图像优化处理第15页

JavaScript 性能优化实战：优化循环结构提升效率

目录一、理解循环的性能损耗二、减少循环迭代次数（一）缓存数组长度（二）提前终止循环三、优化循环内部操作（一）避免在循环内执行复杂计算（二）减少DOM操作四、选择合适的循环类型（一）for循环与while

deying0865423·2025-03-23 21:25

员工管理(3)-删除员工-修改员工-全局异常处理器-员工信息统计

Service层：Mapper接口：接受参数的两种方式：修改员工：查询回显：Controller层：Service层：Mapper接口：修改数据：Controller层：Service层：Mapper接口：程序优化

汐栊·2025-03-23 21:54

性能优化中如何“避免链接关键请求”

在性能优化中，“避免链接关键请求”是指通过优化资源加载顺序和依赖关系，减少关键渲染路径中的链式请求（CriticalRequestChains），从而加速页面加载。

混血哲谈·2025-03-23 21:24

Python读取nc文件的几种方式

常见的方法包括使用以下库：1.netCDF4这是最常用的库之一，提供了直接读取、写入和处理NetCDF文件的功能。它支持版本3和版本4的NetCDF文件格式。

请一直在路上·2025-03-23 21:54

L2-050懂蛇语c++（pta天梯赛。测试点1。）

最后，我发现就是首字的处理方式应该优化。一个小小小坑。大家注意。#includ

zzy678·2025-03-23 21:23

常见的编码方式及特征

③最后的结束符也要处理（2）举例说明转前：s13先转成asci

菜根Sec·2025-03-23 21:21

盘泰UV种植体：抗老化新科技，焕发种植牙新活力

UV照射，激活种植体表面活性盘泰UV种植体采用特殊波长的UV光对种植体表面进行照射处理，这种处理方式能够有效去除种植体表面

互联网之声·2025-03-23 21:21

C语言中scanf函数

它是以标准的输入输出设备（终端设备）为输入输出为输入输出的对象，而scanf(格式输入)和printf(格式输出)是其中的一组输入输出函数，两者都在头文件中，注意在使用这组函数时应该在源程序的首行写预处理命令

dcdc999·2025-03-23 21:18

HTML--表格

格式为：标题表头1表头2...表头n表头表项1......表项n-1...快捷键：table>tr*个数>td*个数二，属性补充：设置表格背景图像，可用bgcolor或background属性，在标签内设置

MK-mm·2025-03-23 20:48

C语言_数据结构总结8：链式队列

头结点是链式队列中的特殊结点，通常不存储实际的队列元素数据，其主要作用是方便对队列的操作，例如在进行入队、出队操作时，可以统一操作逻辑，无需特殊处理队列为空的情况。

*.✧屠苏隐遥(ﾉ◕ヮ◕)ﾉ*.✧·2025-03-23 20:17

Rust + 时序数据库 TDengine：打造高性能时序数据处理利器

TDengine是一款专为物联网、车联网、工业互联网等时序数据场景优化设计的开源时序数据库，支持高并发写入、高效查询及流式计算，通过“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念显著提升性能。

涛思数据（TDengine）·2025-03-23 20:44

MATLAB数据的保存与读取

在工程应用中，我们经常需要将未处理完的数据保存起来以便后期使用，或者在一些复杂计算中，我们需要多次计算过程中，由于系统的工作空间会随着系统的关闭而被释放掉，导致下次使用时无法快速调用，所有需要对数据进行保存与读取

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

三维点云重建的原理及代码

在实际应用中，无法获得物体所有表面的三维坐标数据，因此点云重建算法必须处理部分点云数据，尽可能准确地还原物体的几何结构。点云重建的目标是通过对描述物体表面形状的点数据进行处理，根据它们的

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

编译链接过程

编译链接过程C/C++程序从文本到可执行文件之间是一个复杂的过程.对于源代码(.c/.cpp)文件我们是不能直接运行的,必须经过一系列的处理才能转化为机器语言,再通过链接相应的文件转化为可执行程序.这个过程称为编译链接过程

YancyKahn·2025-03-23 20:44

pyspark学习rdd处理数据方法——学习记录

python黑马程序员"""文件，按JSON字符串存储1.城市按销售额排名2.全部城市有哪些商品类别在售卖3.上海市有哪些商品类别在售卖"""frompysparkimportSparkConf,SparkContextimportosimportjsonos.environ['PYSPARK_PYTHON']=r"D:\anaconda\envs\py10\python.exe"#创建Spark

亭午·2025-03-23 20:12

AI大模型编程能力对比：Deepseek&Claude&Gemini

在当今快速发展的技术领域，人工智能（AI）模型在编程和数据处理方面的应用越来越广泛。不同的AI模型因其独特的设计理念和技术优势，适用于不同的编程任务和场景。

黑夜路人（heiyeluren）·2025-03-23 20:11

实时光线追踪技术：Ray Tracing_2024-07-21_02-55-16.Tex

实时光线追踪技术：RayTracing实时光线追踪技术教程基础知识光线追踪原理光线追踪是一种渲染技术，它通过模拟光线在场景中的传播和反射来生成图像。

chenjj4003·2025-03-23 20:41

图像质量评价学习笔记02：IQA模型性能评价指标（PLCC、SROCC、KROCC、RMSE）

性能好的图像质量评价（IQA）算法，其质量评测分数会与主观质量分数高度一致，IQA有许多评价指标，为了衡量方法测试结果与主观评价之间的一致性，视频质量专家组VQEG（VideoQualityExpertsGroup

可靠的豆包蟹同志·2025-03-23 20:11

哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能：大模型原理技术与应用-从GPT到DeepSeek｜附视频下载方法

本报告深入探讨了大语言模型在自然语言处理（NLP）领域的核心地位及其发展历程，从基础概念出发，延伸至语言模型在机器翻译、拼音输入法、语音识别等任务中的关键作用。

你觉得205·2025-03-23 19:39

Python 错误处理

目录try调用栈记录错误抛出错误练习小结在程序运行的过程中，如果发生了错误，可以事先约定返回一个错误代码，这样，就可以知道是否有错，以及出错的原因。在操作系统提供的调用中，返回错误码非常常见。比如打开文件的函数open()，成功时返回文件描述符（就是一个整数），出错时返回-1。用错误码来表示是否出错十分不便，因为函数本身应该返回的正常结果和错误码混在一起，造成调用者必须用大量的代码来判断是否出错：

赔罪·2025-03-23 19:39

CPP编译与链接过程

1.概述在C++中，从源代码（.cpp文件）到最终可执行程序，需要经历以下四个主要阶段：预处理（Preprocessing）编译（Compilation）汇编（Assembly）链接（Linking）2

阿斯顿的风格·2025-03-23 19:38

第十七章:Future Directions_《C++ Templates》notes

设计题多选题答案设计题详解核心重难点：泛型非类型模板参数允许任意类型作为非类型模板参数（如template）需解决类型推导和链接问题编译期控制流constexprif替代模板偏特化（减少代码膨胀）折叠表达式优化可变参数模板处理反射与元编程增强类型检查

郭涤生·2025-03-23 19:07

.net 4.0环境异步方法实现，异步委托和回调异常处理

.net4.0环境异步方法实现，异步委托和回调异常处理无返回值的异步方法通过委托实现staticvoidMain(string[]args){//异步执行写入数据任务，不阻塞主线程任务SetDataAsync

蔚蓝星空-大强·2025-03-23 19:34

RK3588开发笔记-DDR4降频实战与系统稳定性优化

目录前言一、DDR变频原理与工具准备1.1DDR变频机制1.2工具链配置二、DDR降频操作步骤2.1找到RK3588DDR默认bin文件2.2修改DDRbin文件频率三、进阶优化与调试3.1温控策略调整

flypig哗啦啦·2025-03-23 19:04

如何设计一个 RPC 框架？需要考虑哪些点？

核心架构模块模块功能与实现要点服务注册与发现使用Zookeeper/Nacos等实现服务地址动态注册与订阅，支持心跳检测和节点变更通知网络通信层基于Netty或gRPC的HTTP/2实现异步非阻塞传输，优化连接池复用与零拷贝技术序列化协议支持

蒂法就是我·2025-03-23 19:32

python processpoolexecutor_Python多进程解决方案multiprocessing ProcessPoolExecutor

作为一门胶水语言，Python毫不意外，也可以利用多线程和多进程处理并发问题，但是多线程由于GIL的存在，起作用范围大打折扣，仅限于在IO等场景可以发挥点作用。

weixin_39599046·2025-03-23 18:58

炫酷的HTML5粒子动画特效实现详解

HTML5粒子动画特效实现详解这里写目录标题炫酷的HTML5粒子动画特效实现详解项目介绍技术栈项目架构1.HTML结构2.样式设计核心实现1.粒子类设计2.动画效果实现星空效果烟花效果雨滴效果3.鼠标交互性能优化效果展示总结项目介绍本文将详细介绍如何使用

木木黄木木·2025-03-23 18:27

租赁APP开发的全攻略和市场潜力分析

接下来是核心功能设计，我们需要考虑如何让用户更方便地找到、租赁商品，同时优化用户体验，让每一位潜在用户都能心甘情愿地停留与互动。为了更直观地理解市场，我们可以参考以下表格：行业增长率

红点聊租赁·2025-03-23 18:24

echart绘制海南地图时增加南海诸岛显示（现成geojson数据）

但是海南省不会默认fix进去解决方案：将南海诸岛的geojson数据想办法弄到，将其直接放在海南省地图数据里面（将三沙市删除）处理结果：{"type":"FeatureCollection","features

火火PM打怪中·2025-03-23 18:54

CSS动画：逐帧动画与steps()函数

逐帧动画与steps()函数：精准掌控动画节奏关键词：steps()函数、雪碧图、精灵动画、帧动画优化文章目录逐帧动画与steps()函数：精准掌控动画节奏一、逐帧动画的本质：时间函数的维度突破1.1线性动画的局限性

双囍菜菜·2025-03-23 18:53

conda将python低版本环境升级到高版本

conda将python低版本环境3.7.16升级到高版本3.81.激活你的Conda环境2.升级Python版本3.验证升级4.处理依赖问题5.测试环境注意事项可以将Conda环境中的Python版本从

dkgee·2025-03-23 18:51

Description of a Poisson Imagery Super Resolution Algorithm 论文阅读

DescriptionofaPoissonImagerySuperResolutionAlgorithm1.研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型2.1核心思路2.2关键公式与推导2.2.1贝叶斯框架与概率模型2.2.2MAP估计的优化目标

青铜锁00·2025-03-23 17:50

DeepSeek 如何处理多模态数据（如文本、图像、视频）？

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用，让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快，绝对划算。不仅学会如何编程，还将学会如何将AI技术应用到实际问题中，为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富

借雨醉东风·2025-03-23 17:50

Vue 中的日期格式化实践：从原生 Date 到可视化展示！！！

本文将以一个邀请码关系树组件为例，深入解析Vue中日期格式化的核心方法、性能优化和最佳实践，并配合Mermaid流程图直观展示处理流程！

小丁学Java·2025-03-23 17:48

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

SassScript：Sass中的编程特性详解

Sass（SyntacticallyAwesomeStylesheets）是一种强大的CSS预处理器，它允许开发者使用类似于编程语言的语法来编写CSS，然后通过编译生成标准的CSS代码。

jiajia651304·2025-03-23 17:46

When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches

主要内容研究背景：大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得显著进展，其与语音的融合具有广泛应用前景，但缺乏相关集成方法的综述。

UnknownBody·2025-03-23 17:46

大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large-ScaleModels）已经成为推动自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域进步的关键因素。

大模型入门教程·2025-03-23 17:15

Ubuntu实时读取音乐软件的音频流

文章目录一.前言二.开发环境三.具体操作四.实际效果一.前言起因是这样的，我需要在Ubuntu中，实时读取正在播放音乐的音频流，然后对音频进行相关的处理。

冬瓜~·2025-03-23 17:14

机器学习——KNN超参数

sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具，通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。

练习AI两年半·2025-03-23 17:44

Python 常用函数全解析，轻松提升编码效率

轻松提升编码效率Python常用函数全解析，轻松提升编码效率1.基础内置函数1.1`print()`与`input()`1.2`len()`、`type()`与`isinstance()`2.数学与数值处理函数

jiajia651304·2025-03-23 17:44

OCR识别常见开源库

亦即将图像中的文字进行识别，并以文本的形式返回。做OCR有很多库可以使用。免费开源库有：Tesseract，PaddleOCR。商业付费OCR有：腾讯云OCR，阿里云OCR。下面分别介绍。

yxfamyself·2025-03-23 17:44

利用docker部署单节点milvus并实现图像化管理

Docker部署单机版milvus使用DockerCompose安装Milvusstandalone（即单机版），进行一个快速milvus的体验。1.前提条件系统可以使用centos或者ubuntu系统已经安装docker和docker-composemilvus版本这里选择2.3.12.启动etcd、minio、milvus由于milvus依赖etcd和minio，因此需要先启动这2个组件。同样

听说唐僧不吃肉·2025-03-23 17:14

【图像去噪】论文精读：CVPR 2025 | DnLUT: Ultra-Efficient Color Image Denoising via Channel-Aware Lookup Tables

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总

十小大·2025-03-23 16:41

LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS

特点：支持近似最近邻搜索（ANN）、实时性能优化，但对大规模数据处理能力有限。Milvus分布式向量数据库：专为超大规模向量数据设计，支持云原生架构和高可用性，适合企业

maxmaxma·2025-03-23 16:38

【第22节】windows网络编程模型(WSAAsyncSelect模型)

WSAAsyncSelect模型概述二、WSAAsyncSelect模型流程2.1自定义消息2.2创建窗口例程2.3初始化套接字2.4注册网络事件2.5绑定和监听2.6消息循环三、完整示例代码引言在网络编程的广袤天地中，高效处理网络事件是构建稳定应用的关键

攻城狮7号·2025-03-23 16:38

大模型Agent 和 RAG 的关系

Agent和RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是两种在自然语言处理（NLP）和人工智能领域中广泛使用的技术，它们在功能、目标和实现方式上既有区别又有联系。

大数据追光猿·2025-03-23 16:38

HarmonyOS Next 应用性能优化实战

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）中应用性能优化的技术细节，基于实际开发实践进行总结。

SameX-4869·2025-03-23 16:37

大数据技术实战---项目中遇到的问题及项目经验

2、Kafka消息数据积压，Kafka消费能力不足怎么处理？3、Sqoop数据导出一致性问题？4、整体项目框架如何设计？项目中遇到过哪些问题7.1Hadoop宕机（1）如果MR造成系统宕机。

一个“不专业”的阿凡·2025-03-23 16:05

深入解析Flink Kafka Connector的分布式流数据采集架构与底层实现

Flink分布式架构集成3.2与Flink检查点机制集成同时承接多级并行架构3.3OffsetsInitializer与细粒度偏移量控制3.4与Flink的Source接口统一4.版本兼容性管理5.有界流处理支持

数据与算法架构提升之路·2025-03-23 16:04

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