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ios企业证书下载方法 html5
使用ios企业证书打包的IOS应用，可以不需要上架appstore即可安装在用户的苹果手机，可以放到一些测试分发平台进行扫码安装，比如香蕉云编或蒲公英等等。那么ios企业证书在什么地方可以下载呢？或者是怎么生成呢？企业证书一般需要使用自己的企业证书，因为假如用别人的企业证书，假如别人的企业证书过期了，或者注销了，所有安装了这个APP的手机将打不开这个APP，而且无法提示它升级。或者假如对方的证书用
ios如何像android那样不上架安装 ios上架
大家都知道像鸿蒙、安卓的安装是比较简单的，可以直接在android或华为手机上安装，不一定通过在线商店安装。但是ios手机不一样，假如你是使用普通苹果账号打包的appstore类型的ipa包，是无法直接安装在ios手机的，必须通过上架才能安装。不过，ios想直接安装，还是有通道的，就是注册苹果企业开发者账号，通过企业开发者账号，生成inhouse类型的证书和描述文件（证书profile文件），通过
Zset应用之滑动窗口限流八股文领域大手子 java 数据库服务器算法开发语言
滑动窗口限流的实现原理滑动窗口限流的核心是：统计某个时间窗口内的请求数，若超过阈值则拒绝新请求。用RedisZSet实现的关键步骤：1.数据结构设计ZSetKey：rate_limit:api1（示例）member：请求唯一标识（如UUID或IP+时间戳）score：请求的时间戳（单位需一致，如秒或毫秒）2.限流逻辑（分步骤）假设限制60秒内最多100次请求：步骤1：删除时间窗口外的旧请求#删除6
QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比 kanhao100 笔记深度学习边缘计算
QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域，量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。通过将浮点权重转换为低精度表示，量化能显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理过程。对于资源受限的设备（如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备），量化技术尤为重要。本文深入对比三款主流量化工具：QKeras、Brevitas和QONNX，从用户实际应用角度剖析它们的技术特点
机身越「有型」，生态越开「阔」！华为Pura X带来全新应用市场 harmonyos
3月20日，华为Pura先锋盛典及鸿蒙智行新品发布会如期举行，正式推出首款搭载HarmonyOS5的新形态阔折叠手机PuraX，硬件设计实现突破性创新。生态上，鸿蒙应用市场（AppGallery）也完成全新升级，整合了生活、娱乐、办公、金融等多元场景，精准满足用户需求，实现应用高效获取与流畅操作体验。鸿蒙应用市场（AppGallery）打出“找应用，上AppGallery”的口号，通过本次升级，打
自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来 ajie1117 语音识别人工智能
自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来1.ASR简介自动语音识别（ASR，AutomaticSpeechRecognition）是一种将语音转换为文本的技术。它利用人工智能（AI）、深度学习和自然语言处理（NLP）技术来识别和理解人类的语言，使计算机能够与人类进行更自然的交互。2.ASR的工作原理ASR的核心流程通常包括以下几个步骤：语音信号采集：通过麦克风或其他设备获取音频数据。预处理：去除噪
EN 71-3测试南京速跃检测技术服务有限公司学习方法创业创新
以下是关于EN71-3测试的深度解读，结合法规背景、测试方法及实际应用进行结构化分析：一、EN71-3测试的核心目的EN71-3是欧盟《玩具安全指令》的第三部分，专门针对玩具材料中可迁移有害元素的限量要求，旨在模拟儿童误吞玩具材料后，重金属在胃液环境中的溶出风险，确保玩具化学安全性。二、测试方法与流程1.模拟消化环境-将玩具材料样品浸入模拟胃液的盐酸溶液（0.07mol/LHCl），在37℃下持续
关于离子滤波小记文弱_书生乱七八糟人工智能计算机视觉算法
粒子滤波（ParticleFilter,PF）粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的贝叶斯滤波算法，主要用于解决非线性、非高斯的状态估计问题。它广泛应用于机器人定位、目标跟踪、金融建模等领域。1.粒子滤波的基本概念粒子滤波的核心思想是用一组加权的**随机样本（粒子）**来近似后验概率分布，而非采用卡尔曼滤波那样的参数化分布假设（如高斯分布）。设系统的状态模型如下：xk=f(xk−1,uk,wk)x_k=
奇异值分解（SVD）文弱_书生乱七八糟神经网络人工智能
奇异值分解(SVD)介绍奇异值分解(SVD)，这是最强大的矩阵分解技术之一。SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域，用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同，SVD可以应用于任何矩阵，使其成为一种多功能工具。在这里煮啵将分解SVD背后的理论，通过手动计算示例进行分析，并展示如何在Python中实现SVD。在本节结束时，您将清楚地了解SVD的强大功能及其在机器学习中的应
Spring Cloud：微服务架构的利器 Earth explosion 架构 spring cloud 微服务
在当今快速变化的软件开发领域，微服务架构凭借其灵活性、可扩展性和易于维护的特点，成为了众多企业构建大型应用系统的首选方案。而SpringCloud，作为Spring生态系统中的一部分，为开发者提供了一整套用于构建微服务架构的工具集，极大地简化了微服务应用的开发、部署和管理过程。本文将深入介绍SpringCloud的核心概念、关键技术及其在实际项目中的应用。一、SpringCloud简介Spring
常见的 Values 变化可能会导致 Pod 被重新启动网络飞鸥 kubernetes 运维
在Kubernetes中使用HelmChart部署应用时，以下一些常见的Values变化可能会导致Pod被重新启动：容器镜像版本：当image.tag或image.repository的值发生变化时，Helm会认为需要更新容器镜像，从而触发Pod的重新启动，以确保应用使用的是新的镜像版本。资源限制与请求：更改resources.limits或resources.requests中CPU、内存等资源
常见经典目标检测算法 109702008 人工智能 #深度学习目标检测人工智能
ChatGPT目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的一个重要分支，其目的是识别数字图像中的不同对象，并给出它们的位置和类别。近年来，许多经典的目标检测算法被提出并广泛应用。以下是一些常见的经典目标检测算法：1.R-CNN（RegionswithCNNfeatures）:R-CNN通过使用区域提议方法（如选择性搜索）首先生成潜在的边界框，然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征，
【北京迅为】iTOP-RK3568开发板OpenHarmony系统南向驱动开发UART接口运作机制迅为电子 RK3568开发板 RK3568开发板 OpenHarmony
瑞芯微RK3568芯片是一款定位中高端的通用型SOC，采用22nm制程工艺，搭载一颗四核Cortex-A55处理器和MaliG522EE图形处理器。RK3568支持4K解码和1080P编码，支持SATA/PCIE/USB3.0外围接口。RK3568内置独立NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
Docker下载，包含Win、Mac 码码哈哈0.0 实用工具 docker 容器运维
介绍Docker是一种开源的容器化平台，通过操作系统级虚拟化技术实现应用的快速开发、部署和运行。以下从多个维度对Docker进行详细介绍：一、Docker的核心概念与功能容器化技术Docker利用Linux内核的容器隔离技术（如Cgroups和Namespace），将应用及其依赖打包为轻量级、可移植的容器。容器与虚拟机不同，它无需模拟完整操作系统，而是共享主机内核，因此启动更快、资源占用更低。核心
UE4手游大世界现有LevelStreaming加载机制的不足之处你一身傲骨怎能输 UE4虚幻引擎 ue4 大世界
在UnrealEngine4（UE4）中，LevelStreaming是一种用于管理大型开放世界游戏场景的技术。它允许开发者将游戏世界分成多个小的“关卡”，并根据玩家的位置和视野动态加载和卸载这些关卡。这种机制在许多情况下都非常有效，但在实际应用中也存在一些不足之处，尤其是在手游开发中。以下是UE4手游大世界现有LevelStreaming加载机制的一些不足之处：1.性能开销在UnrealEngi
python+flask计算机毕业设计基于Android平台的景区移动端旅游软件系统（程序+开题+论文） Node.js彤彤程序 python flask 课程设计
本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。系统程序文件列表开题报告内容研究背景随着移动互联网技术的飞速发展，智能手机已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，特别是在旅游领域，移动端应用以其便捷性、实时性和个性化服务的特点，极大地改变了人们的旅游体验方式。当前，旅游市场日益繁荣，游客对于旅游信息获取、行程规划、景点导航、票务预订及个性化服务的需
ALO蚁狮优化算法：从背景到实战的全面解析 der丸子吱吱吱智能优化算法 ALO算法
目录引言背景2.1蚁狮优化算法的起源2.2自然启发式算法的背景2.3ALO的发展与应用原理3.1蚁狮的生物行为3.2ALO的数学建模3.3算法流程与关键步骤实战应用4.1函数优化问题4.2工程优化案例4.3组合优化与约束优化代码实现与结果分析5.1Python代码实现5.2实验设计与结果分析5.3性能评估与优化建议学习资源6.1工具推荐6.2网站与文献资源6.3ALO与AI结合的方法结论1.引言在
【布鲁姆6大认知层级】搞技术的季经验分享
认知思维目标层次由低到高、由简到繁分为六个层次，层层递进，这6个层级分别是：记忆——理解——应用——分析——评价——创新。第一层：记忆是指认识并记忆概念、知识，将其储存在大脑并及时提取，例如背单词、古诗、名词概念等。这一层次所涉及的是具体知识或抽象知识的辨认，虽然机械，但对学习和解决更复杂的问题来说是必不可少的基础环节。第二层：理解是指对事物或知识的领会，当学习者对"新"知识与原有知识产生联系时，
Java Web开发技术解析：从基础到实践的全栈指南以恒1 java 前端开发语言
JavaWeb开发技术解析：从基础到实践的全栈指南在互联网技术演进中，JavaWeb凭借其跨平台特性、成熟的生态系统和强大的企业级服务能力，成为构建动态Web应用的核心技术栈。本文从技术组成、开发工具、实战应用三个维度，全面解析JavaWeb的完整技术体系，并结合最新行业实践探讨其演进方向。一、JavaWeb的核心技术组成JavaWeb开发以Servlet和JSP为基石，通过分层架构实现动态网页生
yum install locate出现Error: Unable to find match: locate解决方案爱编程的喵喵 Linux解决方案 linux locate yum 解决方案
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。本文主要介绍了yuminstalllocate出现
【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理猿享天开人工智能数学基础专讲人工智能机器学习无监督学习降维
深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中，数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战，同时也可能导致模型性能下降，这一现象被称为“维度诅咒”（CurseofDimensionality）。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术，旨在通过减少数据的维度，保留其主要信息，从而简化数据处理过程，并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
一、大语言模型微调 vs. 大语言模型应用 AI Echoes 深度学习人工智能 deepseek 机器学习算法
一、大语言模型微调vs.大语言模型应用1.微调（Fine-Tuning）的含义与特点定义与作用微调指在预训练好（通用）的基础模型上，通过在特定领域或任务的数据集上进一步训练来调整模型参数，使其在该领域任务中获得更优表现。这种方法可以使通用模型“定制化”，更好地理解专业术语和领域知识，从而提升准确性和响应质量。例如，为医疗、法律、金融等垂直领域构建专属模型，往往需要在预训练模型基础上进行微调。特点参
3.1css选择器优先级和常用文本属性 chxii go语言 #前端 css 前端
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编程语言选择分析：C#、Rust、Go 与 TypeScript 编译器优化互联网搬砖老肖工具使用原力计划 c#rust golang
编程语言选择分析：C#、Rust、Go与TypeScript编译器优化在讨论编程语言的选择时，特别是针对微软的C#和Rust，以及谷歌的Go语言，以及微软试图通过Go来拯救TypeScript编译器的问题，我们可以从多个角度来分析和理解。首先，我们来逐一分析这些语言的特点和它们各自的应用场景。1.C#C#是微软开发的一种面向对象的编程语言，它是.NET框架的核心部分。C#广泛用于Windows应用
模型上下文协议 (MCP)是什么？Model Context Protocol 需要你了解一下同学小张学习 AIGC AI-native agi gpt 开源协议
大家好，我是同学小张，+v:jasper_8017一起交流，持续学习AI大模型应用实战案例，持续分享，欢迎大家点赞+关注，订阅我的大模型专栏，共同学习和进步。在人工智能领域，ModelContextProtocol（MCP）正逐渐成为连接AI模型与各类数据源及工具的重要标准。MCP究竟为何物？它又将如何改变AI应用的开发与使用？文章目录0.概念1.MCP的总体架构2.为何使用MCP？3.我的理解4
MCP服务器：AI智能体的新时代连接标准真挺乐人工智能
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生成式对抗网络在人工智能艺术创作中的应用与创新研究辛迎蕌人工智能
摘要本文深入探究生成式对抗网络（GAN）在人工智能艺术创作领域的应用与创新。通过剖析GAN核心原理，阐述其在图像、音乐、文学等艺术创作中的实践，分析面临的挑战与创新方向，呈现GAN对艺术创作模式的变革，为理解人工智能与艺术融合发展提供全面视角。一、引言在人工智能与艺术深度融合的时代浪潮中，生成式对抗网络（GAN）作为一项突破性技术，为艺术创作带来了全新的可能性。它打破传统创作边界，以独特的对抗学习
知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究 @王威& 人工智能
摘要本文聚焦知识图谱，深入剖析其在人工智能语义理解与推理中的核心作用。阐述知识图谱的构建原理、表示方法，分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用，探讨面临的挑战并展望未来发展方向，全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。一、引言在人工智能追求更精准理解和处理人类语言与知识的进程中，知识图谱成为关键技术。它以结构化形式组织海量知识，揭示实体间复杂关系，
【Kafka高级】Kafka性能优化与调优实践全栈追梦人 kafka 性能优化 linq
在大规模数据处理和实时消息传递场景中，Kafka的性能优化至关重要。本文将从生产者性能优化、消费者性能优化以及集群性能调优三个方面展开，结合实际代码示例和配置参数，帮助读者更好地理解和应用Kafka性能优化策略。一、生产者性能优化Kafka生产者的性能直接影响消息发送的效率和系统的吞吐量。以下是一些关键优化策略：1.1批量发送生产者会将消息批量发送到Kafka，减少网络请求次数。以下参数对批量发送
耦合与解耦：软件工程中的核心矛盾与破局之道以恒1 软件工程
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1、选取最适用的字段属性　　MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很
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在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL 357029540 SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID , S.session_id AS BlockingSessionID , Q1.text AS Block
Intent 常用的用法备忘 7454103 .net android Google Blog F#
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Spring定时器时间配置 adminjun spring 时间配置定时器
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重构笔记——提取方法（Extract Method） ayaoxinchao java 重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法（Extract Method）是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候，这时候就可以用提取方法这种重构手法。下面是我学习这个重构手法的笔记：提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码，放到目标方法中。其实，当方法足够复杂的时候，提取方法也会变得复杂。当然，如果提取方法这种重构手法无法进行时，就可能需要选择其他
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)]
NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例) bijian1013 redis 数据库 NoSQL
一.redis.php <?php //实例化 $redis = new Redis(); //连接服务器 $redis->connect("localhost"); //授权 $redis->auth("lamplijie"); //相关操
SecureCRT使用备注 bingyingao secureCRT 每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置一、使用securecrt时，设置自动日志记录功能。 1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径），命名为Logs； 2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
【Scala九】Scala核心三：泛型 bit1129 scala
泛型类 package spark.examples.scala.generics class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) { def print() { println(k + "," + v) } } object GenericClass { def main(args: Arr
素数与音乐 bookjovi 素数数学 haskell
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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读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight bylijinnan java 设计模式
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一道24点的10+种非人类解法（2,3,10,10） dsjt 算法
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学习编程那点事 gcq511120594 编程互联网
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thrift总结 - 跨语言服务开发 uule thrift
官网官网JAVA例子 thrift入门介绍 IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架 Thrift入门及Java实例演示 thrift的使用介绍 RPC POM： <dependency> <groupId>org.apache.thrift</groupId>

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我们在修改 android 图标的时候会遇到修改失败的样子

报错示例如下：

具体操作如下：

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