图像模拟源第14页

Python 爬虫实战：科学知识收集网站构建

二、目标网站分析选择一个合适的科学知识网站作为数据源是构建收集网站的第一步。以中国科学院（http://www.cas.

西攻城狮北·2025-03-15 21:58

《CentOS Stream 9 阿里云 yum 源修改：解锁系统更新新速度》

《CentOSStream9阿里云yum源修改：解锁系统更新新速度》开篇在当今数字化飞速发展的时代，操作系统的稳定与高效至关重要。

TechStack 创行者·2025-03-15 21:26

深度学习中的 blob 格式：与普通 image 的区别及转换原因

在深度学习模型推理过程中，我们经常会用到cv2.dnn.blobFromImage函数将普通图像转换为blob格式。那么，blob格式到底是什么？它和普通image有什么区别？

白.夜·2025-03-15 21:25

centos7 yum更换阿里云镜像

在CentOS7系统中，更换YUM源为阿里云的镜像源可以带来诸多好处，如提高下载速度、提升稳定性、同步更新等。

java小吕布·2025-03-15 21:54

【前端拓展】Canvas性能革命！WebGPU + WebAssembly混合渲染方案深度解析

真实场景痛点分析：传统WebGL在高频数据更新时存在CPU-GPU通信瓶颈JavaScript的垃圾回收机制导致渲染卡顿复杂物理模拟（如SPH流体）难以在单线程中实现技术选型对比：graphLRA[计算密集型任务

爱上大树的小猪·2025-03-15 21:24

Blender布料模拟：衣物与织物_2024-07-15_10-44-29.Tex

Blender布料模拟：衣物与织物Blender基础设置安装与配置Blender安装Blender访问Blender官方网站下载适合您操作系统的版本。

chenjj4003·2025-03-15 21:24

5分钟看懂数据中台的典型架构

以下是数据中台的分层概述：一、数据采集层数据采集层作为数据中台的基础，主要负责获取各种数据源。

isNotNullX·2025-03-15 21:53

【模拟面试】计算机考研复试集训（第二天）

文章目录前言一、专业面试1、OSI参考模型和TCP/IP模型的主要区别是什么？简述各层功能2、什么是瀑布模型？其优缺点是什么？3、什么是递归？使用时需注意什么？4、监督学习与无监督学习的核心区别是什么？请举例说明典型算法5、你在项目中遇到过哪些技术挑战？是如何解决的？二、英文口语1、Canyoutellusaboutatimeyouworkedinateamandfacedchallenges?H

Albert Edison·2025-03-15 20:20

Python 爬虫：一文掌握 SVG 映射反爬虫

数据知道·2025-03-15 20:50

【系统架构设计师】论文：论软件产品线技术

我所在的中国x集团公司x所电子对抗研究部组织了用于该实验室目布式联网试验，主要任务是试验机载雷达的各项技术指标，模拟较逼真的雷达信号环境和其他电磁信号环境，检查机载雷达工作性能、探测和跟踪精度及飞机综合火控系统性能

数据知道·2025-03-15 20:49

Python 潮流周刊#93：为什么“if not list”比len()快2倍？（摘要）

本周刊由Python猫出品，精心筛选国内外的250+信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。

·2025-03-15 20:11

Transformer动画讲解 - 工作原理

Transformer模型在多模态数据处理中扮演着重要角色，其能够高效、准确地处理包含不同类型（如图像、文本、音频、视频等）的多模态数据。

ghx3110·2025-03-15 19:16

谷歌Gemini 3大模型发布，AI领域再掀波澜！

从智能语音助手到图像识别技术，从自动驾驶汽车到医疗诊断辅助系统，AI正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。在这

广拓科技·2025-03-15 19:14

虚幻引擎入门_光照

静态/固定/可移动光源定向光源是固定光源，是平行光，只能旋转，移动和缩放都不造成影响，常用于模拟太阳光。点光源类似白炽灯，可以移动和缩放，但旋转没有意义，常用于区域照明。聚光源可以移动、旋转、

MJ-MK·2025-03-15 19:43

TEX Quotes(UVA 272)

它将源文本与一些排版指令结合在一起，希望能产生一个漂亮的文件。排版好看文件使用“和“来限定引号，而不是使用大多数键盘提供的无聊的"来限定。

(❁´◡`❁)Jimmy(❁´◡`❁)·2025-03-15 19:42

大语言模型的潜力是否被高估

以下从技术能力、应用局限性和未来发展方向三个方面综合分析：一、技术能力的争议：潜力与局限并存对现实世界的理解与模拟MIT的研究表明，LLM在训练过程中可能自发形成对现实世界的内部模拟。

dev.null·2025-03-15 19:12

Transformer架构在生成式AI中的应用解析

架构的优势2.Transformer在文本生成中的应用2.1GPT系列：基于Transformer的自回归文本生成2.2BERT系列：基于Transformer的双向编码器3.Transformer在图像生成中的应用

二进制独立开发·2025-03-15 19:11

一文教你学会Java Stream API 常用函数

Stream是一个数据流，它不存储数据，而是从数据源（如集合、数组等）获取数据并进行一系列操作。

小健学 Java·2025-03-15 19:10

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于jsonl文件中读取新词列表(新中文词汇)→for循环去重实现词表的扩展(中文标记的新词汇)→保存新的分词模型、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表，然后保存扩展后的模型、(prepare_pretrain_dataset.py文件)将原始数据集进行处理

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

蓝桥杯历届试题正则问题(非dfs解决)

文章目录题目题目解析解题代码题外话–网上清一色的dfs模拟也是够离谱，搁这一个接着一个抄呢？

C+G·2025-03-15 18:37

如何在飞牛云NAS快速使用Docker打造稳定安全的本地网站并对外可见

文章目录前言1.Docker下载源设置2.Docker下载WordPress3.Docker部署Mysql数据库4.WordPress参数设置5.飞牛云安装Cpolar工具6.固定Cpolar公网地址7

gkfkfhk·2025-03-15 18:36

【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面，30个数据集。纯干货分享❤

.记住了就可以跟同学装起来了嗷....目录.纯干货回归问题分类问题图像分类文本情感分析自然语言处理自动驾驶金融类...........纯干货..................在刚刚开始学习算法的时候，

.Boss.·2025-03-15 18:05

Nginx、LVS、HAProxy 的区别和优缺点

1）在四层（tcp）实现负载均衡的软件：lvs------>重量级nginx------>轻量级，带缓存功能，正则表达式较灵活haproxy------>模拟四层转发，较灵活2）在七层（http）实现反向代理的软件

青年夏日科技·2025-03-15 18:03

OTSU算法（大津算法）理解&代码

OTSU算法：对图像进行二值化的算法介绍OTSU算法是一种自适应的阈值确定的方法，又称大津阈值分割法，是最小二乘法意义下的最优分割。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和前景两部分。

当代女大学生·2025-03-15 18:32

用Python打造AI玩家：挑战2048，谁与争锋

Python库四、代码说明‌1.init_driver函数‌2.play_2048函数‌五、完整代码六、改进版本七、主要模块八、核心算法分析1.棋盘状态获取2.位置权重系统3.连续性评估4.单调性评估5.移动模拟系统九

穿梭的编织者·2025-03-15 17:30

QT编程之图像数据操作（QImage、QPixmap、QBitmap、QPicture）

其中：QPixmap专门为图像在屏幕上的显示做了优化。

byxdaz·2025-03-15 17:59

OpenCV学习(二十一) ：计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()

OpenCV学习(二十一)：计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()1、connectedComponents()函数ConnectedComponents

Leon_Chen0·2025-03-15 17:59

OTSU算法（大津算法）

Otsu算法（大津算法）是一种经典的图像二值化方法，其核心是通过最大化类间方差自动确定全局阈值。

天行者@·2025-03-15 17:28

IDEA下载依赖慢

切换阿里云镜像源即可首先找到settings.xml文件，位置一般在于C:\Users\你的用户名\.m2\settings.xmalimavenaliyunmavenhttps://maven.aliyun.com

最懒的菜鸟·2025-03-15 17:27

CESM1.2.1移植使用说明

文章目录概述环境配置cesm1_2_1配置部分环境软件压缩包改变CLM陆面模式结果文件的输出变量、特征值及频率小结概述记录用户如何在Linux系统上移植CESM1.2.1模型，并且使用CLM4.5模式创建并单点模拟算例

༊.枕星＇听光.ঌ·2025-03-15 17:56

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

目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP

FPS（FramesPerSecond）定义：FPS是“每秒传输帧数”的缩写，用于衡量计算机视觉系统（如目标检测、图像识别等）的实时性能。它表示系统每秒钟能够处理的图像或视频帧的数量。

asdfg1258963·2025-03-15 16:47

CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别

前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学业升学和求职工作的先行者！【优惠信息】•新专栏订阅前200名享9.9元优惠•订阅量破200

是Dream呀·2025-03-15 15:42

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

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（通过QEMU模拟执行

rockmelodies·2025-03-15 15:10

数字孪生对于新基建的价值浅析，算是抛砖引玉。

模拟预测与优化利用AI和大数据分析

大牛工控设计师·2025-03-15 14:04

Langchain链式开发：打造高效、可扩展的AI应用

它允许开发者将各种组件(如模型、数据源、工具等)连接在一起，构建复杂的AI应用程序。“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。

小南AI学院·2025-03-15 14:58

springboot 整合 elk （Elasticsearch+Logstash+Kibana）

Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。

高大王竟然被注册·2025-03-15 14:28

基于IMX6ULL的安防监控项目

应用http微服务器boa实现网页展示监控信息；利用ov5640摄像头模块采集图像信息，并移植mjpg-streamer库实现在远端网页可以查看实时监控图像；利用cgi与html交互实现控制命令的下发和监控数据上传

暗夜之眼007·2025-03-15 13:54

EventStream 处理实时数据流

使用场景很多，例如：模拟机器人回复，几个词几个词的展示。下面我就以最近的一个功能需求为例，展示一下该如何使用event-stream：streamBack(){consturl="/api/..

小怪兽，让我来保护你·2025-03-15 13:21

鸿蒙HarmonyOS NEXT开发：自定义事件拦截（ArkTS组件事件）

为组件提供自定义的事件拦截能力，开发者可根据事件在控件上按下时发生的位置，输入源等事件信息决定控件上的HitTestMode属性。说明：从APIVersion12开始支持。

「已注销」·2025-03-15 12:50

适合企业内训的AI工具实操培训教程（37页PPT）（文末有下载方式）

AIGC指利用人工智能技术自动生成文本、图像、音频、视频等内容，让AI协助甚

极客11·2025-03-15 12:16

windows下玩转vllm：在wsl下安装vllm后续，设置modelscope作为下载源

文章目录前言所涉及的之前的关键步骤解决模型权重下载网络不通畅的问题vllm和modelscope整合后的bug附录ImportError:cannotimportname'_try_login'from'modelscope.utils.hf_util'全部报错信息前言之前，咱们说了，由于windows不支持直接部署vllm，所以要么采用wsl，要么采用docker。我们目前尝试的是在wsl下进行

几道之旅·2025-03-15 12:42

基于NXP+FPGA轨道交通3U机箱结构远程输入/输出模块（RIOM）

基于NXP+FPGA轨道交通6U机箱结构远程输入/输出模块（RIOM）RIOM使得数据通过就近的I/O源输入和输出。也可以直接将I/O源连接到列车计算机（如VCU），可以减少电缆用量从而节约成本。

深圳信迈主板定制专家·2025-03-15 11:40

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，图像处理是一个重要且具有挑战性的领域。

·2025-03-15 10:50

基于大模型的单纯性孔源性视网膜脱离预测及治疗方案研究报告

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、单纯性孔源性视网膜脱离概述2.1发病机制2.2高危因素2.3临床表现与诊断方法三、大模型在术前预测中的应用3.1模型选择与数据收集

LCG元·2025-03-15 09:27

哨兵2号遥感影像解析全流程：步骤、算法与AI应用详解

哨兵2号（Sentinel-2）凭借其高分辨率多光谱数据，成为遥感分析的热门数据源。本文将系统梳理哨兵2号影像解析的核心步骤、适用算法与软件工具，并探讨AI技术在该领域的创新应用。

zhz5214·2025-03-15 09:24

一文掌握：Cursor新版本MCP配置全攻略（Windows与Mac篇）

MCP作为一种开放标准协议，能够在数据源和AI驱动工具之间建立安全的双向连接，极大地拓展了AI的应用能力。接下来，我们就分别针对Windows和Mac环境，详细介绍MCP的配置方法。