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十年编程老舅
QT开发qtc++qt5开发语言ui
在图像处理程序中,经常需要在图片上绘制一些图像,用以提示用户或展示一些信息。例如,需要绘制一个矩形框,显示当前处理的图像是原图像的一部分。一般在Qt中,可以使用QLabel控件来显示图片。但是使用QLabel既显示图片又显示自己绘制的图形,会很不方便。可以自定义个类,继承自QLabel,并且重写QLabel的paintEvent方法,在此方法中,绘制自己的图形。QT文章推荐阅读:Qt开发必备技术栈
- Spring MVC学习笔记
万般滋味皆生活
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- unity3d tilemap
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2019的unity3d需要进入packageManager添加tilemap。不然找不到tilepalette瓦片碰撞器compositecollider2d是将多个碰撞器融合提高性能的。自动添加的刚体改成static,勾选tilemapcollider2d的usedBycomposite不添加碰撞器的瓦片设置为none;图片有间隙。改为能被图片像素除断的值,也不能太小
- 科研绘图系列:R语言绘制线性回归连线图(line chart)
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禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍加载R包数据下载导入数据数据预处理画图保存图片系统信息参考介绍科研绘图系列:R语言绘制线性回归连线图(linechart)加载R包library(tidyverse)library(ggthemes)library(readxl)数据下载所需要的数据和代码通过以下链接下载:百度网盘链接:
- 知识图谱与大语言模型:构建智能问答系统
AGI大模型与大数据研究院
大数据AI人工智能计算大数据人工智能语言模型AI大模型LLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍在当今的信息时代,数据的获取和处理已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。然而,随着数据量的爆炸性增长,如何从海量的数据中提取有用的信息,进而为用户提供精准的服务,已经成为了一个重要的研究课题。在这个背景下,知识图谱和大语言模型应运而生,它们通过对数据的深度挖掘和智能处理,为构建智能问答系统提供了可能。2.核心概念与联系2.1知识图谱知识图谱是一种新型的数据结构,它以图的形式表示实体之间
- 前端el-table导出pdf
努力奋进的前端小菜鸟
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1、首先来看下效果图2、使用技术:html2Canvas、JsPDF插件,mode_modules下载两个插件npm i html2Canvas JsPDF其中,html2Canvas负责把html转为图片,JsPDF负责把图片转为pdf文件3、点击按钮触发打印事件//点击按钮触发打印事件button@click='htmlToPdf(节点ID',文件名')'>print//传入打印节点,文件名,
- vue项目html页面生成PDF预览、下载及生成页面水印
我是槑槑
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html2canvas官方文档jspdf官方文档目录概述原理过程中遇到的问题生成的PDF截图代码示例加水印版代码示例现存问题概述因为生成的PDF内还有富文本,后端不好生成PDF,故由前端完成。原理html2canva生成截图,jsPDF利用图片生成PDF。过程中遇到的问题1、生成大于30多页时,容易造成生成页面黑屏问题。原因:canvas生成图片时,对内容高度有一定的限制,超过这个高度,canva
- MFC单文档下读取BMP图片显示
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1.建立单文档MFC程序(我用的是VS2008),加入菜单命令,ImageSourse_ImageFromFile2.定义相关变量:CStringImagePath;HBITMAPhBitmap;CBitmapm_Bitmap;BITMAPBitmap;intImageWidth,ImageHeight;CDCMemDC;3.在菜单命令下编辑代码:DeleteObject(&m_Bitmap);M
- 获取PPT中的MSO格式图片报错
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亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备,在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞,都如同春日里的一缕阳光,给予我满满的动力与温暖,让我们在学习成长的道路上相伴而行,共同进步✨。期待你的关注与点赞哟!image.ext的报错ValueEr
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DeepSeek是北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的人工智能技术品牌,专注于大语言模型(LLM)的研发与应用。其技术涵盖了从模型架构、训练方法到应用部署的多个层面,展现出强大的创新能力和应用潜力。以下将详细介绍DeepSeek的核心技术、工作原理以及具体实现方式。一、核心技术1.大语言模型(LLM)DeepSeek的核心产品是自研的大语言模型,其主要特点包括:(1)基于Transfor
- Synthesia技术浅析(四):自然语言处理
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Synthesia的自然语言处理(NLP)模块是其核心技术之一,涵盖了文本转语音(TTS)、情感分析以及多语言支持等多个方面。一、文本转语音(TTS)1.关键组件Synthesia的TTS系统主要依赖于Tacotron2和WaveGlow模型。这些模型共同作用,将文本转换为高质量的语音。2.过程模型详解2.1文本预处理文本预处理是TTS的第一步,包括分词、标点符号处理、数字和日期格式转换等。分词(
- Lumen5——AI视频制作,提取关键信息生成带有视觉效果的视频
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仅需三步:上传文件-下载文件-导入文件到微软表单凌晨两点的格式炼狱:被浪费的300万小时人类创造力剑桥大学的实验室曾捕捉到一组震撼数据:全球教育工作者每年花在调整试题格式上的时间,足够建造3座迪拜哈利法塔。当北京某高校的周教授第13次因PDF转Word导致的公式错位而错过末班车时,他未曾意识到——这些机械劳动本质上是一场集体性的数字自残。微软最新调研揭开了更残酷的真相:87%的在线测验创建者,会在
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1.引言Llama模型的一个重要特性是支持长上下文处理。本文将深入分析Llama源码中实现长上下文的关键技术点,包括位置编码(positionembedding)的外推方法、注意力机制的优化等。我们将通过详细的代码解析来理解其实现原理。2.位置编码的外推实现2.1旋转位置编码(RoPE)基础Llama采用旋转位置编码(RoPE,RotaryPositionEmbedding)来编码token的位置
- python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型
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人工智能Python深度学习库有哪些由于Python的易用性和可扩展性,众多深度学习框架提供了Python接口,其中较为流行的深度学习库如下:第一:CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架,具备清晰、可读性高和快速的特性,在视频、图像处理方面应用较多。Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义,容易上手,无须通过代码构建网络;网络训练速度快,能够训练大型数据集与S
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使用Vue实现导出PDF文件并添加水印,同时支持设置水印样式、方向和自定义水印内容。步骤安装依赖:使用html2canvas将HTML内容转换为canvas,使用jspdf生成PDF文件。创建Vue组件:在组件中实现水印生成、HTML转canvas、canvas转PDF的功能。设置水印样式和方向:支持自定义水印内容、字体、颜色、透明度、旋转角度等。导出PDF文件:将带有水印的HTML内容导出为PD
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以下是一个使用Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例,该示例将涉及模型算法在重建损失和KL(Kullback-Leibler)损失之间的平衡问题。我们将使用深度学习中的变分自编码器(VAE)作为模型来进行呼吸波形的复原,因为VAE可以很好地处理重建和潜在空间分布的问题。步骤概述数据准备:生成或加载毫米波雷达的呼吸波形数据。定义VAE模型:包括编码器和解码器。定义损失函数:结合重建损失和KL损
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奇偶检验位这里是省略了做好回环后可以使用上位机做回环测试,top文件写的方式就是将rx(fpga端)接受到的模块(pc端)tx发送出去,这两个端口用杜邦线连接,同理模块的rx连接fpga的tx,看上位机接收区是否是你发送的即可测试代码正确,如果不对的话可以先把上位机停止位改成1.5或者2位即可需要使用到usb转ttl的模块一个这个做仿真的话稍微麻烦tb文件里需要例化tx发送给top文件,再例化rx
- GraphRAG、Naive RAG框架总结主流框架推荐(共23个):LightRAG、nano-GraphRAG、Fast-GraphRAG、Dify、RAGflow等
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设想你正致力于构建一个智能问答系统,该系统旨在从庞大的知识库中迅速而精确地提取关键信息,并据此生成自然流畅的回答。然而,随着数据规模的不断扩大,系统面临着严峻的挑战:检索效率逐渐下滑,生成内容的质量亦趋于下降。这正是当前众多检索增强型生成(RAG)系统亟需解决的核心问题——如何在数据冗余、检索效率低下以及生成内容不相关之间找到一个最佳的平衡点。RAG的发展瓶颈:传统RAG系统通过检索模型提取最相关
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行业大模型落地服务:在全业务场景的应用与探索1.行业大模型落地挑战及应对1.1.挑战一:有限的算力资源在政企客户场景中落地行业大模型方案,可能首先面临的一个挑战是客户的算力资源有限。算力资源作为大模型落地的前提条件,是很多客户关注的重点,也是业务团队前期与客户沟通交流的一个重点。行业大模型场景落地是否一定需要大量的GPU算力,以及需要多少的算力才能满足落地需求?GPU算力主要消耗在两个地方,一是大
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今天,我们将深入RAG流程的最后一步,也是至关重要的一步:回答生成(AnswerGeneration)。在这一步,LLM将融合用户问题和检索到的文档片段,生成最终的答案。这个过程不仅仅是简单的文本拼接,更需要LLM对检索结果进行理解、推理和整合,才能输出准确、流畅且符合用户需求的答案。一、回答生成的目标RAG中回答生成的目标主要包括:准确性(Accuracy):生成的答案需要准确回答用户的问题,并
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- 微信小程序压缩图片到200kb,递归设置压缩质量
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一、背景我们有个人脸识别门闸的功能,小程序上上传人脸照片,然后门闸识别人脸开门。图片大小要在在200kb,但是也不能压缩的太小,因为大小有可能识别不到或者要走很近才能识别。所以选择递归的方式实现图片的压缩。二、代码实现toTakePhoto(){wx.chooseMedia({count:1,mediaType:['image'],sourceType:['album','camera'],siz
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在微信小程序的开发过程中,为了防止用户在上传图片时出现过大文件的情况,造成后台的加载负担,我们通常会在前台加上大小的限制或在上传时就对图片进行压缩微信小程序官方为我们提供了一个API:wx.compressImage,但仔细查看后我们发现,这个API在iOS端仅支持压缩JPG格式的图片,显然不太符合我们的需求。经过一番查阅后,决定采用canvas绘图的方式来对图片重新进行绘制,从而达到压缩的效果。
- 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
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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
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- 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
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G4Studio_V3.2版本变更日志
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- 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)
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- Mockito异常测试实例
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- GA与量子恒道统计
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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
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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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- spring四种依赖注入方式
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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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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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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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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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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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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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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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