啊好臭！半碗都是榴莲肉的糖水，好吃到犯规！

Bongo-Cat-Crew:用Python打造动态音乐猫元楼
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集成学习中的多样性密码：量化学习器的多样性元楼集成学习学习机器学习人工智能
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iOS 12.2 真机测试实战指南：全面掌握16E226测试要点 Ready-Player
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在iOS开发中，真机测试对于确保应用在不同设备上的性能和兼容性至关重要。本文深入解析了iOS12.2版本和特定的构建号16E226，包括新功能和改进点。重点介绍了开发者在进行真机测试时应关注的方面，如兼容性、性能、新特性集成、UI适配、错误和崩溃的修复、权限请求处理、网络连接稳定性及安全性。通过本文，开发者能够学习如何使用真机测试包16E226来优化应用，确保
MSP430F247TPMR szrileyH TI 低功耗低频振荡器内部频率高达16MHz 32KHz晶振
描述德州仪器（TI）MSP430系列超低功耗微控制器包含几个器件，这些器件特有针对多种应用的不同外设集。这种架构与5种低功耗模式相组合，专为在便携式测量应用中延长电池使用寿命而优化。该器件具有一个强大的16位RISCCPU，16位寄存器和有助于获得最大编码效率的常数发生器。数控振荡器（DCO）可在不到1μs的时间里从低功耗模式唤醒至运行模式。MSP430F23x/24x（1）/2410系列微控制器
TPAMI 2024 | 利用相机原始快照进行高效的视觉计算小白学视觉论文解读 IEEE TPAMI 数码相机 TPAMI 深度学习顶刊论文论文解读
题目：EfficientVisualComputingWithCameraRAWSnapshots利用相机原始快照进行高效的视觉计算作者：ZhihaoLi;MingLu;XuZhang;XinFeng;M.SalmanAsif;ZhanMa源码链接：https://njuvision.github.io/rho-vision摘要传统相机在传感器上捕获图像辐照度（RAW），并使用图像信号处理器（IS
基于python的api扫描器系统的设计与实现
博主介绍：✌在职Java研发工程师、专注于程序设计、源码分享、技术交流、专注于Java技术领域和毕业设计✌温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的老师Wechat/QQ名片:)Java精品实战案例《700套》2025最新毕业设计选题推荐：最热的500个选题o(￣▽￣)ｄ介绍在当今数字化社会，网络安全问题日益突出，为了有效识别和防范网络威胁，开发一款全面的Web应用渗透测试系统至关重要。本研究基于Py
考了微软MOS认证后才发现的事 qb_jiajia microsoft 微软
一、微软MOS认证和计算机二级的区别二、微软MOS认证简介微软MOS认证，MicrosoftOfficeSpecialist(MOS)中文称之为“微软办公软件国际认证”，是微软为全球所认可的Office软件国际性专业认证，全球有168个国家地区认可，每年有近百万人次参加考试，它能有效证明Word、Excel、PPT、Acess等办公软件技能。三、微软MOS认证含金量有效证明精通Ofice办公软件，
AGI面临突破需要清除这两朵乌云：解码智能鸿沟的终极密码
1.物理学史的镜鉴：科学革命的预兆1900年英国物理学家开尔文勋爵宣称"物理学大厦已告完成"，却未料及那两朵"光速悖论"与"紫外灾难"的乌云，最终催生了相对论与量子力学。这段历史在AI领域重现：当算力呈指数级增长，模型参数突破万亿级，我们依然无法教会AI"水杯会掉落"的常识。这种历史重演揭示着深刻规律——任何科学体系的突破往往始于对既有范式的质疑。正如爱因斯坦推翻绝对时空观，当前AI研究需要重新审
语义分割模型的轻量化与准确率提升研究 pk_xz123456 仿真模型深度学习算法 transformer 深度学习人工智能算法数据结构
语义分割模型的轻量化与准确率提升研究1.引言语义分割是计算机视觉领域的核心任务之一，它要求模型为图像中的每个像素分配一个类别标签。随着深度学习的发展，语义分割模型在多个领域得到了广泛应用，如自动驾驶、医学影像分析、遥感图像解译等。然而，现有的语义分割模型往往面临两个主要挑战：模型复杂度高导致难以部署在资源受限的设备上，以及准确率仍有提升空间以满足实际应用需求。本文将从模型轻量化和准确率提升两个角度
基于小样本的高光谱图像分类任务：CMFSL方法及Python实现 pk_xz123456 仿真模型算法深度学习分类 python 人工智能深度学习机器学习
基于小样本的高光谱图像分类任务：CMFSL方法及Python实现1.引言高光谱图像分类是遥感图像处理领域的重要研究方向，它在农业监测、环境评估、军事侦察等领域有着广泛的应用。与传统RGB图像不同，高光谱图像包含数百个连续的光谱波段，能够提供丰富的光谱信息。然而，高光谱图像分类面临着维度灾难、样本获取困难等挑战，特别是在小样本条件下，传统分类方法往往表现不佳。针对这一问题，本文介绍一种基于小样本的高
ubuntu创建、删除虚拟环境 screenCui ubuntu linux
your_name是自己起的环境名字创建虚拟环境首先通过xshell等工具与服务器建立链接。然后进行以下两步：激活condasource~/.bashrc2.创建虚拟环境condacreate-nyour_namepython=3.7退出以及删除虚拟环境退出虚拟环境condadeactivate删除虚拟环境condaremove-nyour_name--all
python画图修改字体为新罗马字体
#设置字体为新罗马字体font={'family':'serif','serif':['TimesNewRoman'],'size':20,'style':'normal'}plt.rc('font',**font)plt.rc('axes',labelsize=20)如果跑出来不是新罗马字体，那是服务器没装新罗马字体的问题，切换环境到本地就可以了。（本地一般都有新罗马字体）
如何将联系人从 iPhone 转移到 realme？ Techlifehacks ios iphone ios
当您从iPhone换到Realme手机时，最重要的一步就是顺利地转移您的联系人。联系人是我们日常沟通的重要组成部分，丢失联系人会给我们带来极大的不便。幸运的是，现在有多种方法可以帮助您轻松地将联系人从iPhone转移到RealmeAndroid设备，而无需担心兼容性问题。本文将介绍几种实用方法，帮助您快速完成联系人迁移。第1部分。如何使用克隆手机将联系人从iPhone传输到realme（官方方式）
成像系统中的噪声：光子散粒噪声 YoungHong1992 计算机视觉图像信号处理
关键要点研究表明，传感器成像系统中的噪声主要来源于光子散粒噪声，这是光量子特性的结果。噪声形式为随机波动，遵循泊松分布，在图像中表现为颗粒感，尤其在低光条件下明显。证据显示，不同光照环境下的噪声表现不同，亮光条件下信号噪声比更高，相对噪声较小。噪声的产生在仅考虑光学成像、不考虑电流因素的情况下，传感器成像系统中的主要噪声来源是光子散粒噪声。这是由光的量子性质引起的，即光子到达传感器时数量的统计随机
python序列化任意结构到dict YoungHong1992 python 开发语言
defserialize(obj:Any)->Any:"""因为Param没有序列化的接口，无法直接转为dict或json，因此编写该函数,把Param转为dict"""ifisinstance(obj,np.ndarray):returnobj.tolist()#将numpy.ndarray转换为列表elifisinstance(obj,(int,float,str,bool)):#基本数据类型
微软智能语音平台赋能理想汽车：创新驱动，引领智能出行新体验
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AI 的出现，是否能替代 IT 从业者？敲代码的苦13 人工智能
在科技浪潮奔涌向前的时代，AI正以惊人的速度渗透进各个领域，IT行业首当其冲。当AI编写代码的效率不断提升，当智能算法能够快速完成系统故障诊断，当自动化工具可以处理大量数据运维工作，IT从业者们不禁心生疑虑：AI真的会成为“职业终结者”，将自己从岗位上彻底替代吗？这场关于AI与IT从业者未来的讨论，充满了争议与悬念，也关乎着无数人的职业命运。一、AI在IT领域的应用现状编程开发中的AIAI在编程开
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如何将 iPhone 同步到Mac？ Coolmuster iPhone iOS 苹果手机 iphone macos ios
想要将iPhone同步到Mac吗？Mac和iPhone是功能强大的Apple设备，允许用户存储文件。但只有当它们结合在一起时，你才能体验到苹果生态系统凝聚力的力量。你可以通过多种方式将iPhone连接到Mac，以实现无缝文件共享。阅读本指南，了解如何将iPhone与Mac同步并无缝共享文件。第1部分.如何通过专业工具将iPhone同步到Mac将iPhone同步到Mac最佳方法是使用专业软件Cool
如何将联系人从 iPhone 导入到Mac ？
如果您希望将联系人从iPhone无缝迁移到Mac，那么您应该选择经过验证的解决方案来确保过程顺利。将联系人从iPhone传输到Mac不仅需要一根USB数据线。面对现实，联系人信息极其宝贵，因此在转移过程中需要格外小心。如果您想掌握正确将联系人从iPhone导入到Mac的方法，请留意以下详细的实用信息。方法1：不使用iCloud/iTunes将iPhone中的联系人导入到Mac并非所有人都倾向于使用
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我是廖志伟，一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》（基础篇）、（进阶篇）、（架构篇）清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、Spri
Spring MVC深度解析
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Spring Cloud服务治理精讲 Java廖志伟 Java场景面试宝典 Spring Cloud Service Governance Distributed Systems
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AIGC领域AI作画：在数字雕塑中的应用实践 AI原生应用开发 AI 原生应用开发 AIGC AI作画 ai
AIGC领域AI作画：在数字雕塑中的应用实践关键词：AIGC、AI作画、数字雕塑、生成对抗网络、3D建模、艺术创作、深度学习摘要：本文深入探讨了AIGC(人工智能生成内容)技术在数字雕塑领域的创新应用。我们将从技术原理、算法实现到实际案例，全面解析AI如何赋能传统数字雕塑创作流程。文章首先介绍AIGC在艺术创作中的背景和发展现状，然后详细讲解核心算法原理和数学模型，接着通过实际项目案例展示AI作画
WebView 页面在多语言环境中错位怎么办？国际化适配调试全过程 2501_91600747 http udp https websocket 网络安全网络协议 tcp/ip
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【C语言】学习过程教训与经验杂谈：思想准备、知识回顾（五）
个人主页：艾莉丝努力练剑❄专栏传送门：《C语言》、《数据结构与算法》、C语言刷题12天IO强训、LeetCode代码强化刷题学习方向：C/C++方向⭐️人生格言：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平前言：我们在学习过程中会碰到很多很多问题，本系列文章不会博主不会额外再创建一个新的专栏来收录，因为这一系列文章创作的初心主要是针对回顾知识点（遵循遗忘曲线并且根据自身的实际情况可以做出一些
Python爬虫实战：使用Scrapy和Selenium高效爬取USPTO美国专利数据 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目 python 爬虫 scrapy 开发语言 selenium 测试工具
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Python爬虫实战：爬取百度学术摘要信息全流程详解与代码示例 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目 python 爬虫开发语言 scrapy 学习 dubbo 百度
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Python爬虫实战：爬取网易云音乐热评的完整教程 Python爬虫项目 python 爬虫开发语言能源 selenium
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