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效果图在uni-app苹果app端平台项目开发中，详解完成将项目运行到自己的苹果ios系统手机、mac电脑苹果手机模拟器、黑苹果模拟器上进行安装调试测试项目，支持“macos|Xcode”系统及工具的运行教程（适用于没有苹果真机），使用HbuilderX编辑器运行到ios苹果app基座，安装运行自定义基座调试app项目，完整流程配置及详细过程说明，UniApp如何将苹果app项目运行到手机或模拟器
MySQL知识点思维导图 Java小白白又白各种技术思维导图合集 mysql
MySQL知识点思维导图，文章里是PNG格式，可能不是很清晰，文末附上PDF和xmind工程文件链接，需要的小伙伴自取，都只需要1个币（设置成0个币还需要啥下载码）。如有错误的地方欢迎大家批评指正。MySQL知识点思维导图PDFMySQL知识点思维导图PDF-MySQL文档类资源-CSDN下载MySQL知识点思维导图PDF更多下载资源、学习资料请访问CSDN下载频道.https://downloa
深度学习-133-LangGraph之应用实例(二)使用面向过程和面向对象的两种编程方式构建带记忆的聊天机器人皮皮冰燃深度学习深度学习人工智能 LangGraph
文章目录1通用配置1.1大语言模型ChatOllama1.2函数trim_messages1.2.1函数概述1.2.2函数参数1.2.3测试应用2面向过程编程2.1不裁剪历史信息2.1.1创建图2.1.2调用图2.2裁剪历史信息2.2.1创建图2.2.2调用图3面向对象编程3.1定义类MyState3.2定义类AIChat3.3应用4附录4.1问题及解决tokenizer4.2参考附录1通用配置L
【TVM教程】为 NVIDIA GPU 自动调度神经网络 HyperAI超神经 TVM 神经网络人工智能深度学习 TVM GPU NVIDIA 语言模型
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：LianminZheng针对特定设备和工作负载的自动调优对于获得最佳性能至关重要。本文介绍如何使用auto-scheduler为NVIDIAGPU调优整个神经网络。为自动调优神经网络，需要将网络划分为小的子图并独立调优。每个子图被视为
rabbitmq 同步策略_数据同步解决方案-canal与rabbitmq weixin_39996739 rabbitmq 同步策略
学习目标能够完成canal环境的搭建与数据监控微服务的开发能够完成首页广告缓存更新的功能，掌握OkHttpClient的基本使用方法能够完成商品上架索引库导入数据功能，能够画出流程图和说出实现思路能够完成商品下架索引库删除数据功能，能够画出流程图和说出实现思路该工程使用lua+nginx+rabbitmq+redis等技术的第一个主要目的是实现轮播图的读取，具体图解：其中nginx的作用包括了从数
算法-图-查找路径程序员南飞算法 java 数据结构职场和发展 leetcode
力扣题目：1971.寻找图中是否存在路径-力扣（LeetCode）有一个具有n个顶点的双向图，其中每个顶点标记从0到n-1（包含0和n-1）。图中的边用一个二维整数数组edges表示，其中edges[i]=[ui,vi]表示顶点ui和顶点vi之间的双向边。每个顶点对由最多一条边连接，并且没有顶点存在与自身相连的边。请你确定是否存在从顶点source开始，到顶点destination结束的有效路径。
详细介绍人工智能学习框架日记成书反正看不懂系列人工智能
人工智能学习框架是开发者用于构建、训练和部署机器学习模型的核心工具。以下从框架分类、核心框架介绍、学习方法三个维度展开详解：一、主流人工智能框架全景图（一）基础框架层TensorFlow（Google）核心优势：工业级部署能力，支持移动端（TFLite）、浏览器（TF.js）、服务器（TFServing）特色功能：SavedModel格式跨平台兼容，XLA编译器优化计算图适用场景：生产环境部署、大
python 绘制正态分布图点云侠 CloudCompare python 开发语言算法 3d
目录一、概述二、代码实现三、结果展示一、概述在Python中，可以使用numpy库中的normal()函数或random.normal()方法生成正态分布的随机数，同时也利用scipy库的norm.pdf()函数来计算正态分布的概率密度函数。二、代码实现importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportnorm#创建
【前端】react+ts 轮播图的实现 Loong_DQX 前端 react.js typescript
一、场景描述在很多网站的页面中都有轮播图，所以我想利用react.js和ts实现一个轮播图。自动轮播图已经在前面实现过了，如：https://blog.csdn.net/weixin_43872912/article/details/145622444?sharetype=blogdetail&sharerId=145622444&sharerefer=PC&sharesource=weixin_
一文读懂智能体架构：模块化设计如何提升效率与灵活性功城师人工智能大语言模型自然语言处理大模型深度学习智能体 LLM
随着人工智能技术的快速发展，智能体在企业知识管理、客户服务、业务数据分析等领域的应用愈加广泛。一个优秀的智能体设计不仅要具备高效处理用户需求的能力，还需要灵活适配不同场景的任务需求。本文将通过一个智能体的具体设计流程图，结合实际案例，详细解析其架构设计、功能实现及背后的技术逻辑，帮助大家深入了解智能体的构建过程。一、智能体设计的核心思路在智能体的设计过程中，最关键的是对用户需求的精准理解和快速响应
代码随想录算法训练营Day57 | 拓扑排序精讲、dijkstra（朴素版）精讲 Harryline-lx 代码随想录算法
文章目录117.软件构建思路与重点47.参加科学大会思路与重点117.软件构建题目链接：117.软件构建讲解链接：代码随想录状态：一遍AC。思路与重点概括来说，给出一个有向图，把这个有向图转成线性的排序就叫拓扑排序。拓扑排序也是图论中判断有向无环图的常用方法。拓扑排序模板题。#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){in
自动驾驶之BEV概述 maxruan BEV 自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习 BEV
1、为什么需要BEV？自动驾驶需要目标在3D空间的位置信息，传统检测为2D图像上检测目标然后IPM投影到3D。所以无论如何3D结果才是我们最终想要的。对于单个传感器：通过单目3D、深度估计等手段好像能解决这个问题，但是往往精度不高。对于自动驾驶，往往需要360度的多个摄像头协同工作。将多个摄像头的结果进行融合也是一大问题。所以把图象特征转到BEV空间下直接进行3D位置预测，一则可以解决2D到3D的
代码随想录算法训练营第58天|拓扑排序精讲、dijkstra（朴素版）精讲 Yinems 算法
打卡Day581.拓扑排序精讲2.dijkstra（朴素版）精讲1.拓扑排序精讲题目链接：拓扑排序精讲文档讲解：代码随想录给出一个有向图，把这个有向图转成线性的排序就叫拓扑排序。拓扑排序要检测这个有向图是否有环，即存在循环依赖的情况，因为这种情况是不能做线性排序的。所以拓扑排序是图论中判断有向无环图的常用方法。拓扑排序的过程，有两步，第一步，找到入度为0的节点，加入结果集；第二步，将该节点从图中移
JavaScript 番茄工作法倒计时器：轻松实现时间管理，新手友好教程前端倒计时设计案例：用 JavaScript 实现番茄工作法，代码全解析从零开始构建番茄工作法倒计时器：JavaScript 南北极之间前端进阶练手实战 javascript 前端开发语言 1024程序员节番茄工作法倒计时
效果图：博客教程：用JavaScript构建番茄工作法倒计时器目录项目介绍工具与环境准备项目结构HTML构建页面结构CSS美化倒计时页面JavaScript实现倒计时与番茄工作法功能总结1.项目介绍在本教程中，我们将使用HTML、CSS和JavaScript创建一个带有番茄工作法的倒计时器。番茄工作法是一种有效的时间管理方法，将工作时间分为25分钟的工作时间和5分钟的休息时间循环。你将学习如何：使
如何使用GraphX在Spark中进行图计算 python资深爱好者 spark 大数据分布式
GraphX是ApacheSpark的一个图计算框架，它允许开发者在分布式环境中进行大规模的图数据处理和分析。以下是如何使用GraphX在Spark中进行图计算的基本步骤：1.环境准备首先，确保你已经安装了ApacheSpark，并且你的Spark版本支持GraphX。GraphX是Spark的一个组件，因此通常与Spark一起安装。2.导入GraphX库在你的Spark应用程序中，你需要导入Gr
ffplay播放器源码(七)overlay滤镜指掀涛澜天下惊 msys2 ffplay ffmpeg c++视频编解码 ffmpeg 音视频 c++
本章介绍在mfc-ffplay(源码已删除了所有相关滤镜的代码)播放器增加overlay滤镜在视频里面加logo水印图片，效果图:滤镜介绍滤镜（Filters）是FFmpeg库提供的一套强大的工具，滤镜可以应用于视频的每一帧，也可以应用于音频的每一个样本，从而实现各种效果，如缩放、裁剪、旋转视频，调整颜色、对比度、亮度，或者对音频进行混音、延迟、回声等处理。查看FFmpeg滤镜种类命令:ffmpe
图数据库Neo4j面试内容整理-索引（Index）不务正业的猿面试 Neo4j 数据库 neo4j oracle 职场和发展面试
索引（Index）是数据库中用来提高查询性能的技术，特别是在处理大量数据时，索引能够大大加速查询操作。在Neo4j这样的图数据库中，索引也起着非常重要的作用，尤其是在图中查找节点时，使用索引可以避免全图扫描，从而提高查询效率。1.Neo4j中的索引概念
把图片转换成视频-ffmpeg 编程日记 Android开发
http://blog.csdn.net/huangxiansheng1980/article/details/6819271ffmpeg是一个非常强大的工具，使用他可以转换视频格式，包括视频容器格式，视频编码格式。这里所说的视频，包括了视频和音频。可以更改视频的其他的参数，比如帧率-每秒播放的帧数，视频的大小-尺寸等等。还可以将图片转换视频。图片转换成视频，实际上是通过内置的视频编码格式将你的图
vue - elementUI组件库＜el-date-picker＞日期选择器限制 “只能选当天和当天以后“ 的日期，限制用户只能选择今天以后(包括今天)的日期时间（详细示例源码，一键复制开箱即用）街尾杂货店& 前端组件与功能(开箱即用)elementui vue el-date-picker 日期限制只能选择今天和以后限制只能选当天与后面的日期时间怎么禁止选择当天之前的日期时间怎么禁用某些日期不能被选择
效果图在vue+elementUI饿了么组件库中，限制el-date-picker日期选择器只能选择“今天及以后”的时间日期（包括时分秒的时间），不能选择的禁用置灰处理。el-date-picker限制当前日期以前的日期、时间不可选，支持范围选择器、普通选择器等。试了很多博客都无效，本篇完美解决这个问题，并且灵活度非常好。全部代码下面是示例图的完整源码。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云与图像纹理的道路识别（续）格图素书计算机视觉人工智能
目录3.1.2图像滤波去噪3.2道路纹理特征提取3.3基于超像素分割的图像特征表达3.3.1SLIC算法3.3.2改进SLIC算法的超像素特征图获取3.4基于改进区域生长算法的道路区域分割3.4.1种子点的选择3.4.2生长准则3.4.3道路区域后处理3.5实验结果分析4基于激光雷达点云的道路识别4.1点云预处理4.1.1点云数据解析4.1.2点云数据筛选4.1.3点云坐标转换4.2基于雷达图像的
MySQL 数据库作发布系统的存储，一天五万条以上的增量，预计运维三年,怎么优化？思维导图代码示例（java 架构) 用心去追梦数据库 mysql 运维
对于一个每天有五万条以上增量、预计运维三年的MySQL发布系统，优化和规划是非常重要的。这不仅涉及到数据库本身的性能优化，还包括架构设计、硬件选择、监控与维护等多个方面。以下是一些建议和策略：优化策略数据库架构设计分库分表（Sharding）：将数据分散到多个数据库或表中，减轻单个实例的压力。读写分离：使用主从复制，将读操作分流到从服务器上，减少主服务器负载。缓存机制：利用Redis或Memcac
计算机二级公共基础知识考点整理，超全面，超全面 zhishitu7 数据结构算法 java
第一章数据结构与算法经过对部分考生的调查以及对近年真题的总结分析，笔试部分经常考查的是算法复杂度、数据结构的概念、栈、二叉树的遍历、二分法查找，读者应对此部分进行重点学习。详细重点学习知识点：1．算法的概念、算法时间复杂度及空间复杂度的概念2．数据结构的定义、数据逻辑结构及物理结构的定义3．栈的定义及其运算、线性链表的存储方式4．树与二叉树的概念、二叉树的基本性质、完全二叉树的概念、二叉树的遍历5
四、spark集群架构 weixin_34411563 大数据开发工具
spark集群架构官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html集群架构我们先看这张图这张图把spark架构拆分成了两块内容：1）spark应用程序：即左边的DriverProgram这块;2）spark集群：即右边的ClusterManager和另外两个WorkerNode;这样的结构，我们大概可以猜测一下spark是
java实现斗地主发牌及自动排序剑丘之上 java
java实现斗地主发牌及自动排序前言题目生成扑克新建数组添加花色和各种数值发牌功能排序功能元素交换位置排序逻辑输出效果图完整代码前言暑期线上实训的第一节课。java相关内容的复习。题目用java实现斗地主发牌、按大小自动排序功能。具体要求如下：一副扑克牌最基本的54张牌，包括红桃、黑桃、方片、梅花四种花色的A、2、3、4、5、6、7、8、9、10、J、Q、K以及大王与小王；斗地主模式，包含大小王在
写文章里面的文档的基础命令，熟能生巧 Emma_Maria 运维
这里写自定义目录标题会话存储对象sessionStoragevuexcookie合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导入导出导入你好
docker修改command_只要 8 个步骤，学会这个 Docker 命令终极教程！凶残小龙虾 docker修改command
作者|TimothyMugayi译者|弯月责编|徐威龙封图|CSDN下载于视觉中国Docker容器已经从一种锦上添花的技术转变成了部署环境的必需品。有时，作为开发人员，我们需要花费大量时间调试或研究Docker工具来帮助我们提高生产力。每一次新技术浪潮来临之际，我们都需要花费大量时间学习。花费1-2天的时间来设置Docker集群，或找出导致Docker容器启动失败的代码，你是不是也有过类似的经历？
图的存储方式（上） 2402_87224981 数据结构算法数据结构图论
文章目录图的相关概念图的类型图的常见存储方式边集数组邻接矩阵邻接表图的相关概念对于图的相关概念实在太多，请移步，【图论】图的概念和基本术语（顶点、边、度、路径等）图的类型按照类型对图进行分类可以分为以下几种：1.无向图和有向图，2.加权图和无权图，3.连通图和非连通图。图的常见存储方式图的常见存储方式有边集数组，邻接矩阵，邻接表，十字链表，多重邻接表。这篇文章先讲前面3种。边集数组首先是边集数组，
PTA 数据结构与算法题目集（中文）天天向上的菜鸡杰！！数据结构与算法题目集（中文）算法数据结构
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数据结构与算法设计-作业6-二分搜索相对于线性搜索的性能优势演示&DFS、BFS 和 A* 搜索算法在迷宫搜索中的表现对比 superace7911 数据结构与算法设计深度优先宽度优先算法
T1请创建包含100万个数的列表，用本章定义的linear_contains()和binary_contains()函数分别在该列表中查找多个数并计时，演示二分搜索相对于线性搜索的性能优势。线性搜索按照原始数据结构的顺序遍历空间中的每个元素，直到找到搜索内容或到达数据结构的末尾；定义如下线性搜索函数，它将遍历数据结构中的每个元素，并检查每个元素是否与所查找的数据相等:deflinear_conta
数字图传技术的实现方式与技术难点！云卓SKYDROID 人工智能云卓科技无人机科普高科技
数字图传技术（DigitalVideoTransmission）是现代无人机、机器人、安防监控等领域中不可或缺的核心技术之一。与传统的模拟图传相比，数字图传具有抗干扰能力强、传输距离远、图像质量高等优势。然而，数字图传技术的实现也面临诸多技术难点。本文将详细探讨数字图传技术的实现方式及其面临的主要技术挑战。数字图传技术的实现方式信号采集与编码图像采集：通过摄像头或传感器采集视频信号，生成原始图像数
面向对象面向过程 3213213333332132 java
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Java Hotspot: Remove the Permanent Generation bookjovi HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细，http://openjdk.java.net/jeps/122 JEP 122: Remove the Permanent Generation Author Jon Masamitsu Organization Oracle Created 2010/8/15 Updated 2011/
正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言 dcj3sjt126com 正则表达式
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Ant标签详解--Java命令 g21121 Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用终于开始重头戏了，Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。 1
[简单]代码片段_电梯数字排列 53873039oycg 代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子，如下: import java.util.Arrays; public class 电梯数字排列_S3_Test { public static void main(S
Hessian原理云端月影 hessian原理
Hessian 原理分析一．远程通讯协议的基本原理网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机，基于传输协议和网络 IO 来实现，其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等， http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags aijuans android
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hibernate几个核心API及其查询分析 antonyup_2006 html .net Hibernate xml 配置管理
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我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别.... 但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
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