4月30日星期三今日早报简报微语报早读

 

4月30日星期三,农历四月初三,早报#微语早读。

1、神舟十九号载人飞船因东风着陆场气象原因推迟返回;

2、林毅夫:到2049年中国经济体量有望达到美国的两倍;

3、市场监管总局:2024年查办商标、专利等领域违法案件4.4万件;

4、浙江官宣:五一假期,没电、没气、没油车辆全部免费拖离高速;

5、成都警方通报:男子改装设备在地铁偷拍女性,已被行拘;

6、俄罗斯延长非法滞留外国人限期离境时间至9月;

7、美航母一战机坠海,美媒:为躲避胡塞武装攻击,损失超六千万美元;

8、美国顶尖AI学者兰姆将加入清华大学人工智能学院;

9、加拿大总理胜选演讲:我们已从美国背叛的震惊中恢复,但绝不忘记教训;

10、李在明涉嫌违反《公职选举法》案将于5月1日宣判;

11、美国通过《删除法案》:打击未经同意发布他人私密图像,包括“深度伪造”;

12、匈牙利国会通过退出国际刑事法院的决定;

【微语】那些看似不起波澜的日复一日,终会在某天让你看到坚持的意义。别放弃,你的梦想正在穿越风雨,马不停蹄地向你赶来。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/78871.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

小刚说C语言刷题—1462小明的游泳时间

1.题目描述 伦敦奥运会要到了,小明在拼命练习游泳准备参加游泳比赛。 这一天,小明给自己的游泳时间做了精确的计时(本题中的计时都按 24 小时制计算),它发现自己从 a 时 b 分一直游泳到当天的 c 时 d 分。 请你帮小…

SpringBoot+EasyExcel+Mybatis+H2实现导入

文章目录 SpringBootEasyExcelMybatisH2实现导入1.准备工作1.1 依赖管理1.2 配置信息properties1.3 H2数据库1.4 Spring Boot 基础概念1.5 Mybatis核心概念 1.6 EasyExcel核心概念 2.生成Excel数据工具类-随机字符串编写生成Excel的java文件 3.导入功能并且存入数据库3.1 返回结…

嵌入式开发高频面试题全解析:从基础编程到内存操作核心知识点实战

一、数组操作:3x3 数组的对角和、偶数和、奇数和 题目 求 3x3 数组的对角元素和、偶数元素和、奇数元素和。 知识点 数组遍历:通过双重循环访问数组的每个元素,外层循环控制行,内层循环控制列。对角元素判断: 主对…

分布式优化与一致性算法python实现

目录 摘要一、分布式优化问题描述二、一致性算法基础2.1 平均一致性(Average Consensus)2.2 Gossip 协议三、分布式梯度下降(DGD)四、分布式 ADMM 与共识优化五、收敛性与参数选择六、典型案例6.1 传感器网络参数估计6.1.1 问题描述6.1.2 算法设计6.1.3 实验结果6.2 分布式…

突破SQL注入字符转义的实战指南:绕过技巧与防御策略

在渗透测试中,SQL注入始终是Web安全的重点攻击手段。然而,当开发者对用户输入的特殊字符(如单引号、反斜杠)进行转义时,传统的注入方式往往会失效。本文将深入探讨如何绕过字符转义限制,并给出防御建议。 目…

算法导论第6章思考题

6.3-2 func(A) 1 A.heap-sizeA.len 2 \quad for i ⌊ A . l e n 2 ⌋ \lfloor {A.len\over2}\rfloor ⌊2A.len​⌋ downto 1 3 \qquad MAX-HEAPIFY(A,i) 对于第2行的循环控制变量i来说,为啥要求它是从 ⌊ A . l e n 2 ⌋ \lfloor {A.len\over2}\rfloor ⌊2A.len​⌋…

可商用,可离线运行,可API接口调用的开源AI数字人项目Heygem,喂饭级安装教程

前言 Heygem 是一款开源项目,致力于发挥你电脑硬件的全部潜力,让你无需依赖云端,也能在本地高效运行各类开源AI数字人模型。无论是 AI 语音对话、虚拟主播,还是数字人驱动引擎,Heygem 通过底层性能调度与资源管理优化&…

三个概念:DataBinding,Dependency Property 与DataTemplate

WPF 核心概念详解:DataBinding、Dependency Property 和 DataTemplate 1. DataBinding (数据绑定) 基本概念 DataBinding 是 WPF 的核心机制,用于在 UI 元素和数据源之间建立自动同步关系。 关键特性 双向绑定:数据变化自动反映到 UI&…

C语言教程(二十六):C 语言内存管理详解

一、C 语言内存区域划分 在 C 语言程序运行时,内存主要分为以下几个区域: 1.1 栈区(Stack) 特点:由编译器自动分配和释放,主要存储函数的局部变量、函数参数、返回地址等。栈区的内存分配和释放是按照后进先出(LIFO)的原则进行的,速度快。示例: #include <stdio.…

腾讯云服务器性能提升全栈指南(2025版)

腾讯云服务器性能提升全栈指南&#xff08;2025版&#xff09; 一、硬件选型与资源优化 1. 实例规格精准匹配 腾讯云服务器提供计算型CVM、内存型MEM、大数据型Hadoop等12种实例类型。根据业务特性选择&#xff1a; • 高并发Web应用&#xff1a;推荐SA3实例&#xff0…

决策树在电信客户流失分析中的实战应用

在当今数据驱动的时代&#xff0c;数据分析和机器学习技术在各行业的应用愈发广泛。电信行业面临着激烈的竞争&#xff0c;客户流失问题成为影响企业发展的关键因素之一。如何准确预测客户是否会流失&#xff0c;并采取相应措施挽留客户&#xff0c;是电信企业关注的重点。决策…

【HCIA】VRRP

前言 二层交换机为了破环发明了堆叠&#xff0c;把几台实际的交换机视作一个虚拟的交换机&#xff0c;实现了链路的复用和环路的破坏。那么对应到三层的路由器&#xff0c;我们有 VRRP&#xff08;Virtual Router Redundancy Protocol&#xff09;&#xff0c;它可以让路由器分…

第15讲:基础柱状图与分组柱状图美化指南

目录 🧭 一、为什么要关注柱状图的“美化”? 🧱 二、基础柱状图的构建逻辑(以 ggplot2 为例) 🎨 三、美化细节全面升级 ✅ 1. 自定义配色与透明度 ✅ 2. 添加数值标签 ✅ 3. 设置 y 轴刻度与坐标轴美学 👨‍🔬 四、分组柱状图(Grouped Bar Plot) 💎 五…

SV 仿真的常识

文章目录 SV对verilog的扩展&#x1f4d8; 标准文档名称&#xff1a; 从SV到仿真通用过程解读实例解读 SV的仿真过程并行仿真颗粒度SV仿真调度调度区域 SV对verilog的扩展 SystemVerilog 和 Verilog 的语法标准由 **IEEE&#xff08;美国电气和电子工程师协会&#xff09;**制…

苏德战争前期苏联损失惨重(马井堂)

苏德战争前期&#xff08;1941年6月22日德国发动“巴巴罗萨行动”至1941年底至1942年初&#xff09;是苏联在二战中损失最惨重的阶段之一。以下是主要方面的损失概述&#xff1a; ‌一、军事损失‌ ‌人员伤亡与俘虏‌ 至1941年底&#xff0c;苏军伤亡约‌300万人‌&#xff…

联邦学习的收敛性分析(全设备参与,不同本地训练轮次)

联邦学习的收敛性分析 在联邦学习中,我们的目标是分析全局模型的收敛性,考虑设备异构性(不同用户的本地训练轮次不同)和数据异质性(用户数据分布不均匀)。以下推导从全局模型更新开始,逐步引入假设并推导期望损失的递减关系,最终给出收敛性结论。 1. 全局模型更新与泰…

多线程爬虫中实现线程安全的MySQL连接池

多线程爬虫中实现线程安全的MySQL连接池 在日常开发中&#xff0c;数据库操作频繁建立/关闭连接会带来性能损耗&#xff0c;尤其在多线程场景中更容易出现连接复用、阻塞等问题。因此&#xff0c;本文介绍如何使用 Python 封装一个 线程安全的 MySQL 连接池&#xff0c;并通过…

HTML:常用标签(元素)汇总

文章目录 一、标签分类1、块标签与行标签 二、排版标签三、文本标签1、常用2、不常用 四、图片标签五、超链接1、跳转页面2、跳转文件或下载文件3、跳转到锚点4、唤起本地应用 六、列表七、表格八、表单九、框架十、HTML实体十一、全局属性十二、meta元信息 一、标签分类 1、块…

20250430在ubuntu14.04.6系统上完成编译NanoPi NEO开发板的FriendlyCore系统【严重不推荐,属于没苦硬吃】

【开始编译SDK之前需要更新源】 rootrootubuntu:~/friendlywrt-h3$ sudo apt update 【这两个目录你在ubuntu14.04.6系统上貌似git clone异常了】 Y:\friendlywrt-h3\out\wireguard Y:\friendlywrt-h3\kernel\exfat-nofuse 【需要单线程编译文件系统&#xff0c;原因不明】 Y:…

【AI论文】CipherBank:通过密码学挑战探索LLM推理能力的边界

摘要&#xff1a;大型语言模型&#xff08;LLMs&#xff09;已经展现出非凡的能力&#xff0c;尤其是最近在推理方面的进步&#xff0c;如o1和o3&#xff0c;推动了人工智能的发展。尽管在数学和编码方面取得了令人印象深刻的成就&#xff0c;但在需要密码学专业知识的领域&…