《实战：基于第3页

【氮化镓】基于SiC脉冲I-V系统研究Schottky型p-GaN HEMT正栅极ESD机制

这篇文章题为《InvestigatingForwardGateESDMechanismofSchottky-Typep-GaNGateHEMTsUsingaSiC-BasedHigh-SpeedPulsedI-VTestSystem》，发表于《IEEEElectronDeviceLetters》2024年7月刊。研究重点是探讨肖特基型p-GaN门极高电子迁移率晶体管（HEMTs）在正向门极人体模型

北行黄金橘·2025-03-11 08:29

【氮化镓】p-GaN HEMTs空穴陷阱低温冻结效应

通过C-DLTS测试和基于理论模型的分析，发现在低

北行黄金橘·2025-03-11 08:28

UI自动化页面性能分析与实践

1.背景基于我们的POM平台的UI测试已经基本完成，平台构建主要是对页面进行常规操作，对于页面的加载性能的获取还很缺失，所以为了之后对页面进行分析和优化，我们需要在进行页面操作的同时，获取到页面的加载情况

lee_shaoyang·2025-03-11 08:57

【大模型开发】Megatron-LM 深度解析：原理、应用与代码实现

所有内容基于Megatron-LM官方实现（GitHub:NVIDIA/Megatron-LM），并结合大规模模型训练的关键理念进行介绍。

云博士的AI课堂·2025-03-11 08:27

聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现

是一种经典的基于划分的聚类方法。划分方法（PartitioningMethod）是基于距离判断样本相似度，通过不断迭代将含有多个样本的数据集划分成若干个簇，

皖山文武·2025-03-11 08:56

Spring Cloud Alibaba微服务架构实战教程—17分布式缓存下Redis设计

前言大多数的文章，开头就是告诉你使用redis做缓存，怎么怎么样，而本系列，不打算采用这样无趣的写法，这和直接搬运有什么区别？笔者力求读者能得到更大程度的系统学习，会从为什么使用缓存来给大家进行学习。问问大家，当系统的执行速度慢怎么办？对于更新速度不是很快的站点，可以采用静态化来避免过多的数据查询。通常前端使用Freemaker或Velocity、thymeleaf等模板引擎来实现页面的静态化。对

江湖一点雨·2025-03-11 08:24

【实战ES】实战 Elasticsearch：快速上手与深度实践-6.2.2GDPR数据脱敏处理

点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲6.2.2GDPR数据脱敏处理深度实践指南1.GDPR核心要求映射1.1关键条款与技术要求1.2`数据类型与脱敏策略`2.全链路脱敏配置2.1`动态脱敏管道`2.2静态脱敏模板3.`脱敏算法性能对比`3.1算法性能矩阵3.2存储成本分析4.企业级合规方案4.1金融行业案例4.2医疗行业方案5.合规性验证方案5.1自动化检查脚本5.2审计检查清单6.

言析数智·2025-03-11 08:23

java--数据校验Validator

一、基于注解进行数据校验1、配置依赖java--常用依赖配置_郑*杰的博客-CSDN博客2、创建一个配置类packagecom.ruqi.aditainoal;importorg.springframework.context.annotation.Bean

郑*杰·2025-03-11 07:20

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

torchvision有4个功能模块：model、datasets、transforms和utils。主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。transforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。1)对PILImage的常

Wis4e·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1

Wis4e·2025-03-11 07:47

详解Vue 的 key 机制

详解Vue的key机制（从底层原理到实战价值，彻底讲透关键设计）一、Key的本质作用核心定位：虚拟DOM的身份证Vue通过虚拟DOM实现高效渲染，而key是虚拟节点（VNode）的唯一标识符。

向贤·2025-03-11 07:17

LangChain大模型应用开发指南-大模型Memory不止于对话

上节课，我我为您介绍了LangChain中最基本的链式结构，以及基于这个链式结构演化出来的ReAct对话链模型。今天我将由简入繁，为大家拆解LangChain内置的多种记忆机制。

喝不喝奶茶丫·2025-03-11 06:45

Java基于redis实现进度条

进度条在许多大型系统中使用频率较高，反复编写既麻烦又不利于维护，因此基于Redis抽成公共方法供不同功能调用。二.实现方案1.引入依赖如果系统已集成Redis，直接跳到第5步，进度条实现。

冰糖码奇朵·2025-03-11 06:11

LeetCode刷题实战522：最长特殊序列 II

算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选！今天和大家聊的问题叫做最长特殊序列II，我们先来看题面：https://leetcode-cn.com/problems/longest-uncommon-subsequence-ii/Givenanarrayof

编程IT圈·2025-03-11 06:41

【Python爬虫实战】从多类型网页数据到结构化JSON数据的高效提取策略

个人主页：https://blog.csdn.net/2401_86688088?type=blog系列专栏：https://blog.csdn.net/2401_86688088/category_12797772.html目录前言一、数据类型及其对应的提取策略（一）文本数据（二）数值数据（三）链接（四）图像数据（五）表格数据（六）JSON数据（七）动态数据（八）元数据（九）总结二、结构化数据提

易辰君·2025-03-11 06:39

【程序员必备】UE5虚幻引擎：编辑器工具批处理操作，让你的工作效率指数级增长！_ue5编辑器工具控件

2.打开编辑器工具蓝图①创建一个函数SetStaticMeshLODs（它的功能是基于函数的，所以要实现一种

2401_83621918·2025-03-11 06:39

基于jsp+servlet+mysql实现增删改查

#声明单纯记录学习计算机当中所遇到的问题把解决问题的方法分享给大家希望大佬不要喷我这个小白#链接mysql数据库publicclassBaseDao{publicConnectiongetConnection()throwsClassNotFoundException,SQLException{//url里的demo4为数据库名称Stringurl="jdbc:mysql://localhost:

蟹黄味汉堡·2025-03-11 06:09

JSON数据解析实战：从嵌套结构到结构化表格

在信息爆炸的时代，如何从杂乱无章的数据中还原出精准的知识图谱，是数据侦探们常常面临的挑战。本文以GoogleScholar为目标，深入解析嵌套JSON数据，从海量文献信息中提取关键词、作者、期刊等内容。最终，我们不仅将数据转换成结构化表格，还通过Graphviz制作出技术关系图谱，揭示文献间的隐秘联系。关键数据分析在本次调研中，我们的核心目标是获取GoogleScholar上的学术文献信息。为此，

亿牛云爬虫专家·2025-03-11 06:38

LeetCode刷题实战：删除字符串中的所有相邻重复项（栈的经典应用）

题目描述题目链接：1047.删除字符串中的所有相邻重复项-力扣（LeetCode）给定一个由小写字母组成的字符串s，重复项删除操作会选择两个相邻且相同的字符并删除它们。此操作反复进行，直到无法继续删除。返回最终的字符串。答案保证唯一。输入：s="abbaca"输出："ca"解释：删除"bb"得到"aaca"，再删除"aa"得到"ca"。问题分析与解法思路暴力解法的缺陷最直观的暴力解法是重复扫描字符

sprite_雪碧·2025-03-11 06:38

基于Linux环境部署和使用ElasticSearch搜索引擎

目录一.Elasticsearch基础介绍二.Docker部署单节点ElasticSearch1.环境配置2.创建数据目录3.创建ES自定义配置文件4.启动ElasticSearch服务5.验证服务三.DockerCompose部署单节点ElasticSearch1.环境配置2.创建docker-compose.yml3.创建配置文件elasticsearch.yml4.启动ElasticSear

探模之翼·2025-03-11 06:08

从原理到实战全解析

本文将从原理、方法到实战步骤，结合OpenAI、HuggingFace等平台的最佳实践，详解大模型微调全流程。文末附赠独家资料包，助你快速上手！一、什么是大模型微调？

挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-11 05:32

P11：利用marked+highlight.js重构前台文章详细页面

ReactHooks+Laravel前端博客实战阐述安装marked和highlight.js重构`detailed.js`文件增加Code的高亮显示CSS样式的更换MySQL数据阐述之前我们在博客文章详细页使用了

知其黑、受其白·2025-03-11 05:00

基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档

为解决这一难题，本文设计并实现了一个基于大数据架构的就业岗位推荐系统。

qq_375279829·2025-03-11 05:59

C++中map和set的详解

它们基于平衡二叉搜索树（通常是红黑树）的数据结构来实现，提供了高效的数据存储和检索功能。本文将详细介绍map和set的特点、用法以及一些常见的操作示例。

jiajia651304·2025-03-11 05:28

数据实时增量同步之CDC工具—Canal、mysql_stream、go-mysql-transfer、Maxwell

可以基于增量日志，以极低的侵入性来完成增量数据捕获的工

caihuayuan4·2025-03-11 04:57

Java多线程编程实战：synchronized与Lock锁对比

一、锁机制全景图：从内核态到用户态1.Java锁分类与演进史锁机制悲观锁乐观锁synchronizedReentrantLockCAS版本号机制2.锁升级全流程（synchronized底层原理）无锁→偏向锁（单线程）→轻量级锁（CAS自旋）→重量级锁（OS互斥量）锁膨胀条件：偏向锁：-XX:BiasedLockingStartupDelay=0（默认延迟4秒）重量级锁：自旋超过阈值（-XX:Pr

微风灬浮尘·2025-03-11 04:26

Easy-ES(用Mybatis-Plus语法来操作ElasticSearch)

简介Easy-Es（简称EE）是一款基于ElasticSearch(简称Es)官方提供的RestHighLevelClient打造的ORM开发框架，在RestHighLevelClient的基础上,只做增强不做改变

充满希望的程序员·2025-03-11 04:25

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。

openwin_top·2025-03-11 04:54

开源向量数据库介绍说明

Weaviate特点：基于GraphQ

❀͜͡傀儡师·2025-03-11 04:52

MVC设计模式

Model（模型端）Mod封装的是数据源和所有基于对这些数据的操作。在一个组件中，Model往往表示组件的状态和操作这些状态的方法，往往是一系列的公开方法。通过这些公开方法，便可以取得模型端的所

保护眼睛·2025-03-11 04:52

YAGO是什么？

YAGO是一个基于链接数据库的开放语义知识库，由德国马普研究所与巴黎电讯科技大学于2007年联合开发，基于CreativeCommonsAttribution协议。

魔王阿卡纳兹·2025-03-11 04:19

使用CharacterTextSplitter进行文本分割的实战指南

CharacterTextSplitter正是为此而生的一个轻量级工具，专门用于基于特定

bBADAS·2025-03-11 04:48

FastExcel/EasyExcel简介以及源码解析

简介官网地址GitHub地址基于MIT协议发展历史由EasyExcel发展而来2018/02/07：发布1.0.02019/09/17：发布2.0.02021/10/21：发布3.0.12024/06/

舌尖上的五香·2025-03-11 03:15

《Python实战进阶》No20: 网络爬虫开发：Scrapy框架详解

:网络爬虫开发：Scrapy框架详解摘要本文深入解析Scrapy核心架构，通过中间件链式处理、布隆过滤器增量爬取、Splash动态渲染、分布式指纹策略四大核心技术，结合政府数据爬取与动态API逆向工程实战案例

带娃的IT创业者·2025-03-11 03:15

【带你 langchain 双排系列教程】8.LangChain开发Agent智能体：从入门到实战

一、什么是LangChain？LangChain是一个专为构建大模型应用设计的开发框架，其模块化设计和丰富的工具链让智能体开发更高效。相比传统开发，LangChain提供以下核心优势：内置Agent模板：快速实现工具调用、多轮对话、记忆管理。无缝对接主流大模型：支持OpenAI、ChatGLM、DeepSeek等。灵活可扩展：通过Chains组合实现复杂业务逻辑。二、快速开始：环境搭建与基础配置1

夜里慢慢行456·2025-03-11 03:43

python基础——元组【特点，创建，常见操作方法：index，len，count】

前言：上一篇文章python基础——列表讲解了关于列表的先关知识，还介绍了很多列表的常见操作方法，这篇文章我们就基于上篇文章带大家认识的有关序列的知识，继续讲解python中另一种常见的数据容器——元组

愚润泽·2025-03-11 03:43

基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测

目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好

机器学习和优化算法·2025-03-11 03:42

Azure AI Document Intelligence 使用指南

AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence（原名AzureFormRecognizer）是一项基于机器学习的服务，可以从数字或扫描

scaFHIO·2025-03-11 03:42

Vue大屏实战一：数字翻牌器的实现

文章目录1.效果预览2.数字翻牌器的实现3.vue项目中引入DataV4.大屏顶部翻牌器布局5.大屏数字翻牌器样式6.大屏数字翻牌器逻辑实现1.效果预览页面整体效果如下顶部的数字翻牌器效果2.数字翻牌器的实现数字翻牌器我们借助于DataV组件来实现，示例如下config属性配置如下注意：number属性是个数组，我们在初始化的时候给number属性一个默认的数组及值，当我们想动态改变数字翻牌器的值

博主逸尘·2025-03-11 03:41

C++内存管理秘籍：深入解析与实战代码示例

C++内存管理秘籍：深入解析与实战代码示例一、内存管理的基本概念二、内存泄漏与野指针三、智能指针：现代C++的内存管理利器四、实战代码示例示例1：传统动态内存管理示例2：使用`std::unique_ptr

my1121716951·2025-03-11 03:41

项目实操分享：一个基于 Flask 的音乐生成系统，能够根据用户指定的参数自动生成 MIDI 音乐并转换为音频文件

系统架构1.1核心组件MusicGenerator类负责音乐生成的核心逻辑包含MIDI生成和音频转换功能管理音乐参数和音轨生成FluidSynth集成用于MIDI到音频的转换支持高质量的音色合成需要正确配置声音字体文件功能特性2.1音乐风格支持Pop（流行）:钢琴主旋律，弦乐伴奏，原声贝斯Rock（摇滚）:电吉他主导，失真吉他伴奏，电贝斯Classical（古典）:钢琴主旋律，弦乐组伴奏，低音提琴

mosquito_lover1·2025-03-11 03:40

基于STM32单片机的仓库管理系统设计-RFID-电磁锁-震动-ISD1820-TFT1.44-WiFi APP-DIY25-112

本设计由STM32F103C8T6单片机核心板电路+3个RFID模块电路+电磁锁电路+震动传感器电路+ISD1820语音模块电路+TFT1.44寸液晶显示电路+WiFi模块电路+电源电路组成。1、有3张RFID卡，分贝代表张三、李四、王二。2、有4个RFID模块，1个RFID模块代表门禁，其余3个RFID模块代表装备A、B、C。3、张三、李四、王二刷门禁，则电磁锁收缩3秒后伸出，即通过电磁锁模拟开

通旺科技·2025-03-11 03:10

基于STM32单片机的可见光通信系统自适应光线数据收发设计+可见光音频通信设计DIY25-125

本系统由可见光发射板和可见光接收板以及可见光音频收发模块组成：可见光发射板：STM32F103C8T6单片机核心板、高亮LED灯驱动电路、矩阵按键和可见光音频发射模块电路。可见光接收板：STM32F103C8T6单片机核心板、可见光接收采集电路、蜂鸣器驱动电路、1.44寸TFT彩屏和可见光音频接收模块。【1】本设计见光发射板单片机发出不同频率波形的可见光，通过传输后，由可见光接收板的可见光接收电路

通旺科技·2025-03-11 03:10

SEO完全指南：从原理到实战的搜索引擎优化手册

1.什么是SEO？1.1定义解析SEO（搜索引擎优化）是通过技术手段和内容策略提升网站在搜索引擎自然搜索结果中排名的过程。它融合了：️技术优化（网站架构/加载速度）内容优化（高质量原创内容）用户体验优化（导航/界面设计）外部优化（高质量外链建设）1.2SEO的多层次目标SEO的目标远不止提高排名和流量:提高质量流量:不仅是增加访问量,更重要的是吸引真正对你的产品或服务感兴趣的用户。提升转化率:通过

·2025-03-11 03:10

Spring Boot

SpringBoot作为一个基于SpringFramework的快速开发框架，广泛应用于现代微服务架构中。

陈辰学长·2025-03-11 02:09

【开源精选】《前端铺子》：打造你的全能型小程序开发助手

【开源精选】《前端铺子》：打造你的全能型小程序开发助手qdpz-uniapp项目基于vue-uniapp，使用colorUi与uView框架，完美支持微信小程序，包含功能：自定义TabBar与顶部、地图轨迹回放

平淮齐Percy·2025-03-11 02:39

《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程-提示词原则

编写Prompt的原则本章的主要内容为编写Prompt的原则，在本章中，我们将给出两个编写Prompt的原则与一些相关的策略，你将练习基于这两个原则来编写有效的Prompt，从而便捷而有效地使用LLM。

evil-tomato·2025-03-11 02:09

大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇

它们通过深度学习技术，特别是基于变换器（Transformer）架构的模型，能够在自然语言处理（NLP）任务中表现出色。大语言模型的出现不仅推动了学术研究的发展，也在实际应用中展现了巨大的潜力。

AI大模型应用之禅·2025-03-11 02:07

OLAP与OLTP：数据处理系统的两种核心架构

它是一种基于多维数据模型的分析处理技术，用于从不同的角度进行数据挖掘和分析，以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势。

思静鱼·2025-03-11 02:35

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