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- CSS数据卡片阴影效果实现技巧
- drop-shadow的优势在于能根据元素实际形状投射阴影，适用于透明或不规则元素。1.优势包括：跟随元素形状、支持SVG；2.劣势包括：性能开销大、兼容性较差、功能较简单；3.选择方案时应考虑：矩形阴影用box-shadow，不规则形状用drop-shadow，SVG需用drop-shadow，复杂效果需结合其他技术，兼容性需注意旧浏览器支持情况。
- 文章 · 前端 | 2星期前 | filter box-shadow CSS阴影 drop-shadow 数据卡片 304浏览 收藏
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- PyOD异常检测教程：Python实战入门指南
- PyOD库为Python中的异常检测提供了便捷且功能强大的统一接口，封装了多种经典和前沿的算法，使开发者能快速实现模型训练与预测。其核心流程包括：1.安装PyOD；2.准备并预处理数据；3.选择并实例化模型（如IsolationForest、LOF、OCSVM等）；4.训练模型；5.预测与获取异常分数；6.分析与可视化结果。PyOD的优势在于统一API、算法全面、性能优化及活跃的社区支持，适用于多维和大规模数据。评估模型时面临标签稀缺的挑战，可结合异常分数分布、领域知识、人工验证及Precision-Re
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 异常检测 参数调优 PyOD 模型集成 异常分数 304浏览 收藏
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- JavaList常用操作方法大全
- Java中的List集合支持多种操作：1.添加元素：使用add方法，默认在末尾添加，也可指定位置。2.删除元素：使用remove方法，需注意删除不存在的元素会抛出异常。3.查找元素：indexOf和contains方法，时间复杂度为O(n)。4.排序：使用Collections.sort方法，ArrayList排序更高效。5.遍历：可使用Lambda表达式和StreamAPI，Stream操作是惰性的。
- 文章 · java教程 | 1星期前 | 304浏览 收藏
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- Pandas滚动聚类方法与动态分组技巧
- 在Pandas中实现滚动聚类的核心是使用.rolling()方法。1.它通过定义一个滑动窗口对数据进行局部聚合，如均值、求和、标准差等；2.支持整数或时间偏移作为窗口大小，并可通过min_periods设置有效数据点数量；3.可结合.apply()执行自定义聚合函数；4.与.groupby()结合实现分组滚动计算；5.常用于金融分析、销售趋势、传感器数据等场景；6.使用时需注意窗口大小选择、数据泄露、NaN处理及性能问题。该方法帮助动态观察数据趋势，解决静态分析无法捕捉局部特征的痛点。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 滑动窗口 Pandas滚动聚类 .rolling()方法 动态分组 趋势分析 304浏览 收藏
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- Linux日志审计与异常检测方法
- Linux系统日志安全分析需系统化方法和工具。1.理解各类日志及其位置，如auth.log、syslog等；2.使用rsyslog或syslog-ng集中日志；3.借助ELKStack或Splunk进行存储、解析与可视化；4.建立安全基线与审计规则以识别异常；5.设置实时告警并定期审查系统。常规日志查看因数据量大、分散、缺乏实时性及智能分析难以应对复杂威胁。有效的审计流程应包含集中化收集、存储优化、规则建立、可视化告警及持续审查。异常检测通过识别行为模式偏离发现未知威胁，结合机器学习提升早期预警能力，是日
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- Python中id的作用与对象识别解析
- id()函数返回对象的唯一标识符，通常是内存地址。1)在CPython中，id()返回对象的内存地址。2)小整数(-5到256)可能共享同一对象。3)相同值的不同对象有不同id。4)==比较值，is比较身份。5)id()用于跟踪对象生命周期，但不适用于持久化存储或跨进程通信。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 304浏览 收藏
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- Java实现长连接与心跳检测技巧
- 在Java中实现心跳检测机制需从心跳包定义、超时检测、异常处理三方面入手：1.心跳包定义与发送：内容应轻量，如特定字节序列或空消息，客户端定时发送，使用ScheduledExecutorService实现周期性发送；2.超时检测与连接维护：服务器端维护lastActiveTime，定期检查是否超时，结合Netty的IdleStateHandler简化空闲检测逻辑；3.异常处理与重连：捕获IO异常，客户端断开后采用指数退避策略重连，避免资源泄露和误判。TCPKeep-Alive因探测间隔长、仅检测网络层、易
- 文章 · java教程 | 1星期前 | java netty 长连接 心跳检测 IdleStateHandler 304浏览 收藏
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- Python数据处理流水线搭建指南
- Python数据流水线通过定义清晰接口、遵循单一职责原则、参数化步骤设计、保持数据流统一确保模块化与可扩展性。①定义抽象基类DataProcessor，强制实现process方法，确保步骤统一接口；②每个步骤只负责单一任务，如清洗、分词、去停用词；③允许传入参数配置，如自定义停用词列表；④保持步骤间数据格式一致，必要时加入格式转换步骤。错误处理方面，①步骤内部嵌入try-except捕获异常；②定义自定义异常类型便于问题定位；③日志记录分级别（INFO、WARNING、ERROR、DEBUG）并包含上下文
- 文章 · python教程 | 1星期前 | Python 错误处理 Pipeline设计模式 数据处理流水线 DataProcessor 304浏览 收藏
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- PythonOpenCV视频流处理技巧解析
- Python和OpenCV处理视频流的核心在于将视频拆分为帧并逐帧处理。步骤包括：1.捕获视频源，使用cv2.VideoCapture()打开摄像头或视频文件；2.循环读取每一帧并判断是否成功获取；3.对每一帧进行图像处理操作，如灰度化、模糊、边缘检测等；4.显示或保存处理后的帧；5.最后释放资源。OpenCV的优势体现在功能全面、性能高效以及社区支持完善。为了提高实时处理效率，应优先使用其内置优化函数，并在复杂算法中权衡性能与精度。
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- Linux流量监控：iftop与nload使用教程
- 要监控Linux网络流量，使用iftop和nload这两个工具即可。iftop能显示详细的连接信息，如源IP、目的IP和传输速率，适合排查具体连接问题；而nload则提供简洁的总流量视图，适合快速查看整体带宽使用情况。1.安装时，在Debian/Ubuntu上运行sudoapt-getupdate&&sudoapt-getinstalliftopnload，在CentOS/RHEL上运行sudoyuminstalliftopnload。2.使用iftop时，执行iftop命令可查看实时流量
- 文章 · linux | 1星期前 | 304浏览 收藏
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- 蓝屏0x000000a5错误原因分析
- 蓝屏代码0x000000a5表示“CRITICAL_PROCESS_DIED”错误，意味着关键系统进程意外终止。原因包括：1.系统文件损坏，2.驱动程序冲突，3.恶意软件攻击。修复方法：1.启动安全模式并使用SFC/scannow修复文件，2.更新驱动程序，3.使用系统还原或重装系统。预防措施：1.定期更新系统和驱动，2.安装并更新杀毒软件，3.定期备份数据。
- 文章 · 软件教程 | 1星期前 | 304浏览 收藏
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- ``标签用于定义计算机代码片段，通常在HTML中使用，告诉浏览器这段文本是代码，应以等宽字体显示，并保留空格和换行。有助于提高代码可读性和维护性。示例如下：`functionhelloWorld(){console.log("Hello,world!");}`为提升可读性，可结合``标签保留格式，或使用语法高亮库如Prism.js或Highlight.js。
- 正确展示代码片段需结合语义与格式，1.行内代码使用<code>标签；2.多行代码嵌套使用<pre><code>以同时保留格式并赋予语义；3.配合CSS设置等宽字体、背景色和溢出滚动提升可读性；4.避免单独使用<code>或多行代码用<div>模拟；5.通过Prism.js等库实现语法高亮；6.可嵌入CodePen或MonacoEditor增强交互；7.添加一键复制、行号和diff对比等功能提升用户体验，最终实现清晰、可访问且专业的代码展示。
- 文章 · 前端 | 1星期前 | 用户体验 代码展示 语法高亮 pre标签 code标签 304浏览 收藏
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- CSS边框展开动画实现技巧
- 实现CSS线性边框动画的核心是通过控制背景或剪切区域来模拟边框的绘制过程，1.可使用linear-gradient结合background-size与animation分阶段改变上下左右四条边框的显示长度；2.也可利用clip-path定义初始隐藏区域，并通过动画逐步扩大可见范围以实现边框展开效果；性能优化方面应优先使用transform和opacity减少重绘重排，合理使用will-change提示浏览器提前优化，简化动画逻辑并启用硬件加速，同时避免过长动画导致卡顿；创意扩展包括多重边框、虚线/点状边框
- 文章 · 前端 | 1星期前 | 兼容性 性能优化 clip-path linear-gradient CSS边框动画 304浏览 收藏
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- Python滑动窗口检测数据异常详解
- 检测实时异常的核心方法是使用滑动窗口技术结合统计模型。首先建立数据的正常行为模型，再通过滑动窗口不断更新最新数据并计算统计指标，如均值、标准差等，判断新数据是否偏离阈值。实现上可采用Python的collections.deque管理窗口，NumPy或SciPy进行统计计算。选择窗口大小时，可根据数据周期性设定，或使用交叉验证与动态调整策略。常用异常检测方法包括Z-score、箱线图法、EWMA、卡尔曼滤波及机器学习算法。处理缺失数据可用删除、填充或模型预测；应对噪声数据则采用平滑处理、离群值处理或鲁棒统
- 文章 · python教程 | 1星期前 | Python 数据流 异常检测 实时 滑动窗口技术 304浏览 收藏
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- BOM如何开启WebRTC功能？
- WebRTC在浏览器中的操作主要通过navigator.mediaDevices和RTCPeerConnection两个核心接口实现，1.navigator.mediaDevices用于获取媒体流，2.RTCPeerConnection用于建立和管理点对点连接。具体步骤包括：1.调用getUserMedia()获取本地音视频流并处理权限问题；2.创建RTCPeerConnection实例并添加媒体轨道；3.通过SDP交换（Offer/Answer模型）和ICE候选者协商建立连接；4.可选地使用RTCDat
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