大飞机概念股迎来春天，航空发动机国产化好消息不断

运放的放大倍数、增益、开环、闭环，这几个概念你懂了吗？ HW-BASE 电路分析与仿真嵌入式硬件硬件工程
运放的放大倍数、增益、开环、闭环，这几个概念你懂了吗？1、放大倍数放大倍数的意思是，运放电路将输入信号放大了多少倍；放大倍数A=输出电压uo/输入电压ui，单位为1或者无单位2、开环放大倍数运放没有引入反馈时，此时运放的放大倍数称为开环放大倍数A=uo/（V+-V-）运放的开环放大倍数那是相当大，成千上万倍、十万倍…而我们平时的运放电路的放大倍数一般就几倍、几十倍3、增益当运放的放大倍数特别大时，
Spring框架中的过滤器、拦截器与Spring Security：深入比较与应用实践暮乘白帝过重山数据仓库 java 后端 spring 拦截器过滤器 Spring Security
一、引言在现代Java企业级应用开发中，Spring框架已经成为事实上的标准。随着应用安全性和复杂性的不断提高，开发者需要掌握多种请求处理和安全控制机制。本文将深入探讨Spring框架中的过滤器(Filter)、拦截器(Interceptor)和SpringSecurity这三种关键技术，分析它们的异同点、适用场景以及当前企业开发中的流行趋势。二、Spring框架概述Spring框架是一个轻量级的
别再乱选浴室柜！2025三大品牌浴室柜详细选购指南，把最好的推荐给你
最近收到了不少私信，基本都在说，被各种品牌的高端定制，精美图片搞到头晕发胀，好不容易选定后，买回家才发现——台面积水严重，柜体容易发霉，还有五金生锈！所以今天这篇选购指南，咱们不讲虚的，直接给伙伴们上浴室柜行业内部经验，横评分享三大知名品牌亮点。帮你们避开那些看起来很精美但实则是绣花枕头的坑。选购浴室柜时，大多需要从三个大维度去考虑。柜体材质，经过特殊防水处理的实木，适合干湿分离良好的卫生间，20
Midday：自由职业者的智能业务管理工具人工智能我来了人工智能 AI 人工智能
Midday：为自由职业者打造的智能业务管理工具随着自由职业市场的不断扩展，自由职业者、承包商、咨询师以及个人创业者在管理业务运营方面面临着诸多挑战。为了帮助这些个人更高效地管理他们的业务，Midday应运而生。作为一款全能工具，Midday将通常分散在多个平台上的功能整合到一个统一的系统中，使业务管理变得更加简单和智能。Midday功能概览实时时间追踪：提升项目生产力与协作在自由职业中，时间管理
大模型——Obsidian加Cursor就是最强个人AI知识库不二人生大模型人工智能爬虫大模型 Obsidian cursor
大模型——Obsidian加Cursor就是最强个人AI知识库这几天因为看到了Obsidian的浏览器剪藏插件的强大（这个下节讲）所以开始玩Obsidian，想要搞一个符合自己要求的本地知识库再加上AI的加持。也装了几个Obsidian的AI插件，结果发现配置非常复杂，体验不太行，想要顺畅使用的话得看文档，甚至还有看文档都无法结局的恶性Bug，我得搜Github其他人的问题才能搞定。这些插件的作用
JSP学习 sakoba 学习 java
文章目录什么是JSP运行原理JSP基础语法JSP表达式JSP脚本片段JSP声明jsp指令九大内置对象&四大域对象内置对象四大域对象代码JSP标签、JSTL标签、EL表达式EL表达式JSP标签JSTL标签什么是JSPJSP（JavaServerPages）是由SUN公司在1996年6月发布的一种基于Java技术的服务器端编程技术，用于开发动态Web应用。从本质上讲，它是一个简化的Servlet设计。
OpenCV图像噪点消除五大滤波方法慕婉0307 opencv基础 opencv 人工智能计算机视觉
在数字图像处理中，噪点消除是提高图像质量的关键步骤。本文将基于OpenCV库，详细讲解五种经典的图像去噪滤波方法：均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波，并通过丰富的代码示例展示它们的实际应用效果。一、图像噪点与滤波基础1.1常见图像噪声类型高斯噪声：符合正态分布的随机噪声椒盐噪声：随机出现的黑白像素点泊松噪声：光子计数噪声量化噪声：模拟信号数字化过程中产生1.2滤波方法分类滤波类型特点
C#区块链共识的3大必杀技：PoW、PoS、DPoS谁才是代码界的“链主”？墨瑾轩一起学学C#【二】c#区块链开发语言
关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣**3大必杀技，让你的代码成为“链主”**必杀技1：工作量证明（PoW）——“算力擂台赛”问题：为什么比特币的“矿工”要疯狂算哈希？答案：因为他们在参与“算力擂台赛”！PoW核心逻辑：
从阻塞到异步：Java NIO与AIO的高性能网络编程实战全解析小张在编程网络 java nio
引言在高并发网络时代，传统BIO的“一个连接一个线程”模式早已力不从心——当万级连接涌来时，服务器线程池瞬间告急，资源耗尽的警报此起彼伏。JavaNIO与AIO的出现，如同为网络编程装上了“多线程调度器”和“异步引擎”：NIO用非阻塞机制化解并发瓶颈，让单线程管理千个连接成为可能；AIO则更进一步，通过事件回调实现真正异步，让程序在I/O等待时不再“干瞪眼”。本文将从原理到实战，带您揭开这两大高级
C#.NET in、out、ref详解 c#.net
简介在C#中，in、ref和out是用于修改方法参数传递方式的关键字，它们决定了参数是按值传递还是按引用传递，以及参数是否必须在传递前初始化。基本语义对比修饰符传递方式可读写性必须初始化调用前必须赋值典型场景ref引用传递可读可写需先在调用前初始化是修改调用者变量；传大对象避免拷贝in只读引用传递只读（不能赋值）需先在调用前初始化是传递大值类型以避免拷贝out引用传递必须在方法体内赋值调用前可未初
AIGC领域Prompt工程：原理、方法与行业应用 AI天才研究院 ChatGPT 计算 AI大模型应用入门实战与进阶 AIGC prompt ai
AIGC领域Prompt工程：原理、方法与行业应用关键词：Prompt工程、大语言模型（LLM）、提示设计、少样本学习、AIGC应用、思维链（CoT）、提示优化摘要：随着AIGC（人工智能生成内容）技术的爆发式发展，大语言模型（如GPT-4、LLaMA、通义千问）的性能已达到前所未有的高度。然而，模型的强大能力能否被充分释放，很大程度上依赖于"提示（Prompt）"的设计质量。本文系统解析Prom
从指令设计到系统集成：提示词工具链与GPTs插件的效率革命 charles666666 人工智能自然语言处理语言模型知识图谱 transformer
一、提示词工程工具链：概念与架构解析1.1为什么需要工具链？大模型交互的本质是“指令设计”，但人工编写提示词存在三大痛点：效率低（重复调试耗时）、质量不稳定（依赖个人经验）、复用性差（场景迁移成本高）。例如，某电商企业要求AI生成500种商品描述时，人工逐条调整提示词需耗费数周，且风格难以统一。工具链的价值在于通过模块化设计与自动化流程解决上述问题。其核心架构包含三个层级：需求解析层：将用户需求拆
大语言模型中的思维链提示：解锁高效互动的秘密 t0_54program 大数据与人工智能语言模型人工智能自然语言处理个人开发
在当今的人工智能领域，大语言模型（LLMs）已然成为一颗耀眼的明星，它经过海量训练，能够理解并生成人类语言，在编程等诸多领域助力人们完成日常任务。然而，若想与这些模型实现高效沟通，掌握正确的请求方式至关重要，而思维链提示（Chainofthoughtprompting）便是与LLMs互动时最为高效的技术之一。什么是提示（Prompting）？LLMs基于海量数据集进行训练，以理解并生成类人文本。其
SELinux 从理论到实践：深入解析与实战指南智驾 Linux SELinux TEE Linux 安全启动
文章目录引言：为什么需要SELinux？第一部分：SELinux核心理论1.1SELinux的三大核心模型1.2安全上下文（SecurityContext）1.3策略语言与模块化第二部分：实战操作指南2.1SELinux状态管理2.2文件上下文管理2.3服务配置与排错第三部分：高级技巧与最佳实践3.1自定义策略模块开发3.2常见问题与解决方案总结：SELinux的价值与学习路径参考引言：为什么需要
【数据标注师】目标跟踪标注试着数据标注师目标跟踪人工智能计算机视觉数据标注师目标跟踪标注
目录一、**目标跟踪标注的四大核心挑战**二、**五阶能力培养体系**▶**阶段1：基础规则内化（1-2周）**▶**阶段2：复杂场景处理技能**▶**阶段3：专业工具mastery**▶**阶段4：领域深度专精▶**阶段5：效率突破方案三、**精度控制五大核心技术**四、**质检与错误防御体系**1.**四维质检法**：2.**高频错误防御表**：五、**持续进阶体系**1.**复杂场景专项**
车联网网络安全渗透测试：深度解析与实践 ke0hly web安全网络安全物联网安全架构安全威胁分析
引言随着汽车智能化、网联化程度的不断深入，车联网（IoV）已成为连接人、车、路、云的关键枢纽。然而，技术进步的同时也带来了前所未有的网络安全挑战。从车载系统到云端平台，从车内通信到V2X通信，车联网的每一个环节都可能成为潜在的攻击面，一旦被恶意利用，将直接威胁到驾乘人员的生命财产安全，甚至影响国家安全和公共秩序。因此，构建一套全面、深入、实战化的车联网网络安全渗透测试流程和方法，对于保障车联网的健
人工智能大模型原理与应用实战：大模型在金融风控中的应用 AI天才研究院 LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
文章目录人工智能大模型原理与应用实战：大模型在金融风控中的应用01.背景介绍1.1金融风控的挑战1.2大模型的优势2.核心概念与联系2.1大模型在金融风控中的应用场景2.2大模型与传统风控技术的结合3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于大模型的欺诈检测3.2基于大模型的信用评估4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1逻辑回归模型4.2XGBoost模型5.项目实践：代码实例和详细解释说明5.1基于
Alluxio在数据索引和模型分发中的核心价值与应用 Alluxio 人工智能深度学习机器学习
在当前的技术环境下，搜索、推荐、广告、大模型、自动驾驶等领域的业务依赖于海量数据的处理和复杂模型的训练。这些任务通常涉及从用户行为数据和社交网络数据中提取大量信息，进行模型训练和推理。这一过程需要强大的数据分发能力，尤其是在多个服务器同时拉取同一份数据时，更是考验基础设施的性能。在这样的背景下，AlluxioEnterpriseAI在数据索引与模型分发/部署方面展示了其独特的优势，特别是在处理海量
选择Alluxio来解决AI模型训练场景数据访问的五大理由 Alluxio 人工智能 AI 分布式大数据语言模型
在AI模型训练尤其是大模型领域，存储系统的性能和稳定性直接决定了模型训练、推理、部署任务的效率和成本。随着全球AI行业的爆发带来的数据规模的快速增长，如何高效管理和利用这些数据成为AI模型训练中的一大挑战。AI模型训练场景面临的五大难题1.数据读写性能不足在AI模型训练与推理过程中，数据的高效读写是确保计算效率的关键。然而，随着数据集的急剧增长，存储系统往往无法满足对高速数据传输的需求，导致读写性
第 3 章：神经网络如何学习鱼摆摆拜拜神经网络学习人工智能
第3章：神经网络如何学习在第二章中，我们详细了解了神经网络的静态结构：由神经元组成的层，以及连接它们的权重和偏置。现在，我们将进入整个教程最核心的部分：神经网络是如何从数据中"学习"的？这个学习过程是一个动态的、不断调整自身参数以求更佳预测的过程。我们将通过四个关键概念来揭示这个秘密：前向传播(ForwardPropagation)：数据如何通过网络产生一个预测？损失函数(LossFunction
AI算力综述和资料整理木鱼时刻人工智能
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对照原则在临床试验中的应用与挑战
一、对照原则的科学逻辑1.1核心目的1.1.1区分混杂效应通过对照组设置，区分疾病自然进程、安慰剂效应、回归均值现象及非特异性效应等混杂因素，凸显干预措施的真实疗效。1.2统计本质1.2.1真实疗效计算真实疗效=（干预组终点变化-干预组基线）-（对照组终点变化-对照组基线），通过组间比较抵消共同偏倚。二、对照组的五大类型及适用场景2.1安慰剂对照2.1.1构成外观/用法相同的无活性物质。2.1.2
重复原则与样本量估计：临床试验的统计引擎 qq_34062333 临床试验统计学
一、重复原则的科学内涵1.1核心目的1.1.1量化随机误差通过足够样本量估计效应值的波动范围，确保结果可重现。1.1.2避免偶然性结论避免因小样本极端结果导致的偶然性结论，确保结论稳健。1.1.3提升外推性覆盖人群异质性，提升研究结果的外推性。1.2统计学本质1.2.1标准误样本量增加，标准误减小，置信区间变窄，精度提高。二、样本量估计的四大核心参数2.1显著性水平(α)2.1.1定义I类错误概率
使用大模型预测心力衰竭的全流程系统技术方案大纲 LCG元大模型医疗研究-方案大纲方案大纲深度学习机器学习人工智能
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中科亿海微SoM模组——基于FPGA+RSIC-V的计算机板卡 ehiway fpga开发
基于FPGA+RSIC-V的计算机板卡主芯片使用中科亿海微EQ6HL45-CSG324FPGA芯片和高性能微控制器HPM6880，并集合ADCLHA6958H、6通道数字隔离器SiLM5760、SiLM5763、内存W634GU6QB等器件，板卡实现了大容量配置存储等功能的融合，为模拟信号采集、数字信号处理、逻辑控制等应用提供高性能混合信号处理通用硬件平台。图板卡硬件整体框图图板卡实物图EQ6HL
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大模型系列——OllamaWebUI简明教程OpenWebUI，以前称为OllamaWebUI，支持各种大型语言模型(LLM)运行器，是本地部署并与语言模型交互的多功能工具。OpenWebUI，以前称为OllamaWebUI，是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管Web界面，旨在完全离线运行。它支持各种大型语言模型(LLM)运行器，使其成为部署和与语言模型交互的多功能工具。OpenWebUI提供
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