**使用POI设计一个限制导出日期为三十天，且导出文件为Excel**在实际的开发中，我们经常需要将数据导出到Excel表格中，以便进行统计分析或其他操作。在这种情况下，我们可以使用Apache POI（Poor Obfuscation Implementation）库来实现这一功能。POI是一个用于读取和写入Microsoft Office文件（如Word、Excel和PowerPoint）的Java库。在本文中，我们将设计一个限制导出日期为三十天，且导出文件为Excel的系统。###1. 添加依赖首先，我们需要在pom.xml文件中添加POI的依赖：xmldependency groupIdorg.apac

shili8   |   开发语言：其他   |   发布时间：2025-02-27   |   标签：excel

**Spring Boot 整合 RocketMQ**本文将指导您如何在 Spring Boot项目中整合 RocketMQ，一个高性能的分布式消息队列系统。###依赖配置首先，我们需要在 `pom.xml` 文件中添加必要的依赖：xmldependencies !-- Spring Boot -- dependency groupIdorg.springframework.boot/groupId artifactIdspring-boot-starter-web/artifactId /dependency &l

shili8   |   开发语言：JAVA Web   |   发布时间：2025-02-27   |   标签：springspringbootjavamybatis开发语言

**驱动开发日志 -2023年7月25日**今天是我们驱动开发项目的第三天。昨天，我们完成了基本的驱动结构和函数定义。在今天的工作中，我们将重点关注驱动的初始化、资源分配和设备操作。### 一. 驱动初始化在驱动开发中，初始化是一个非常重要的步骤。它负责设置驱动所需的环境和资源。在我们的例子中，我们需要初始化驱动所需的数据结构和寄存器。c// 驱动初始化函数int my_driver_init(void) { // 初始化驱动所需的数据结构 my_driver_data = kmalloc(sizeof(my_driver_data_t), GFP_KERNEL); if (!my_driver_data) { printk(KERN_ERR "Fai

shili8   |   开发语言：其他   |   发布时间：2025-02-27   |   标签：驱动开发

**Last Week in Milvus**欢迎阅读本周Milvus的更新内容！在过去的一周中，我们推出了新的功能、改进了性能，并且解决了一些用户反馈的问题。**新功能：向量索引加速**我们最近推出了一个全新的向量索引加速功能，这将显著提高 Milvus 中向量检索的速度。这个功能使用了高效的算法和优化后的代码，能够在大规模数据集上实现快速检索。# 使用向量索引加速功能from milvus import Milvus, VectorIndexmilvus = Milvus() index_name = "my_index" vector_index = VectorIndex(index_name) vector_index.loa

shili8   |   开发语言：其他   |   发布时间：2025-02-27   |   标签：milvus

**基于模型的协同过滤推荐**在推荐系统中，协同过滤（Collaborative Filtering）是最常用的算法之一。然而，传统的协同过滤方法存在一些问题，如数据稀疏性、冷启动等。在这种情况下，我们可以使用基于模型的协同过滤来解决这些问题。**什么是基于模型的协同过滤**基于模型的协同过滤是一种结合了传统协同过滤和机器学习算法的方法。它首先训练一个模型，根据用户或物品之间的相似度来预测推荐结果。这种方法可以有效地解决数据稀疏性和冷启动的问题。**IDEA+Scala实现**在本文中，我们将使用IDEA（IntelliJ IDEA）和Scala语言来实现基于模型的协同过滤算法。###依赖项首先，我们需要添加以下依赖项到我们的build.sbt文件

shili8   |   开发语言：JAVA Web   |   发布时间：2025-02-27   |   标签：javascalaintellij-ideaide开发语言

**Docker -v 挂载主机目录到容器中**在使用 Docker 时，我们经常需要将主机上的文件或目录挂载到容器中，以便进行开发、测试或部署等工作。在这种情况下，Docker 提供了一个非常方便的选项：`-v` 或 `--volume`选项，可以让我们轻松地挂载主机目录到容器中。**什么是数据卷容器**在 Docker 中，数据卷容器（Data Volume Container）是一个特殊类型的容器，它主要用于持久化数据。数据卷容器可以作为一个独立的容器，用于存储和管理数据，而不需要关心容器的生命周期。**使用 -v 挂载主机目录**要挂载主机目录到容器中，我们可以使用 `-v` 或 `--volume`选项。例如：<pre class="brush:cs

shili8   |   开发语言：其他   |   发布时间：2025-02-27   |   标签：容器运维docker

**新零售转型战略**在数字化时代，传统的零售模式面临着越来越大的挑战。如何打造一个持续性盈利的商业模式，成为新零售转型的关键问题。**一、新零售定义和特点**新零售是指通过数字化技术融合了线上线下资源、能力和优势，创造出全新的消费体验和商业模式。其特点包括：* **数字化**: 新零售强调数字化的核心价值，通过数据驱动决策、智能运营和创新服务。* **融合式**: 新零售将线上线下资源整合起来，创造出全新的消费体验和商业模式。* **持续性盈利**: 新零售致力于打造一个持续性盈利的商业模式。**二、数字化时代的新零售转型**在数字化时代，新零售转型是企业生存和发展的必然选择。以下是一些关键点：*

shili8   |   开发语言：其他   |   发布时间：2025-02-27   |   标签：零售

**基于矩阵分解的Collaborative Filtering算法实现****概述**Collaborative Filtering（CF）是一种推荐系统中的算法，通过分析用户之间的相似性来预测用户对物品的喜好。其中，基于矩阵分解的CF算法是最常用的方法之一。这种算法通过将用户-物品交互矩阵进行矩阵分解，从而得到用户特征向量和物品特征向量。**实现**###1. 数据准备首先，我们需要准备一个用户-物品交互矩阵，表示每个用户对每个物品的喜好程度。我们使用一个样例数据集，包含1000个用户和500个物品。import numpy as np# 用户-物品交互矩阵user_item_matrix = np.random.rand(1

shili8   |   开发语言：Python   |   发布时间：2025-02-27   |   标签：算法python

**优先级队列**优先级队列是一种特殊的数据结构，它允许我们存储和管理具有不同优先级的元素。这种数据结构在许多实际应用中非常有用，例如任务调度、资源分配等。###什么是优先级队列优先级队列是一种基于堆的数据结构，它遵循以下规则：* 每个元素都有一个关联的优先级。* 在队列中，具有更高优先级的元素总是在最前面。###优先级队列的实现我们可以使用二叉堆来实现优先级队列。二叉堆是一种特殊的二叉树，它满足以下条件：* 每个节点都有一个关联的值。* 对于任何父节点和子节点，父节点的值总是大于或等于子节点的值。###优先级队列的基本操作优先级队列支持以下基本操作：* **插入**: 将新元素添加到队列中。<br

shili8   |   开发语言：其他   |   发布时间：2025-02-27   |   标签：队列

**特征降维**在机器学习领域，特征降维是指将高维度的数据压缩到较低维度的过程。这种技术可以帮助减少过拟合、提高模型泛化能力以及加快训练速度等。###1. 主成分分析（PCA）主成分分析（Principal Component Analysis）是一种常见的特征降维算法。它通过对数据进行线性变换，保留最重要的特征来实现降维。**代码示例**import numpy as np#生成随机数据np.random.seed(0) X = np.random.rand(100,10) # 进行PCA降维from sklearn.decomposition import PCApca = PCA(n_components=2) #

shili8   |   开发语言：其他   |   发布时间：2025-02-27   |   标签：