地成本”等误区。

免费股票数据API接口专题15期Pythonjava等多语言获取沪深A股股票基础信息数据实例演示和API接口文档说明

​ 近年来,股票量化分析凭借其科学性与系统性,已成为金融科技领域的重要发展方向。作为量化研究的基石,全面、精准的股票数据获取至关重要——无论是反映市场脉搏的实时交易数据、记录历史轨迹的K线数据,还是揭示企业价值的基本面信息,都是构建量化模型的核心要素。我们的核心目标是通过对这些多维度数据的深度挖掘,为投资决策提供数据驱动的科学依据。在数据获取实践中,我经历过多种技术路线的探索:包括网易财经页面爬虫、申万行业数据采集,以及同花顺问财的数据抓取,也曾使用聚宽等平台的免费API服务。

可转换公司债Level-2高频交易五档Tick级分钟历史数据分析指南

通过多维度数据的交叉验证可提升策略的稳健性建议定期进行数据质量检查确保基础数据的准确性。金融数据分析本质是发现市场微观结构与价格变动规律的过程需要研究人员保持对数据的敬畏之心遵循严谨的量化分析原则。数据存储建议采用分层目录结构按品种代码+日期的方式组织原始数据,处理后的特征数据建议使用HDF5格式存储兼顾读取效率与存储空间。本文将围绕本地存储的可转债分钟数据、高频tick数据、日级别行情、逐笔成交记录、五档订单簿及历史数据展开探讨重点解析各类数据的处理方法和应用场景。分钟数据是捕捉市场短期波动的重要载体。