高通骁龙875性能规格曝光！或集成X60 5G基带，台积电5nm工艺

halcon的Blob分析方法斯人已去忆犹在计算机视觉人工智能图像处理
阈值分割法图像分割常用方法就是阈值分割法，它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤。阈值分割法是一种传统的最常用的图像分割方法，特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。阈值分割是一种按图像像素灰度幅度进行分割的方法，把图像的灰度分成不同的等级，然后用设置灰度门限（阈值）的方法确定有意义的区域或要分割物体的边界。阈值分割的优点是计算简单、运算效率较高、速度快。阈值分割的几个难
用户实操 | GBase 8a MPP Cluster慢SQL分析排查和优化方法 GBASE数据库数据库 GBASE南大通用 GBASE
本期供稿|中国农业银行研发中心蔡鹍鹏01排查和优化方法SQL任务历史性能对比分析：通过开启GBase8a的audit_log审计日志，可以连续收集周期性任务的执行时间，通过对比相同SQL任务历史执行时长可以判定相同任务SQL长周期内的执行耗时趋势，通过对比发现执行性能异常情况，并进行针对性的分析。如，相同SQL任务在一定周期内执行时间逐渐变长，则需要结合表内数据量变化趋势、SQL任务类型需要访问全
GBase 8a数据库多并发insert性能缓慢的优化 GBASE数据库数据库国产数据库 GBase GBASE南大通用
原文链接：https://www.gbase.cn/community/post/4847更多精彩内容尽在南大通用GBase技术社区，南大通用致力于成为用户最信赖的数据库产品供应商。多并发insert缓慢优化场景分析在业务上或者数据迁移时，经常会出现对同一张表进行多并发的insertvalues操作，GBase8a虽然支持标准的sql插入方式，但同一般的关系型数据库对比，8a的强项在于大事务和大数
30.4:Python如何安装Pandas库？（课程共4100字）小兔子平安 Python完整学习全解答 python pandas 开发语言
课程概述（课程共4100字）①安装Pandas库打开命令提示符或终端窗口，输入以下命令来安装Pandas：当安装完成后，可以使用以下命令来验证Pandas是否已正确安装：②数据处理和分析读写数据数据清洗和预处理数据分组和聚合数据可视化③Python学习的深入讨论Python的应用领域Python的优点和缺点学习Python的建议学习Python的挑战课程总结课程概述Python是一种功能强大的编程
基于 GBase 数据库的海量数据处理与性能优化 big crab 数据库 oracle
一、引言随着大数据时代的到来，海量数据的存储和高效处理成为各行业的核心需求。GBase系列数据库（包括GBase8a、GBase8s和GBase8c）以其强大的性能、灵活的存储架构以及高效的查询优化功能，成为处理大规模数据的理想选择。本文将从GBase数据库的特性出发，探讨如何在实际应用中进行海量数据的高效处理，同时提供相关代码示例，帮助开发者更好地理解和应用GBase数据库。二、GBase数据库
使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强数行天下人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而，现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态（如文本或图像），在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献，填补了
java web 项目中封装的下拉列表小组件：实现下拉列表使用者前后端0行代码 ... weixin_34383618 java 前端后端 ViewUI
导读：主要从4个方面来阐述，1：背景；2：思路；3：代码实现；4：使用一：封装背景像easyui之类的纯前端组件，也有下拉列表组件，但是使用的时候，每个下拉列表，要配一个URL,以及设置URL反回来的值和select的text，和value的对应关系，这有2个问题：一使用者必须知道URL，二，如果页面有10个下拉表表，要请求后台10次，肯定影响性能，而我想要的是使用者只要申明用哪个数据字典就行了，
IDEA接入GPT王炸秘籍，开发分析界面与ChatGPT直接无缝衔接数行天下 AI赋能 intellij-idea gpt chatgpt python java
大家好，我是数行天下，普通中间群体是凭借技术或业务在各行各业打工的重要群体，是AI技术的实践和推动者，个体的数字化程度越高就越能在百年未有之变局的AI时代赢得先机。各行各业数据分析、系统开发人员，科研领域研究人员，设计师，及各单位文字工作者等，谁能快速学习、加快效率，产出的内容更优质，在内卷化日益严重的环境中就更有竞争力。由于各种限制，大部分人无法有效使用GPT，即使费力注册成功也因为科学上网时间
matlab 延迟算子,时间序列分析-----2---时间序列预处理这块必被安排 matlab 延迟算子
既然有了序列，那怎么拿来分析呢？时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。1、描述性时序分析通过直观的数据比较或绘图观测，寻找序列中蕴含的发展规律，这种分析方法就称为描述性时序分析。描述性时序分析方法具有操作简单、直观有效的特点，它通常是人们进行统计时序分析的第一步。2、统计时序分析(1)频域分析方法原理：假设任何一种无趋势的时间序列都可以分解成若干不同频率的周期波动发展过程：1)早期的频
【转】时间序列分析——基于R，王燕 weixin_30780221 r语言
《时间序列分析——基于R》王燕，读书笔记笔记：一、检验：1、平稳性检验：图检验方法：时序图检验：该序列有明显的趋势性或周期性，则不是平稳序列自相关图检验：（acf函数）平稳序列具有短期相关性，即随着延迟期数k的增加，平稳序列的自相关系数ρ会很快地衰减向0（指数级衰减），反之非平稳序列衰减速度会比较慢构造检验统计量进行假设检验：单位根检验adfTest()——fUnitRoots包2、纯随机性检验、
在linux环境下启动es,linux上Elasticsearch 安装配置、网页访问 guo桀在linux环境下启动es
一、ElasticSearch简述ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTfulweb接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。我们建立一个网站或应用程序，并要添加搜索功能
Linux编程：嵌入式ARM平台Linux网络实时性能优化橘色的喵 Linux 性能优化功能优化 arm开发 linux 网络实时性能优化内核优化
文章目录0.概要1.时钟周期与网络性能的权衡时钟周期（ClockPeriod）**优化策略：****副作用：**2.网络中断优化**问题：****优化策略：****副作用：**3.网络协议栈优化**优化策略：****副作用：**4.禁用内存页面交换（禁用Swap）为什么禁用Swap？**禁用Swap配置：****副作用：**5.配置`swappiness`为0**如何设置`swappiness`为
如何在 Odoo 18 中向聊天窗口(Chatter)添加自定义按钮 odoo中国 odoo odoo 开源软件 python erp
如何在Odoo18中向聊天窗口(Chatter)添加自定义按钮在Odoo中，提升用户体验通常涉及对聊天窗口的定制——聊天窗口是针对特定记录进行交流和更新的集中平台。在聊天窗口中添加自定义按钮可以显著简化操作流程，使用户能够直接在界面中执行特定操作，例如触发工作流或生成报告。本文将指导您如何在Odoo18中向聊天窗口添加按钮，涵盖必要的步骤和代码片段，帮助您定制此功能以更好地满足业务需求并提高整体效
本地部署 DeepSeek：环境准备 + 详细步骤 + 高级部署方案 + 可视化工具集成 + 故障排除手册 + 性能优化建议 Katie。人工智能技术发展 ai deepseek 人工智能人工智能大模型
前言随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）在多个行业中的应用日益广泛，从自然语言处理、内容生成到智能客服、医疗诊断等领域，AI正在深刻改变传统的工作方式和业务流程。DeepSeek作为一家新兴的AI公司，凭借其高效的AI模型和开源的优势，迅速在竞争激烈的AI市场中脱颖而出。其模型不仅在性能上表现出色，还通过开源策略吸引了大量开发者和企业的关注，形成了一个活跃的社区生态。然而，随着AI技术
基于iNeuOS工业互联网平台的板材实时质检系统 iNeuOS工业互联网 iNeuOS 工业互联网人工智能物联网
1.项目背景刨花板生产线由于原料、生产工艺等原因，会有一些产品板面出现颤纹、漏砂、胶斑、胶块、大刨花、粉尘斑、板面划痕和油污等缺陷。表面缺陷会降低板材强度、影响板材外观和二次加工，给企业带来经济损失。目前针对刨花板的瑕疵识别工作主要以人工检测为主，缺陷种类繁多和视觉疲劳导致漏检率和误检率较高，极大限制了工厂的生产效率和产品质量。同时，工厂现有刨花板产线质检环节无法积累生产过程数据、无法形成有效数据
时间序列分析之AR、MA、ARMA、ARIMA详解（5）白马负金羁机器学习之术协整 cointegration ARIMA 时间序列分析
在时间序列分析中最常使用的一系列模型：AR、MR、ARMA，一直到ARIMA，都源于乔治·博克斯和格威利姆·詹金斯等人的一系列工作（他们的有关成果后汇集成该领域的权威经典著作【1】）。乔治·博克斯被认为是二十世纪的一代统计学大师，他有一句广为人知的名言：所有的模型都是错误的，但有一些是有用的（“Allmodelsarewrong,butsomeareuseful”）。为了让统计模型发挥作用，深入理
【PCIe XDMA开发】XDMA与MIG位宽一致性要求 RunningCamel PCIe FPGA PCIe XDMA
在基于FPGA的PCIeXDMA与MIG（MemoryInterfaceGenerator）协同设计中，位宽一致性对传输效率有重要影响，但具体实现需结合系统架构和性能需求综合考虑。一、位宽一致性的必要性数据路径对齐要求XDMA的AXI接口位宽（如128/256/512位）需与MIG的物理接口位宽保持一致15。若两者不一致，需插入位宽转换模块（如AXIDataWidthConverter），这会引入
数据驱动业务增长，E-MapReduce 真实案例解析 Anna_Tong mapreduce 大数据云计算数据分析阿里云实时计算数据驱动
在大数据时代，数据已经成为企业核心竞争力的关键因素之一。无论是电商、金融、物流还是制造业，企业都在探索如何更高效地处理、分析和利用海量数据，以实现精准决策、优化运营并提升业务增长。然而，面对PB级甚至EB级的数据规模，传统的本地大数据计算架构往往难以满足性能和成本的要求。如何在保证计算效率的同时降低运维成本，成为企业数据战略中的关键挑战。阿里云E-MapReduce（EMR）作为一款云原生的大数据
elasticsearch8 linux版以服务的方式启动 zhangzeyuaaa elasticsearch Linux linux 运维服务器
1.创建系统服务文件对于使用systemd作为系统初始化系统的Linux发行版（如CentOS7及以上、Ubuntu16.04及以上），需要创建一个systemd服务文件。以root用户或具有sudo权限的用户身份执行以下操作：sudovim/etc/systemd/system/elasticsearch.service在打开的文件中输入以下内容：[Unit]Description=Elasti
GBase 数据库的高性能架构与优化实践 big crab 数据库架构
引言随着信息技术的快速发展，数据库作为支撑各行各业数据存储和处理的核心技术之一，承担着越来越重要的角色。在现代企业中，大数据量、复杂查询和高并发处理已成为普遍需求。GBase数据库作为国内领先的数据库产品之一，提供了卓越的性能和灵活的架构设计，能够高效处理复杂的事务、分析查询和海量数据。本文将探讨GBase数据库的高性能架构，并结合实际案例展示其优化实践。一、GBase数据库架构概述GBase数据
Linux常见的性能优化策略这多冒昧啊 linux 服务器运维
目录1.CPU性能优化：调整进程优先级2.内存优化：禁用透明大页3.磁盘I/O优化：切换I/O调度器4.网络优化：TCP缓冲区调优5.文件句柄优化：高并发API服务器策略总结：1.CPU性能优化：调整进程优先级场景描述：某跨境电商平台在“黑色星期五”大促期间，订单处理系统（Java服务）出现响应延迟。运维团队通过pidstat-u1发现名为log_aggregator的Python日志收集进程（P
企业使用统一终端管理(UEM)工具提高端点安全性 ManageEngine卓豪统一终端管理终端管理端点安全统一终端管理 UEM
什么是统一终端管理(UEM)统一终端管理(UEM)是一种从单个控制台管理和保护企业中所有端点的方法，包括智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式机和IoT设备。UEM解决方案为IT管理员提供了一个集中式平台，用于跨所有作系统和设备类型部署、配置、管理和保护端点。统一终端管理(UEM)对企业有哪些好处使用UEM的企业可以简化跨各种作系统和设备类型的端点管理，而无需依赖多种工具，从而提高效率。随着整个IT
云专线：金融与电商实时交易系统的强大后盾 xjxijd 云计算安全大数据
在数字经济蓬勃发展的当下，金融和电商行业的实时交易系统是各自领域的核心。这些系统的高效运行依赖稳定、快速且安全的网络连接，云专线作为前沿技术，为其提供坚实保障，在数字化浪潮中作用关键。金融市场价格波动频繁，交易机会稍纵即逝，交易系统性能直接影响交易成败。云专线通过优化网络架构与传输路径，大幅降低数据传输延迟，让交易指令能在毫秒甚至微秒级时间抵达服务器，助力金融机构和投资者快速响应市场变化，抢占先机
Netty的ByteBuf为何如此高效？深入解析其设计与优势星辰@Sea 系统架构 Java Netty Java
前言在高性能网络编程中，Netty因其卓越的性能和灵活性而被广泛应用。本文将深入探讨Netty的核心组件之一——ByteBuf的设计理念及其优势。部署准备一、JavaNIOBuffer的痛点在传统JavaNIO编程中，ByteBuffer存在以下缺陷：容量固定：初始化后无法自动扩容读写模式切换：需要调用flip()方法切换API复杂：position/limit等指针管理繁琐内存管理：直接内存需要
DeepSeek大模型本地化部署与实践指南星辰@Sea 人工智能人工智能 DeepSeek AI nlp
前言在数据隐私要求严苛或网络环境受限的场景中，本地化部署大模型成为企业AI落地的关键需求。本文将手把手教你如何实现DeepSeek大模型的本地化部署，并提供完整的实践案例代码。部署准备硬件要求配置项推荐规格最低要求GPUNVIDIAA10080Gx4RTX309024GCPUIntelXeonSilver4314i7-12700K内存512GBDDR464GBDDR4存储2TBNVMeSSD512
RocketMQ 消息堆积了怎么解决星辰@Sea 消息队列 Java rocketmq
目录引言消息堆积的原因RocketMQ的基本架构解决消息堆积的方法4.1扩大消费者规模4.2调整消息优先级4.3优化消费逻辑4.4消息重试与死信队列4.5监控与报警机制实现解决堆积的步骤5.1扩大消费者规模的配置5.2调整消息优先级的配置5.3优化消费逻辑的示例5.4消息重试与死信队列的配置5.5监控与报警机制的实现应用场景性能与扩展性考虑常见问题与解决方案总结参考资料1.引言在分布式系统中，消息
Netty如何优雅地解决TCP粘包、拆包问题星辰@Sea 系统架构 Java tcp/ip 网络网络协议 Netty
引言在TCP/IP协议族中，TCP（传输控制协议）是一个面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层协议。TCP协议确保了数据能够可靠地从一个端点传输到另一个端点，但它并没有提供消息边界的概念。这意味着，当数据被发送时，可能会出现“粘包”（数据包被合并）或“拆包”（数据包被分割）的问题。这对开发人员来说是一个挑战，因为如果不正确处理这些问题，可能导致应用程序的逻辑错误或性能问题。在本文中，我们将深入探讨
力扣LeetCode: 120 三角形最小路径和不想编程小谭 LeetCode leetcode 算法 c++动态规划
题目：给定一个三角形triangle，找出自顶向下的最小路径和。每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。相邻的结点在这里指的是下标与上一层结点下标相同或者等于上一层结点下标+1的两个结点。也就是说，如果正位于当前行的下标i，那么下一步可以移动到下一行的下标i或i+1。示例1：输入：triangle=[[2],[3,4],[6,5,7],[4,1,8,3]]输出：11解释：如下面简图所示：234657
必看！同步磁阻电机控制下，转子零位异常破局之法物联高科单片机嵌入式硬件生活创业创新物联网
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电机难题：同步磁阻电机转子零位调节异常咋解决？物联高科人工智能单片机 stm32 嵌入式硬件前端
随着现代工业和科技的不断进步，电机作为核心驱动装置，其性能的优劣直接影响到设备的整体效率和可靠性。特别是在高精度、高性能应用场景中，同步磁阻电机因其优越的调速特性和控制精度，逐渐受到广泛关注。一、同步磁阻电机的基本原理同步磁阻电机（SRM）是一种无需励磁且具有自励能力的电机，其工作原理基于电机转子与定子之间的磁场相互作用。与传统永磁电机不同，SRM的转子没有励磁绕组，而是通过转子结构的设计，使得其
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优化MySQL数据库性能的八种方法 AILIKES sql mysql
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通过Spring Mail Api发送邮件 120153216 邮件 main
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在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL 357029540 SQL Server
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为UILabel添加点击事件 bewithme UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的，网上查了查居然没有一个是完整的答案，现在我提供一个完整的代码。 UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
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由于一直在看haskell，不可避免的接触到了很多数学知识，其中数论最多，如素数，斐波那契数列等，很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。闲暇之余，从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
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这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到，这个类本质应该还是一个散列表，只是前面有Identity修饰，是一种特殊的HashMap。简单的说，IdentityHashMap和HashM
读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java
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一道24点的10+种非人类解法（2,3,10,10） dsjt 算法
这是人类算24点的方法？！！！事件缘由：今天晚上突然看到一条24点状态，当时惊为天人，这NM叫人啊？以下是那条状态朱明西 : 24点，算2 3 10 10，我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生，结果跑跑同学扫了一眼说，算出来了，2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算刚出完题，文哥的暴走之旅开始了 5秒后
关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题 dcj3sjt126com yii framework
在使用 YIi的路径管理工具时，发现了一个问题。 <?php
对象与关系之间的矛盾：“阻抗失配”效应[转] come_for_dream 对象
概述 “阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库（RDBMS）存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年，而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。 “阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括：类的层次关系必须绑定为关系模式（将对象
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一年前的夏天，我还在纠结要不要改行，要不要去学php？能学到真本事吗？改行能成功吗？太多的问题，我终于不顾一切，下定决心，辞去了工作，来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效，很顺利的就到了学校，赶巧了，正好学校搬到了新校区。先安顿了下来，过了个轻松的周末，第一次到帝都，逛逛吧！接下来的周一，是我噩梦的开始，学习内容对我这个零基础的人来说，除了勉强完成老师布置的作业外，我已经没有时间和精力去
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