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多宠识别：基于计算机视觉的智能宠物管理系统架构解析

行业痛点与技术方案演进在多宠家庭场景中，传统方案面临三大技术瓶颈：1.生物特征混淆：同品种/毛色宠物识别准确率低于65%2.动态场景适应：进食/奔跑状态下的误检率达30%+3.数据孤岛问题：离线设备无法实现持续学习优化快瞳科技采用

深圳市快瞳科技有限公司·2025-03-10 11:49

Claude更新王炸功能：一键生成、评估、优化提示词！

要想挖掘一座金矿，你得先学会使用铲子。类似地，要想让LLM模型或生成式AI工具更好的为你服务，你得先学会“写提示词”。提示词就是敲开AI大门的那把钥匙，相同的任务目标，不同的提示词得到的结果可能截然不同。好的提示词是高质量输出内容的前提条件。关于提示词的教程，我已经写了很多，感兴趣的小伙伴可以在文末按需学习。当前生成式AI最强大的能力是什么？生成。既然是这样，那么为什么不让AI自己根据我们的任务需

AI信息Gap·2025-03-10 10:46

使用Java进行加密狗相关程序优化

个人心得1.加密狗通信优化-减少不必要的交互-分析加密狗操作流程，去除冗余的读取或写入操作。例如，如果在初始化阶段已经获取了某些配置信息且在后续流程中不会改变，就不需要重复读取。

加密狗定制分析赋值·2025-03-10 10:12

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

AI大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化1.背景介绍在人工智能（AI）和大模型应用的快速发展中，数据中心（DataCenter）成为了一个至关重要的组成部分。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

告别繁琐！Vue3 组合式函数解锁 Echarts 封装新姿势

前言本篇文章主要讲解如何使用组合式函数（Composables）来封装Echarts，提供一套可复用、易维护的图表解决方案在这里你能够学到Echarts封装的思路与最佳实践，理解Echarts的特性与使用技巧本文也是

·2025-03-10 09:40

物联网中如何解决网络复杂性的问题

以下是一些解决物联网网络复杂性问题的策略和方法：1.网络架构优化1.1分层架构采用分层的网络架构可以简化网络设计和管理。常见的分层架构包括：感知层：负责数

小赖同学啊·2025-03-10 09:03

Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介

基于过程的自奖励语言模型：LLM优化的新范式引言大型语言模型（LLM）在多种任务中展现出了强大的能力，尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

注意：因为我们实战1里只讨论最简单的神经网络构建，所以准确率达到0.5以上就符合我们的目标，后面会不断学习新的模型进行优化CIFAR的数据集如下图所示：我们大概所需要的功能包如下：importnumpyasnpimpor

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

Vue 框架深度解析：源码分析与实现原理详解

Diff算法实现3.1Diff算法流程图3.2核心Diff源码四、模板编译全流程剖析4.1编译流程图4.2编译阶段源码五、组件系统与生命周期5.1组件初始化流程5.2生命周期源码触发点六、异步更新队列与性能优化

北辰alk·2025-03-10 08:25

Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）

神经架构搜索(NAS)旨在通过遵循明确定义的优化范式来弥补这一差距，该范式系统地寻找最佳架构，给定客观标准，例如最大分类准确度。

境心镜·2025-03-10 08:54

分子动力学仿真软件：GROMACS_（12）.并行计算与性能优化

并行计算与性能优化并行计算的基本概念并行计算是指同时使用多个计算资源（如处理器、计算节点等）来执行计算任务，以提高计算效率和速度。

kkchenjj·2025-03-10 08:54

FreeRTOS内存管理之heap_4.c源码解析

最简单，，具有确定性，从静态数组中分配内存，不允许释放内存，不会导致内存碎片化，一锤子买卖，不算真正的动态内存分配；heap_2——非确定性，允许释放内存，但不会合并相邻的空闲块，也就是说没有内存碎片优化措施

星辰&流星·2025-03-10 08:23

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。5.1核心组件神经网络核心组件不多，把这些组件确定后，这个神经网络基本就确定了。这些核心组件包括：1)层：神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量。

Wis4e·2025-03-10 07:49

支持向量机 SVM 简要介绍

）下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源：《统计学习方法》，维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数，考虑以下最优化问题

_夜空的繁星_·2025-03-10 06:16

安卓手机电脑如何让浏览器或者下载程序或者健康监控设备应用软件下载中或者监听中长期运行而不被系统自动关闭

1.设置搜索启动管理，改为手动管理，并勾选允许后台运行，允许自动启动2.设置搜索电池优化，关闭相关应用的允许电池优化3.上划或者按住中间Home键不动调出正在运行应用，在正在运行

suirosu·2025-03-10 06:45

Android View 设置背景方式全解析

从简单的纯色背景到复杂的动态效果，背景设置不仅影响界面美观，还与性能优化和内存管理密切相关。

&有梦想的咸鱼&·2025-03-10 06:14

深入探讨如何在LangChain中将参数从一个步骤传递到下一个步骤：高级技巧与实际应用

深入探讨如何在LangChain中将参数从一个步骤传递到下一个步骤：高级技巧与实际应用在现代软件开发中，特别是在复杂的自然语言处理（NLP）和人工智能应用中，数据的传递和处理是至关重要的。

m0_57781768·2025-03-10 06:43

支持向量机——SVM

支持向量机支持向量机是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中的最大间隔的线性分类器，其学习的优化目标便是间隔最大化，因此，支持向量机本身可以转换一个凸二次规划求解问题。

big_matster·2025-03-10 06:42

P8799 [蓝桥杯 2022 国 B] 齿轮

P8799[蓝桥杯2022国B]齿轮-洛谷思路一遍历动态数组，复杂度O（N），70%超时思路二用unordered_set优化65%超时；思路三先预处理AC#include#defineendl'\n'

爱沙尼亚警戒号·2025-03-10 05:39

基于STM32的低功耗遥控器设计详解与实践

文章介绍了如何选择合适的STM32型号、无线通信模块的选择与优化、电源管理策略的设计，以及嵌入式软件的开发。

红钻头机·2025-03-10 05:36

物联网通过数字孪生技术实现设备状态的实时仿真和优化

它结合了物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）和仿真技术，能够实现对设备状态的实时监控、预测和优化。

小赖同学啊·2025-03-10 05:36

自动化测试中的等待机制优化：显式等待 vs 隐式等待

本文聚焦于两种主流等待机制——显式等待（ExplicitWait）与隐式等待（ImplicitWait），从原理、适用场景、优缺点对比到优化实践，结合真实案例与代码示例，为测试团队提供系统性优化方案，助力提升测试效率与可靠性

测试渣·2025-03-10 05:05

优化UDP在实时传输中的可靠性

虽然UDP（用户数据报协议）本身是无连接的、不可靠的传输协议，但在实时音视频传输等需要低延迟的应用中，可以通过一些机制来优化其可靠性。

白总Server·2025-03-10 05:05

你不知道的 C++ 类型转换技巧：如何安全高效地使用 static_cast、dynamic_cast、const_cast ？

大家好，我是小康。前言：你是不是曾经在C++中遇到过“类型转换”的问题，看到一堆转换函数和符号，搞得一脸懵？放心，今天我就来给你们把这个看似高深的概念讲清楚。无论你是C++新手，还是有点经验的小伙伴，今天这篇文章一定让你轻松掌握C++的类型转换。我知道，你可能在想：类型转换不就是把一个类型变成另一个类型吗？对，没错，但是这其中有很多小细节需要注意。今天我们就从最基础的内容开始，一步步深入，逐渐学会

·2025-03-10 05:36

【Transformer优化】Transformer的局限在哪？

自2017年Transformer横空出世以来，它几乎重写了自然语言处理的规则。但当我们在享受其惊人的并行计算能力和表征能力时，是否真正理解了它的局限性？本文将深入探讨在复杂度之外被忽视的五大核心缺陷，并试图在数学维度揭示其本质。一、全局注意力的"诅咒"：从**O(n²)**到O(n³)的计算困境自注意力机制的数学表达式：Attention(Q,K,V)=softmax(QK⊤dk)V\text{

T-I-M·2025-03-10 04:26

PTA编程题：个位数统计

个位数统计问题描述思路分析详细步骤关键点复杂度分析参考代码（C语言）代码分析程序的核心逻辑关键技巧问题描述思路分析输入格式：输入一个正整数N，它可以包含最多1000位数字。

凭君语未可·2025-03-10 04:54

YOLOv7-Tiny：轻量化实时目标检测的革新实践

二、模型架构创新主干网络优化深

追寻向上·2025-03-10 03:21

Android 应用中的 Fragment 状态保存技巧

在Android应用开发中，Fragment是非常常用的组件。特别是在处理用户界面（UI）的不同部分时，Fragment能帮助我们创建模块化和灵活的界面设计。然而，在使用Fragment时，如何有效地保存和恢复Fragment的状态是个常见问题。本文将通过一个实际的例子，探讨如何在Android应用中保存HistoryFragment的状态，以避免每次用户访问时重新创建。背景介绍假设我们有一个An

t0_54coder·2025-03-10 03:20

排查和解决线程池瓶颈问题案例

本文将分享一个实际案例，介绍如何通过日志分析和线程池优化来解决系统中的性能瓶颈问题。问题背景在我们的系统中，有一个基于Spring的事件监听机制，用于处理长连接消息的回调。

gallonyin·2025-03-10 02:14

掌握SQL调优的艺术——从理论到实践的全方位指南

在面试中提到SQL优化时，通常会涉及以下几个方面：索引优化：这是最直接也是最常见的优化手段。通过为查询条件、排序字段等创建合适的索引，可以显著提升查询效率。

Hey! Hey!·2025-03-10 01:39

飞机智能维修可视化平台系统

通过优化管理流程、收集标准化/结构化维修数据，实现流程再造，系统涵盖维修实施、工程技术、生产计划、质量管理、航材保障、培训管理以及飞机健康管理，最终完成从传统维修到智能化维修的转变。

爱炎科技·2025-03-10 01:07

paddleOCR处理PDF遇到问题

个人怀疑文档中有长表内容（是倒立的那种长表）--补充编辑，确实如此，解决方案后续优化了再发状态：目前未解决。

被编程为难的小娃娃·2025-03-10 01:37

基于Python的微博舆情分析与可视化系统【附源码】

基于Python的微博舆情分析与可视化系统摘要研究背景及意义一、数据流程总体架构二、详细处理流程与代码实现1.数据采集模块2.数据清洗与预处理3.情感分析与特征工程4.舆情分析模型5.可视化呈现三、性能优化要点摘要基于

AI博士小张·2025-03-10 01:31

Shell 编程：生成随机数与字符串的高效技巧

在Shell编程中，生成随机数与随机字母是一项非常常见的操作，尤其是在涉及到密码生成、令牌生成或者测试中。下面，我们将介绍几种常见的生成随机数和随机字符串的方式，并且逐步解析每一种方法的原理和应用场景。1.使用$RANDOM生成简单的随机数echo$(($RANDOM%10))解释：$RANDOM是Bash中的一个内置变量，用于返回一个0到32767之间的随机整数。$(($RANDOM%10))是

vortex5·2025-03-10 00:00

WebGPT: 基于浏览器辅助的问答系统，结合人类反馈优化答案质量

【摘要】本论文介绍了WebGPT，这是一种通过浏览器辅助问答系统来使用人类反馈进行训练和优化的模型。

土豆.exe·2025-03-10 00:30

Vscode编辑器：解读文件结构、插件的导入导出、常用快捷键&配置技巧及其常见问题的解决方案

一、文件与文件夹结构1.文件结构文件名作用.babelrc配置Babel编译选项，指定代码转译规则。.editorconfig定义项目代码格式规范，如缩进风格和空格数量等。.eslintignore列出ESLint忽略的文件或文件夹。.eslintrc.js配置ESLint的规则和插件。.gitignore列出Git忽略的文件或文件夹。.postcssrc.js配置PostCSS插件和选项。ind

我是苏苏·2025-03-10 00:24

五大搜索黄金法则，助你成为高效信息检索达人

你好,我是程序员木木,目前正在做两件事沉淀多年的知识探索了解各种副业项目，同时将探索过程进行分享，帮助自己以及更多朋友找到副业,做好副业以下是这周的干货分享,基于多年搜索经验总结出的搜索技巧，文章末尾有惊喜上周发布了一篇文章

mumux183·2025-03-10 00:53

深入理解CPU缓存：性能优化的关键

CPU作为计算机的核心部件，其缓存结构犹如一座高效的数据桥梁，在提升计算机性能方面发挥着关键作用。而原子操作，则以其独特的不可分割性，为程序的正确性和稳定性提供了坚实的保障。在接下来的时间里，我们将逐步揭开CPU缓存结构的神秘面纱，深入了解其工作原理和设计理念。同时，我们也将一同探寻原子操作的奥秘，明白它在多线程编程等场景中的重要意义。让我们共同开启这场充满智慧与挑战的科技之旅。一、初识CPU缓存

深度Linux·2025-03-09 23:21

Java基础语法以及面试技巧（三）

Java流程控制核心指南（面试重点）上期面试题解答上文链接：https://blog.csdn.net/weixin_73492487/article/details/1461290581.i++与++i的实现原理区别？2.短路运算符的实际应用场景？3.如何不用临时变量交换两个整数？1.i++与++i的实现原理区别？答：字节码层面，i++先加载值再自增，++i先自增再加载值2.短路运算符的实际应用

self-discipline634·2025-03-09 23:46

Apache Kafka 实践：优化与脚本操作指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文深入探讨了ApacheKafka核心概念及其在IT环境中的应用，特别是与Shell脚本的关联。ApacheKafka是一个分布式流处理平台，通过主题和分区的结构提供高吞吐量和低延迟的消息处理。文章介绍了Kafka架构、生产者和消费者的角色、Shell脚本与Kafka的交互，以及Kafka命令行工具的使用。同时，还涉及了Kafka的配置选项，例如数据持久化策

无畏道人·2025-03-09 23:15

设计高并发系统：从理论到实践

目录高并发系统概述系统架构设计核心技术与实现线程模型异步处理缓存策略数据库优化分布式系统设计消息队列与事件驱动负载均衡与反向代理性能测试与监控实际应用案例总结1

专业WP网站开发-Joyous·2025-03-09 22:12

【5】单调队列学习笔记

时间复杂度非常低，总体是O(n)O(n)O(n)，均摊到每个元素是O(1)O(1)O(1)，所以常用来优化其

W9095·2025-03-09 22:41

ArcGIS小技巧—坐标系匹配

坐标系：（CoordinateSystem）：在一些书籍和软件中也叫做空间参考，简单来说，有了坐标系，我们才能够用一个或多个“坐标值”来表达和确定空间位置。没有坐标系，坐标值就无从谈起，也就无法描述空间位置。那么在我们地理信息系统中，或者说GIS的主流软件中（例如Arcgis中）我们常看到就是两类坐标系，分别是1、地理坐标系（GeographicCoordinateSystem）2、投影坐标系（P

梧桐GIS·2025-03-09 22:40

C++类和对象：匿名对象及连续构造拷贝编译器的优化

匿名对象和连续构造和拷贝时编译器的优化github地址前言匿名对象：临时对象的妙用与优化1.定义2.核心特性解析2.1生命周期管理2.2创建方式对比2.3匿名对象的引用特性2.4匿名对象自动调用构造函数和析构函数

有梦想的电信狗·2025-03-09 22:08

Apache Kafka 在生产环境中的管理与优化：从理论到实践

ApacheKafka在生产环境中的管理与优化：从理论到实践在当今这个数据驱动的时代，ApacheKafka已经成为企业流处理和实时数据管道的核心工具。

Echo_Wish·2025-03-09 22:07

PyTorch 学习路线

机器学习基础：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。学习资源Python入门：Python官方教程机器学习基础

gorgor在码农·2025-03-09 22:07

python机试1：读取和输出数据

你需要掌握文件读取、输入处理、输出优化，才能应对不同类型的题目和考试环境。

大多_C·2025-03-09 22:06

四大主流 CRM 系统深度解析：谁才是企业的最佳选择？

同时，CRM系统还能实现销售流程优化，帮助销售团队更好地跟踪销售机会、管理销售线索，制定个性化销售策略，提高销售业绩。

wq54wq·2025-03-09 21:00

python浮点数比较大小_python-比较两个字典-浮点数

Internet并参考一些书籍,但仍无法找到解决方案.希望您能提供一些指导.背景：具有带有{key：{key：{key：[value]}}}关系的dict_A.该dict_A将经历一个迭代过程,以基于多个约束和一个优化目标来优化其值

weixin_39600328·2025-03-09 21:29

提高客户体验：人类计算在营销中的应用

开启个性化时代的未来关键词：人工智能、个性化营销、客户体验、数据驱动、客户关系管理摘要：本文探讨了人类计算在营销中的应用，包括语音识别、人脸识别、自然语言处理等技术，以及如何通过这些技术实现个性化营销、客户关系管理和用户体验优化

AI天才研究院·2025-03-09 21:26

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