动态任务第13页

JavaEE基础八之EL与JSTL相关知识(过时不谈)

EL功能动态输出内容替代JSP中的表达式元素简化jsp主要就是取值一般格式${EL表达式}内置对象牢记！！

ZHWVICDI·2025-03-15 17:29

嵌入式面试真题——上半部与下半部

软中断运行在中断上下文，它是静态分配的，内核编译时就已经确定，不能动态注册或删除。这限制了它们的灵活性，但提高了性能。

70000cc·2025-03-15 17:57

K8s 集群监控：从指标采集到可视化展示的完整方案

Prometheus指标采集三、数据存储（一）Prometheus本地存储（二）远程存储四、可视化展示（一）Grafana基础（二）K8s相关仪表盘模板五、总结一、引言Kubernetes（K8s）集群环境复杂且动态变化

花笺墨韵·2025-03-15 17:27

图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images

无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区，去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换，在实际的图像拼接任务中，由于输入图像的多样性和复杂性

cccc来财·2025-03-15 17:26

门控循环单元（GRU）

GRU通过减少门控机制的数量，提高了计算效率，同时在很多任务上性能与LSTM相近。GRU由两个主要的门组成：重置门和更新门。这些门帮助GRU决定如何在每个时间步更新和传递信息。

six.学长·2025-03-15 17:54

Manus开源平替-开源通用智能体

AgentOWL:OptimizedWorkforceLearningforGeneralMulti-AgentAssistanceinReal-WorldTaskAutomation，现实世界中执行自动化任务的通用多代理辅助优化学习框架项目仓

galileo2016·2025-03-15 17:24

一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系

CUDA提供了一系列API和工具，使得开发者能够编写和优化在GPU上运行的计算密集型任务。CUDA与PyTorch、GPU之间的关系可以这样理解：1.CUDA与GPU：GPU：是一种专门用于

平凡而伟大.·2025-03-15 17:23

模型的秘密武器：利用注意力改善长上下文推理能力

【导语】在大语言模型（LLM）不断刷新各项任务记录的今天，很多模型宣称能处理超长上下文内容，但在实际推理过程中，复杂问题往往因隐性事实的遗漏而败下阵来。

步子哥·2025-03-15 16:51

六十天前端强化训练之第十七天React Hooks 入门：useState 深度解析

初始值设置方式b)更新函数特性6.注意事项7.类组件对比8.常见问题解答二、核心代码示例三、实现效果四、学习要点总结五、扩展阅读推荐官方文档优质文章推荐学习路径进阶资源六、实践步骤一、表单输入控制二、动态

编程星辰海·2025-03-15 16:50

Android Jetpack

这个组件帮助你遵循最好的实践，让你减少写一些模板代码，简化复杂的task任务，能让你更加专注自己的业务代码。Jetpack使用的是androidx.*包名，与旧的android.*分开。

qq_39892855·2025-03-15 16:19

Android Jetpack介绍

使用这些组件，可帮助开发者遵循最佳实践，摆脱编写样板代码的工作并简化复杂任务，使开发者将精力集中放在所需的代码上。Jetpack包含与平台API解除捆绑的androidx.*软件包库。这意味着，它可以

Gary.Mi·2025-03-15 16:48

浅谈Linux中的Shell及其原理

Linux内核与Shell的关系1.1操作系统核心1.2用户与内核的隔离二、Shell的演进与核心机制2.1发展历程2.2核心功能解析2.3shell的工作流程1.用户输入命令2.解析器拆分指令3.扩展器处理动态内容变量替换通配符扩展命令替换

有梦想的电信狗·2025-03-15 15:43

基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现

标题：基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现一、方案设计原理异构特征工程静态特征：基于AST的代码属性图（CPG）解析（使用Joern+NetworkX）动态特征：内存访问模式分析

rockmelodies·2025-03-15 15:10

动态路由RIP的总结

动态路由所有路由器运行相同的路由协议,之后通过路由器之间的沟通,协商计算到达未知网段的路由信息静态路由优点:1.选路由管理员选择,更好掌控2.路由器资源占用更少3.静态路由相对动态路由更加安全缺点:1.

nihuhui666·2025-03-15 15:39

2025年开源大模型全景：语言、多模态与开发工具的前沿探索

它支持文本生成、问答、翻译等多种任务，尤其在处理长篇文本时表现出色，支持高达128K的上下文长度。

软件职业规划·2025-03-15 15:08

机器学习-----决策树

文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练

多巴胺与内啡肽.·2025-03-15 15:37

ASP3605同步降压调节器——商业航天电源的高抗辐射选择

面向航天场景的核心功能设计1.抗辐射与可靠性保障单粒子效应防护：SEU与SEL指标满足低地球轨道（LEO）辐射环境要求，确保长期任务稳定性。支持级联：支持12相级联。2.极端环境适

国科安芯·2025-03-15 15:04

数字孪生对于新基建的价值浅析，算是抛砖引玉。

一、核心价值：虚实映射与智能决策实时动态映射通过传感器、IoT设备实时采集物理实体（如工厂、城市、电网）的运行数据，构建高精度虚拟模型，实现**“所见即所控”**的透明化管理。

大牛工控设计师·2025-03-15 14:04

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能分布式任务调度系统开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能分布式任务调度系统开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式任务调度是一个复杂且关键的技术领域。

·2025-03-15 14:31

C++（八）vector

.vector是表示可变大小数组的序列容器2.就像数组一样，vector也采用的连续存储空间来存储元素也就是意味着可以采用下标对vector的元素进行访问，和数组一样高效但是又不像数组，它的大小是可以动态改变的

cloud_disspated·2025-03-15 14:00

Langchain链式开发：打造高效、可扩展的AI应用

“链”(Chain)在Langchain中是一个核心概念，它代表了多个组件的有序连接，用于完成特定任务。2.Langchain链的职责是什么?Langchain链的主要职责包括：流程编排：管理多个组

小南AI学院·2025-03-15 14:58

【eNSP实战】配置NAPT（含动态NAT）

拓扑图要求：10.0.1.10和10.0.1.11这两个地址给内网计算机做NAPT使用设置地址如图所示AR1接口配置interfaceGigabitEthernet0/0/0ipaddress10.0.1.1255.255.255.0#interfaceGigabitEthernet0/0/1ipaddress192.168.0.1255.255.255.0#iproute-static0.0.0

敲键盘的Q·2025-03-15 13:27

长文本、知识库、微调对比

•优点：•连贯性强，适合处理需要深入理解背景信息的任务。•适合复杂任务，如长篇阅读理解或文章生成。•缺点：•资源消耗大，处理长文本需要更多的计算资源和内存。•受上下文长度限制，可能会丢失一些细节信息。

司南锤·2025-03-15 13:56

智能 Uber 发票 PDF 合并工具

作为开发者，为什么不开发一个自动化工具，将这些任务交给代码来完成呢？

机器懒得学习·2025-03-15 13:56

【2025年37期免费获取股票数据API接口】实例演示五种主流语言获取股票行情api接口之沪深指数实时数据获取实例演示及接口API说明文档

我们的核心任务在于从这些数据中提炼出具有价值的信息，从而为投资策略提供坚实有力的指导。在数据探索进程中，我尝试运用了多种方法，涵盖自编网易股票页面爬虫程序、申万行业数

不会写代码的码农农·2025-03-15 13:25

增量预训练和微调的区别

.微调示例3.代码的区别三、数据格式1.增量预训练2.微调3.示例4.小结四、数据量要求1.指导原则2.示例3.实际操作中的考虑4.小结前言增量预训练是一种在现有预训练模型的基础上，通过引入新的数据或任务来进一步训练模型的方法

做个天秤座的程序猿·2025-03-15 13:54

SEORoal·2025-03-15 13:53

百度快速收录2025秒收方法实战解析

核心操作步骤：页面指纹构建采用动态TDK模板（例：『科室{科室}科室{病症}_${年份}最新诊疗方案』）植入地域长尾词（如’北京医保报销政策’）蜘蛛池配置方案#智能蜘蛛路由算法示例defschedule_spide

SEO黑猫·2025-03-15 13:23

Linux驱动开发之中断处理

中断还有底半部机制，用来处理耗时较长的任务，可以提高驱动执行效率。中断的底半部有多种实现方式比如tasklet机制与工作队列机制(workqueue）以及中断

暗夜之眼007·2025-03-15 13:51

element-ui动态设置tabel的columns时,切换columns数据表格抖动

问题描述：在项目中遇到表格的总表字段和子表字段展示的问题，当字段多向字段少进行切换时表头文字的抖动不明显，但是如果是字段少向字段多的表头进行切换时，表头文字会有闪现的掉下来的视觉感，且使用v-show或v-if等无效。问题分析：elementUI无论是显示列还是隐藏列，都需要重新计算单元格的高和宽，然后再进行重新渲染。抖动的出现是因为这个过程被直接反馈到了页面上。解决办法：可以使用element中

zuo-yiran·2025-03-15 13:51

从静态PPT到智能演讲——人工智能在演示文稿中的应用

1.概述在这个信息过载的时代，能够吸引并持续吸引观众的注意力无疑成为了一项艰巨的任务。公众演讲领域正经历着一场由人工智能（AI）引领的革命。

知来者逆·2025-03-15 12:19

vue 动态加载插件及插件样式解决插件样式造成的全局污染问题

1工具方法/***动态加载第三方js.css*@param{*}src路径*@param{*}isCss是否为css文件*/exportfunctionasynLoad(src,isCss=false)

看客随心·2025-03-15 12:48

鸿蒙 @ohos.arkui.inspector (布局回调)

这对于实现动态布局调整、自定义动画以及优化性能等场景非常有用。本文将详细介绍如何使用@ohos.arkui.inspector模块实现布局回调，并提供一些实际代码示例。

淼学派对·2025-03-15 12:18

Linux C++编程死锁排查

在Linux环境下进行C++编程时，多线程能显著提升程序的并发处理能力，让程序在面对复杂任务时表现得更加高效。但多线程编程并非一帆风顺，死锁问题就像隐藏在暗处的“杀手”，随时可能让程序陷入僵局。

大G哥·2025-03-15 12:47

《探秘人工智能与鸿蒙系统集成开发的硬件基石》

对于模型训练任务，尤其是深度学习模型，其复杂的

程序猿阿伟·2025-03-15 12:43

Python湖南长沙二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统开题报告

所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！

黄菊华老师·2025-03-15 12:13

光伏开发：工商业光伏的流程管理全面解析

一、项目准备阶段1、资源寻觅与沟通首要任务是寻找适合的工商业屋顶或空地资源，并与业主初步交流，了解其意向、屋顶条件及用电情况。这一阶段的关键在于建立信任关系，为后续工作奠定基础。

鹧鸪云光伏与储能软件开发·2025-03-15 12:12

QLineEdit控件：基础用法、样式表与扩展应用

目录前言1.基础用法1.1创建QLineEdit1.2常用属性设置2.样式表美化2.1基础样式2.2动态效果2.3自定义图标3.信号与槽3.1常用信号3.2实时输入处理4.高级功能4.1输入验证4.2自动补全参考前言

Quz·2025-03-15 11:40

超详细的Numpy基础教程！！！

Numpy在数据科学中非常重要，因为它提供了高效的数组处理能力和广泛的数学函数库，这对于处理大规模数据集、进行科学计算和机器学习等任务至关重要。

不会爬虫的闲鱼·2025-03-15 11:08

Redis 源码分析-内部数据结构 robj

dict的key固定用一种数据结构来表达就够了，即动态字符串sds。

笨手笨脚の·2025-03-15 10:34

Uniapp当中的scroll-view滚动条不出现或者触底刷新事件不触发

•动态计算高度（例如通过uni.getSystemInfoSync()获取屏幕剩余高度）。二、滚动条样式被覆盖或隐藏问题描述•默认滚动条被全局CSS样式（如::-webkit-sc

堕落年代·2025-03-15 10:04

Web三要素：HTML之ARIA可访问性(3)

1.2法律合规的达摩克利斯之剑二、ARIA技术体系的三重维度2.1角色（Roles）：定义元素身份常用角色分类2.2属性（Properties）：描述元素特征关键属性矩阵2.3状态（States）：反映动态变化状态同步机制三

双囍菜菜·2025-03-15 10:31

守护网站安全的隐形卫士——SSL证书全解析

无论你是经营一家小型网店还是管理大型企业网站，确保客户信息的安全性都是不可忽视的任务。今天，我们就来揭开一个默默守护网站安全的重要角色——SSL证书的神秘面纱。什么是SSL证书？

·2025-03-15 10:54

JVM性能监控与调优

导语JVM性能监控与调优是一个涵盖多个层面的复杂任务，涉及对JVM内部工作原理的理解、性能指标的监控、问题定位与优化策略的实施。

小码快撩·2025-03-15 10:00

Android第二次面试总结（项目拷打实战）

使用WorkManager替代传统Service处理后台任务（如数据同步），结合Room数据库实现任务持久化，确保应用被杀后仍能恢复任务。

每次的天空·2025-03-15 10:00

数据标注工具及其对预训练模型性能的影响

这些模型通过在大规模无标注文本数据集上进行预训练，学习到丰富的语言知识和语义表示，并在下游任务中展现出优异的性能。BERT、GPT-3等预训练模型的出现，标志着NLP领域进入了一个新的时代。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-15 10:00

吴恩达的翻译Agent项目，复现教程来了！

原创郭才高DatawhaleDatawhale教程作者：郭才高，Datawhale创作者1.TranslationAgent复现效果展示#执行任务#调用编译后的工作流，传入初始状态字典result=app.invoke

·2025-03-15 10:49

python系列【仅供参考】：python tornado 集成redis消息订阅的异步任务之后tornado主程序无法启动，解决方案

pythontornado集成redis消息订阅的异步任务之后tornado主程序无法启动，解决方案pythontornado集成redis消息订阅的异步任务之后tornado主程序无法启动，解决方案封装

坦笑&&life·2025-03-15 10:29

C语言编译与链接详解

目录一、编译过程概述1.预处理2.编译3.汇编4.链接二、编译与链接示例三、常见问题与最佳实践1.头文件保护2.模块化编程3.静态库和动态库静态库动态库四、总结一、编译过程概述编译过程将C语言源代码转换为机器码

夜晟洛·2025-03-15 09:57

Python 科学计算与机器学习入门：NumPy + Scikit-Learn 实战指南

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：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南

吴师兄大模型·2025-03-15 09:25

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