传感器原理及工程应用第52页

传感器原理及工程应用

本地部署AI大模型之并行计算：什么是可重入互斥锁/递归锁

目录1.普通互斥锁的局限性2.可重入互斥锁的工作原理3.使用场景4.代码示例5.实现关键6.注意事项可重入互斥锁（ReentrantMutex，或称为递归锁）是一种特殊类型的互斥锁，允许同一线程多次获取同一把锁而不会导致死锁

杰瑞学AI·2025-03-11 11:47

web前端高级JavaScript - 闭包的应用及循环事件绑定的N中解决办法

闭包在循环事件绑定中的应用场景描述：在页面上有3个button按钮，当点击每个按钮时输出当前按钮的索引值，要求用循环来绑定每个按钮的事件，看下面的代码。button1button2button3varbuttons=document.querySelectorAll('button');for(vari=0;i

一笑程序猴·2025-03-11 11:16

基于STM32+物联网设计的浇花神器（华为云IoT）

开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）基于STM32+物联网设计的浇花神器（华为云IoT）介绍基于STM32+物联网的浇花神器利用传感器采集土壤湿度数据

鱼弦·2025-03-11 11:16

HSPF模型的原理与组成；前处理、后处理与参数率定；水质与泥沙模块等

HSPF模型与SWAT模型一样都是著名的水文模型软件，在世界各地的水文模拟中得到广泛的应用。由于种种原因，HSPF模型在国内的影响力不如SWAT；但是，HSPF模型也有其自身的优势，比如：1.它有很高集成度的前后处理软件，减轻建模的负担；2.它可以自主调节水文响应单元的大小，模型有更好的灵活性；3.它可以输出最小为小时的结果，比SWAT更方便；4.它可以与EFDC等水动力模型相耦合等。HSPF（H

WangYan2022·2025-03-11 11:15

PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain

吴师兄大模型·2025-03-11 11:44

Raspberry Pi图形组件深入解析与应用示例

此目录不仅定义了树莓派硬件优化的图形库和驱动，也提供了丰富的配置示例和具体实现方案，涵盖了从基础绘图、3D渲染到视频加速及窗口管理系统。

嵌入式Jerry·2025-03-11 11:14

期末：马原期末复习

1.马克思主义的含义、理论来源、经典著作、鲜明特征；马克思主义基本原理的含义（马克思主义的基本立场、基本观点、基本方法）；答：含义：马克思主义是由马克思和恩格斯创立的，为他们的后继承者所发展的，以反对资本主义

LG.YDX·2025-03-11 10:43

Redis 主从复制机制深度解析与实践指南

本文将深入探讨主从复制的原理、配置方法、常见问题及优化策略。一、主从复制的核心概念1.1什么是主从复制？主从复制是一种数据同步机制，允许从节点实时复制主节点的数据。主节点负责处理写

月落星还在·2025-03-11 10:12

MySQL进阶—— 视图（详解）

讲解创建、修改、删除视图的操作，以及及视图可更新条件、安全性控制及性能优化方法。

1加1等于·2025-03-11 10:11

gitlab 中文路径，无法下载？如何解决？？

本文收录于《CSDN问答解答》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！

bug菌¹·2025-03-11 10:40

首个国产AI编辑器Trace的安装及使用教程

关于国产AI编辑器Trace安装教程进入Trace官网，下载适合你系统的安装包。Trace官网https://www.trae.com.cn/download双击安装包进行安装安装完成打开Trace，点击登录登录成功后就可以使用大语言模型进行项目开发了！

除了编程啥都会·2025-03-11 09:07

大语言模型原理基础与前沿双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构

大语言模型原理基础与前沿：双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词：大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels

AI智能涌现深度研究·2025-03-11 09:07

太翌氏文化产业: AGI架构部署

在之前RGOA-重力算法等基础上，分析春秋历日盘排盘驱动行为的ai模式，是否达到AGI标准春秋历日盘排盘驱动行为的AI模式与AGI标准的对比分析一、RGOA-重力算法与春秋历日盘排盘的核心逻辑RGOA算法原理

太翌修仙笔录·2025-03-11 09:34

地理信息系统（ArcGIS）在水文水资源、水环境中的技术应用

一：ARCGIS数据管理1.1ArcGIS界面及数据加载1.2ArcGIS常见

岁月如歌，青春不败·2025-03-11 09:33

工业节能新利器：第二类吸收式热泵与MVR热泵深度剖析

深入了解这两种热泵的工作原理、性能特点以及适用场景，对于工业企业科学选择余热回收设备，实现高效节能具有重要意义。

CodeJourney.·2025-03-11 09:29

【氮化镓】GaN HEMTs 在金星及恶劣环境下的应用

文章是关于GaN增强模式晶体管（enhancement-modep-GaN-gateAlGaN/GaNHEMTs）在金星探索和其它恶劣环境下的应用研究。文章由QingyunXie等人撰写，发表在《AppliedPhysicsLetters》上，属于(Ultra)Wide-bandgapSemiconductorsforExtremeEnvironmentElectronics特刊。标题与作者标题：

北行黄金橘·2025-03-11 08:29

DeepSeek + Cline：编程如何加速引擎

以下是具体实现方式及技术要点：一、智能规划与代码生成问题分析与规划（Plan模式）DeepSeek-R1模型擅长处理复杂逻辑推理，开发者可在Cline的Plan模式下用自然语言描述需求（如“用Python

meisongqing·2025-03-11 08:58

【大模型开发】Megatron-LM 深度解析：原理、应用与代码实现

以下内容将从Megatron-LM的基本原理、应用场景、以及其核心代码和实现逻辑三个方面进行深入剖析，并提供示例代码和详细的注释说明，帮助大家对Megatron-LM有一个较为全面的了解。

云博士的AI课堂·2025-03-11 08:27

【大模型开发】深入解析 DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码

深入解析DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎，专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。

云博士的AI课堂·2025-03-11 08:57

聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现

k-means聚类方法及其Python实现0.k-means算法简介1.k-means算法工作原理2.k-means算法流程3.k–means算法的Python实现0.k-means算法简介k-means

皖山文武·2025-03-11 08:56

LangChain 发布政策详解

核心原理解析LangChain生态系统采用语义版本控制（Se

VYSAHF·2025-03-11 08:25

Web UI自动化测试--元素操作

自动化的价值：1、回归速度的对比，以前进行全量回归测试需要x天，现在有没有减少2、负责功能测试的同事，是不是有更多的时间测试新需求了3、自动化测试不是为了发现bug，而是为手工测试节省回归时间ui自动化的原理

每天早睡·2025-03-11 08:54

解决方案评测｜通义万相AI绘画创作【阿里产品系测评】

文章目录解决方案评测｜通义万相AI绘画创作一、活动参与及部署体验二、针对通义万相AI绘画创作方案的详细评测反馈1）资源部署及场景API调用体验过程是否得到足够的引导，操作是否顺畅？

一键难忘·2025-03-11 07:23

Git 的详细介绍及用法

一、Git的优点分布式版本控制每个开发者都拥有完整的仓库副本，无需依赖中央服务器（如SVN）。支持离线操作（提交、查看历史、创建分支等）。高效的分支管理创建和切换分支速度快（几乎是瞬间完成）。适合多人协作开发，支持多种工作流（如GitFlow、GitHubFlow）。强大的撤销和恢复能力可以回退到任意历史版本，避免代码丢失。提供gitreset、gitrevert、gitstash等撤销工具。数据

xluo1715·2025-03-11 07:50

doris：Elasticsearch

使用限制支持Elasticsearch5.x及以上版本。创建CatalogCREATECATALOG

向阳1218·2025-03-11 07:20

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。优势：节省训练时间，提高模型性能，尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务，比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域（SourceDomain）：已有知识的领域（如ImageNet图像库）。目标域（

小圆圆666·2025-03-11 07:49

从青铜巨人到硅基生命：机器人文明的意识觉醒之路--三千年人类想象与科技突破的双螺旋演进）

这个由赫菲斯托斯铸造的自动守卫，体内流淌着神秘"ichor"（神之血液），实则是对液压传动原理的原始隐喻。

109702008·2025-03-11 07:17

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

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

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

本教程将详细介绍这些记忆组件的工作原理、特性以及使用方法。

喝不喝奶茶丫·2025-03-11 06:45

【贪心算法】柠檬水找零

1.题目解析860.柠檬水找零-力扣（LeetCode）2.讲解算法原理分情况讨论5---》直接收下10---》找五元，收下20----》10+5△----》5+5+5由于5元更有用，则尽可能保留5元3

I_Am_Me_·2025-03-11 06:15

svn 的详细介绍及用法

一、SVN的优缺点优点集中式管理所有代码和历史记录存储在中央服务器，权限控制严格，适合企业级项目管理。简单直观：用户只需要关注当前工作目录，无需处理复杂的本地仓库。目录版本控制支持对文件和目录的版本管理（包括重命名、移动等操作）。可以单独对目录进行版本控制。原子性提交提交操作要么完全成功，要么完全失败，避免部分提交导致的代码不一致。适合二进制文件对二进制文件（如图片、视频）的版本管理支持较好（Gi

xluo1715·2025-03-11 06:14

python贪心算法几个经典例子_贪心算法及几个经典例子

一、定义什么是贪心算法呢？所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择。也就是说，不从整体最优解出发来考虑，它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题都能产生整体最优解或整体最优解的近似解。贪心算法的基本思路如下：1.建立数学模型来描述问题。2.把求解的问题分成若干个子问题。3.对每个子问题求解，得到每个子问题的局

weixin_39786850·2025-03-11 06:42

Excel百万数据导入内存溢出(OOM)解决方案，以及HSSFworkbook，XSSFworkbook，SXSSFworkbook失败分析

二.HSSFworkbook，XSSFworkbook，SXSSFworkbook分析序号类版本限制描述1HSSFworkbookExcel2003及以前，扩展名为.xls65536

冰糖码奇朵·2025-03-11 06:41

【Spring】Spring boot 的 AutoConfigurationImportSelector 自动配置原理

该注解的原理主要涉及以下几个方面：1.1

九师兄·2025-03-11 06:11

Click Event Simulation：无需浏览器触发动态数据加载

前置知识基本的Python编程知识HTTP协议与请求头、Cookie的概念多线程编程基础（如线程、队列的使用）代理IP的使用原理二、按步骤拆解操作1.环境准备

亿牛云爬虫专家·2025-03-11 06:10

贪心算法及几个经典例子

贪心算法一、基本概念：所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法没有固定的算法框架，算法设计的关键是贪心策略的选择。必须注意的是，贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以后的过程不会影响以前的状态，只与当前状态有关。所以对所采用的贪心策略一定要仔细

G11176593·2025-03-11 06:10

ELK安装配置

系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。

hu_wenjie·2025-03-11 06:10

llama.cpp框架下GGUF格式及量化参数全解析

本文将对`llama.cpp`框架下的GGUF格式及量化参数进行详细解析，帮助读者更好地理解和应用这些技术

Black_Rock_br·2025-03-11 06:40

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

本文将深入探讨AI与软件测试的融合路径，结合技术原理、工具实践与行业趋势，为读者呈现一幅

綦枫Maple·2025-03-11 06:08

贪心算法解题框架+经典反例分析，效率提升300%

以下从其定义、特点、一般步骤、应用场景及实例等方面进行讲解：定义与基本思想•贪心算法在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。

Reese_Cool·2025-03-11 06:07

【DeepSeek问答】Qt布局和控件的关系

以下是详细说明及用法示例：一、布局与控件的关系容器与内容：布局（如QVBoxLayout、QHBoxLayout）作为容器，管理其内部控件的位置和大小。

CSUC·2025-03-11 05:37

Nginx如何实现 TCP和UDP代理？

文章目录前言Nginx之TCP和UDP代理工作原理示意图配置文件和命令参数注释基本命令配置实例说明TCP代理实例UDP代理实例总结前言Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，同时也支持TCP/

m0_74824755·2025-03-11 05:35

2025年渗透测试面试题总结-长某亭科技-安全服务工程师（一面）（题目+回答）

不定期分享各种好玩的项目及好用的工具，欢迎关注。

独行soc·2025-03-11 05:04

2025年渗透测试面试题总结-快某手-安全实习生（一面、二面）（题目+回答）