丢包率第3页

SMT贴片机视频操作精要

同时，针对视觉对位校准、抛料率动态控制等痛点问题，提供可落地的解决方案。为强化实践参考价值，内容进一步拆解了PCB定位精度提升、钢网对位误差补偿、FEEDE

安德胜SMT贴片·2025-03-18 08:47

谁偷窥了你的隐私？穿透无痕模式，浏览器指纹正在泄露你的秘密。

前言大家可曾发现，只要app访问过的某宝，某多多，某东的商品，在PC端的浏览器里打开电商主页，就会获得精准的广告推送，平台为了提升转换率，采集了同一个账号，同一个网络访问的历史记录，进行了商品的定向推送

qq251708339·2025-03-18 08:47

一文让你详细理解Qualcomm WLAN Roaming机制：连载2

1.基于PER的漫游及BSS负载元素的使用通过监控Rx/Tx的MCS速率触发漫游扫描基于数据包错误率（PER）的漫游扫描机制用于将STA（站点）从拥塞信道迁移至更优候选信道。

思考的下一页·2025-03-18 05:25

DeepSeek在智慧物流管控中的全场景落地方案

一、智慧物流核心痛点与DeepSeek解决方案矩阵物流环节行业痛点DeepSeek技术方案价值增益仓储管理库存预测误差率>30%多模态时空预测模型库存周转率↑40%运输调度车辆空驶率35%强化学习动态调度引擎运输成本

猴的哥儿·2025-03-18 04:47

实战级AI变现路线：从0到3万/月的3大黄金赛道拆解

DeepSeek-R1云端版，输入"地域特色（如云南菌菇）+情感共鸣点（留守老人）+产品植入位（土特产）"生成结构化选题指令示例：{"prompt":"生成三农领域爆款选题，输出JSON结构"}日产能200+选题，筛选率15%

zhz5214·2025-03-18 02:56

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

通过剪枝，我们可以去除模型中的冗余权重，从而减少模型的复杂度和提高运算速度，同时保持或甚至提升模型的准确率。本文将详细介绍如何在PyTorch框架中实现模型剪枝，并提供相应的代码示例。

代码之光_1980·2025-03-18 00:38

小米音频理解技术重大突破：7B模型借助DeepSeek-R1算法引领行业新篇章

即便如此，该模型的表现已超越人类专家的82.2%识别准确率，展现出卓越的音频理解能力。关键词小米音频突破,DeepSeek-R1算法,7B模型进展,MMAU评测基准,

耶耶Norsea·2025-03-17 22:22

TRS收益互换系统开发为何敢称“无限拓展”？模块化架构+弹性集群揭秘！

券商正在被低效“慢性杀死”电话询价、邮件比价、Excel汇总——传统场外交易中，一次询价流程动辄数小时，客户流失率高达40%！

Ashlee_code·2025-03-17 22:51

24小时响应+零宕机！TRS收益互换系统售后如何成为券商“救命稻草”？

券商正在被低效“慢性杀死”电话询价、邮件比价、Excel汇总——传统场外交易中，一次询价流程动辄数小时，客户流失率高达40%！

Ashlee_code·2025-03-17 22:51

证券交易系统核心技术解析：LinkTrader 的毫秒级响应架构与风控实践

以下是传统系统的三大致命缺陷：数据延迟：非官方行情源导致套利窗口丢失（实测延迟普遍>0.1秒）；风控低效：依赖人工监控，凌晨时段风险拦截率不足30%；扩展性差：单体架构下订单处理峰值低于10万/秒，极易崩溃

Ashlee_code·2025-03-17 21:19

泰克AFG1022这么强大的功能，你还没有了解么？

高精度输出：具有14位垂直分辨率，可提供高分辨率的波形输出，确保信号的精确度；频率分辨率达1μHz，能满足对不同频率信号的精确输出要求。多模式运行：支持连续模式、扫描模式、突发模式和调制模式。

思迈18086111968·2025-03-17 21:46

Python 数据分析实战：电商平台用户行为洞察与营销策略优化

目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集与导入2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1用户行为随时间的变化2.4.2商品关联分析2.4.3用户购买转化率分析2.4.4用户价值分析（RFM

萧十一郎@·2025-03-17 15:36

android 自定义分辨率,Moonlight Android端自定义分辨率，解决黑边问题

更新：使用原版moonlight修改特殊分辨率需要root权限，没有root权限可尝试此版本的moonlight选择当前设备分辨率。

weixin_39661589·2025-03-17 13:50

moonligh串流教程以及3大问题解决

台式连接一个外接显示器就行，笔记本买个hdmi欺骗器就行4设置hdmi的分辨率，设置

kalada82·2025-03-17 13:16

地理数据中的分辨率转换

数据分辨率问题气象海洋数据在实际应用中，常常涉及到重采样，即分辨率的提高或降低等操作。本文提供了matlab以及python的样例程序，以降低（网格平均）或提高（线性插值）数据的分辨率。

木叶清风666·2025-03-17 12:41

突破反爬终极指南：如何用Python实现100%隐形数据抓取（附实战代码）

引言：当爬虫遭遇铜墙铁壁2023年Q2最新统计显示，全球Top100网站中89%部署了AI驱动的反爬系统，传统爬虫存活率暴跌至17%。

煜bart·2025-03-17 10:29

如何保证接口测试的覆盖率？

如果想提高接口测试的代码覆盖率。首先要知道代码覆盖率

软件测试媛·2025-03-17 08:14

系分 02 软件工程

软件开发模型（★★★★）逆向工程（★★）净室软件工程（★）需求工程系统设计系统测试与维护基础知识软件工程是指应用计算机科学、数学及管理科学等原理，以工程化的原则和方法来解决软件问题的工程，其目的是提高软件生产率、

一越王超·2025-03-17 06:54

二.使用ffmpeg对原始音频数据重采样并进行AAC编码

重采样：将音频三元组【采样率采样格式通道数】之中的任何一个或者多个值改变。一.为什么要进行重采样？

djykkkkkk·2025-03-17 01:47

如何撰写一份清晰专业的软件功能测试报告？看这篇就够了！

Linux操作系统、MySQL数据库、Web功能测试、接口测试、APPium移动端测试、Python知识、Selenium自动化测试相关、性能测试、性能测试、计算机网络知识、Jmeter、HR面试，命中率杠杠的

软件测试君·2025-03-17 00:10

分辨率、帧率和码率三者之间的关系

这里我们就要了解一下有关视频的几个重要参数：分辨率，帧率，码率。这三个参数是评估视频质量的关键参数。2、分辨率指图像占用屏幕上像素的多少。图像中的像素密度越高，图像的分辨率越高。

0 error ~ 0 warning·2025-03-17 00:37

MySQL批量数据处理与事务管理

掌握高效的批量数据操作方法与事务管理技巧，不仅能够提升操作性能，还能有效降低数据处理的出错率。

Mr数据杨·2025-03-16 22:27

Adobe Photoshop CC 2025配置要求

推荐配置：16GB或更高，特别是对于处理高分辨率图像

小魚資源大雜燴·2025-03-16 22:52

SpringBoot实战系列之发送短信验证码

一起刷算法与数据结构-树篇1环境搭建大集合环境搭建大集合(持续更新）内容速览:1.短信验证码平台选择考虑点2.短信平台3.实战发送短信验证码1.短信验证码平台选择考虑点各个类型短信价格短信到达率、到达时间短信内容变量灵活

m0_67401660·2025-03-16 21:20

AI开拓者指南：GenAI产品应用TIPs——从采购到使用（采购篇）

开展营销活动的过程中利用AI生成创意文案和视觉设计素材，极大地缩短了创作周期并降低了成本；使用AI客服机器人处理客户咨询，显著地提高了客户满意度和响应速度；使用AI还可以为客户提供个性化的产品推荐，提高销售转化率等等

·2025-03-16 21:38

【错误解决】Mockito在JDK 22的兼容性问题

MapperScan注解扫描项目的mapper文件夹相关类的方法，测试时一直出错失败，这样的话学习mybatisplusCRUD的操作也没办法测试运行，我在网上检索相关问题的比较新的参考很少，也和我遇到的问题重叠率不高

不是聪明的小孩·2025-03-16 19:03

MATLAB代码开发实战：从入门到高效应用

一、MATLAB生态系统的核心优势（扩展原有内容，增加行业数据）MATLAB在全球工程领域的市场占有率已达67%（2024年IEEE统计），其核心优势体现在：矩阵运算速度比传统编程快3-5倍包含22个专业工具箱的完整工具链与硬件设备

vvvae1234·2025-03-16 15:39

3.2 Spring Boot单元测试：Mockito+JUnit5全覆盖策略

单元测试](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/7a1b3c4d4e5b4f7c9c3d4a5b0e8d4e4c.png)##引言在持续交付的敏捷开发中，**单元测试覆盖率*

Sendingab·2025-03-16 12:10

基于 svm 的金融咨询情感分析

已经标注好的，分为1正性，-1负性两类），首先采用B-gram卡方差提取特征词汇2.使用卡方提取的特征词为每一篇咨询建立向量表示模型3.使用向量进行svm分割，训练语料80%，测试语料20%，并评估模型准确率，

ouprince·2025-03-16 10:28

你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求？（附特征优化方案）

就需引入文本特征增强技术：语义信息补全：突破单词语义局限，捕获词序关联特征模型适配优化：构建符合算法输入规范的矩阵结构评估指标提升：通过特征增强直接影响模型准确率、召回率等核心KPI如电商评论情感分析场景

·2025-03-16 08:23

AI在投标管理中的智能化应用设计方案

一、系统设计目标E={e1,e2,e3}其中{e1:标书准备效率提升40%e2:中标率提升25%e3:人工审核工作量降低60%E=\{e_1,e_2,e_3\}\quad\text{其中}\quad\begin

警世龙·2025-03-16 08:42

element audio 标签不显示_BenQ 明基专业摄影显示器SW270C开箱评测体验

前言继BenQSW271显示器(评测链接)之后，BenQ又推出了专业影像工作者的高效利器—SW270C(官网链接)，搭配27英寸2K分辨率IPS屏，覆盖99%AdobeRGB、100%sRGB\Rec.709

weixin_39685130·2025-03-16 07:36

基于群智能算法的三维无线传感网络覆盖优化数学模型-可以使用群智能算法直接调用进行优化，完整MATLAB代码

1.1三维覆盖模型由于节点随机抛洒，而传感器节点的分布情况会影响网络覆盖率，以RcovR_{\text{cov}}Rcov作为覆盖率评价标准。在三维覆盖区域中，传感器节点的覆盖区域是某一半径确定的球。

算法小狂人·2025-03-16 06:04

顺序表和链表的比较

2.CPU高速缓存命中率更高。(物理空间连续)缺点：1.头部和中部插入和删除时间效率低(O(n))。2.连续的物理空间，空间不够后需要增容：a.增容有一定程度的消耗。

数九天有一个秘密·2025-03-16 06:29

大模型+智能代理：自动化测试的终极组合？

用ChatGPT做软件测试在软件测试领域，自动化测试的目标一直是提高测试效率、减少人工干预、提升缺陷发现率。

测试者家园·2025-03-16 05:55

python高并发访问mysql_Python访问MySQL

因为MySQL不仅免费，普及率最高，出了错，可以很容易找到解决方法。而且，围绕MySQL有一大堆监控和运维的工具，安装和使用很方便。使用MySQLMySQL是Web世界中使用最广泛的数据库服务器。

阿廖林诺·2025-03-16 05:21

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）数据分享：气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）该数据集包括中国2001~2018年月尺度或年尺度的地表短波波段反照率、

树谷-胡老师·2025-03-16 04:50

hive 中优化性能的一些方法

优点:列式存储格式具有更高的压缩率和查询性能。支持谓词下推（PredicatePushdown）和列裁剪（ColumnPruning）。示例:CREATETA

闯闯桑·2025-03-16 02:30

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都

bug菌¹·2025-03-16 01:26

外呼系统破局电话管控：AI电销机器人合规运营实战指南

但数据显示，采用合规策略的企业外呼接通率仍能保持38%以上，关键在于建立适配监管环境的智能外呼体系。

ai_vx_3307623172·2025-03-16 01:53

如何提高测试用例覆盖率？

点击文末小卡片，免费获取软件测试全套资料，资料在手，涨薪更快我们将讨论测试覆盖率的相关问题，以及它如何帮助提高软件质量的。

测试老哥·2025-03-15 23:11

基于AI编程，产品全流程变革的具体案例

2.隆基乐叶光伏制造首创基于图像特征的实时AI精准追溯技术，每18秒完成12个电池串异常识别，解决传统追溯准确率低的问

xinxiyinhe·2025-03-15 22:33

leetcode-sql数据库面试题冲刺（高频SQL五十题）

我想吃烤肉肉·2025-03-15 20:19

大语言模型的潜力是否被高估

例如，通过解决卡雷尔编程谜题（KarelPuzzle），模型在没有直接接触环境信息的情况下，正确率从初始的随机指令提升至92.4%，并展现出对

dev.null·2025-03-15 19:12

Cohen‘s Kappa 系数（κ系数）

它考虑了随机一致性的影响，提供比简单的准确率（Accuracy）更可靠的评估方式。

大霸王龙·2025-03-15 19:09

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件)→数据预处理(初始化分词器+数据处理器+数据加载器)→模型训练(初始化模型/优化器/学习率调度器

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

定义产品成功的核心指标都有哪些

这些核心指标包括用户满意度、用户留存率、净推荐值（NPS）、客户终身价值（CLV）、活跃用户数（MAU/DAU）、客户获取成本（CAC）等。

·2025-03-15 18:05

图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images

无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区，去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换，在实际的图像拼接任务中，由于输入图像的多样性和复杂性

cccc来财·2025-03-15 17:26

训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？

在训练模型时，步长（也称为学习率，LearningRate）是一个关键的超参数，它控制着每次参数更新的大小。

yuanpan·2025-03-15 16:52

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。

湫怿·2025-03-15 16:19

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