如何给电脑换个ip地址？电脑换ip几种方法 换本地局域网IP：优先尝试断开重连网络（让DHCP重新分配），或根据需要在网络适配器属性中手动设置静态IP。换对外公网IP：常用：彻底关闭路由器+调制解调器电源，等待5-15分钟以上再重启。辅助尝试：在路由器管理界面找“释放/更新/重新连接”按钮（如果支持）。灵活：代理IP工具（推荐通用法）选择哪种方法取决于你的具体需求、网络环境和权限。对于普通家庭用户，代理IP工具（推荐通用法）是更换公网IP的首选方法希望这些方法能帮你顺利解决问题！如果操作中有任何不清楚的地方，随时可以再问我~t=P4F5。

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常见代码八股 【代码】常见代码八股。

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《React与Vue构建TODO应用的深层逻辑》 本文以TODO列表应用为切入点，剖析React与Vue在构建该应用时的核心差异与共通本质。从状态流转的核心机制，到组件化拆解的思维，再到功能实现的更新逻辑、用户体验的优化细节，深入解读两种框架在状态管理、组件通信等方面的设计哲学。并揭示简单应用中蕴含的普适性原则，及其对复杂系统开发的指导意义，旨在帮助开发者透过功能表象，理解前端框架的底层逻辑与实践智慧。

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【Spring Boot 快速入门】一、入门 Spring Boot是简化Spring应用开发的开源框架，具有自动配置、独立运行、Starter依赖管理等核心特性。它基于Spring框架，通过注解驱动和无XML配置提升开发效率，适用于微服务、RESTful API等场景。与Spring的关系是增强而非替代，整合了自动配置和内嵌容器等功能。 入门示例展示了如何快速开发一个返回"Hello World"的Web应用：创建工程、定义Controller类并添加注解、运行测试。HTTP协议部分介绍了请求-响应模型的结构组成，包括请求行、请求

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python毕设高分案例：基于机器学习的抑郁症数据分析与预测系统，flask框架，算法包括XGboost模型、梯度提升树模型等 传统的数据处理和分析方法在面对如此庞大且复杂的医学数据时，显得力不从心。医生难以从海量数据中快速提取关键信息，导致诊断效率低下，也可能遗漏重要线索影响诊断准确性。同时，医院管理者在进行资源配置决策时，缺乏直观有效的数据支持，难以合理分配有限的医疗资源，造成资源浪费或短缺。大数据可视化技术的出现为解决这些问题提供了新的契机。它能将抽象、复杂的数据转化为直观易懂的图表、图形或地图等可视化形式，让医生和管理者能够更清晰地洞察数据背后的规律和趋势。

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python 阿里云 安装 dashscope的简介、安装 dashscope库的安装。百度输入 灵积模型服务，再然后开通API-key。阿里云打开的详细步骤。修改代码中的密钥部分。

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机器学习之线性回归——小白教学 age（年龄）、sex（性别）、bmi（体重指数）、bp（平均血压）、s1-s6（6 项血清指标）target（一年后糖尿病病情进展的量化值）数据已做标准化处理，可直接用于模型训练。x = data[['age','sex','bmi','bp','s1','s2','s3','s4','s5','s6']] # 特征变量y = data[['target']] # 目标变量（一年后糖尿病病情进展）x包含 10 个输入特征：年龄、性别、体重指数、血压及 6 项血清指标。

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ElementUI表格 el-table实现自动循环滚动 ElementUI表格 el-table实现自动循环滚动

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Ambari2.7.4 + HDP3.1.4离线安装 通过可以查询Ambari和HDP各个版本支持情况。

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C++ AVL树 首先要写一个结构体对AVL树中的节点进行定义，为什么是结构体而不是类呢，因为后面的代码中我们要一直对定义的节点的内容进行使用，如果写成类的话需要注意使用public，而结构体的内容默认为public，所以在习惯上我使用结构体。由于AVL树依然是一个二叉搜索树，那么二叉搜索树有key型和key-value型，那么我先会实现key-value类型，因为这个更加复杂。在结构体中对节点进行定义，也可以认为是对每个节点所包含的内容进行定义和封装。

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linux——ps命令 【代码】linux——ps命令。

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优测推出HarmonyOS全场景测试服务，解锁分布式场景应用卓越品质! 随着HarmonyOS NEXT“纯血鸿蒙”的全面商用，生态正以前所未有的速度重构终端操作系统格局。对于APP厂商而言，应用测试需要从单一设备思维向场景化服务验证转变。优测云服务平台正式推出 HarmonyOS全场景测试解决方案，针对鸿蒙系统提供功能测试、兼容性测试、性能测试、稳定性测试等多维度检验，系统化排查各环节潜在风险，为鸿蒙APP顺利上线筑牢质量防线！

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暑期自学嵌入式——Day10（C语言阶段） Linux软件包管理指南：从基础到实战 本文全面介绍Linux软件包管理机制，重点解析Debian/Ubuntu系统的软件包管理工具及使用技巧。主要内容包括： 两种主流管理机制对比：Debian(.deb+APT)和RPM(.rpm)的核心差异 软件包类型与识别方法：二进制包和源码包的区别及使用场景 核心管理工具详解：dpkg(本地包管理)和APT(网络仓库+自动依赖处理)的完整命令指南 常见问题解决方案：依赖缺失、权限不足等典型问题的处理技巧 实战建议：通过趣味包(sl火车动画)练习掌握基础命令，推荐优先

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Python OpenCV图像增强：高通滤波与浮雕特效实战指南 定义：通过抑制低频信号（如平滑区域）并保留高频信号（如边缘、噪声）来增强图像细节的滤波方法。应用场景边缘检测（如车牌识别）医学影像增强（如X光片血管强化）纹理分析（如指纹识别）与低通滤波对比高斯模糊（低通）会平滑图像，而拉普拉斯锐化（高通）会突出边缘。技术对比算子计算速度精度适用场景Sobel快中等实时边缘检测Laplacian慢高精细锐化扩展方向：结合GAN实现超分辨率（如ESRGAN）。资源推荐OpenCV官方文档GitHub项目附：完整代码见。

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Solar月赛(应急响应)——攻击者使用什么漏洞获取了服务器的配置文件？ Solar月赛(应急响应)——攻击者使用什么漏洞获取了服务器的配置文件？某某文化有限公司的运维小王刚刚搭建服务器发现cpu莫名的异常的升高请你帮助小王排查一下服务器。

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【STM32】FreeRTOS 任务消息队列 和 中断消息队列的区别（六） 摘要：FreeRTOS中任务消息队列和中断消息队列的区别主要在于使用场景和API函数。任务队列用于任务间通信，支持阻塞操作（如xQueueSend/xQueueReceive）；中断队列用于中断与任务通信，必须使用FromISR后缀的非阻塞安全函数（如xQueueSendFromISR）。关键差异在于中断环境下禁止阻塞和自动调度，需手动触发任务切换。两种机制分别适用于任务异步通信和中断事件通知场景，开发者需根据上下文选择合适API以保证系统稳定性。

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Springfox Swagger相关的NullPointerException 经检查发现是一个接口的参数配置问题‌@ApiImplicitParam。使用jeecgboot，swagger报上图错误。少配置了 paramType 类型。

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计算机视觉-图像基础处理 本文介绍了OpenCV的安装方法及常见问题处理，包括使用pip安装OpenCV、Pycharm中模块路径配置错误的解决方案。详细讲解了图像直方图原理及实现代码，展示了对灰度图和彩色图进行高斯滤波的效果对比，并探讨了不同标准差参数对滤波结果的影响。最后介绍了直方图均衡化的原理及Python代码实现，通过实际案例展示了均衡化前后图像及直方图的变化效果。文章包含完整代码示例和运行结果图示，适合图像处理初学者参考学习。

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JSON在java中的使用 本文介绍了JSON与Java对象之间的转换方法，包括JSONObject和JSONArray的使用。主要内容有：1) 将JavaBean转为JSON字符串（toJSONString）；2) JSON字符串与JavaBean互相转换（parseObject）；3) 处理JSON数组（parseArray）并转为List集合；4) 处理嵌套JSON对象并转为Map集合。通过示例代码演示了如何获取JSON中的特定字段值，以及使用TypeReference处理复杂类型的转换。这些方法实现了Java对象与JSON格式

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Open CV图像基本操作可莉版 假设我们有一个灰度图像 img，可以通过 img[y, x] 来访问位于 (x, y) 位置的像素值。对于彩色图像，可以通过 img[y, x, c] 来访问特定通道 c 的像素值，其中 c 为 0（蓝色）、1（绿色）或 2（红色）。在彩色图像中，每个像素通常有三个值，分别表示红色、绿色和蓝色（RGB）通道的强度。可以指定缩放后的图像尺寸或缩放比例。在 OpenCV 中，可以使用 cv2.split() 函数将图像的通道分离。提取 ROI 后，可以对其进行修改，然后将修改后的 ROI 放回原图像中。

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