低比特量化

“卫星-无人机-地面”遥感数据快速使用及地物含量计算的实现方法实践

随着我国高分系列、欧比特系列、自然资源卫星系列等卫星数据的获取，以及美国Headwall、芬兰SPECIM、挪威HySpex、我国
梦想的初衷~·2025-02-10 02:46

《PyQt5快速开发与实战》※※※※

书籍编者有量化背景，看重其金融领域实战案例。
PerpetualLearner·2025-02-10 02:45

视频转码对画质有影响吗？视频融合平台EasyCVR支持哪些转码格式？

众所周知，视频转码不仅仅是简单的格式转换，它涉及多个关键参数的改变，例如视频编码格式、比特率、分辨率以及帧率等。1、视频转码对画质有影响吗？视频转码确实会对画质产生影响，但影响的程度取决于多种因素。
EasyNVR·2025-02-10 02:43

“卫星-无人机-地面”遥感数据快速使用方法

随着我国高分系列、欧比特系列、自然资源卫星系列等卫星数据的获取，以及美国Headwall、芬兰SPECIM、挪威HySpex、我国
小新很忙·2025-02-10 02:42

多头注意力机制的创新优化：MLA架构解析

关键词MLA架构,多头注意力,低秩压缩,推理效
耶耶Norsea·2025-02-09 23:22

机器学习回归评估指标全解析：如何衡量模型的准确性？回归评估指标-MSE、MAE、RMSE、R²分数

评估指标就像是精准的“度量衡”，能帮我们量化预测的准确性，还能帮
·2025-02-09 22:18

.NET周刊【9月第3期 2024-09-15】

国内文章关于.NET在中国为什么工资低的分析https://www.cnblogs.com/thinkingmore/p/18406244.NET在中国开发者的薪资偏低，主要因市场需求、技术栈选择和企业文化等因素所致
INCerry·2025-02-09 22:45

第三层交换技术

一.3层交换机第三层交换技术是指利用第二层交换的高带宽和低延迟优势尽快地传送网络层分组的技术。交换和路由不同，前者用硬件实现，速度快；后者用软件来实现，速度慢。
istrangeboy·2025-02-09 22:13

Java 的 CopyOnWriteArrayList 和 Collections.synchronizedList 有什么区别？分别有什么优缺点？

参考答案拆解1.核心概念对比特性CopyOnWriteArrayListCollections.synchronizedList实现机制写时复制（Copy-On-Write）方法级同步（synchronized
一只蜘猪·2025-02-09 19:22

值得使用Lambda的8个场景，别再排斥它了！

在一些简单和低风险的场景下先尝试使用Lambda，逐渐增加Lambda表达式的使用频率和范围。毕竟2023年了，JDK都出了那么多新版本，是时候试试Lamb
写代码的珏秒秒·2025-02-09 18:47

大数据Lambda 架构和Kappa 架构的优缺点和使用场景

它旨在同时处理批量数据和实时数据，确保数据处理的准确性和低延迟。优点：高容错性：批处理层通过处理历
胶水代码·2025-02-09 18:15

时钟结构设计

如前文所述，BUFG能够提供满足大多数时钟需求的、受控良好的低偏差网络。除非器件上的BUFG数量或功能无法满足设计的时钟要求，无需另行干预。但是如果对时钟结构施加
cckkppll·2025-02-09 17:13

深入了解 Reactor：响应式编程的利器

随着现代应用对高并发和低延迟的需求日益增长，传统的同步、阻塞式编程模式逐渐显得力不从心。而响应式编程（ReactiveProgramming）因其非阻塞、异步的特性，逐渐成为主流编程范式之一。
silence250·2025-02-09 17:41

边缘计算 (Edge Computing)

边缘计算是一种将数据处理和分析能力部署到靠近数据源的边缘节点，例如传感器、设备、网关等，从而实现低延迟、高可靠性
AI大模型应用之禅·2025-02-09 16:36

到底什么是边缘网关？

边缘网关可以提高数据处理效率，减少云端负载，并加快响应时间，适用于需要实时处理和低延迟的场景。2.边缘网关的工作原理边缘网
苏州稳联·2025-02-09 16:35

蓝桥杯单片机快速得奖方法(分享一些实用技巧)

文章目录前言一、蓝桥杯单片机痛点1.LED灯微亮2.数码管微亮3.蜂鸣器乱叫4.驱动程序不会写5.按键程序灵敏度低容易误操作6.矩阵按键代码总是记不住一写就忘记7.使用大量延时函数导致程序运行效率低下二
花落已飘·2025-02-09 15:30

关于BAR（PCIE BAR或AXI BAR）的解释

假设某BAR的默认值是xxxx_0000（这里表示8个比特位），其中低4位不可写，可操作的最低位是4，所以该BAR的大小是2^4=16字节；1、系统软件向BAR写0xFF2、系统软件读BAR，读到的值是
csdn_gddf102384398·2025-02-09 13:49

递归，记忆化搜索和动态规划—比较及例题（c++)

1.递归：把问题拆分为子问题，从上到下深入，再逐层返回特点：每次递归调用都要重新计算，时间复杂度高【O(2n)（指数级)】，效率低；2.记忆化搜索：与递归的不同：只计算需要的子问题，每次计算一个子问题后
Le_ee·2025-02-09 13:16

【十种思路解题，算术界奥秘探究】2025-2-9

缘由https://blog.csdn.net/xianfajushi/article/details/103660420恰似：不知天上宫阙，今夕是何年，非是：转朱阁，低绮户，照无眠。
智者知已应修善业·2025-02-09 13:44

Ollama部署 DeepSeek-R1:70B 模型的详细步骤

若使用NVIDIAT4（16GB显存），需多卡并行（如8卡）或开启量化（如q4_0、q8_0）。内存需求：建议至少64GB系统内存。存储空间：模型文件约40-140GB（取决于量化方式）。
MonkeyKing.sun·2025-02-09 12:11

券商接口开通需要哪些条件？满足这些条件的难度大不大？

炒股自动化：申请官方API接口，散户也可以python炒股自动化（0），申请券商API接口python炒股自动化（1），量化交易接口区别Python炒股自动化（2）：获取股票实时数据和历史数据Python
财云量化·2025-02-09 12:40

DeepSeek-R1 原理解析及 Linux 本地部署详细教程

一、引言DeepSeek-R1作为幻方量化旗下大模型公司DeepSeek研发的系列推理模型，2025年横空出世，被誉为国运级产品。
power-辰南·2025-02-09 12:05

可视化大屏系统如何实现3D数据导入与Web交互？

3D模型轻量化及格式转换解决方案https://isite.baidu.com/site/wjz
工业3D_大熊·2025-02-09 11:03

3D Web轻量化引擎HOOPS Communicator与Three.js对比分析

本文从架构设计、渲染性能、轻量化处理能力、开发复杂度及行业应用五个方面对此进行了详细对比分析。1、架构设计HOOPSCommunicator是
工业3D_大熊·2025-02-09 11:03

T113-i 倒车低概率性无反应，没有进入倒车视频界面

背景硬件：T113-i+emmc软件：uboot2018+linux5.4+QT应用分支：longan问题T113-i系统倒车时偶发无反应，没有进入倒车视频界面。倒车无反应问题排查先在倒车驱动的中断检测接口里添加打印，以确定倒车无反应时系统是否检测到中断状态，如下图所示。staticintcar_reverse_gpio_status(void){intvalue=1;if(car_reverse
nan_nan_nan_nan_nan·2025-02-09 10:26

EFK 日志系统收集K8s日志 (一)

一、日志收集的需求背景：•业务发展越来越庞大，服务器越来越多•各种访问日志、应用日志、错误日志量越来越多•开发人员排查问题，需要到服务器上查日志，效率低、权限不好控制•运维需实时关注业务访问情况二、容器特性给日志采集带来的难度
运维小弟| srebro.cn·2025-02-09 09:18

stm32-wifi模块

低功耗：在待机模式下的功耗非常低，适合电池供电的设备。AT
想要成为糕手。·2025-02-09 09:12

微服务日志查询难解决方案-EFK

日志量大：微服务数量多，日志量巨大，查询效率低。典型解决方案有：1.ELKStack（Elasticsearch+Logstash+Kibana）Logstash：采
continuebreak·2025-02-09 09:42

【漏洞预警】Linux kernel权限提升漏洞（CVE-2024-1086）

漏洞概述漏洞名称Linuxkernel权限提升漏洞CVEIDCVE-2024-1086漏洞类型Use-After-Free发现时间2024-03-28漏洞评分7.8漏洞等级高危攻击向量本地所需权限低利用难度低用户交互无
大棉花哥哥·2025-02-09 08:37

B树和B+树比较（特征和算法）

B树和B+树的特征b树的核心树高:一般来说，树的高度要比二叉平衡树低很多数组:每一个node，都是一个“数组”，数组是很关键的决定性因素，我们后面写入和读取分析的时候会讲到。
误入坑的程序媛·2025-02-09 08:07

MYSQL innodb引擎的索引结构，B+树一般都多高，层高怎么计算的？

B+树的高度计算B+树的高度取决于以下因素：索引键的大小：索引键越小，每个节点能存储的键越多，树的高度越低。页大小：InnoDB的
点滴~·2025-02-09 07:32

一文看懂Ollama部署、训练、量化、格式转换

它为大模型的本地化部署、训练、量化以及转化等操作提供了便捷高效的解决方案，极大地推动了大模型技术在各个领域的应用与发展。
杨若瑜·2025-02-09 07:01

为什么应用的cpu使用率很低，内存使用率就很高

如果你的应用有大量的数据需要存储在内存中，或者有大量的线程同时运行，但每个线程的计算任务不重（比如大量等待输入/输出的操作），那么可能会出现CPU使用率低而内存使用率高的情况。
哎 你看·2025-02-09 05:38

2024年五大流行的Go框架和库

1.Gin框架Gin是一个轻量级但功能强大的GoWeb框架,专注于提供高性能和低开销。其简洁的API使其成为构建We
web18285482512·2025-02-09 03:54

C语言成绩管理系统实例 附源码（一）_学生成绩管理系统c语言源代码(1)

学生成绩管理系统对学校加强学生成绩管理有着极其重要的作用.由于各个大学都在持续扩招，学生的数量日益庞大，对于如何管理如此庞大的学生成绩数据显得更为复杂，传统的手工成绩管理不仅工作量大，而且容易出现问题，如：效率低、
2401_84166327·2025-02-08 23:30

Starrocks 对比 Clickhouse

极速查询的单表查询StarRocks在极速查询方面上做了很多，下面着重介绍四点：1）向量化执行：StarRocks实现了从存储层到查询层的全面向量化执行，这是StarRocks速度优势的基础。
漫步者TZ·2025-02-08 23:30

为什么线下面试越来越流行了？

原因一：作弊成本越来越低AI的诞生确实提供了很多便利，但也有人和团队利用AI来搞一些非正当的产品，例如AI面试辅助工具，它大概是这样的：面试官上远程问问题，这边的AI面试辅助工具通过语音识别很快就能找出正确的答案
·2025-02-08 23:37

深入学习 Python 量化编程

深入学习Python量化编程第一章：Python基础与量化编程环境搭建1.1安装必要的库首先，你需要安装一些在量化编程中常用的Python库。
不是二师兄的八戒·2025-02-08 23:29

RuntimeError: FlashAttention only supports Ampere GPUs or newer.

报错：RuntimeError:FlashAttentiononlysupportsAmpereGPUsornewer.报错原因分析：GPU机器配置低，不支持特斯拉-V100；是否有解决方案,是；方案1
福将～白鹿·2025-02-08 22:27

mysql同步mongodb_MySQL数据实时增量同步到MongoDB

在数据库和接收端之间形成一个高性能、低延迟的增量数据(Binlog)同步管道,具有如下特点：go-mysql-transfer具有如下特点：1、不依赖其它组件，一键部署2、集
Audianer·2025-02-08 22:51

nginx技术底层

事件通知机制多路复用非阻塞IO事件处理循环四、内存管理内存池机制对象复用五、零拷贝技术六、模块化设计七、与操作系统交互系统调用信号处理内存映射前言nginx采用异步，事件驱动，非阻塞I/O模型，旨在应对高并发连接请求，保证低延迟和高吞吐量
沉默monkey·2025-02-08 16:09

常用设计模式

即对象之间的耦合应尽量低合成复用原则（CompositionOverInheritance）在类设计时，优先考虑组合而非继承，避免类之间的强耦合。3，开闭原则4，依赖抽象，不依
C18298182575·2025-02-08 15:04

熬夜整理模型下载、量化、代码调用可免费使用离线部署的上千个国内外开源大模型梳理，整理开源的大语言模型，以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主，包括底座模型，垂直领域微调及应用，数据集与教程等

熬夜整理模型下载、量化、代码调用，可免费使用离线部署的上千个国内外开源大模型梳理，整理开源的大语言模型，以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主，包括底座模型，垂直领域微调及应用，数据集与教程等
代码讲故事·2025-02-08 15:32

解读 52页汽车行业数字化转型报告顶层规划设计方案，解密汽车产业数字化顶层规划

年轻消费者汽车造型元素偏好：轻量化个性化智能化。
智慧化智能化数字化方案·2025-02-08 14:28

DeepSeek蒸馏模型：轻量化AI的演进与突破

目录引言一、知识蒸馏的技术逻辑与DeepSeek的实践1.1知识蒸馏的核心思想1.2DeepSeek的蒸馏架构设计二、DeepSeek蒸馏模型的性能优势2.1效率与成本的革命性提升2.2性能保留的突破2.3场景适应性的扩展三、应用场景与落地实践3.1智能客服系统的升级3.2边缘设备的AI赋能3.3实时交互体验的重构四、技术挑战与未来方向4.1当前面临的挑战4.2DeepSeek的技术路线图4.3行
张3蜂·2025-02-08 14:56

【DeepSeek】DeepSeek小模型蒸馏与本地部署深度解析DeepSeek小模型蒸馏与本地部署深度解析

为了克服这些挑战，DeepSeek引入了知识蒸馏技术，通过将大型模型的知识转移到小型模型中，实现了模型的轻量化。本文将深入探讨DeepSeek小模型蒸馏的原理，并提供详细的本地部署步
后端研发Marion·2025-02-08 14:24

【YAMAHA-MG16 调音台操作方法】

3.HPF80Hz：低切高通滤波，声音感觉浑浊时使用，该功能会切掉80Hz以下的信号，声音会变得干净很多。4.GAIN：增益，改变信号输入大小，多用作放
叫我小虎就行了·2025-02-08 13:22

（一）BLDC直流无刷电机介绍及驱动原理

寿命长：无机械磨损部件，维护需求低。低噪音：运行平稳，噪音小。免维护：电子换向减少维护工作。BLD
小森7767·2025-02-08 13:50

JVM调优及举例

选择合适的GC算法根据应用场景选择适合的垃圾收集器：低延迟：适合实
夜深微雨醉初醒·2025-02-08 13:48

中微CMS8S5898：8051系列高性价比MCU，赋能多样化应用

在嵌入式系统领域，8位MCU凭借其成本低、功耗小、易于开发等优势，依然在众多应用场景中占据重要地位。
MOS管-冠华伟业·2025-02-08 12:43
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