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Linux(32)Rockchip RK3568 Ubuntu22.04上部署 Docker: 详细配置与功能测试

参考Linux(31)RockchipRK3568Ubuntu22.04上部署Docker:问题与解决方案Linux下搭建RK3568Docker开

一歲抬頭·2025-02-24 10:52

哈希表入门到精通：从原理到 Python 实现全解析

02-算法复杂度全解析：时间与空间复杂度优化秘籍03-线性数据结构解密：数组的定义、操作与实际应用04-深入浅出链表：Python实现与应用全面解析05-栈数据结构详解：Python实现与经典应用场景06

吴师兄大模型·2025-02-24 10:51

ASP.NET Core简介

且行白露·2025-02-24 10:50

Hot100 贪心算法

如果非要说这些题的共性，也许就是：在边界内不断寻找最优解121.买卖股票的最佳时机-力扣（LeetCode）总结一下思路就是：如果第i天卖出股票，则最大利润为(该天的股价-前面天数中最小的股价)，然后与已知的最大利润比较

Coco_9264·2025-02-24 10:18

VMWare虚拟机Win11蓝屏解决方案

我在VMWare16Pro下创建的Windows11专业版虚拟机，正常运行后，打开记事本正常，安装VMwareTools后再打开记事本，出现蓝屏，其它应用程序未发现问题，蓝屏错误信息经查与驱动程序有关，

yanaiding·2025-02-24 09:47

VUE3+VITE简单的跨域代理配置

在本地创建一个虚拟服务器，发送请求数据，同时接受请求的数据，利用服务器与服务器间，交互，不会有跨域问题，也是完全只靠前端自己独立解决跨域的方式应用代理前代理后前端http://localhost:5173

kkkkkkkkira·2025-02-24 09:46

LLM的MoE架构的“动态路由”为什么能训练出来？

以下是具体原因和技术原理的解析：一、动态路由的可微分性与端到端优化门控网络的可训练性动态路由的核心是门控网络（GatingNetwork），它是一个可训练的神经网络，通过输入数据生成专家权重分布。

互联网之路.·2025-02-24 09:46

RocketMq学习笔记

花开不识君·2025-02-24 09:16

将异步与多工作器ProcessPoolExecutor相结合

将异步与多工作器ProcessPoolExecutor相结合在Python中，我们可以使用`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor`或者`multiprocessing.ProcessPoolExecutor

潮易·2025-02-24 09:45

SuperSplat 2.0：Web端轻量级3D Gaussian Splats处理与可视化工具

产品定位与价值1.面向3DGaussianSplats技术的开源平台Supe

花生糖@·2025-02-24 09:15

expo应用，登录失败，页面自动刷新？？？----全局状态滥用导致的bug

朝凡FR·2025-02-24 09:43

基于企业架构视角建模

基于企业级架构视角的模型是以企业战略为核心，依托业务模型建立企业级数据标准，贯穿战略层面与系统应用层面。

fajianchen·2025-02-24 09:13

三甲医院等级评审八维数据分析应用（六）--数据安全与隐私保护篇

一、引言1.1研究背景与意义随着信息技术在医疗领域的深度渗透，三甲医院在日常运营中积累了海量的医疗数据，包括患者的基本信息、病历记录、诊断影像、检验结果等。

Allen_LVyingbo·2025-02-24 09:42

公开了清华大学DeepSeek指导手册PDF下载

「DeepSeek使用手册」链接：https://pan.quark.cn/s/82cf53a54de6《DeepSeek：从入门到精通》是清华大学新闻与传播学院、新媒体研究中心、元宇宙文化实验室推出的

2501_90771721·2025-02-24 08:40

三甲医院网络架构与安全建设实战

一、设计目标实现医疗业务网/卫生专网/互联网三网隔离满足等保2.0三级合规要求保障PACS影像系统低时延传输实现医疗物联网统一接入管控二、全网拓扑架构三、网络分区与安全设计IP/VLAN规划表核心业务配置

kate zhu·2025-02-24 08:10

探索与Cursor协作创建一个完整的前后端分离的项目的最佳实践

探索与Cursor协作创建一个完整的前后端分离的项目的最佳实践Cursor简介Cursor在目前代表了AI编程技术的顶峰。在一定程度上可以说是当今AI时代的最强生产力代表。

朝凡FR·2025-02-24 08:40

Browser-Use：AI如何“操控”浏览器进行自动化测试？

Browser-Use简介Browser-Use是一个开源的Python库，旨在简化AI代理与浏览器之间的交互。

东汉末年出bug·2025-02-24 08:09

人事档案管理系统DW-S409|采用RFID档案柜进行管控

人事档案管理系统（DW-S409），通过引入物联网的先进技术与理念，以创新的模式实现物联网时代下的档案安全管控工作。通过RFID电子标签，实现档案实体的电子化标识。

杭州的物联网专家·2025-02-24 08:08

如何使用智能化RFID管控系统，对涉密物品进行安全有效的管理？

载体管控系统主要采用RFID射频识别及物联网技术，通过本系统为载体确定唯一标识，借助智能存储柜、流转柜、通道门等智能终端管控设备，对载体注册、使用、存储、流转等环节进行管控，从而实现对载体分类、载体存取、告警、关联相关部门或人

长老的二向箔·2025-02-24 08:38

边缘计算的学习

现阶段，企业使用边缘计算相对云计算整体架构流程边缘网络组件边缘计算与云安全研究方向结合引用概要edge何为边缘计算？

川朴老师·2025-02-24 08:38

组件封装-List

对于数组对象渲染列表的组件进行渲染，可支持定制里面的内容与列表外部的内容。

Bunury·2025-02-24 08:38

适用于呼叫中心质检的离线ASR模型

以下是适用于中文呼叫中心质检的离线语音转文字（STT）模型及工具，根据性能、中文支持、部署灵活性等维度整理：1.开源模型与框架1.1WeNet(出门问问&西北大学)特点：端到端语音识别框架，专为中文优化

狂爱代码的码农·2025-02-24 08:07

QT学习笔记(6)-文本编辑器与模态与非模态对话框

本篇文章是对b站学习视频上面的一些总结与笔记，觉得这个视频还是不错的，值得花时间去听，那样才能更好的打好基础。共勉！

zwz_chome·2025-02-24 08:36

微型计算机又称个人计算机分为,拓展知识：个人计算机的硬件组成与装配

微型计算机的硬件系统计算机一般可分为巨型计算机、大型计算机、小型计算机和微型计算机等。微型计算机又称微机、个人计算机(PersonalComputer)、PC机、平板电脑等。微机有体积小，价格便宜，灵活性好，可靠性高，使用方便等特点，主要在办公室和家庭中使用，是使用最广泛的计算机。现在一般用户接触的计算机(台式计算机、笔记本、掌上型电脑等等)基本上都是PC机。它们都属于第四代计算机。微型计算机(也

你瞅啥想说啥·2025-02-24 08:36

AI前端开发的技能需求变化：拥抱AI时代的新挑战

越来越多的AI工具涌现，为开发者带来了前所未有的机遇与挑战。在AI赋能下，前端开发不再仅仅是静态页面的构建，而是与AI深度融合，创造更智能、更交互的应用。

wangtaohappy·2025-02-24 08:35

解锁机器学习核心算法 | 线性回归：机器学习的基石

它是我们初涉机器学习领域时便会邂逅的算法之一，其原理与应用广泛渗透于各个领域。无论是预测房价走势、剖析股票市场波动，还是钻研生物医学数据、优化工业生产流程，线性回归皆能大显身手。

紫雾凌寒·2025-02-24 08:35

Qt创建模态和非模态对话框

简单来说，对于模态对话框，在未关闭之前，无法再对同一软件的其他窗口进行操作，即强制性用户交互；而非模态对话框与之相反，未关闭之前，依然可以操作同软件下的其他窗口，即非强制性用户交互。

Goallegoal·2025-02-24 08:34

6.日常英语笔记

It’sapitythatmyEnglishhasn’timprovedmuch,andI’mnotabletochatwithyoufreely.lung肺pulmonary医学中的肺部相关的pulmonarydisease

yan_baby_liu·2025-02-24 08:04

供水管网漏损及智能化监测改造解决方案

因此，针对供水管网漏损及智能化监测进行改造升级，构建一套全面、高效、智能的监测与管理系统，已成为提升城市供水管理水平、保障供水安全、降低漏损率的重要途径。二、调研结果2.1、调

liu854046222·2025-02-24 07:33

c++ std::list使用笔记

c++std::list使用笔记1.包含头文件2.创建和初始化`std::list`3.添加元素4.删除元素5.访问元素6.遍历`std::list`7.容量相关操作8.其他常用操作9.示例代码总结std

JANGHIGH·2025-02-24 07:02

华为云专家出品《深入理解边缘计算》电子书上线

华为云出品《深入理解边缘计算》电子书上线带你系统理解云、边、端协同的相关原理了解开源项目的源码分析流程学成能够对云、边、端主流开源实现进行定制开发！

华为云PaaS服务小智·2025-02-24 07:02

探索未来之声：趣玩语音识别新篇章——FunASR

FunASR，一款由阿里巴巴达摩院倾力打造的基础语音识别工具包，不仅连接着学术探索的深邃与产业应用的实践，更是以“让语音识别更有趣”为使命，引领了一场声音转换为文字的技术革命。技术剖析：全面

乌芬维Maisie·2025-02-24 07:32

AI环境初识

以下是一些主要的技术趋势和流行技术：一、开发框架与深度学习库TensorFlow：由谷歌开发的一个开源机器学习库，广泛用于研究和生产环境。

网络飞鸥·2025-02-24 07:02

DeepSeek模型微调的原理和方法

这些知识和模式具有一定的通用性，可以迁移到其他相关的任务中。在微调时，我们利用预训练模型已经学到的这些通用知识，针对特定的目标任务进行进一步的调整和优化，使得模型能够更好地适应新任务的需求。

alankuo·2025-02-24 07:01

亚马逊云科技MySQL托管服务：Amazon RDS for MySQL的技术优势与成本优化实践

然而，自建MySQL数据库的复杂性、运维成本高企、扩展性不足等问题，始终是开发者与企业的痛点。

AWS官方合作商·2025-02-24 07:01

Bright Master 多屏幕亮度调节工具

与前面提到的MonitorBrightnessAdjuster相比，这款工具有一个非常贴心的设计——它可以在系统任务栏实时显示当前屏幕的亮度状态。

Ylsh3702·2025-02-24 07:31

在嵌入式Linux中实现高并发TCP服务器：从select到epoll的演进与实战

在嵌入式Linux中实现高并发TCP服务器：从select到epoll的演进与实战1.引言：嵌入式网络通信的挑战与机遇在物联网（IoT）和工业4.0的推动下，嵌入式设备逐渐从单机控制转向网络互联。

W说编程·2025-02-24 07:01

豪越消防一体化安全管控平台新亮点： AI功能、智能运维以及消防处置知识库

平台通过统一应用、数据互通与智慧物联，实

豪越·2025-02-24 07:00

AI大模型-提示工程学习笔记13—自动提示工程师 (Automatic Prompt Engineer)

与手动设计提示不同，APE通过让LLM自身生成和评估提示，自动探索更有效的提示策略，从而实现提示工程的自动化。以下是对A

9命怪猫·2025-02-24 07:30

v4l2子系统学习（三）编写虚拟摄像头驱动

文章目录1、声明2、前言3、虚拟摄像头驱动编写3.1、编写硬件相关代码3.2、程序示例1、声明本文是在学习韦东山《驱动大全》V4L2子系统时，为梳理知识点和自己回看而记录，全部内容高度复制粘贴。

林政硕（vx : Cohen0415）·2025-02-24 07:30

《论多源数据集成及应用》审题技巧 - 系统架构设计师

论多源数据集成及应用写作框架一、考点概述本论题“论多源数据集成及应用”主要考察的是计算机软件测试工程师在数据管理和集成方面的专业知识与实践能力。

程序员古德·2025-02-24 07:29

音视频封装格式：多媒体世界的“容器”与“桥梁”

兼容性与扩展性：不同封装格式支持特定编码标准和功能（如多音轨、DRM版权保护）。二、主流封装格式详解TS（Tra

码流怪侠·2025-02-24 07:28

使用ezuikit-js封装一个对接摄像头的组件

它通常用于与支持RTSP、RTMP、HLS等协议的摄像头或视频流服务器进行交互，提供流畅的视频播放体验。主要功能多协议支持：支持RTSP、RTMP、HLS等主流视频流协议。

Abao·2025-02-24 07:27

OpenMv识别色块通过串口发给STM32

硬件连接1、Openmv端这里OpenMV端仅作为数据的发送端，所以只需要共地，以及OpenMV的TX（P4）与开发板的RX端连接即可。

A星空123·2025-02-24 07:27

Shell：bash脚本入门

Shell入门–TheMissingSemesterofYourCSEducation一、Shell脚本基础1.1变量与字符串#正确赋值（无空格）foo=bar#错误示例（带空格会报错）foo=bar#

geek_Chen01·2025-02-24 07:26

2025 WE DAY品牌日| 天璇II WE X7 Pro充电桩震撼发布,能效电气开启充电革命

能效电气作为充电桩领域的佼佼者,专注于研发高效、智能的充电解决方案,为电动汽车的普及与可持续发展铺设了坚实的基础。

IT观察·2025-02-24 07:56

RAG+LLM和直接将整理的知识训练到模型中去有什么区别，各自有什么优缺点

1.RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)+LLM(LargeLanguageModel)概念RAG是将信息检索与生成模型相结合的一种方法。

MonkeyKing.sun·2025-02-24 06:54

图像信息的配准和融合

二医学图像配准与融合的关系图像配准是图像融合的先决条件，必须是先进行配准变换，才能实现准确的融合。三医学图像配准和融合在临床中的应用对使用

数据分析能量站·2025-02-24 06:24

第八章医学图像的配准和融合