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iOS开发 - Quartz2D绘图

Quartz2D简介是一个二维绘图引擎，同时支持iOS和Mac系统Quartz2D能完成的工作绘制图形:线条\三角形\矩形\圆\弧等绘制文字绘制\生成图片(图像)读取\生成PDF截图\裁剪图片自定义UI

陆讯·2025-03-12 10:54

stm32u5x当配置两个QSPI时，QSPI外设无法正常工作

我们需要手动在一个外设中添加如下标红代码stm32cubeide配置生成如下：sOspiManagerCfg.ClkPort=1; sOspiManagerCfg.NCSPort=1; sOspiManagerCfg.IOLowPort

qq_32809397·2025-03-12 09:22

Python:Matplotlib

愚戏师·2025-03-12 09:51

深度集成DeepSeek与Java开发：智能编码新纪元全攻略 [特殊字符]

一、DeepSeek：Java开发者的第二大脑1.1传统开发痛点VS智能开发体验传统开发DeepSeek智能辅助效率提升对比手动编写重复代码一键生成模板代码代码量减少70%↑调试全靠断点日志智能定位缺陷根源问题排查时间缩短

添砖Java中·2025-03-12 09:50

NufSedC2：下一代基于Python的C2框架

关于NufSedC2NufSedC2是下一代基于Python的命令和控制(C2)框架，配备混沌密钥加密、动态端口分配和跨平台Payload生成功能。

FreeBuf-·2025-03-12 09:17

【基于 SSE 协议与 EventSource 实现 AI 对话的流式交互】

用户期望在输入问题后，能够立即看到AI逐词生成回答的过程，而非等待数秒后一次性显示全部内容。

Gazer_S·2025-03-12 08:15

RAG检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）介绍（双模态架构：检索子系统、生成子系统）实现知识获取与内容生成的协同

文章目录增强生成（RAG）技术：原理、架构与前沿实践1.RAG技术架构剖析1.1技术融合范式-**检索子系统**-**生成子系统**2.核心组件与工作流程2.1数据预处理管线-**多粒度分块策略**-*

Dontla·2025-03-12 08:45

LLM大模型技术实战4：热门开源LLMs对比和选型

一、大语言模型的特点和能力LLM(LargeLanguageModel,大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型，用于理解和生成自然语言文本。

大模型学习教程·2025-03-12 08:44

大模型面试--大模型（LLMs）基础面

以下是一些主流的Transformer模型：GPT系列GPT-2和GPT-3：由OpenAI开发的生成式预训练变换器模型，用于生成高质量的文本。GPT-Neo和GPT-J：由Eleuthe

TAICHIFEI·2025-03-12 08:13

Keil5 生成 *.LIB 文件

2025年1月17日研究keil5魔术棒时发现可以配lib库，研究后整理笔记如下：在Keil5中生成并调用库文件（.lib文件）的步骤如下：生成库文件创建项目：首先，创建一个新的Keil项目，并添加需要生成库文件的源文件

等и一会そ儿·2025-03-12 08:41

unity引擎中全量打包和增量打包的区别和联系

Unity会重新编译所有的脚本，重新导入所有的资源，并重新生成所有的AssetBundles或其他包文件。优点:干净和一致：由于从零

你一身傲骨怎能输·2025-03-12 08:10

软件逆向工程

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、软件逆向工程是什么？二、重构是什么？三、再工程是什么？四、总结前言软件逆向工程的相关知识。一、软件逆向工程是什么？

macity·2025-03-12 08:10

人工智能机器学习算法分类全解析

SupervisedLearning）2.无监督学习（UnsupervisedLearning）3.强化学习（ReinforcementLearning）（二）基于任务类型的分类1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.生成算法

power-辰南·2025-03-12 07:08

C语言文件生成静态库lib

最近看到一个模块的程序，在阅读的时候发现一个函数有引用，有声明，却找不到在哪里定义，模块只有头文件没有对应的.c文件，顿生疑惑，想着这程序怎么能运行呢。后来发现文件夹中有个后缀为.a的文件，在网上查得原来这是将函数封装成了一个静态库，这样既能实现功能，也对文件的内容起到了保护作用。.a文件是静态链接库文件，一般会和一个头文件配合提供给用户使用，它是一个或多个对象文件(.o)的组合。下面就以一个例子

轻松学C语言·2025-03-12 07:36

GitLab配置ssh key

但是网上很少找到如何用git客户端生成sshkey，然后配置在gitlab，我当时在做的时候苦于摸索，后来终于找到了解决方案，那么本文，我们就来聊一聊如何本地git客户端生成sshkey，然后配置在gitl

西北**孤狼·2025-03-12 07:32

GitLab配置添加SSH Key

邮箱配置姓名$gitconfig--globaluser.name"rongyang"配置邮箱$gitconfig--globaluser.email"[email protected]"2.客户端配置生成

小羊绒·2025-03-12 07:32

将自己的SSH密钥对导入YubiKey 5的PIV和智能卡模块，配合Putty和XShell使用

需求我手上已经有了一个SSH密钥对用来管理着几十台Linux服务器，，在YubikeyMmanager->PIV中只能重新生成密钥对，并且无法导出私钥，然而我不想更换的我的私钥，与我的需求

sbdx·2025-03-12 06:00

【AI赋能】蓝耘赋能通义万相2.1：AI创作新时代的强力引擎

通义万相2.1的强大功能与特性通义万相2.1拥有多项突破性能力，使其在众多AI生成模型中脱颖而出。它支持文生视频、图生视频、视频编辑、文生图和视频生音频等多项任务，是真正意义上的多模态生成模型。

星落无尘·2025-03-12 06:00

创建模式-工厂方法模式（Factory Method Pattern）

简单工厂是直接在创建方法中负责所有的产品的生成，造成该方法臃肿，并且当新增产品类时会修改该方法，违背了开闭原则OpenClosePrinciple。

qxsorz·2025-03-12 06:27

推荐项目：Yubico PIV Tool

它允许你在设备上生成密钥，导入密钥和证

刘瑛蓉·2025-03-12 06:26

springcloud gateway搭建及动态获取nacos注册的服务信息信息

前言SpringCloudGateway通过集成Nacos服务发现，可以动态获取注册到Nacos的微服务实例信息，并根据服务名（ServiceName）自动生成路由规则或手动配置路由规则，实现请求的动态路由和负载均衡

bxp1321·2025-03-12 06:25

origin2021去除demo的方法

Origin软件去除demo水印_七爷OK的博客-CSDN博客_origin去除demo水印PS：替换origin.exe过后一定得双击一下，不然水印仍然存在

冰虺·2025-03-12 06:55

【无标题】DeepSeek是可对接那些端口

虚拟主播：利用DeepSeek生成虚拟主播，进行24小时优质播报。桌面端应用智能客服：在医院的官方公众号中接入De

李鲶鱼·2025-03-12 06:53

（基础）理解PDF表单文件

通过这些表单，你可以收集数据、下订单或生成发票，甚至有些人用它来制作小游戏！这些数据既可以作为文档的一部分保存，也可以提交到服务器。PDF表单的两种类

IDRSolutions_CN·2025-03-12 05:52

RHCE-web篇

服务器接收到请求后，处理该请求并生成响应。提供内容：Web服务器根据请求的资源类型（例如HTML、CSS、JavaSc

2022计科一班唐文·2025-03-12 05:52

结合大语言模型的机械臂抓取操作学习

一、大语言模型的机械臂抓取操作关键步骤介绍如何基于大语言模型实现机械臂在PyBullet环境中的抓取操作，涵盖机器人运动学、坐标系转换、抓取候选位姿生成、开放词汇检测以及大语言模型代码生成等模块。

roman_fan·2025-03-12 05:19

一些对编程语言的看法

C++基于C的扩展，同样通过编译器生成原生二进制文件。Fortran科学计算领域的老牌语言，编译为高效机器码。COBOL商业和金融领域的历史语言，完全编译执行。

·2025-03-12 04:20

Fedora41安装MySQL8.4.4

Fedora41安装MySQL8.4.4Fedora41用yum仓库安装MySQL8.4.4笔记250310下载安装启动`mysqld`服务查看生成的初始密码,用初始密码登录登录后,必须修改初始密码才能执行其它操作可选设置降低密码强度要求

kfepiza·2025-03-12 04:38

使用OpenAI API实现自然语言处理应用

从自动文本生成、聊天机器人到智能搜索引擎，NLP技术的应用场景非常广泛。而OpenAI提供的API使得开发者可以轻松地将先进的NLP模型集成到他们的应用中。

shuoac·2025-03-12 04:06

长文本生成的“中间迷途”：当AI在信息洪流中迷失与觉醒

长文本生成的困境：当AI在信息洪流中迷失在人工智能领域，大型语言模型（LLM）如同拥有无限记忆的超级读者，能轻松消化整座图书馆的藏书。

步子哥·2025-03-12 03:30

常见的点云数据的获取方式

计算激光脉冲从发射到返回所需的时间，并将其转换为距离，从而生成三维点云数据。

我是瓦力·2025-03-12 03:30

Trace Compass使用

TraceCompass是一个用于分析和可视化LTTng、Ftrace和其他跟踪工具生成的跟踪数据的强大工具。

有趣的我·2025-03-12 02:52

时态知识图谱补全任务为什么要进行损坏四元组过滤？

,t))）生成候选答案。如果候选答案中包含了已经存在于图谱中的正确事实，模型可能会将这些正确事实的排名降低，仅仅因为它们已经存在。例子：假设图谱中

sauTCc·2025-03-12 02:51

【基于KG的大模型对话系统（fastapi）完整可上手】

查询解析：将用户输入解析为知识图谱查询，并结合LLM生成回答。主要功能：解析用户输入：检查用户输入是否包含知识图谱查询内容。执行Cypher查询：如果用户问题涉及知识图谱，向

放飞自我的Coder·2025-03-12 02:50

深度解析短视频开源项目 MoneyPrinterTurbo 使用教程

MoneyPrinterTurbo是一个非常受欢迎的开源项目，专注于自动生成短视频。

非著名架构师·2025-03-12 02:47

第20周：Pytorch文本分类入门

目录前言一、前期准备1.1环境安装导入包1.2加载数据1.3构建词典1.4生成数据批次和迭代器二、准备模型2.1定义模型2.2定义示例2.3定义训练函数与评估函数三、训练模型3.1拆分数据集并运行模型3.2

weixin_46620278·2025-03-12 01:44

NLP新手入门-第N1周：Pytorch文本分类入门

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、环境安装三、文本分类1.加载数据2.构建词典3.生成数据批次和迭代器4.定义模型5.定义实例6

Oaix Nay·2025-03-12 01:42

Unity引擎开发：2D与3D渲染技术_虚拟现实与增强现实技术

虚拟现实（VR）技术虚拟现实技术通过计算机生成的环境来模拟真实的或想象的场景，让用户能够沉浸其中。Unity引擎提供了强大的工具和

chenlz2007·2025-03-12 00:40

基于PyTorch的深度学习5—神经网络工具箱

在实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module，生成自己的网络/层。

Wis4e·2025-03-12 00:09

llama.cpp 安装与量化（mac电脑）

llama.cpp安装与量化（mac电脑）1.创建并切换至虚拟环境2.安装llama.cpp3.安装依赖4.转换模型5.创建build目录6.生成构建文件7.编译项目8.运行量化命令9.测试量化后的模型

初七i·2025-03-12 00:32

python男孩_python爬虫：爬取男生喜欢的图片

id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef任务目标：1.抓取不同类型的图片2.编写一个GUI界面爬虫程序，打包成exe重新文件3.遇到的难点1.分析如何抓取不同类型的图片首先打开网站

weixin_39971138·2025-03-12 00:28

VSCode/Cursor 配置Clang-Format

1、下载安装插件：Clang-Format2、下载安装Clang-Format运行文件LLVM-19.1.5-win64.exe3、解压上述文件至自定义文件夹如：E:\soft\LLVM4、自定义文件夹中存放

shanght1·2025-03-11 23:26

代码随想录算法营Day62 ｜寻宝（Prim算法，kruskal算法）

最小生成树P

寂枫zero·2025-03-11 23:54

华为OD E卷 #18 生成哈夫曼树

请完成一个函数，根据输入的数字数组，生成哈夫曼树，并将哈夫曼树按照中序遍历输出。为了保证输出的二叉树中序遍历结果统一，增加限制：二叉树节点中，左节点权值小于右节点权值，根节点权值为左右节点权值之和。

时光回响·2025-03-11 23:53

Redis学习

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

LDM>W<·2025-03-11 23:49

什么是JEPA（联合嵌入预测架构），它与现有技术有何不同？

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。

百态老人·2025-03-11 22:46

【花雕动手做】基于ESP32S3和通义千问大模型AI语音聊天机器人

（2）文本理解：将转换后的文本发送到通义千问大模型进行处理，模型会根据文本内容生成相应的回答。（3）语音合成：将模型生成的文本答

驴友花雕·2025-03-11 22:44

跨领域算法安全优化与可解释实践

在技术路径层面，研究聚焦特征工程的鲁棒性设计、超参数的自适应调优策略，以及生成对抗网络在数据

智能计算研究中心·2025-03-11 22:43

RTX4070Ti巅峰性能与温控揭秘

本文将从核心架构创新、实机性能表现及散热技术突破三大维度展开分析：首先解析DLSS3帧生成技术对4K分辨率下光线追踪游戏帧率的提升效果，通过《赛博朋克2077》《瘟疫传说：安魂曲》等主流3A大作的实测数据验证其动态表现

智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

DeepSeek高效AI创作成本革新endofsentence

该系统通过多任务联合训练框架，在自然语言理解、代码生成和跨模态处理方面展现出显著优势。其混合专家架构采用动态路由机制，实现参数利用率提升40%以上，在保持模型容量的同时将推理成本降低68%。