动力学模型学习第57页

Spring MVC 面试题

SpringMVC是一个基于Java的实现了MVC设计模式的请求驱动类型的轻量级Web框架，通过把模型-视图-控制器分离，将web层进行职责解耦，把复杂的web应用分成逻辑清晰的几部分，简化开发，减少出错

A逍遥人世欢·2025-03-14 18:08

CesiumEarth v1.10 更新，支持参数值从矢量属性中动态读取

矢量图层参数升级部分矢量参数可以从字段中动态获取下面是一些表达城市建筑模型的简单例子，数据源来自矢量面（而非三维模型），在面图层中绘制了几个建筑底面，以白模的形式进行渲染，高度、颜色等参数从字段中动态读取动态参数的设置方法

limit0075·2025-03-14 18:38

笔记:代码随想录算法训练营day39:LeetCode 198.打家劫舍,213.打家劫舍II,337.打家劫舍III

学习资料:代码随想录198.打家劫舍力扣题目链接思路：有点像贪心，是一个不断比较取最大路径的思路定义：偷到下标为i的这家，能偷到的最大值递推公式：选当前这家偷能得到的钱和不偷当前这家的钱作比较，选能偷到的最大金额

jingjingjing1111·2025-03-14 18:07

软件架构师--数据库系统

局部数据模型透明性（逻辑透明）：用户或应用程序无需知道局部场地使用的是哪种数据模型。

一蓑烟雨*任平生·2025-03-14 18:05

Python学习日志3-复合类型

python支持多种复合类型，可以将不同的值组合在一起一、列表列表（list）是用方括号标注、逗号隔开的一组值，可以包含不同类型的元素（但最好不要这么做），列表有以下特点：列表内的顺序有先后顺序列表的值可变1.创建列表列表有两种创建方式，一是直接用方括号把表达式括起来，而是用构造函数list()表达式list1=[]#创建了一个空列表list2=["a","b","c"]#创建了一个字符串列表li

可惜还不下雨·2025-03-14 18:34

院士领衔、IEEE Fellow 坐镇，清华、上交大、复旦、同济等专家齐聚 2025 全球机器学习技术大会

大模型如何协同学习？大模型如何自我进化？新型强化学习技术如何赋能智能体？围绕这些关键问题，由CSDN&Boolan联合举办的「2025全球机器学习技术大会」将于4月18-19日在上海隆重举行。

CSDN资讯·2025-03-14 18:03

JavaScript的学习6——jQuery

文章目录jQuery选择器按ID查找按tag查找按class查找按属性查找组合查找多项选择器练习层级选择器子选择器（ChildSelector）过滤器（Filter）表单相关练习查找和过滤操作DOM修改Text和HTML修改CSS显示和隐藏DOM获取DOM信息操作表单修改DOM结构添加DOM删除节点练习事件鼠标事件键盘事件其他事件事件参数取消绑定事件触发条件浏览器安全限制练习动画show/hide

十五春会·2025-03-14 18:02

WPF学习笔记04-控件Control_Part1

之前我们已经学习过WPF布局了，这节我们开始简单介绍下控件。熟悉Winform的应该对控件并不陌生。WPF和Winform的渲染也是不一样的一个是基于DirectX一个是基于GDI+。

一只只对技术感兴趣的程序员·2025-03-14 17:01

2025年渗透测试面试题总结-安恒（题目+回答）

网络安全领域各种资源，学习文档，以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具，欢迎关注。目录安恒1.sqlmap爆出当前数据库库名的参数是什么？

独行soc·2025-03-14 17:30

嵌入式软件工程师为什么要撰写博客？——开启技术进阶与职业发展的双重大门

目录一、技术沉淀：构建嵌入式知识复利系统知识沉淀的三层架构二、职业发展：量化个人技术品牌价值职业价值评估模型三、社区贡献：推动嵌入式技术生态演进知识传播的涟漪效应四、写作方法论：打造专业级技术博客内容开发五步法可视化增强技术五

Electron-er·2025-03-14 17:00

pdf怎么转换成word？解锁 PDF 转 Word 的高效转换方法，轻松搞定的实用指南

PDF转换成Word的简易指南在日常的工作和学习中，我们经常需要将PDF文件转换为Word文档，以便于编辑和修改。今天，我将为大家介绍一个简单的方法，利用小白工具网站，轻松实现PDF到Word的转换。

hello_simon·2025-03-14 17:29

【大模型LLM面试合集】分布式训练_总结

数据并行不仅仅指对训练的数据并行操作，还可以对网络模型梯度、权重参数、优化器状态等数据进行并行。

X.AI666·2025-03-14 17:28

React篇之three渲染

需求：拖拽右侧面板，里面的three模型能够自适应import{useEffect,useState,useRef}from'react'import'.

这个一个非常哈·2025-03-14 17:57

再添殊荣！移远通信工业智能品牌宝维塔™斩获AI创新应用奖

宝维塔™是移远通信精心打造的工业智能品牌，专注于将人工智能、边缘计算、机器视觉、深度学习、软件算法平台等前沿技

移远通信·2025-03-14 17:56

【vLLM 学习】使用 TPU 安装

vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

HyperAI超神经·2025-03-14 17:26

DeepSeek 加持！IvorySQL 文档智能助手正式上线！

技术文档是我们了解开源项目的必要渠道之一，但文档内容繁杂，学习成本巨大。IvorySQL作为一款基于PostgreSQL研发的兼容Oracl

·2025-03-14 17:31

2025年渗透测试面试题总结-阿里巴巴-阿里云安全（二面）（题目+回答）

网络安全领域各种资源，学习文档，以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。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·2025-03-14 17:25

DeepSeek R1 本地部署实战教程来了，带可视化界面，非常详细！

那么，如何本地部署DeepSeekR1的模型？本篇，开干！相关阅读：DeepSeek-R1本地部署配置清单DeepSeek-R11.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b都是什么鬼？如何部

·2025-03-14 17:57

SpringBoot项目集成分布式任务调度平台XXL-JOB

一、概述XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用。

樱花语·2025-03-14 17:54

c语言运算符学习

以下是C语言中常见的运算符及其示例，以及它们是双目运算符还是三目运算符，以及它们的优先级：运算符类型运算符示例说明类型优先级算术运算符+a+b加法双目运算符最低-a-b减法双目运算符最低*a*b乘法双目运算符中间/a/b除法双目运算符中间%a%b取余双目运算符中间自增/自减运算符++a++后自增单目运算符高--b--后自减单目运算符高++++a前自增单目运算符高----b前自减单目运算符高赋值运算

我要进步！·2025-03-14 17:23

手写机器学习算法系列——K-Means聚类算法(一)

1.聚类算法简介在数据科学和机器学习领域，聚类(Clustering)算法是一种无监督学习方法，它将相似的对象分到同一个组，而不同的对象则被分到不同的组。

木有鱼丸223·2025-03-14 16:52

手写tomcat

1.前言对于JavaEE的初学者来说，大家学完JAVASE之后，马上进入了WEB阶段的学习。

weixin_42218884·2025-03-14 16:22

python进程和线程之间通信_python进程和线程通信

实际上使用多线程的编程模型是很困难的，程序员很容易犯

weixin_39718890·2025-03-14 16:21

python任务调度平台界面_分布式任务调度平台XXL-JOB

以前带我的人说过，最好的学习就是看官方文档，个人也有4个T的学习视频，但是会发现讲的都是入门，有的也比较浅。

weixin_39572764·2025-03-14 16:21

HTML5拼图游戏开发经验分享

拼图游戏开发经验分享前言项目架构1.文件结构2.核心功能模块技术要点解析1.响应式布局2.图片处理3.拖拽交互4.动画效果性能优化开发心得项目亮点总结源码分享写在最后前言在Web前端开发领域，通过实战项目来提升编程技能是最有效的学习方式之一

木木黄木木·2025-03-14 16:20

【建议收藏】DeepSeek学习手册合集

我们深知优质的学习资料对AI学习者的重要性，为此，我们精心整理了全网热门DeepSe

2501_91151777·2025-03-14 16:46

蓝桥杯常见算法模板（Python组）

整数二分（二分答案）：2.浮点数二分（考不到）2.前缀和、差分1.前缀和一维：二维：2.差分一维：二维：3.贪心4.线性DP1.最长上升子序列（子序列问题一般下标从一开始）2.最长公共子序列3.常见背包模型

-777.·2025-03-14 16:45

kotlin与MVVM的结合使用总结（三）

在MVVM（Model-View-ViewModel）架构中，ViewModel（VM层）起到了连接视图（View）和数据模型（Model）的桥梁作用。

每次的天空·2025-03-14 16:45

AI大模型推理加速：技术与实践详解

近年来，AI大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。然而，大模型的推理速度却成为其落地应用的瓶颈。本文将详细探讨AI大模型推理加速的技术手段和实践经验，并结合具体案例进行分析。

AI大模型学习者·2025-03-14 15:43

掌握Visual C++ 2019 Build Tools的高效开发方法

通过本文的学习，读者

心言星愿·2025-03-14 15:12

基于分组 NMS 的检测模型后处理改进

引言在目标检测任务中，后处理阶段的非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）是至关重要的一环，主要用于去除高度重叠的冗余预测框。然而，在某些场景中，不同类别的目标可能会被网络同时预测为多个相近的类别，例如：交通工具检测场景：同一辆车可能被误检测为“自行车”和“电动车”。动物检测场景：同一只动物可能被误检测为“狼”和“狗”。家电检测场景：同一台设备可能被误检测为“微波炉”和

Lunar*·2025-03-14 15:11

深入理解信息检索之BM25算法

1.BM25算法简介BM25算法，全称为"BestMatching25"，是由StephenRobertson和KarenSpärckJones在1990年代初基于早期的概率排名模型（如二元独立检索模型

Lunar*·2025-03-14 15:10

大模型高效优化技术全景解析：微调、量化、剪枝、梯度裁剪与蒸馏

）剪枝（Pruning）梯度裁剪（GradientClipping）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）技术对比与协同策略总结与趋势1.微调（Fine-tuning）核心思想在预训练模型

时光旅人01号·2025-03-14 15:40

推理大模型：技术解析与未来趋势全景

1.推理大模型的定义推理大模型（ReasoningLLMs）是专门针对复杂多步推理任务优化的大型语言模型，具备以下核心特性：输出形式创新展示完整逻辑链条（如公式推导、多阶段分析）任务类型聚焦擅长数学证明

时光旅人01号·2025-03-14 15:10

ddddocr识别图片中的汉字

importddddocrfromioimportBytesIOfromPILimportImageurl='图片地址'resp=requests.get(url)img=Image.open(BytesIO(resp.content))#初始化OCR模型

雪小妮·2025-03-14 15:10

Linux内核课程学习心得

原创作品转载请注明出处+《Linux内核分析》MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC-1000029000不知不觉，八周课程一晃而过，回想起当初选择这门课到学习完最后一个课件

萝卜cherish·2025-03-14 15:09

LibreTranslate的本地部署与应用服务开发

最近在关注大模型预训练文章和应用服务开发，有时候需要借助翻译工具，使用起来都不太方便，就找了一下类似的常见语言的翻译方案，无意中看到一个开源翻译方案（即LibreTranslate），对于通用和计算机类内容的翻译效果还是不错的

一望无际的大草原·2025-03-14 15:08

Node.js Web 模块详解

Node.jsWeb模块详解引言Node.js作为一款流行的JavaScript运行环境，以其高性能、事件驱动和非阻塞I/O模型而闻名。

froginwe11·2025-03-14 15:08

【学习笔记】GitLab 使用技巧和说明和配置和使用方法

GitLab使用技巧和说明1.注册账号和登录注册账号：访问GitLab官网，点击“Signup”按钮，填写必要的信息（如用户名、邮箱、密码）完成注册。普通用户注册后需要管理员审批，如果有管理员权限可以直接登录使用。登录：使用注册的账号和密码登录GitLab。2.创建项目创建项目：登录后，点击页面右上角的加号图标，选择“Newproject”创建新项目。在项目创建页面，填写项目名称、描述和可见性等信

铜锣烧1号·2025-03-14 15:07

验证码识别：使用OCR技术识别图形验证码详解

图像处理库2.3OCR引擎2.4Python接口三、实现步骤3.1获取验证码图像3.2图像预处理3.3使用OCR进行字符识别3.4基本OCR识别样例四、提高识别准确率的方法4.1字符分割4.2使用深度学习模型

数据知道·2025-03-14 15:37

『FFmpeg学习笔记』MAC系统电脑安装FFmpeg以及使用

MAC系统电脑安装FFmpeg文章目录一.安装FFmpeg1.1.MACbrew安装FFmpeg1.2.MAC官网下载FFmpeg压缩包1.3.Windows安装1.4.Linux安装二.FFmpeg的使用2.1.音频操作2.1.1.如果不转换，直接输出aac2.1.2.将音频输出为wav2.1.3.将aac转换为wav2.1.4.双声道分离2.1.5.使用FFmpeg将音频和视频合并2.2.字幕

AI大模型前沿研究·2025-03-14 15:06

MongoDB在Spring商城用户行为记录中的应用

一、MongoDB的优势灵活Schema用户行为数据结构多变（如点击、搜索、下单），MongoDB的文档模型无需固定字段，适应快速迭代。

小小初霁·2025-03-14 14:03

ollama 指定安装路径设置模型路径

在Windows系统中，要自定义Ollama的安装路径，可以通过以下步骤实现：一、安装阶段指定路径手动创建目标目录在非系统盘（如D盘、E盘）创建安装目录，例如D:\ProgramFiles\Ollama或E:\MySoftware\Ollama。通过命令行安装将Ollama安装包（如OllamaSetup.exe）放入目标目录。在目标目录打开CMD窗口：按住Shift键右键点击空白处，选择“在此处

波格斯特·2025-03-14 14:03

【AI论文】TPDiff：时序金字塔视频扩散模型

摘要：视频扩散模型的发展揭示了一个重大挑战：巨大的计算需求。为了缓解这一挑战，我们注意到扩散的反向过程具有内在的熵减少特性。鉴于视频模态中的帧间冗余，在高熵阶段保持全帧率是不必要的。

东临碣石82·2025-03-14 14:31

DeepSeek 与其他 AI 模型的对比：优势与特色分析

一、引言在众多AI模型中，DeepSeek凭借其独特的功能和优势脱颖而出。本文将对比DeepSeek与其他流行的AI模型，分析它的优势与特色。

CarlowZJ·2025-03-14 14:00

DeepSeek 面试题精选

以下是针对DeepSeek面试的精选问题及解答，涵盖技术原理、模型架构、训练方法和应用场景等方面，供面试准备参考：一、DeepSeek模型架构与技术原理1.请简述DeepSeek-V3模型的总体架构和主要创新点