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A13785751790
材质
T型槽铸铁平台作为工业制造领域的基础装备,其材质与结构特性直接影响着机械加工、检测装配等环节的精度与效率。根据铸造材料、内部构造及功能差异,T型槽铸铁平台可形成系统的分类体系,以下从材质与结构两个维度展开详细解析。一、材质分类:铸铁性能决定平台适用场景1.灰铸铁(HT系列)平台灰铸铁是T型槽平台传统的材质,其石墨呈片状分布,赋予材料良好的减震性和耐磨性。HT200材质平台广泛应用于中小型机械加工车
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Designseek满血版
人工智能图论
在数据分析、逻辑推理以及众多学术研究领域,韦恩图都扮演着极为关键的角色。它以直观的圆形或椭圆形重叠区域,清晰地展现出不同集合之间的关系,无论是集合间的交集、并集还是补集,都能一目了然地呈现出来。无论是学生在学习数学、逻辑学课程时梳理知识点,还是专业人士在进行市场调研、项目规划时分析数据,亦或是科研人员在撰写论文、展示研究成果时阐述理论框架,一款好用的韦恩图绘制工具都显得至关重要。今天,就让我为大家
- AI 浪潮下的锚与帆:工程师文化的变与不变 | 架构师夜生活
工程师文化
目录:一、那些让程序员焦虑的"假消息"二、我们理解的工程师文化三、AI到底改变了什么四、程序员需要学什么新技能五、80后程序员vs 00后程序员六、最好的时代永远在前方引言公司食堂里,一个产品经理和一个程序员正在讨论一个让行业都焦虑的话题:"AI来了,你们程序员还有什么用?我直接对着机器说需求,它就能给我做出来,我还要你干嘛?你还要给我排期!"产品经理显得有些得意。"你对它说的话它听得懂吗?它生成
- Hadoop MapReduce 入门
一、Hadoop3.0.4环境准备1.环境要求Java8(Hadoop3.0.4不支持Java11+)单节点或多节点Linux系统(推荐Ubuntu18.04+)至少4GB内存(建议8GB+)50GB以上磁盘空间2.安装Java#安装Java8sudoapt-getinstallopenjdk-8-jdk#验证安装java-version3.下载与安装Hadoop3.0.4#下载Hadoop3.0
- 【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理
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- Aurora中插入伪代码的字体设置
中文:宋体英文:TimesNewRoman公式:LatinModernMath,跟包newtxmath有关word里面插入对象-->选择AuroraEquation-->Properties-->Packages,复制以下代码:%!TEXprogram=xelatex%强制使用XeLaTeX引擎\documentclass[a4paper]{article}%\usepackage{mathptm
- 蓝桥杯2023国赛-01游戏
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蓝桥杯游戏深度优先
本题的dfs还是比较复杂的,需要兼顾的条件比较多。这一题是我看了其他人的题才写出来的,菜菜捏,哈哈哈哈哈!!!然后这一题如何确保行之前不相同,是通过二进制来的,具体的在代码中给出了详解。直接上代码://https://www.lanqiao.cn/problems/17100/learning/?page=1&first_category_id=1&sort=students_count&tags
- Kafka 消费者组再平衡优化实践指南
一、Kafkarebalance原理与影响原理消费者通过subscribe(topics)向协调器(GroupCoordinator)注册组成员。协调器根据partition.assignment.strategy(默认StickyAssignor)自动分配各消费者的分区列表。每次成员加入/离开,都会经历:REVOKE:撤销旧的分区分配ASSIGN:重新分配所有分区期间所有消费者的poll()会被
- Tuning Language Models by Proxy
樱花的浪漫
对抗生成网络与动作识别强化学习因果推断大模型与智能体人工智能机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉神经网络
TuningLanguageModelsbyProxyhttps://arxiv.org/html/2401.08565v41.概述尽管大型预训练语言模型的通用能力越来越强,但它们仍然可以从额外的微调中受益,以更好地实现所需的行为。例如,它们通常被微调以遵循指令(Ouyang等人,2022年)、特定的兴趣领域(Gururangan等人,2020年)或特定任务(Raffel等人,2020年)。然而,
- STM32之无源蜂鸣器模块
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GISer_Jinger
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以下是前端面试中JavaScript基础易错问题的详解,结合常见考点和易混淆概念进行解析:⚠️一、变量作用域与提升varvslet/const◦变量提升:var声明的变量会提升到作用域顶部(值为undefined),而let/const存在暂时性死区(声明前访问报错)。◦循环陷阱:for(vari=0;iconsole.log(i));//输出3,3,3(共享同一作用域)}for(leti=0;i
- 如何解决Ubuntu服务器拉取github代码失败
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使用gitclone拉取GitHub代码时出现以下错误:fatal:unabletoaccess'https://github.com/XXX':Failedtoconnecttogithub.comport443after133795ms:Connectiontimedout通过查找资料,找到解决办法,可以通过运行以下代码解决:gitconfig--global--unsethttp.proxy
- 巨兽的阴影:大型语言模型的挑战与伦理深渊
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当GPT-4这样的庞然大物能够流畅对话、撰写诗歌、编写代码、解析图像,甚至在某些测试中媲美人类专家时,大型语言模型(LLM)仿佛成为了无所不能的“智能神谕”。然而,在这令人目眩的成就之下,潜藏着复杂而严峻的挑战与伦理困境,如同光芒万丈的科技巨兽脚下那片难以忽视的深邃阴影。这些挑战并非技术进步的偶然副作用,而是深植于LLM的运作本质、训练数据来源以及其与社会交互的复杂性之中。它们警示我们,在追逐能力
- AI+Web3:从自动化工具到自主经济体的范式革命
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>想象你的AI助手不仅能回答问题,还能自主管理你的加密资产、参与DAO治理、在预测市场博弈,甚至为你创造持续收益——欢迎来到AI与Web3融合的新世界。传统互联网(Web2)的AI困在中心化的牢笼中:数据被垄断在科技巨头手中,算法决策如同黑箱,用户沦为被动的数据奶牛。**Web3与AI的碰撞正在打破这一枷锁**,催生出去中心化的自主智能体(AIAgent),它们拥有数字身份、加密钱包和经济决策权,
- 【资源分享】外文文献检索网站
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资源文献检索
外文文献检索网站Sci-Hub网址链接:https://www.sci-hub.st/Sci-hub是一个可以无限搜索、查阅和下载大量优质论文的数据库。其优点在于可以免费下载论文文献。ScienceDirect网址链接:http://www.sciencedirect.com/ScienceDirect是一个拥有2500多本期刊以及近20000篇文章的科学数据库,里面的文献可以免费检索阅读。Pro
- AI+小程序新范式:智能推荐、语音交互的场景落地全攻略
AI+小程序新范式:智能推荐、语音交互的场景落地全攻略内容摘要在AI技术席卷全球的今天,小程序与AI的结合已不再是“锦上添花”,而是企业生存的“必答题”。当用户打开一个电商小程序,系统竟能提前预判其需求;当用户对着智能音箱说一句指令,小程序即刻完成从订票到推荐餐厅的“一条龙”服务——这些场景正在成为现实。但问题随之而来:智能推荐如何避免“精准骚扰”?语音交互如何突破方言和噪音的桎梏?技术背后隐藏着
- STM实战开发(4):STM32控制蜂鸣器发声的开发博客
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2025年嵌入式开发stm32嵌入式硬件单片机物联网
1.前言随着智能硬件的发展,蜂鸣器成为了很多嵌入式系统中的一个常见输出装置。无论是作为警报声,还是作为提示音,蜂鸣器都可以为用户提供直观的声音反馈。在嵌入式开发中,STM32由于其强大的性能和灵活的外设配置,成为了实现蜂鸣器控制的理想平台。本文将以STM32为开发平台,详细讲解如何控制蜂鸣器发声。通过本篇博客,你将能够了解蜂鸣器的工作原理、如何连接蜂鸣器到STM32单片机,以及如何编写控制蜂鸣器的
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- 0704-0706上海,又聚上了
GISer_Jinger
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上次,还是0413,当时写了一篇,下次相见是何时?也鼓励自己下次相见是找到工作(实习也算),没想到真找到了,DWApp说到实习,其实没认真投递很多,互联网公司除了阿里系卡学历连笔试机会都没有的话,其他的都给了一定的面试机会,只是自己没能很好把握机会,也能理解毕竟刚开始面试又加上自己表达能力和总结的不到位,或多或少的和面试官有代沟,其实也好,万一是实习的Mentor两个人又聊不来互相不对头的话也不好
- 【论文阅读】Few-Shot PPG Signal Generation via Guided Diffusion Models
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从少量样本数据选择到后处理的整体框架。首先,扩散模型在N样本数据集和指导下的训练。接着,模型生成一个增强的数据集,并进一步优化以提高保真度。最后,这些合成数据与少量样本训练数据集结合,用于基准模型的训练和评估。数据分布从最初的红色变为保真度增强的蓝色,这表明模型与真实数据更加吻合,如简化后的数据分布示意图所示。这篇文章的核心内容是介绍了一种名为BG-Diff(Bi-GuidedDiffusion)
- 从被动检索到主动思考:Naive RAG 到 Agentic RAG 的架构演进与关键技术解析
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人工智能架构RAG
摘要随着大语言模型(LLMs)的广泛应用,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)技术已成为解决模型知识滞后与幻觉问题的核心方案。本文深入剖析从基础NaiveRAG到新一代AgenticRAG的架构演进路径,聚焦关键技术创新点(如递归检索、自适应查询改写、工具集成、多智能体协作),并通过架构图对比与案例分析,揭示其在复杂任务处理中的范式转变。全文超过500
- HarmonyOS开发秘籍:从监听系统变量到掌握AbilityStage回调
大雨淅淅
#HarmonyOS开发harmonyos华为
目录一、HarmonyOS开发新视野二、AbilityStage组件初相识(一)组件定义与作用(二)与Module的对应关系三、开发前的准备工作(一)创建AbilityStage文件步骤(二)导入依赖与配置文件四、监听系统环境变量变化实战(一)关键代码解析(二)回调函数触发机制五、AbilityStage其他回调函数探秘(一)onAcceptWant()(二)onMemoryLevel()(三)o
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本节课你将学到BERT模型的核心原理与优势HuggingFaceTransformers库的BERT接口使用情感分析任务的完整实现流程模型微调(Fine-tuning)技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:pipinstalltorchtransformersdatasetspandastqdmGPU推荐(可加速训练)前置知识第28讲Transformer基础基本PyTorch使用
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LaunchProfiler概述DevEcoStudio内置Profiler分析调优工具。其中Launch主要用于分析应用或服务的启动耗时,分析启动周期各阶段的耗时情况、核心线程的运行情况等,协助开发者识别启动缓慢的原因。此外,Launch任务窗口还集成了Time、CPU、Frame场景分析任务的功能,方便开发者在分析启动耗时的过程中同步对比同一时段的其他资源占用情况。场景示例如下代码在页面绘制之
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作者:像素笔记|发布时间:2025年6月27日摘要本文通过三层结构图、状态流程图、对比表格三大图表,深入解析HarmonyOSArkUI的生命周期机制,涵盖UIAbility、页面、组件各层级的触发顺序与最佳实践。同时提供高级场景管理方案、常见误区分析及实战级生命周期管理工具设计,助你打造高性能、高稳定性的HarmonyOS应用!一、三层生命周期结构图(图1)下图展示了HarmonyOS应用框架的
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为了在.NET9平台上对比Newtonsoft.Json和System.Text.Json的序列化与反序列化的性能,我们可以使用BenchmarkDotNet来进行压测。目录1.项目准备2.基准测试环境3.性能对比a.对象级别的序列化(Object-LevelSerialization)b.对象级别的反序列化(Object-LevelDeserialization)c.API响应级别的序列化(Ap
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.NET跨平台.netstring拼接字符串拼接性能测试BenchmarkTestcsharp
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从亏损到盈利:用Python实现WVAD策略,量价结合更靠谱那个让我夜不能寐的亏损账户去年有个客户老张来找我,50万本金半年亏了15万。他红着眼睛问我:"为什么我跟着大V买卖还是亏?"我看了他的交易记录就明白了——全是凭感觉操作,涨了追,跌了割,完全被市场情绪牵着鼻子走。这让我想起自己刚入行时,盯着分时图眼睛发酸的日子。直到有天看到营业部老总桌上那本《量化交易入门》,才恍然大悟:原来职业玩家都在用
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Problem:234.回文链表题目:给你一个单链表的头节点head,请你判断该链表是否为回文链表。如果是,返回true;否则,返回false。文章目录整体思路完整代码时空复杂度时间复杂度:O(N)空间复杂度:O(1)整体思路这段代码旨在解决一个经典的链表问题:回文链表(PalindromeLinkedList)。问题要求判断一个单链表是否是回文结构,即从前向后读和从后向前读的序列是否相同。例如1
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
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每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
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Mockito异常测试实例:
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
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- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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