利用谷歌浏览器翻译外文文献第7页

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

特点：多任务能力：可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解：能理解复杂的上下文信息。广泛适配性：适合科研、教育、行

weixin_贾·2025-03-22 20:59

Cursor + 向量数据生产力的提升！！

将Cursor与向量数据库结合意味着强化AI辅助编程的能力，主要体现在以下几个方面：代码理解与上下文感知：Cursor作为AI编程工具可以利用向量数据库存储代码片段、函数、类和项目结构的向量表示，使AI

AI Agent首席体验官·2025-03-22 19:55

anythingLLM 使用教程

其设计理念注重通用性和可扩展性，能够适应多种领域和任务，无论是文本生成、智能问答，还是翻译、摘要提取等，都能展现出出色的性能。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目

1.GPT-3WebScraper简介：这是一个基于OpenAIGPT-3模型的网页抓取工具，利用GPT-3的自然语言理解能力来生成有用的爬虫策略、处理网页内容并提取有价

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

【AI】Jetson Nano烧写SD卡镜像：Ubuntu20.04

2、在线升级首先确保JetsonNano已经烧写了Ubuntu18.04，然后在线升级至Ubuntu20.041）删除谷歌浏览器sudoapt-getremove--purgechromium-browserchromium-browser

郭老二·2025-03-22 19:23

服务器虚拟化相关的面试题

其主要目的是提高服务器的资源利用率，降低硬

努力的搬砖人.·2025-03-22 18:16

什么是CDN？一篇让小白也能看懂的科普博客

CDN的全称是ContentDeliveryNetwork，中文翻译为内容分发网络。

网络小白不怕黑·2025-03-22 18:41

在 Spring Boot 结合 MyBatis 的项目中，实现字段脱敏（如手机号、身份证号、银行卡号等敏感信息的部分隐藏）可以通过以下方案实现

核心实现：利用Jackson的JsonSerialize

冷冷清清中的风风火火·2025-03-22 18:40

初阶数据结构习题【16】（4栈和队列）——622. 设计循环队列

循环队列的一个好处是我们可以利用这个队列之前用过的空间。在一个普通队列里，一旦一个队列满了，我们就不能插入下一个元素，即使在队列前面仍有空间。但是使用循环队列，我们能使用这些空间去存储新的值。你的实

graceyun·2025-03-22 16:59

Android应用中实现Google登录

这种单点登录系统不仅方便了用户，还使开发者能够利用Google的身份验证服务，减少他们自行实施登录系统的工作量。Google登录的出现背景可以归结为以下几点：1.用户便利性：用户们拥有越

@半夏微凉科技·2025-03-22 16:57

编程行业必备！12个热门AI工具帮你写代码~

该平台利用人工智能技术，提供逐行的代码反馈，建议改进和

DevSecOps选型指南·2025-03-22 16:27

使用Java爬虫按关键字搜索1688商品

本文将介绍如何利用Java按关键字搜索1688商品，并提供详细的代码示例。一、准备工作1.Java开发环境确保你的Java开发环境已经安装了以下必

小爬虫程序猿·2025-03-22 15:53

基于Linux的多进程并发服务器设计与实现

该框架利用了Unix域套接字、管道通信、文件描述符传递和epoll机制等技术，实现了高效的任务分发和并发处理。

名誉寒冰·2025-03-22 15:52

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树

万事可爱^·2025-03-22 14:14

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习，有以下的特点：用法：模型利用交叉验证，对训练集进行预测，从而实现二次学习优点：可以结合不同的模型缺点：增加了时间开销，容

Geeksongs·2025-03-22 14:14

Elasticsearch + Docker：实现容器化部署指南

将Elasticsearch与Docker结合，不仅可以简化部署流程，还能提高资源利用率和系统可维护性。

IT成长日记·2025-03-22 14:09

关于AI OS那点事

一、AIOS需具备的核心功能智能体全生命周期管理智能体调度与并发：需支持多智能体任务的优先级排序、资源分配及并发执行，例如通过轮询调度或动态优先级算法优化LLM资源利用率。

大囚长·2025-03-22 13:34

在WPF中把Canvas保存为图片，文本文件，xps文件

由于wpf的UI使用xaml来表达的，所以我们们可利用这个优点，把WPF中的xaml元素另存为各样的文件，在很多时候我们都不须要这样的操作。把xaml保存为图片、字符串、XPS等等。

Anticlimax丶·2025-03-22 13:33

C# 的选择语句

即利用某个条件，选择程序进行的方向。ifif是分支里面最复杂的、最常用的。它会测试其后的括号内的表达式（通常返回值是bool），并转换为bool，已确定括号内为true它要做点什么。

·2025-03-22 13:15

VUE-Element-UI：select-tree

一、概述本文主要是在Element-UI+VUE框架下，利用el-select、el-tree组件实现了下拉框多选、回显的效果，如下图：二、实例代码1.HTML代码2.JS代码varvm=newVue(

johnrui·2025-03-22 13:27

WPF把Canvas另存为

由于wpf的UI使用xaml来表达的，所以我们们可利用这个优点，把WPF中的xaml元素另存为各样的文件，在很多时候我们都不须要这样的操作。把xaml保存为图片、字符串、XPS等等。

baijing7600·2025-03-22 13:56

汇编 - 基础知识

首先了解硬件系统的结构,才能有效地应用汇编语言对其编程;值得注意的是,汇编指令是机器指令便于记忆的书写格式.此处的汇编语言版本为8086CPU的MASM宏汇编版本1.组成编译器:将汇编指令转换为机器指令的翻译程序编写编

雨过濯缨·2025-03-22 13:56

高效利用AI处理大型编程任务

在大型编程任务中，通过将任务细分为适合AI上下文处理能力的子任务并整合生成目标应用，已成为当前AI辅助开发的主流方法。一、任务分解的核心策略模块化功能拆分通过分层架构设计将系统拆分为独立模块（如用户认证、支付接口、数据存储），每个模块的代码量控制在AI模型的上下文窗口内（如ClaudeMax的200k窗口可处理约2万行代码）。例如开发电商系统时，可分解为「购物车逻辑」「库存管理」「订单流水」等子模

大囚长·2025-03-22 13:55

黑客攻击deepseek服务原理解析

这一攻击方式的核心在于利用大模型对上下文处理机制的脆弱性，通过极低的攻击成本实现资源耗尽。

大囚长·2025-03-22 12:23

网页版 123 分身数字人源码搭建，OEM贴牌

利用CSS3的过渡、动画属性，为数字人的动作、表情变化提供细腻的视觉呈现

18538162800=余·2025-03-22 12:52

【数据库】MySQL数据类型decimal详解以及对于float和double两种类型精度问题的探索

decimal数据类型参考文献：https://cloud.tencent.com/developer/art

明璐花生牛奶·2025-03-22 12:21

GPU计算的历史与CUDA编程入门

本文将探讨GPU计算的发展史，重点分析《ComputerGraphics:PrinciplesandPractice》等关键文献，以及CUDAC编程模型的引入及其对现代软件开发的影响。

己见明·2025-03-22 12:49

基于交替方向乘法（ADMM）的PAPR约束下传输波束成形器设计的方法研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文章下载1概述上一次介绍的是用Python代码编程的，这次用Matlab代码实现。

创新优化代码学习·2025-03-22 11:47

探索HTML5 Canvas：创造动态与交互性网页内容的强大工具

本文将深入探讨HTML5Canvas的基本用法、应用场景以及如何利用它来

A-Kamen·2025-03-22 11:43

Python爬虫：数据抓取工具及类库详解

wget也是一个利用URL语法在命令行环境下进行文件传输的工具,其基本用法为wget[URL地址][参数],如:wgethttps://www.baidu.com其常用参数如下:下面例子演示如何使用wget

2401_84692751·2025-03-22 10:06

深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch |

文章目录解读Abstract—摘要翻译精读主要内容Introduction—介绍翻译精读背景RelatedWork—相关工作ResidualRepresentations—残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections

小酒馆燃着灯·2025-03-22 10:04

深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch |

文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容：本文主要贡献：2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：

小酒馆燃着灯·2025-03-22 10:03

LabVIEW发电平台数据采集系统

通过整合LabVIEW软件与多种传感器技术，本系统能够有效提升数据采集的准确性和效率，为波浪能的利用和发电设备的优化提供科学依据。

LabVIEW开发·2025-03-22 10:01

【颠覆性缓存架构】Caffeine双引擎缓存实战:CPU和内存双优化，命中率提升到92%，内存减少75%

基于Caffeine打造智能双模式缓存系统，通过冷热数据分离存储与精准资源分配策略，实现CPU利用率降低60%、内存占用减少75%的惊人效果。文末附可复用的生产级代码！

Julian.zhou·2025-03-22 09:28

【C++】C++类

在程序中使用对象映射现实中的事物，利用对象之间的关系描述事物之间的联系，这种思想就是面向对象。面向过程是分析出解决问题所需要的步骤，然后用函数把这些步骤一一实现，使用的时候依次调用就可以了。面向对象不

梵刹古音·2025-03-22 09:55

Golang Goroutine 入门使用

2.goroutine怎么用1.为什么要协程追求cpu的最大利用。

Vongolar·2025-03-22 09:24

充气泵方案｜便携式充气泵方案【天吉智芯】

这其实就是利用大气压的原理来充气。以下是便携车载充气泵方案的功能设计介绍。深圳天吉芯技术king-chip

天吉智芯·2025-03-22 09:24

不搞花里胡哨！CMU最新开源：极简风格的LiDAR全景分割+跟踪！

文末附行业细分群1.笔者个人体会激光雷达全景分割（LPS）一般遵循自下而上的以分割为中心的范式，利用聚类获得对象实例来建立语义分割网络。

3Ｄ视觉工坊·2025-03-22 08:41

元数据驱动的设想

设想是否可以设计一个针对neoUI2.0通过元数据驱动的方式适应不同业务对象的测试框架2.设计元数据模型-字段名-字段类型-是否必填-是否只读-默认值-业务逻辑（可选，后期扩展）3.构建自动化测试框架利用现有的

吾爱乐享·2025-03-22 07:31

Kotlin的inline、noinline和crossinline关键字

一、inlineinline翻译成中文的意思就是内联，在kotlin里面inline被用来修饰函数，表明当前函数在编译时是以内嵌的形式进行编译的，从而减少了一层函数调用栈：inlinefunfun1()

我们间的空白格·2025-03-22 06:54

使用Wolfram Alpha API在LangChain中的应用

在开发智能应用时，我们可以利用Wolfr

shuoac·2025-03-22 05:20

原创LabVIEW与台达EtherCAT运动控制卡完整测试程序代码

利用LabVIEW调用台达提供的库函数，控制台达EtherCAT运动控制卡，实现初始化、IO、运动控制、模拟量读取等功能。LabVIEW2013以上版本可以打开。可实现单轴、多轴运动控制。

LabVIEW热爱者·2025-03-22 05:50

QT多线程：

利用它们来保护线程间共享数据的完整性.原子操作：QAtomicInteger、QAtomicPointer类，能够确保基础数据类型的读写操作的原子性。

苜柠·2025-03-22 05:49

如何使用百度云Qianfan进行AI应用开发

本文将重点介绍如何利用这些组件进行实际的AI应用开发。核心原理解析百度云Qianfan通过其丰富的API接口和云计算能力，为开发者提供了易于集成的AI开发环境。核心组件如Qi

dgay_hua·2025-03-22 05:47

HarmonyOS Next 企业级分布式办公应用实战：构建高效协同的办公新生态

本文将基于实际开发经验，深入剖析如何利用HarmonyOSNext构建企业级分布式办公应用，涵盖从需求分析到系统架构搭建，再到核心功能实现以及性能优化等关键环节。

lyc233333·2025-03-22 05:43

计算机视觉技术探索：美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能？

时下，计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术，通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式，让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么，美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能？本文将深入解析AI在美颜技术中的应用，并探讨其未来发展趋势。一、深度学习如何赋能美颜SDK？1.AI人脸检测与关键点识别：精准捕捉五官在美颜过程中，首先需要精准检测人脸位置和五官特征点，确保美颜效果不会失真。深度学

美狐美颜sdk·2025-03-22 04:10

RPA（Robotic Process Automation）技术介绍及其应用

一、RPA技术概述RPA，即机器人流程自动化，是一种利用软件机器人（或称为“机器人工作者”）来模拟和自动执行人类在计算机上执行的各种重复性、规则性业务流程的技术。

乐Code·2025-03-22 04:40

Web端驱动的综合打印方案与场景

以下是一些常见的Web端驱动综合打印方案与应用场景：一、方案概述浏览器直接打印原理:利用浏览器自带的打印功能，调用操作系统打印接口，直接打印网页内容。优点:简单易用，无需额外开发。

#六脉神剑·2025-03-22 04:39

Apache Tomcat漏洞公开发布仅30小时后即遭利用

近日，ApacheTomcat曝出一项安全漏洞，在公开发布概念验证（PoC）仅30小时后，该漏洞即遭到攻击者利用。

FreeBuf-·2025-03-22 04:32

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