都贵玛：草原母亲，大爱无疆

8051汇编--条件转移指令 wperseverance 51单片机 51单片机
在8051汇编语言中，控制转移指令用于改变程序的执行顺序，主要包括无条件转移、条件转移和调用/返回指令。以下是对这些指令的总结：一、无条件转移指令LJMP（LongJump）•功能：长转移，可以跳转到同一程序空间中的任何地址。•指令格式：LJMPaddr16，其中addr16是16位的目标地址。•特点：跳转范围大，适用于跨段跳转。•使用场景：当需要跳转到较远的地址时使用。SJMP（ShortJum
element-ui动态设置tabel的columns时,切换columns数据表格抖动 zuo-yiran elementUI vue.js elementui
问题描述：在项目中遇到表格的总表字段和子表字段展示的问题，当字段多向字段少进行切换时表头文字的抖动不明显，但是如果是字段少向字段多的表头进行切换时，表头文字会有闪现的掉下来的视觉感，且使用v-show或v-if等无效。问题分析：elementUI无论是显示列还是隐藏列，都需要重新计算单元格的高和宽，然后再进行重新渲染。抖动的出现是因为这个过程被直接反馈到了页面上。解决办法：可以使用element中
【颠覆认知】大模型开发终极实战：30分钟用LangChain打造「超级AI客服」系统（附全代码+黑科技调参技巧）煜bart 人工智能
重磅提示：文末含99%开发者不知道的Prompt逆向注入破解方案！---###一、撕开大模型开发的遮羞布：传统方案的三大致命陷阱![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8a7d3f8c2c7f4e5e8d3c4d0a6e5d8e7a.png)传统AI客服系统开发面临：1.对话记忆金鱼症（7轮对话必失忆）2.知识库更新堪比器官移植3.业务逻辑与AI模型强耦合我们
Python湖南长沙二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统开题报告黄菊华老师大数据库可视化二手房源数据可视化系统
博主介绍：《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！在文章末尾可以获取联系方式Python湖南长沙二手房源爬虫
人工智能_大模型091_大模型工作流001_使用工作流的原因_处理复杂问题_多轮自我反思优化ReAct_COT思维链---人工智能工作笔记0236 添柴程序猿大模型开发&神经网络人工智能大模型工作流 COT思维链 ReAct自我反思优化大模型工作流开发
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【开源代码解读】AI检索系统R1-Searcher通过强化学习RL激励大模型LLM的搜索能力 accurater 人工智能深度学习 R1-Searcher
关于R1-Searcher的报告：第一章：引言-AI检索系统的技术演进与R1-Searcher的创新定位1.1信息检索技术的范式转移在数字化时代爆发式增长的数据洪流中，信息检索系统正经历从传统关键词匹配到语义理解驱动的根本性变革。根据IDC的统计，2023年全球数据总量已突破120ZB，其中非结构化数据占比超过80%。这种数据形态的转变对检索系统提出了三个核心的挑战：语义歧义消除：如何准确理解"A
【3DMAX插件】3DMAX建筑大师插件MasterBuilder使用方法沐风老师 3DMAX 3dmax 3dmax插件 3dmax建筑大师 MasterBuilder
3DMAX建筑大师插件是一款专为3DMAX设计的程序化（参数化）建筑建模工具，其最大特点是能够一键生成建筑模型，极大地提升了工作效率。该插件配备了多种结构控制选项，涵盖阳台、门窗、栏杆、楼顶水塔等附属建筑元素，丰富的参数设置允许用户精细调整每个细节，确保每栋建筑都独具特色。更令人赞叹的是，其随机生成功能能在不设定具体参数的情况下，每次生成外观各异的建筑，为设计工作增添无限创意与可能性。【适用版本】
非对称加密：SSL/TLS握手的数学基石安全
1.密钥交换的密码学困局在未加密的HTTP通信中，攻击者可通过中间人攻击（MITM）窃听或篡改数据。SSL/TLS协议的核心挑战在于：如何在不安全的信道上建立安全通信？这本质上是一个“密钥分发问题”——若使用对称加密（如AES），双方需要共享同一密钥，但密钥本身如何安全传递？非对称加密的突破性在于公钥与私钥的分离。以RSA算法为例，其数学基础是大质数分解难题：选择两个大质数p和q（通常≥2048位
千问大模型携手超算互联网：算力驱动下的安全新征程安全
一、技术革命的新纪元：从“火种”到“燎原”2025年3月，中国国家超算互联网平台宣布接入阿里巴巴“千问QwQ-32B”大模型。这一事件，标志着人类算力资源整合迈入新阶段——超算中心不再仅是巨型计算机的集合，而是演化为承载智能的“数字大脑”。用户可通过平台免费调用百万级Token的计算资源，如同古希腊神话中普罗米修斯盗火予人，超算互联网正将“智能之火”播撒至科研、工业乃至普通开发者手中。然而，火种既
基于大模型的单纯性孔源性视网膜脱离预测及治疗方案研究报告 LCG元围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、单纯性孔源性视网膜脱离概述2.1发病机制2.2高危因素2.3临床表现与诊断方法三、大模型在术前预测中的应用3.1模型选择与数据收集3.2术前风险预测指标3.3预测结果分析与验证四、基于预测结果的手术方案制定4.1手术原则与目标4.2不同预测结果下的手术方式选择4.3手术案例分析五、麻醉方案的确定5.1麻醉方式的选择依据5
C语言：整数、浮点数在内存中的存储代码AC不AC 学习分享 c语言
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Qt常用控件之Layout总篇 laimaxgg qt 开发语言 c++qt5 qt6.3
Layout总篇1.Layout介绍Layout是一类布局管理器，它能够将Layout内部的控件都按照某种方式布局，简单高效地使代码更美观。在Qt中内置的layout有四种：QVBoxLayout（垂直布局）、QHBoxLayout（水平布局）、QGridLayout（网格布局）、QFormLayout（表单布局）。在代码中创建的layout，本质上就只创建了一个layout。但在ui中创建的la
贪心算法简介（greed）神里流~霜灭贪心算法精讲贪心算法 c++c语言数据结构顺序表链表动态规划
前言：贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种在每个决策阶段都选择当前最优解的算法策略，通过局部最优的累积来寻求全局最优解。其本质是"短视"策略，不回溯已做选择。什么是贪心、如何来理解贪心(个人对贪心的理解)前言对贪心是一种概念的回答。接下来就了解一下自己对贪心的理解，如果学习算法的化建议优先学习动态规划，动态规划相对于其他算法来说很简单。但是，贪心算法跟动态规划不同，非常难，贪心讲究策略
Gemini 2.0 全面解析：技术突破、应用场景与竞争格局 zhz5214 AI 人工智能 ai AI编程 AI写作程序员创富
摘要2025年3月，谷歌正式发布Gemini2.0大模型，凭借其在多模态处理、代码生成和长上下文理解等领域的突破性进展，迅速成为AI领域的焦点。本文将深入剖析Gemini2.0的技术架构、应用场景及与Grok3、DeepSeekR1、ChatGPT-4.5等竞品的对比，探讨大模型技术的边界与未来趋势。1.Gemini2.0技术亮点1.1模型架构与性能提升Gemini2.0采用混合专家模型（MoE）
微信小程序根据不同用户切换不同`TabBar`，简单易懂 Duaigi 小程序小程序
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GEE数据集——Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) 卫星sentinel-2哨兵-2（HLS）此星光明 GEE数据集专栏 sentinel 遥感影像 gee 数据集 nasa HLS-2
简介统一大地遥感卫星哨兵-2（HLS）项目通过虚拟卫星传感器群提供一致的地表反射率（SR）和大气层顶部亮度（TOA）数据。陆地成像仪（OLI）安装在美国宇航局/美国地质调查局的联合陆地卫星8号和陆地卫星9号上，而多光谱仪（MSI）则安装在欧洲的哥白尼哨兵-2A号和哨兵-2B号卫星上。通过综合测量，可以每2到3天以30米的空间分辨率对陆地进行全球观测。HLS项目使用一套算法来获得OLI和MSI的无缝
通用开关与矩阵开关卡及多路复用开关的对比北京阿尔泰科技厂家矩阵自动化科技远程工作集成测试网络
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32路模拟采集PCI总线带DIO用什么采集卡阿尔泰1999 数据分析嵌入式硬件科技
北京阿尔泰科技PCI5659是一-款多功能数据采集卡，具有32路12位100K采集频率，AD带16K字FIFO缓存，保证数据的连续性，并带16路可设方向的DIO功能。产品支持阿尔泰科技最新的ART-DAQ数据管理软件，提供QT、PYTHON、LABVIEW、VC、VB、VB.NET、C#等例子程序。模拟量输入通道数32路精度12位*大采样频率100KsPs多通道采样速度各通道*大采样频率/设置的采
深入理解 OTSU 算法（大津法——最大类间方差法） ZHauLee 机器学习算法计算机视觉人工智能
一、算法概述OTSU算法是一种用于图像分割的自动阈值选择算法，广泛应用于图像处理领域，特别是在二值化过程中。它是由日本学者大津展之（NobuyukiOtsu）在1979年提出，因此得名“OTSU算法”。二、算法原理OTSU算法的核心思想是通过遍历所有可能的阈值，将图像分割为前景（目标）和背景两部分，使得这两部分之间的类内方差（intra-classvariance）最小，或者说使得这两部分之间的类
otsu算法_OTSU(大津法最大类间方差法) weixin_39996742 otsu算法
OTSU基本介绍OTSU是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出，被誉为是图像分割中全局阈值选择的最佳方法。OTSU按照图像的灰度特性，将图像分成前景和背景两部分。因为方差可以看成是灰度分布均匀的一种度量，故前景和背景之间的类间方差越大，说明构成图像两部分的差别越大，当部分前景错分为背景或者部分背景被错分为前景时，都会导致两部分的差别变小。使用类间方差最大的分割一位置错分
大模型LLM基于PEFT的LoRA微调详细步骤---第一篇：模型下载篇素雪风华大模型下载 Huggingface 魔搭社区 transformer
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合并二叉树迭代（leetcode 617 JohnFF leetcode 算法职场和发展
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文章目录一、什么是动态组件？核心特性：二、基本使用方式1.基础语法2.组件注册方式3.动态组件生命周期三、六大典型应用场景1.标签页切换系统2.多步骤表单流程3.动态仪表盘4.权限驱动视图5.插件系统集成6.服务端驱动界面四、高级使用技巧1.状态保持方案2.动态Props传递3.异步组件加载4.过渡动画支持五、性能优化策略1.缓存策略对比2.代码分割配置3.内存管理示例六、常见问题解决方案1.组件
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大模型架构记录7-langchain 处女座_三月 LLM langchain
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