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Python中read()、readline()、readlines()方法的详细比较与使用指南

文章目录 一、方法概述 1. read()方法 2. readline()方法 3. readlines()方法 二、详细比较 1. 返回值类型 2. 内存使用 3. 性能特点 4. 使用场景 三、深入使用示例 1. read()的进阶用法 2. readline()的循环读取 3. readlines()的高级应用 四、性能对比测试

Git分支的状态存储——stash命令的详细用法

文章目录 6.6 Git的分支状态存储 6.6.1 git stash命令 6.6.2 Git存储的基本使用 6.6.3 Git存储的其他用法 6.6.4 Git存储与暂存区 6.6.5 Git存储的原理 🎉强力推荐一本【清华大学出版社】出版的超详细超全面非常适合初学者Git书籍🎉👉🚀《

探索Elasticsearch:节点、分片与路由的工作原理

目录一、ES的简单了解(一)直面Elasticsearch(二)Elasticsearch和关系型数据库的对比二、基本概念回顾(一)索引、文档、字段的概念(二)映射(三)集群和节点(四)分片和副分片(五)

Elasticsearch 索引创建及优化

一、创建索引 { "settings": { "number_of_shards": 1, "number_of_replicas": 0, "analysis": { "analyzer": { &#

人工智能示例之基于规则的专家系统(动物识别)的python完整代码

        其实我在“人工智能原理”的专栏中是比较系统的讲解过专家系统的,包括:专家系统的基本概念、一般结构、知识获取、检测与组织管理、推理流程、神经网络在专家系统中的应用等,但是确实没有一个完整的示例。1.专家系统的基本概念解析:专家系统的基本概念解析——基于《人工智能原理与方法》的深度拓展_专家系统的本质-CS

什么是向量化?ElasticSearch如何存储向量?

向量化(Vectorization)是一种将数据或操作转换为向量的过程,以便利用并行计算和高效处理。向量化将非数值数据(如文本、图像)转换为数值向量,以便计算机处理。而向量化在AIGC中非常的常见,例如知识库对话等等。如果大家感兴趣,后面专门来聊聊。向量长什么样?例如:[0.25, -0.1, 0.7],向量化后的数据通常是一个数值数组那我们如何将文本向量化呢,有很多种方式,这里我们使用Embed

git远程分支重命名(纯代码操作)

目录步骤 1:重命名本地分支步骤 2:推送新分支到远程简单讲讲:2.1.-u 和 --set-upstream 的区别2.2. 为什么需要设置上游(upstream)?示例对比:2.3. 如何验证是否设置成功?2.4. 补充说明步骤 3:删除远程旧分支完整命令示例注意事项遇

nextjs15简要介绍以及配置eslint和prettier

目录一、Next.js 何时使用服务器端渲染(SSR)?何时使用静态生成(SSG)?1、服务器端渲染(SSR - getServerSideProps)2、 静态生成(SSG - getStaticProps)3、什么时候使用 ISR(增量静态生

git拉取远程分支到本地分支

一、git pull获取最新代码到本地并自动合并到当前分支【有风险】//查询当前远程分支 $ git remote -v //直接拉取并合并最新代码 $ git pull origin master [拉取远端origin/master分支合并到本地当前分支] $ git pull origin dev [拉取远端origin/dev分支合并到本地当前分支]二、git fetch + me

优化 Web 性能:移除未使用的 CSS 规则(Unused CSS Rules)

在 Web 开发中,CSS 文件的体积和复杂性会显著影响页面加载速度。Google 的 Lighthouse 工具在性能审计中特别关注“未使用的 CSS 规则”(Unused CSS Rules),指出多余的样式会增加文件大小,拖慢页面渲染。本文将基于 Chrome 开发者文档,深入探讨未使用 CSS 规则的定义、