MQTT：构建高效物联网通信的轻量级协议 MQTT是一种轻量级物联网消息推送协议，专为低带宽、高延迟网络和资源受限设备设计。它具有开放、简单、高效的特点，采用发布/订阅模式实现一对多消息分发，最小化传输开销（1字节报头），支持三种服务质量等级（QoS 0/1/2）。该协议广泛应用于物联网、智能硬件、车联网等领域。开发环境配置方面，需正确部署QT的MQTT模块，包括头文件、库文件和环境变量设置。测试时可通过官方提供的测试服务器或自建服务器验证连接，示例程序展示了状态转换和消息收发功能。MQTT的低功耗、小数据包特性使其成为物联网应用的理想通信解决方案

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Mac电脑-Office 2024 长期支持版 PPT、Excel、Word（Mac中文） Office2024是一款专为Mac用户打造的办公套装，包含Word、Excel、PowerPoint和Outlook等应用，提供高效安全的办公体验。支持中文界面，满足一站式办公需求。

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面试题SpringCloud 平台声明：文章内容（如有图片或视频亦包括在内）由作者上传并发布，文章内容仅代表作者本人观点，简书系信息发布平台，仅提供信息存储服务。云端服务发现，一个基于REST的服务，用于定位服务、以实现云端中间层服务发现和故障转移。路由，方便监控，方便认证，方隐藏架构实现细节，可以统一处理切面任务，高可用的伸缩性服务。当服务非正常下线的时候，注册中心会创建一个定时任务将没有在固定时间续约的服务剔除。当服务示例进行正常关闭的时候，会发送一个REST请求告诉注册中心下线。当某个服务出现无响应的时候，暂停对该服务的调用。

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Proxy arp（代理 ARP）逻辑图解+实验详解+真机实践验证 只是ping未 reply，未reply是由于windows PC原因，本文不进行拓展。

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数据结构 学习 栈 2025年6月14日 11点09分 单调栈通过维护数据的单调性，将原本O(n²)的暴力解法优化到O(n)，是解决一系列区间极值问题的利器。掌握单调栈的关键在于理解问题本质并选择合适的单调性方向。：考虑数组边界情况，可添加哨兵元素简化逻辑。：有时需要先从左到右扫描，再从右到左扫描。：根据问题决定栈内存储元素值还是索引。：根据问题需求选择递增栈还是递减栈。：栈内元素从栈底到栈顶保持递增顺序。：栈内元素从栈底到栈顶保持递减顺序。找下一个更大元素 → 单调递减栈。找下一个更小元素 → 单调递增栈。只需要比较值 → 存储值。寻找下一个更大/更小元素。

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如何稳定地更新你的大模型知识（算法篇） 随着在线强化学习技术的不断发展，稳定性保障机制也在持续演进。从当前研究趋势看，结合模型预测控制和在线强化学习的混合方法，能够有效提升复杂系统控制的稳定性。有多种方法在处理高维、非线性、不确定性环境中的潜力。未来，这种混合方法可能在更多需要精细控制的场景中得到应用。自适应学习率和动态课程学习等方法正逐渐从理论走向实践，在实际应用中展现出强大的稳定性保障能力。ALRI-SGD等自适应学习率方法通过分析历史梯度信息，动态调整不同维度的学习率，使模型能够适应不同特征的更新需求。

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Python 100个常用函数全面解析 Python 100个常用函数全面解析

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【11408学习记录】[特殊字符] 速解命题核心！考研数学线性代数：4类行列式满分技巧（含秒杀公式）​ 【11408学习记录】🔥 速解命题核心！考研数学线性代数：4类行列式满分技巧（含秒杀公式）​详细介绍具体型行列式的计算方法与思路，通过每日一句巩固英语长难句分析能力……

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自己的电脑搭建外网访问网站服务器的步骤 网站服务器其实就是一台大型的电脑主机，我们也可以将自己家的电脑主机去做成一台用于存放网站的网站小型服务器供别人访问。那么如何用自己的电脑去做网站服务器呢？由于我们公司目前是内网，由于外网访问的需求，公司又不想出钱买云服务器，我试着从网上看着学习了一下，而且成功了，中间走了不少坑，这个文章能帮大家少走弯路，希望能够帮助大家。

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使用Python和PyTorch框架，基于RetinaNet模型进行目标检测，包含数据准备、模型训练、评估指标计算和可视化 本文提出一个基于PyTorch和RetinaNet的目标检测完整实现方案。首先配置数据路径和类别映射，定义自定义数据集类处理图像和XML标注。使用ResNet50作为骨干网络构建RetinaNet模型，配置锚框生成器。训练过程包括数据加载、优化器设置和学习率调度。方案涵盖模型评估指标如IoU、精确率-召回率曲线和ROC曲线计算，并提供可视化功能。关键参数包括批量大小4、训练周期50、初始学习率0.001，支持GPU加速。代码结构完整，包含数据准备、模型构建、训练验证和测试流程，可实现端到端的目标检测任务。

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安全有效的 C 盘清理方法 按照上述步骤操作，通常可释放。空间，同时提升系统响应速度！

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pytorch 之 nn 库与调试 本文讲解了pytorch 中的nn库的几个常用的类和函数，以及数据可视化的库，具体的实例我们在实战中给出，敬请关注后续，会更加精彩

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XMLDecoder、LDAP 注入与修复 摘要：本文分析了两种常见的安全漏洞——XMLDecoder注入和LDAP注入。在XMLDecoder注入中，攻击者通过构造恶意XML文档实现反序列化攻击，导致服务器执行任意代码。LDAP注入则利用特殊字符修改查询结构，获取未授权数据或绕过认证。两种攻击的根本原因都是用户输入未经充分验证。修复方案包括：避免直接处理不可信数据、使用白名单验证输入、对特殊字符进行编码转义。针对LDAP查询，建议使用专用API（如Spring的EqualsFilter类）构建安全的查询语句。

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MySQL 根据时间自动创建分区脚本 本文展示了MySQL按时间分区表的自动化管理方案。首先创建一个以created_at字段分区的表，通过存储过程auto_manage_partitions自动维护分区：1)检查现有分区；2)提前创建未来指定天数(如90天)的分区；3)可扩展旧分区删除功能(示例中被注释)。最后设置每月执行的事件manage_partitions_event来自动调用该存储过程。这种方案适用于时间序列数据管理，能有效提升大表查询性能并简化维护工作，通过事件调度器实现全自动分区维护。

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Docker 下备份 Mariadb 数据库文件 在Docker容器中备份MariaDB数据库的方法如下：首先通过docker ps -a找到容器ID，然后进入容器查找mariadb-dump脚本路径（通常在/usr/bin/）。验证脚本可用后，可直接使用docker exec命令进行备份。文中还提供了一个完整的备份脚本，包含自动创建备份目录、执行备份、压缩文件以及清理7天前旧备份的功能。该脚本通过环境变量配置容器名、数据库信息等参数，适合用于定时任务自动执行数据库备份。

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MyBatis Plus 中 xml 文件的一个例子 【代码】MyBatis Plus 中 xml 文件的一个例子。

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电池预测 | 第32讲 Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测，附锂电池最新文章汇集 电池预测 | 第32讲 Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测，附锂电池最新文章汇集

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XML 注入与修复 XML注入攻击与SQL注入类似，攻击者通过输入恶意代码获取非授权权限。示例中用户注册数据未转义直接存入XML文件，攻击者可插入伪造节点（如添加管理员账户）。修复方法是对用户输入的关键字符（如<、>、"等）进行XML转义处理。具体实现是在保存数据前使用xmlencode()函数对输入参数进行过滤，防止恶意代码被解析为XML节点。该漏洞可通过严格输入验证和转义处理有效防范。

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数据集-目标检测系列- 孔雀 数据集 peacock ＞＞ DataBall 数据集-目标检测系列- 孔雀 数据集 peacock ＞＞ DataBall

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