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UI性能优化在动作游戏中，UI（用户界面）的性能优化是至关重要的。一个响应迅速、流畅的UI可以显著提升玩家的游戏体验。本节将详细介绍如何在Godot引擎中优化UI性能，包括优化节点结构、减少绘制调用、使用缓存技术、以及优化动画和过渡效果等方法。优化节点结构减少节点数量在Godot引擎中，每个节点都有一定的开销。因此，减少节点的数量可以显著提高UI的性能。可以通过以下几种方法实现：合并节点：将多个相
FFMPEG实现音频重采样 QQ_1695710968 音频重采样 FFMPEG PCM
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【AWS入门】AWS云计算简介ABriefIntroductiontoAWSCloudComputingByJackson@ML什么是云计算？云计算能干什么？我们如何利用云计算？云计算如何实现？带着一系列问题，我将做一个普通布道者，引领广大读者，针对AWS各项云技术和服务，逐步进入云计算赋能千行百业的神奇世界。本文简要介绍AWS提供的云计算，希望对读者有所帮助。1.云计算云计算通过互联网按需提供I
附下载 | 2024 OWASP Top 10 基础设施安全风险.pdf 安全方案 OWASP 基础设施安全
《2024OWASPTop10基础设施安全风险》报告，由OWASP（开放网络应用安全项目）发布，旨在提升企业和组织对基础设施安全风险、威胁与漏洞的意识，并提供高质量的信息和最佳实践建议。报告列出了2024年最重要的10大基础设施安全风险，并通过案例分析展示了这些风险的实际影响。一、报告背景与目的背景：2024企业信息安全峰会以“直面信息安全挑战，创造最佳实践”为主题，聚焦信息安全技术与实践，致力于
AI技术学习笔记系列001：FastLanguageModel.get_peft_model 函数各参数的详细解释新说一二人工智能学习笔记
以下是关于代码中FastLanguageModel.get_peft_model函数各参数的详细解释，以及企业实际微调时的选择考量：参数详解及对微调的影响1.r=32（秩）作用：控制LoRA适配器的低秩矩阵的维度（秩），直接影响可训练参数数量。影响：r越大：适配器表达能力更强，能捕捉更复杂的任务特征，但可能导致过拟合（尤其数据量少时），训练时间和显存占用增加。r越小：参数量少，训练更快，显存占用低
Python实现大麦网抢票的四大关键技术点解析小白学大数据亿牛云代理 python python 开发语言爬虫数据挖掘程序人生
前言随着互联网的普及和发展，线上购票已经成为人们生活中不可或缺的一部分。然而，在抢购热门演出门票时，往往会遇到抢票难、抢票快的问题，有时候一秒钟的延迟就意味着与心仪的演出擦肩而过。为了解决这个问题，技术爱好者们开始探索利用Python多线程技术来提高抢票效率。本文将介绍Python实现大麦网抢票的四大关键技术点，帮助读者了解抢票脚本的核心原理，并通过示例代码详细说明实现过程。1.网页解析技术大麦网
计算机毕设论文灵魂模块：系统架构图设计终极指南（附资料）计算机毕业设计小帅课程设计毕业设计 java 系统架构
【关注我，毕业设计不迷茫】|6年辅导经验|帮助1200+学子顺利毕业大家好，我是程序员小帅，一名专注于计算机毕业设计全流程辅导的技术博主。专注JavaWeb,我深耕毕设领域6年，累计输出1200+原创项目案例，辅导成功率接近100%。如果你正在为选题、代码、论文或答辩发愁，这里能给你最落地的解决方案！为什么架构图是毕设的灵魂？1️⃣展示系统思维：用一张图说清技术选型逻辑2️⃣设计说明书：开发前必须
YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现深度学习&目标检测实战项目 YOLOv5实战项目 YOLO ui 分类数据挖掘目标跟踪人工智能
1.引言随着智能交通系统（ITS）的快速发展，车辆检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。车辆检测技术广泛应用于交通流量监控、车辆违章抓拍、无人驾驶等场景中。近年来，深度学习技术的突破，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，使得目标检测技术取得了显著进展。其中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中，我们将基于YO
DeepSeek：技术教育领域的AI变革者——从理论到实践的全面解析量子纠缠BUG DeepSeek DeepSeek部署 AI 人工智能 python
一、技术教育为何需要DeepSeek？在数字化转型的浪潮下，技术教育面临着知识更新快、实践门槛高、个性化需求强三大核心挑战。传统的教学模式难以满足开发者快速掌握前沿技术、构建复杂系统能力的需求。DeepSeek作为国产开源大模型的代表，凭借其推理能力、多模态支持与低成本部署的特性，正在为技术教育带来突破性解决方案。二、DeepSeek赋能技术教育的核心技术优势1.推理能力驱动深度学习思维链（CoT
【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结 roman_日积跬步-终至千里人工智能习题人工智能机器学习深度学习
文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据，研究从观测数据出发寻找规律，利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式，机器学习可以分为监督、无监督、强化学习
一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别 a小胡哦人工智能 Manus Ai agent
在人工智能蓬勃发展的当下，新术语和新技术层出不穷。AIAgent和AI大模型便是其中的“明星”，但不少人对它们的区别感到困惑。今天，我们就以Manus这类AIAgent为例，深入剖析AIAgent与一般AI大模型的不同之处。Manus：Manus定义与核心能力AI大模型AI大模型是基于深度学习架构，通过海量数据训练得到的复杂模型，像GPT-4、文心一言等。它们具备强大的知识储备和语言理解生成能力，
《零代码调用最强开源模型DeepSeek-Lite：15分钟实战案例解析》煜bart 人工智能
一、突破性技术揭秘DeepSeek-Lite-16K作为当前中文开源模型的性能冠军，在CLUE评测中超越GPT-4的表现令人震惊。该模型采用独特的动态窗口技术，支持最大16ktokens的上下文处理能力，在智能客服、法律文书处理、医疗诊断等场景展现惊人潜力。##二、三步极速接入指南```python#实战代码片段（基于HuggingFace平台）fromtransformersimportAuto
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基于python的家政预约管理系统源码+运行步骤冷琴1996 Python系统设计 python 开发语言
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基于python+django+vue.js开发的健身房管理系统源码+运行步骤冷琴1996 Python系统设计 python django vue.js
功能介绍平台采用B/S结构，后端采用主流的Python语言进行开发，前端采用主流的Vue.js进行开发。技术学习中的问题可以留言。功能包括：教练管理、会员管理、场地管理、设备管理、用户管理、日志管理、系统信息模块。源码地址https://github.com/geeeeeeeek/python_fitness演示地址http://fitness.gitapp.cn演示帐号：用户名：admin123
【商城实战(23)】筑牢安全防线，防范常见漏洞奔跑吧邓邓子商城实战安全商城实战 uniapp SpringBoot Element plus SQL注入 CSRF
【商城实战】专栏重磅来袭！这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。从项目基础搭建，运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架，到用户、商品、订单等核心模块开发，再到性能优化、安全加固、多端适配，乃至运营推广策略，102章内容层层递进。无论是想深入钻研技术细节，还是探寻商城运营之道，本专栏都能提供从0到1的系统讲解，助力你打造独具竞争力的电商平台，开启电商实战
数据分析面试全攻略：项目经验篇代码CC 数据分析（包括各种面试题）数据分析面试 python
引言：为什么项目经验是数据分析面试的“敲门砖”？在数据分析岗位的面试中，项目经验是最核心的竞争力证明。HR视角：80%的面试官会通过项目细节判断候选人的真实能力技术视角：项目是数据清洗、建模分析、业务落地的综合体现误区警示：单纯罗列工具名称（如Python/SQL）≠具备实战能力本文将系统讲解如何用STAR法则包装项目、如何选择高含金量数据集、以及如何通过和鲸社区快速积累实战经验。文末提供10个可
HarmonyOS第21天：解锁分布式技术，开启跨设备协同新体验老三不说话、 HarmonyOS开发 harmonyos 分布式华为
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一周热点：微软攻克语音输入、文本输出难题-Phi-4-multimodal 数据分析能量站机器学习人工智能
微软Phi-4-multimodal模型是人工智能领域的一个重要进展，它标志着微软在多模态人工智能技术上的突破。以下是对该模型的详细解释：模型概述微软Phi-4-multimodal是一个能够同时处理文本、图像和语音的多模态大型语言模型。它通过创新的架构和训练方法，实现了在不同模态之间的无缝交互，为用户提供更自然、更智能的交互体验。模型架构该模型采用多模态Transformer架构，通过LoRA（
Python-Django毕业设计医院门诊管理信息系统（程序+Lw) Python计算机毕设程序源码_ python django 课程设计
该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程项目运行环境配置：Pychram社区版+python3.7.7+Mysql5.7+HBuilderX+listpip+Navicat11+Django+nodejs。项目技术：django+python+Vue等等组成，B/S模式+pychram管理等等。环境需要1.运行环境：最好是python3.7.7，我们在这个版本上开发的。其他版
清华大学《DeepSeek赋能家庭教育》深度解析：AI如何重塑现代家庭教育模式硅基打工人 AI 人工智能经验分享大数据开源语言模型
引言：家庭教育的困境与AI的破局在数字化与智能化浪潮下，家庭教育面临多重挑战：家长教育能力不足、教育资源分配不均、亲子沟通效率低下、个性化需求难以满足等。清华大学发布的《DeepSeek赋能家庭教育》系列报告（共56页）提出了一种基于人工智能的解决方案，通过深度学习平台DeepSeek，为家庭教育注入科技动能。本文将从技术原理、核心功能、应用场景、伦理安全及未来展望等多维度展开分析。一、DeepS
小语言模型（SLM）技术解析：如何在有限资源下实现高效AI推理硅基打工人 AI 人工智能语言模型自然语言处理
引言：为什么小语言模型（SLM）是2025年的技术焦点？2025年，人工智能领域正经历一场“由大变小”的革命。尽管大语言模型（LLM）如GPT-4、GeminiUltra等在复杂任务中表现惊艳，但其高昂的算力成本、庞大的参数量（通常超过千亿）和依赖云端的特性，使得实际落地面临诸多瓶颈。**小语言模型（SmallLanguageModel,SLM）**应运而生，凭借其高效性、经济性和本地化部署能力，
Adobe Firefly 技术浅析（三）：GANs 的改进爱研究的小牛 AIGC——图像 AIGC—生成对抗网络 AIGC 机器学习深度学习
生成式对抗网络（GANs）在图像生成领域取得了显著的进展，但原始的GANs在训练稳定性、生成质量以及多样性方面存在一些挑战。AdobeFirefly在其图像生成技术中采用了多种改进的GANs方法，以提高生成图像的质量和多样性。1.条件生成式对抗网络（cGANs）1.1基本原理条件生成式对抗网络（cGANs）通过引入额外的条件信息（如类别标签、文本描述等），使得生成器能够根据这些条件生成特定类型的图
HarmonyOS NEXT 开发环境搭建与金融理财类APP开发指南 harmonyos
引言随着华为鸿蒙操作系统HarmonyOSNEXT的推出，越来越多的开发者开始关注并投入到这一新生态系统的开发中。本文将详细介绍如何在HarmonyOSNEXT上搭建开发环境，并通过一个金融理财类财务记账APP的示例，展示如何进行应用程序的技术开发。开发环境搭建首先，开发者需要准备一台运行Windows或macOS的计算机，并确保安装了最新版本的JavaDevelopmentKit(JDK)。接下
【数据分享】1999—2023年地级市地方一般公共预算收支状况数据（科学技术支出/教育支出等）小鲨鱼-立方数据学社数据分享中国城市统计年鉴地方一般公共预算收支状况立方数据学社
在之前的文章中，我们分享过基于2000-2024年《中国城市统计年鉴》整理的1999-2023年地级市的人口相关数据、染物排放和环境治理相关数据、房地产投资情况和商品房销售面积相关指标数据和社会消费品零售总额和年末金融机构存贷款余额（均可查看之前的文章获悉详情）！本次我们分享的是从2000—2024年《中国城市统计年鉴》整理的地级市一般公共预算收支状况！数据年份为1999-2023年，对于数据年份
AI开拓者指南：GenAI产品应用TIPs——从采购到使用（采购篇） ai开发
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4A架构，即业务架构、应用架构、数据架构和技术架构的统称，是构建数字化企业的基石。这四个方面相互关联、相互支撑，共同构成了企业信息化建设的完整体系。一、业务架构：明确方向与目标业务架构是数字化转型的起点，通过对企业价值流和业务目标的梳理，为后续的架构设计提供指导。企业需明确战略定位，识别核心业务流程，并优化组织结构，以确保数字化转型与业务目标相契合。二、应用架构：实现业务能力应用架构将业务架构转化
Chitu：清华核弹级开源！推理引擎3倍提速+50%省卡，国产芯片告别英伟达绑架蚝油菜花每日 AI 项目与应用实例开源开源人工智能
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今天帮助人解决的一个sql问题 asialee sql
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