全卷积网络

Vue3 从零到全掌握：最详尽的入门指南（近万字超全内容）

一、Vue脚手架Vue3官方文档地址：https://v3.cn.vuejs.org/以前的官方脚手架@vue-cli也可以用，但这里推荐一个更轻快的脚手架Vite脚手架网址：Vite中文网方式一：vue-cli脚手架初始化Vue3项目官方文档：https://cli.vuejs.org/zh/guide/creating-a-project.html#vue-create//   查看@vue/
AA-老高(接毕设)·2025-03-22 10:32

CSS动画：性能优化指南

CSS动画性能优化指南关键词：重排重绘、硬件加速、合成层、性能分析文章目录CSS动画性能优化指南一、浏览器渲染机制：理解性能瓶颈根源1.1像素管道（PixelPipeline）全流程1.2各阶段性能损耗对比二
双囍菜菜·2025-03-22 10:01

MDK（Keil μVision 5）的编译过程及文件类型全解

MDK（KeilμVision5）的编译过程及文件类型全解一、编译过程MDK的编译过程主要分为预处理、编译、汇编、链接、生成可执行文件、格式转换六个阶段。
froxy·2025-03-22 07:07

装配式建筑4.0：城市发展的绿色引擎与智能未来

这一建筑模式通过智能化、绿色化、数字化技术的深度融合，重构了建筑全生命周期的生产方式，成为推动城市高质量发展的核心动力。装配式建筑4.0通过工厂化预制和现场组装，大幅提高了建设效率，缩短了工期。
资讯新鲜事·2025-03-22 07:06

字节跳动出品AI编程工具——Trae使用全解析

Trae是什么？Trae是字节跳动最近发布的一款AIIDE，对标Cursor、Windsurf、Copilot这类AI编程工具。它是国产工具，在语言和易用性上更符合国人习惯，且现阶段完全免费！Trae提供智能问答、代码自动补全以及基于Agent的AI自动编程能力，帮助开发者在项目开发中与AI灵活协作，大幅提升开发效率。想深入了解可查看官网文档：docs.trae.ai/docs/what-i安装下
码云逸栈·2025-03-22 07:33

如何加快制造业数字化转型

工信部数据显示，2025年我国规模以上工业企业数字化研发工具普及率达88%，但全流程数字化覆盖率不足35%。
九河智造云·2025-03-22 06:23

大模型最新面试题系列：微调篇之微调基础知识

一、全参数微调（Full-Finetune）vs参数高效微调（PEFT）对比1.显存使用差异全参数微调：需存储所有参数的梯度（如GPT-3175B模型全量微调需约2.3TB显存）PEFT：以LoRA为例
人肉推土机·2025-03-22 05:42

DeepSeek-R1核心技术深度解密：动态专家网络与多维注意力融合的智能架构实现全解析

DeepSeek-R1智能架构核心技术揭秘：从动态路由到分布式训练的完整实现指南一、DeepSeek-R1架构设计原理1.1动态专家混合系统DeepSeek-R1采用改进型MoE（MixtureofExperts）架构，核心公式表达为：y=∑i=1nG(x
Coderabo·2025-03-22 04:41

便民服务一体化的智慧园区开源了

它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。
AI服务老曹·2025-03-22 03:52

实现物流行业数字化、智能化管理的新型模式的智慧物流开源了

它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。
AI服务老曹·2025-03-22 03:52

全流程数字化管理的智慧物流开源了

它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。
AI服务老曹·2025-03-22 03:52

降低成本、提高效率的智慧能源开源了。

愿景在最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，减少企业级应用约95%的开发成本，在强大视频算法加持下的AR使得远程培训和远程操作指导不仅仅能够实现前后场的简单互动
ai产品老杨·2025-03-22 03:21

编程自学指南：java程序设计开发，Java 对象创建的6种方式，从new到反射：Java 对象创建全解析，new关键字，反射机制，克隆（Clone），反序列化 ，工厂模式，建造者模式

编程自学指南：java程序设计开发，Java对象创建的几种方式一、课程信息学习目标掌握6种主流对象创建方式的实现方法理解每种方式的适用场景与优缺点能根据需求选择最合适的创建方式避免对象创建中的常见错误（如构造器权限问题）二、课程导入：生活中的"创建"场景类比买现成的→new关键字（最常用）复制已有物品→克隆（Clone）按图纸定制→工厂模式（复杂对象）反序列化→从文件/网络恢复对象三、主流创建方式
zl515035644·2025-03-22 02:17

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中，手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。
快撑死的鱼·2025-03-22 02:45

DeepSeek-R1大模型微调技术深度解析：架构、方法与应用全解析

1.DeepSeek-R1大模型架构设计与技术特性1.1架构设计DeepSeek-R1作为超大规模语言模型，其核心架构设计包含以下创新：专家混合架构（MoE）采用6710亿参数的混合专家架构（MoE），每个推理过程仅激活370亿参数，实现计算效率与资源利用率的突破性提升。Transformer框架增强基于改进型Transformer架构，结合多头注意力机制（MLA）与动态权重分配技术，优化了长程依
大势下的牛马·2025-03-22 00:58

技术创新、行业落地全解析！

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）  大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
网罗开发·2025-03-21 23:57

分享12个国内AI对话聊天的免费网站（含DeepSeek大模型）

1、腾讯元宝地址：https://hunyuan.tencent.com/bot/chat腾讯混元大模型是由腾讯全链路自研的通用大语言模型，拥有超千亿参数规模，预
码上飞扬·2025-03-21 23:20

Sqoop安装部署

核心特性批量数据传输支持从数据库表到HDFS/Hive的全量或增量数据迁移。并行化处理基于MapReduce实现并行导入导出，提升大数据量场景的效率。自
愿与狸花过一生·2025-03-21 22:10

【愚公系列】《高效使用DeepSeek》023-兴趣技能培训

【行业认证·权威头衔】✔华为云天团核心成员：特约编辑/云享专家/开发者专家/产品云测专家✔开发者社区全满贯：CSDN博客&商业化双料
愚公搬代码·2025-03-21 21:05

Redis缓存中间件（非关系型数据库）

Redis持久化主要为：RDB全量持久，AOF增量持久：RDB耗时长非实时记录应配合AOF使用，从而避免停机大量丢失数据。Redis重启时：RDB重构内存+A
小狼人发JO酸奶·2025-03-21 20:00

源码篇：python生成《蔬菜店销售数据分析报告》案例

本文将通过Python实现一个完整的蔬菜销售数据分析项目，涵盖数据生成、清洗、分析及可视化全流程。
IT小本本·2025-03-21 18:13

家用笔记本换装centos7当服务器全流程

目录1、安装centos7系统硬件准备软件和镜像准备制作启动盘2、网络连接和ssh远程登陆centos7连接网络ssh远程登陆3、笔记本闭盖不休眠（7*24小时可用）4、定时开关机（省电、保护电脑）5、配置开发环境（此处以python为例，非必要项，示需求安装）1、安装centos7系统硬件准备老旧淘汰笔记本一台（新笔记本不合算，舍不得）一个大于8G的U盘网线一根（后续联网用）软件和镜像准备软件U
吕域·2025-03-21 16:53

推荐一款免费开源、电脑C盘空间清理等功能强大的系统维护工具的工具--Dism++

它由初雨团队开发，以免费开源、无广告、轻量级为核心特点，支持WindowsVista至Windows11全版本系统。无论是系统优化、垃圾清理，还是映像编辑、驱动管理，Dis
小李独爱秋·2025-03-21 16:51

第三十篇 维度建模：从理论到落地的企业级实践

目录一、维度建模核心理论体系1.1Kimball方法论四大支柱1.2关键概念对比矩阵二、四步建模法全流程解析2.1选择业务过程（以电商为例）2.2声明原子粒度（订单案例）2.3维度设计规范时间维度（含财年逻辑
随缘而动，随遇而安·2025-03-21 13:25

u-net系列算法

U-net主要网络结构：还引入了特征拼接操作M以前我们都是加法，现在全都要这么简单的结构就能把分割任务做好U-net++整体网络结构：特征融合，拼接更全面其实跟densenet思想一致把能拼能凑的特征全用上就是升级版了
㡽闧㔯·2025-03-21 11:06

支付宝MAU全解析：小程序生态的核心指标

支付宝作为中国领先的移动支付和生活服务平台，其月活跃用户数（MonthlyActiveUsers，简称MAU）是衡量平台活力和商业价值的关键指标。MAU不仅反映了用户对平台的黏性和活跃度，还直接影响支付宝的商业潜力和市场竞争力。支付宝MAU概况截至最近公开数据，支付宝的MAU已突破9亿，这一庞大的用户基础为支付宝小程序生态提供了强大的流量支持。与微信支付等竞争对手相比，支付宝用户群体具有更强的消费
ckx666666cky·2025-03-21 10:54

jieba库词频统计_jieba分词器（应用及字典的补充）及文档高频词提取实战

1、jieba分词器的分词模式jieba分词器提供了三种常用的分词模式1、精确模式：将句子按照最精确的方法进行切分，适合用于进行文本分析；2、全模式：将句子当中所有可以成词的词语都扫描出来，分词速度很快但容易产生歧义
袁圆园建建·2025-03-21 09:16

#Hadoop全分布式安装 #mysql安装 #hive安装

分布式（多台机器部署不同组件）与集群（多台机器部署相同组件）概念。Linux基础命令linux具有文件数：目录、文件，从根目录开始，路径具有唯一性。pwd：显示当前路径特殊符号：/：根目录.：隐藏文件，如果路径以.开始，表示当前目录下..：当前目录下的上一级~：当前目录的home目录--help：帮助命令使用linux常用操作命令tab键：自动补全ls：显示指定目录内容默认：当前路径-a：显示所有
砸吧砸吧·2025-03-21 09:14

并发爬虫实战：多线程高效抓取王者荣耀全英雄皮肤

一、场景与挑战在网络爬虫开发中，我们常常面临以下挑战：需要处理成百上千个页面的数据抓取目标服务器存在反爬机制和请求频率限制单线程模式下载效率低下，难以充分利用带宽本文以王者荣耀英雄皮肤下载为例（日访问量超过1亿的热门游戏），演示如何通过Python并发编程实现高效数据抓取。二、技术选型分析2.1为什么选择并发线程？I/O密集型场景：网络请求占比90%以上GIL限制：Python线程适合I/O密集型
YiFoEr_Liu·2025-03-21 09:43

深入理解正则表达式：语法全解析

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：正则表达式是一种用于文本匹配的模式，广泛应用在文本处理、数据验证等领域。本文将全面探讨正则表达式的语法细节，包括字符匹配、元字符、字符类、量词、分组与反向引用、选择与否定、位置锚点、预定义字符集、模式修饰符、回溯控制以及正向先行断言和正向后行断言。掌握这些知识有助于提高编程效率和代码质量。1.正则表达式简介正则表达式是IT行业中的“瑞士军刀”，它们在文本处理、
谢兴豪·2025-03-21 08:09

对于项目管理过程，如何减少项目返工？

本文将从返工根源剖析、全流程防控策略到工具方法落地，系统阐述如何构建"一次做对"的项目管理体系。一、返工的五大病根诊断需求模糊症（占比35%）用户需
·2025-03-21 07:59

JavaScript对象全解析：从宿主到内置，深入理解对象分类

一、JavaScript对象全景图JavaScript对象系统远比表面看起来复杂，我们可以将其分为以下五大类：类别描述示例宿主对象由运行环境提供的对象（如浏览器中的DOM）window、document固有对象标准规定随运行时自动创建的基础对象Array、Date原生对象通过内置构造器创建的特权对象newArray()、newMap()普通对象用户创建的常规对象{}、newObject()特殊行为
码农的时光故事·2025-03-21 07:31

【MySQL必知必会】数据库操纵语言（DML）超全总结：增删改查一文搞定！

二、核心操作详解1.插入数据：INSERT--插入单条数据（全字段）INSERTINTO表名VALUES(值1,值2,...);--指定字段插入INSE
秀儿还能再秀·2025-03-21 07:30

【BERT和GPT的区别】

以下从语言建模本质、任务适配性、技术约束及后续影响四个维度深入剖析：一、语言建模的本质差异1.BERT的“全知视角”与全
调皮的芋头·2025-03-21 05:17

区块链驱动金融第四章——比特币实用指南：存储与使用全解析

在比特币的世界里，存储和使用比特币是每个参与者都必须面对的重要环节。第四章围绕这两个关键方面展开了详细的阐述，为我们提供了全面而深入的见解。现在，就让我们一起走进这一章，探索如何安全、便捷地存储和使用比特币。比特币的存储方式：多样选择，各有优劣简单本地储存：便捷与风险并存把比特币存储在本地设备上是最直接的方式，就像把钱放在钱包里一样方便。人们通常会使用比特币钱包软件来管理比特币和私钥，通过这些软件
小DuDu·2025-03-21 04:38

基于Wasm的边缘计算Pandas：突破端侧AI的最后一公里——让数据分析在手机、IoT设备上飞驰

本文将揭示如何通过WebAssembly（Wasm）+Pandas的技术组合，在边缘设备上实现零云端依赖的实时数据分析，并通过智慧工厂设备预测性维护案例，展示从理论到工程的全链路实现。
Eqwaak00·2025-03-21 04:35

如何判断自己是否是一位合格的项目经理？

本文将从项目经理的能力模型、项目全流程的关键环节评估标准以及自我检验方法三个维度，系统性地探讨如何判断自身是否胜任这一角色。
·2025-03-21 03:22

【愚公系列】《高效使用DeepSeek》020-专业术语解释

【行业认证·权威头衔】✔华为云天团核心成员：特约编辑/云享专家/开发者专家/产品云测专家✔开发者社区全满贯：CSDN博客&商业化双料
愚公搬代码·2025-03-21 00:11

抖音用户视频批量下载工具开发全解析

一、逆向工程原理剖析1.1抖音Web端防护体系抖音采用五层防御机制保护数据接口：graphLRA[浏览器指纹检测]-->B[请求参数签名]B-->C[Cookie动态验证]C-->D[请求频率限制]D-->E[IP信誉评级]1.2核心参数解密参数名称作用原理生成方式有效期x-bogus请求签名防篡改前端JS生成（需反混淆）5分钟msToken设备会话标识首次访问自动生成30分钟__ac_signa
木觞清·2025-03-21 00:37

Dify 项目开源大模型应用开发平台

以下从多个维度对该项目进行详细介绍：一、项目定义与核心功能Dify的核心定位是结合后端即服务（BaaS）和LLMOps理念，为开发者提供从原型到生产的全生命周期支持。
魔王阿卡纳兹·2025-03-20 23:30

Multi-view graph convolutional networks with attention mechanism

摘要传统的图卷积网络关注于如何高效的探索不同阶跳数(hops)的邻居节点的信息。但是目前的基于GCN的图网络模型都是构建在固定邻接矩阵上的即实际图的一个拓扑视角。
小源er·2025-03-20 23:54

基于多头注意机制的多尺度特征融合的GCN的序列数据（功率预测、故障诊断）模型及代码详解

GCN基础在深度学习领域中，图卷积网络(GCN)是一种强大的图数据处理工具。它将卷积操作扩展到图结构上，能够有效捕捉图中节点之间的关系信息。
清风AI·2025-03-20 22:14

PyTorch模型训练实战指南：掌握动态图特性与工业级部署技巧

然而，从实验原型到工业级部署的全链路实践中，开发者仍需系统性掌握框架核心特性与工程化技巧。本文以实战为导向，深入剖析PyTorch动态图机制与自动微分原理，详解从数据预处理、
lmtealily·2025-03-20 21:37

【Dive Into Stable Diffusion v3.5】1：开源项目正式发布——深入探索SDv3.5模型全参/LoRA/RLHF训练

目录1引言2项目简介3快速上手3.1下载代码3.2环境配置3.3项目结构3.4下载模型与数据集3.5运行指令3.6核心参数说明3.6.1通用参数3.6.2优化器/学习率3.6.3数据相关4结语1引言在人工智能和机器学习领域，生成模型的应用越来越广泛。StableDiffusion作为其中的佼佼者，因其强大的图像生成能力而备受关注。今天，我的开源项目DiveIntoStableDiffusionv3
Donvink·2025-03-20 19:24

numpy学习笔记3：三维数组 np.ones((2, 3, 4)) 的详细解释

2.创建全1三维数组代码示例：importnumpyasnp
宁宁可可·2025-03-20 18:42

火山云与腾讯云的优势对比

腾讯云作为老牌厂商，生态完善，产品线全，尤其在游戏、社交等领域有优势。需要对比的方面包括：背景与市场地位
苹果企业签名分发·2025-03-20 18:11

Hugging Face 模型格式全解析：从 PyTorch 到 GGUF

HuggingFace模型格式全解析：从PyTorch到GGUFHuggingFace生态支持多种模型格式，以满足不同场景下的存储、部署和推理需求。
mingo_敏·2025-03-20 17:37

MySQL请求处理全流程深度解析：从SQL语句到数据返回

MySQL请求处理全流程深度解析：从SQL语句到数据返回一、MySQL架构全景图MySQL采用经典的C/S架构和分层设计，其核心模块协同工作流程如下：客户端连接管理器查询解析器查询优化器执行引擎存储引擎磁盘存储各层核心职责
longdong7889·2025-03-20 15:56

numpy学习笔记2：ones = np.ones((2, 4)) 的详解

numpy学习笔记2：ones=np.ones((2,4))的详解np.ones()是NumPy中用于创建全1数组的核心函数，其用法和参数与np.zeros()类似，但生成的数组元素值全部为1。
宁宁可可·2025-03-20 14:17

Linux常用命令与权限理解总结 续篇

详细用法：ps：显示当前终端的进程ps-e或ps-A：显示所有进程ps-f：全格式列表ps-ef：显示所有进程的完整格式ps-uusername：显示指定用户的进程ps-aux：BSD风格显示所有进程详情
小白要加油努力·2025-03-20 14:13
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