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Liu_Meihao
c++
题目值周思路和校门外的树一样,唯一不同的是本题数组要开的大一些,其他都一样。代码#includeusingnamespacestd;constintN=100000010;inta[N]={0},b[N];intmain(){std::ios::sync_with_stdio(false);intn,m;cin>>n>>m;for(inti=1;i>l>>r;b[l]=b[l]+1;b[r+1]=
- Redis学习
LDM>W<
苍穹外卖redis学习数据库java后端
Redisredis是基于key-valve的方式将热门数据存储在内存,访问性能高的数据库redis服务端启动:redis-serve.exeredis.windows.confredis服务端关闭:ctrl+credis客户端连接本地:redis.cli.exeredis客户端连接其他地方:redis.cli.exe-hhost-p6379-a****(密码)//-h即host-p即port这里
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百态老人
架构
联合嵌入预测架构(JEPA)是一种新的预测建模方法,旨在通过在表示空间中进行预测,而不是直接生成详细的像素级输出,从而提高模型的效率和准确性。JEPA的核心思想是利用输入数据(如图像或视频)的抽象表示来捕捉重要的信息,并在此基础上进行预测,而不是试图重建输入数据的每一个细节。与传统的生成式模型不同,JEPA不专注于在像素空间中重建输入数据,而是通过编码器将输入和目标数据抽象为表示,并使用潜在变量来
- AIGC视频生成模型:ByteDance的PixelDance模型
好评笔记
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大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance,论文于2023年11月发布,模型上线于2024年9月,同时期上线的模型还有Seaweed(论文未发布)。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集优质专栏回顾:机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录热门专栏机器学习深度学习
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- java websocket 认证_配置JAVA SSL/TLS 之websocket wss交互式认证
weixin_39695490
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我下面生成的.keystore文件也可以用.jks后缀代替,jks的意思就是javakeystore,另外需要知道.cer文件是二进制的,.pem文件是文本文件,本质都是一样的,他们可以互相转换。java语言操作的是二进制的文件,其他的一些脚本语言,可能操作的是PEM格式的文件。看具体情况吧。创建服务端keystorekeytool-genkey-v-aliasserver_ks-keysize2
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24年5月来自挪威大学的论文“GaussianSplatting:3DReconstructionandNovelViewSynthesis,aReview”。基于图像的3D重建是一项具有挑战性的任务,涉及从一组输入图像中推断出目标或场景的3D形状。基于学习的方法因其直接估计3D形状的能力而备受关注。这篇论文重点介绍3D重建的最新技术,包括生成新的、未见过的视图。高斯Splatting方法的最新发
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工作流编排利器:Prefect全流程解析本文系统讲解了Prefect工作流编排工具,从基础入门到高级应用,涵盖任务与流程管理、数据处理、执行器配置、监控调试、性能优化及与其他工具集成等内容,文末项目实战示例,帮助读者全面回顾Prefect知识点。Prefect官方文档https://docs.prefect.io/v3/get-started/index一、Prefect基础入门(一)关于Pref
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在当下这个被AI深度渗透的时代,职场竞争愈发激烈,效率成为了制胜的关键因素。DeepSeek作为一款功能强大的AI工具,正引领着职场人的工作方式变革。当DeepSeek与其他热门应用巧妙搭配,便诞生了一系列能够大幅提升工作效率的王炸组合。无论你是忙碌的职场人士,还是充满创意的内容创作者,这些组合都将为你带来前所未有的工作体验,助你轻松应对各种复杂任务。接下来,让我们一同深入了解2025年DeepS
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一、引言图像增强是数字图像处理中的一个重要分支,其目的是改善图像的视觉效果,突出图像中的重要信息,或者将图像转换为更适合人或机器分析处理的形式。在实际应用中,图像增强技术广泛应用于医学影像、遥感图像、安防监控等领域。本文将详细介绍常用的图像增强算法原理,并给出基于OpenCVC++库的实现代码。二、图像增强算法分类图像增强算法可以分为空间域增强和频域增强两大类。空间域增强是直接对图像的像素值进行操
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记录大数据面试历程数据倾斜大数据岗位,数据倾斜面试必问的一个问题。一、数据倾斜的表现与原因表现某个或某几个Task执行时间过长,其他Task快速完成。Spark/MapReduce作业卡在某个阶段(如reduce阶段),日志显示少数Task处理大量数据。资源利用率不均衡(如CPU、内存集中在某些节点)。常见场景Key分布不均:如某些Key对应的数据量极大(如用户ID为空的记录、热点事件)。数据分区
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Zookeeper
Zookeeper是Apache的一个java项目,属于Hadoop系统,扮演管理员的角色。配置管理分布式系统都有好多机器,比如我在搭建hadoop的HDFS的时候,需要在一个主机器上(Master节点)配置好HDFS需要的各种配置文件,然后通过scp命令把这些配置文件拷贝到其他节点上,这样各个机器拿到的配置信息是一致的,才能成功运行起来HDFS服务。Zookeeper提供了这样的一种服务:一种集
- DeepSeek 助力 Vue3 开发:打造丝滑的表格(Table)之功能优化,添加列宽调整功能Table12
宝码香车
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前言:哈喽,大家好,今天给大家分享一篇文章!并提供具体代码帮助大家深入理解,彻底掌握!创作不易,如果能帮助到大家或者给大家一些灵感和启发,欢迎收藏+关注哦目录DeepSeek助力Vue3开发:打造丝滑的表格(Table)之功能优化,添加列宽调整功能Table12页面效果指令输入think组件代码功能增强说明:注意事项:代码测试测试代码正常跑通,附其他基本代码编写路由src\router\index
- 电脑装机之后耳机有杂音,原因及解决方案
niuTaylor
硬件区音频干扰电源线信号干扰音频线路径内部干扰
**解决过程:**有杂声的原因无外乎是音频线质量有问题另外是有其他因素干扰。首先客服寄了一根新的音频线,不装机箱内,只单纯插入接口,没有杂音。装机后开机测试,杂音小了但还是有。这肯定是有干扰,周围没有外部设备,干扰来自内部**原因:**电源的主板供电线压在音频线上,大电流产生信号干扰。**解决方案:**音频线更改路径,远离电源线。
- 从零打造工业级智能二维码识别系统:基于PyQt5与ZXingCpp的实战指南
蜡笔小新星
PyQt5qt开发语言python图像处理经验分享pyqt扫码读码解码
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- CV:傅里叶变换
壹十壹
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图像中的傅里叶变换主要指将图像从空间域转换到频域的过程。通过傅里叶变换,我们可以将图像看作是不同频率正弦波的叠加,这有助于分析图像的周期性特征、纹理和噪声等信息。主要概念频域表示幅值谱(MagnitudeSpectrum):反映了各个频率成分的能量或强度。低频部分一般对应图像中的整体轮廓和大致结构,高频部分则反映图像的边缘、细节和噪声。相位谱(PhaseSpectrum):包含了图像的空间位置信息
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前言:本文主要介绍基于NXPi.MX8MMini处理器的视频开发案例,主要包含:(1)基于GStreamer的USB摄像头视频采集、软件解码、边缘检测、显示案例。(2)基于GStreamer的网络摄像头视频采集、H.264解码、显示案例。(3)基于GigE工业相机的图像采集、显示、保存案例。(4)基于MIPICameraOV4689摄像头演示Linux子系统V4L2的使用案例。(5)H.265视频
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1.概念:目标检测是识别图片中物体并确定其位置的多任务技术,面临目标种类数量多、尺度不均、外部环境干扰等问题。这里的数字为置信度2.数据集:VOC数据集分4大类20小类;COCO数据集含20万图像、80个类别、超50万目标标注,平均每图7.2个目标。3.GroundTruth格式:包含类别和边界框坐标,常见的有YOLO(归一化中心点坐标和宽高)、VOC(左上角和右下角坐标)、COCO(左上角坐标和
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壹十壹
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均衡化在图像处理中通常指的是直方图均衡化(HistogramEqualization),其主要目的是改善图像的对比度,使图像细节更加明显。以下是对直方图均衡化的详细说明:直方图均衡化原理直方图图像的直方图表示各灰度级在图像中出现的频率。对于对比度较低的图像,直方图可能集中在灰度范围的某一小区间。均衡化目标直方图均衡化通过将原图的灰度分布重新映射,使得输出图像的直方图尽量均匀分布在整个灰度范围内。这
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https
DunTrust提供的IP地址证书,除了支持80或者443端口验证外,还支持其他端口验证。对于80或者443端口不能开放的单位来说是个不错的选择IP地址SSL证书,也被称为IPSSL证书,是一种特殊的SSL证书,用于保护IP地址,并在安装后起到加密作用,确保通过该IP地址进行的通信内容的安全性。一.常规IP地址SSL证书市面上常见的证书多为域名SSL证书,一般以域名为申请主题,只有少部分服务商支持
- 深度解析:DETR的多尺度特征融合
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AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
"深度解析:DETR的多尺度特征融合"作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1目标检测的挑战与传统方法的局限性目标检测是计算机视觉领域中的一个基本任务,其目标是识别图像或视频中所有感兴趣的目标,并确定它们的位置和类别。传统的目标检测方法,如FasterR-CNN和YOLO,通常依赖于预定义的锚框或候选区域来生成目标proposals。然而,这些方法存在一些固有的局限性:人工先验知识:锚框的设
- OpenGL疑惑
阳光开朗_大男孩儿
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本篇文章基于完整例子和调用关系qtOpenGL-CSDN博客进行的疑惑补充,建议先观看例子,在看此篇。1.为什么glBindVertexArray解绑和绑定是一样的?glBindVertexArray是用来绑定和解绑顶点数组对象(VAO)的。绑定VAO的目的是告诉OpenGL在当前上下文中使用哪个VAO,它会保存和管理与该VAO相关的顶点缓冲区对象(VBO)和其他状态。绑定VAO(glBindVe
- 如果,你想找 AI大模型相关的工作,这三个建议你一定要看!
我爱学大模型
人工智能chatgptAI大模型AI大模型入门转行程序员
01各种大厂小厂创业团队和AI擦边的面试难度,由难到简单,依次是:大模型算法(⭐⭐⭐⭐⭐)模型部署加速(⭐⭐⭐⭐)RAG等相关技术(⭐⭐⭐)纯应用(⭐⭐)Prompt工程师等其他自媒体(⭐)会简单应用就行02这结果方向,B站找几个视频看看,这里推荐用Qwen7B,开源的模型,一个3060都能跑。例如这个,如何微调Qwen开源模型。https://www.bilibili.com/video/BV1
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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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
2.思路:将用户的信息保存为cookie
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- 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)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
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:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
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
bit1129
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:
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Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
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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AngularJSAngularJS API
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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Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 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。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
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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教育
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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JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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NIO服务端代码:
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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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If i select like this:
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$(document).ready(
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位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
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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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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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