场景分类

181.HarmonyOS NEXT系列教程之列表交换组件整体架构详解

HarmonyOSNEXT系列教程之列表交换组件整体架构详解效果演示1.组件概述1.1功能介绍ListExchangeViewComponent是一个支持列表项交换和删除的自定义组件，主要用于实现如扣款列表等场景
·2025-03-23 22:20

【论文阅读】实时全能分割模型

文章目录导言1、论文简介2、论文主要方法3、论文针对的问题4、论文创新点总结导言在最近的计算机视觉领域，针对实时多任务分割的需求日益增长，特别是在交互式分割、全景分割和视频实例分割等多种应用场景中。
万里守约·2025-03-23 22:04

【软考论文】论软件系统架构评估

目录一、题目二、论文2.1摘要2.2正文三、扩展3.1基础知识3.2评估方式综合对比3.3SAAM基于场景的架构分析方法3.4ATAM架构权衡分析方法3.5质量属性一、题目对于软件系统，尤其是大规模的复杂软件系统来说
罗小爬EX·2025-03-23 22:03

论文阅读笔记——MAGICDRIVE: STREET VIEW GENERATION WITH DIVERSE 3D GEOMETRY CONTROL

MagicDrive论文MagicDrive通过对3D数据和文本数据的多模态条件融合和隐式视角转换，实现了高质量、多视角一致的3D场景生成。
寻丶幽风·2025-03-23 22:02

【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现

论文链接：Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance，这种方法通过引入一个额外的分类器，使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成
LittleNyima·2025-03-23 22:02

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本
扉间798·2025-03-23 22:01

NLP高频面试题（十）——目前常见的几种大模型架构是啥样的

本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构，帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM（大语言模型）？
Chaos_Wang_·2025-03-23 22:30

在SPSS中进行单因素方差分析（One-Way ANOVA）是一种常见的统计分析方法，用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。

-**自变量**：分类变量（如组别、性别等），通常是一个名义变量。数据结构示例：|组别（自变量）|成绩（因变量）||----------------|-
zhangfeng1133·2025-03-23 22:00

在SPSS的单因素方差分析（One-Way ANOVA）中，F值和t值是两种不同的统计量 f/t

在SPSS的单因素方差分析（One-WayANOVA）中，F值和t值是两种不同的统计量，用于不同的分析场景，具体含义如下：###1.
zhangfeng1133·2025-03-23 22:30

架构师必知必会系列：数据架构与数据管理

在应用中，将数据按照其自身特性进行划分、分类、归档、清洗和加工，才能
AI天才研究院·2025-03-23 22:29

中国大陆网站用了lightHouse之后还有必要用WebPageTest么？

以下是具体原因和场景说明：一、核心结论：Lighthouse与WebPageTest的定位差异工具核心价值适用场景中国大陆场景的局限性Lighthouse提供代码级优化建议（如压缩资源、渲染阻塞修复）本地开发调试
混血哲谈·2025-03-23 22:58

机器学习 Day01人工智能概述

像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。
山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

JavaScript 性能优化实战：优化循环结构提升效率

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循环的选择（二）for...in与for...of的使用场景在
deying0865423·2025-03-23 21:25

开发者必看！添加 RTT 功能的详细指南

相比传统调试手段（如串口），RTT无需额外硬件引脚，且传输速度更快，特别适合资源受限的嵌入式场景。
WPG大大通·2025-03-23 21:51

Spring事务失效的常见场景

1事务1.1数据库事务作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全执行，要么完全不执行1.2事务的四大特性（ACID）原子性(Atomicity)：要么成功，要么失败。一个事务内的所有SQL语句同步执行（依靠undo.log日志保证）一致性(Consistency)：事务前后总量不变，数据库完整性约束没有被破坏隔离性(Isolation)：一个事务执行不被其他事务干扰（锁+MVCC）持久性(Du
红云梦·2025-03-23 21:49

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？
平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

OpenStack阶梯计价实战：Hashmap模块从入门到精准计费

目录Hashmap模块概述核心概念解析配置步骤详解应用场景分析注意事项与扩展1.Hashmap模块概述OpenStack的Rating模块负责资源使用量的计费统计，而Hashmap是其核心组件，用于定义灵活的计价规则
冯·诺依曼的·2025-03-23 20:17

使用 UV 管理 Python 项目 | python小知识

本文将详细介绍uv的功能和应用场景，并通过代码示例展示其使用方法。最后，我们将对比uv与其
aiweker·2025-03-23 20:16

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

基于 STC89C52 的智能秒表

引言秒表作为一种常见的计时工具，在体育赛事、实验测量等众多场景中有着广泛应用。随着电子技术的发展，基于单片机的智能秒表凭借其高精度、多功能等优势逐渐取代传统机械秒表。
@小张要努力·2025-03-23 20:42

回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared

仅供自己学习使用，如有侵权，请联系删除分类任务的评价指标有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均
旺旺棒棒冰·2025-03-23 20:12

AI大模型编程能力对比：Deepseek&Claude&Gemini

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

DeepSeek：智能搜索与分析的新纪元

DeepSeek，这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统，不仅重新定义了搜索引擎的边界，更以其卓越的性能和广泛的应用场景，为全球用户带来了前所未有的智能体验。
XRC2231·2025-03-23 20:11

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。为什么选鸢尾花数据集：数据量小、特征明确，适合教学演示。Scikit-learn优势：提供现成算法和工具，无需从头写数学公式。
藍海琴泉·2025-03-23 19:31

通过SSH隧道与跳板机实现本地端口映射访问服务器文件

文章目录场景需求一、服务器端配置1.启动HTTP文件服务2.配置防火墙3.验证服务状态二、SSH隧道建立1.直接连接场景2.通过跳板机连接三、Windows端配置1.使用PowerShell建立隧道2.
t.y.Tang·2025-03-23 18:31

访问者模式

它适用于数据结构相对稳定，而操作（行为）容易变化的场景。访问者模式允许在不修改现有类的情况下，为类层次结构中的对象定义新的操作。
烟沙九洲·2025-03-23 18:00

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

systemctl restart 和 systemctl reload 和 systemctl daemon-reload 对比 笔记250322

systemctlreload和systemctldaemon-reload对比以下是systemctlrestart、systemctlreload和systemctldaemon-reload的对比总结：命令作用对象行为适用场景对服务的影响
kfepiza·2025-03-23 18:25

systemd-networkd NetworkManager 介绍

systemd-networkd和NetworkManager的详细介绍systemd-networkd和NetworkManager都是Linux系统中常用的网络管理工具，但它们的设计目标和使用场景不同
追心嵌入式·2025-03-23 18:24

集成学习（随机森林）

目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。
herry57·2025-03-23 18:24

新需求如何实现

我会结合产品管理和项目管理的双重逻辑，采用以下结构化流程，确保需求既能满足用户价值，又能高效落地：一、需求澄清与价值验证（NPDP核心逻辑）需求背景挖掘与需求提出方（用户/业务/领导）深度沟通，明确：痛点场景
火火PM打怪中·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）

使用场景：产品经理要求展示海南地图时，需要显示南海诸岛；问题：南海诸岛在中国地图上的显示，是echart在mapName=‘china’时，默认fix进去。
火火PM打怪中·2025-03-23 18:54

解决loguru在multiprocessing并发场景下子线程日志无法记录到文件问题

logger对象在创建时必须从父进程传递给子进程才能记录日志，有两种传递方式：第一种：通过类定义一个日志变量，然后外部传入logger对象来记录日志。#workers_a.pyclassWorker:_logger=None@staticmethoddefset_logger(logger_):Worker._logger=logger_defwork(self,x):self._logger.i
dkgee·2025-03-23 18:52

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

Langchain系列文章目录01-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
吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

解码软件需求的三个维度：从满足基础到创造惊喜

质量功能展开（QFD）提出的常规需求、期望需求、意外需求分类法，为团队提供了一把解开需求迷局的钥匙。1.常规需求：没有它，产品活不下去想象一下，你下载了一款外卖App，却发现无法下单支付；或者
技术管理修行·2025-03-23 18:51

深入理解 <； 和 >；：HTML 实体转义的核心指南！！！

本文将聚焦<（小于号）和>（大于号）这两个HTML实体，解析它们的核心作用、使用场景及避坑技巧，助你写出更安全、更健壮的代码！一、❓为什么需要转义？
小丁学Java·2025-03-23 17:48

Vue 中的日期格式化实践：从原生 Date 到可视化展示！！！

Vue中的日期格式化实践：从原生Date到可视化展示在数据可视化场景中，日期时间的格式化显示是一个高频需求。
小丁学Java·2025-03-23 17:48

如何安全删除MySQL字段？从原理到实战的保姆级指南！

从MyISAM到InnoDB：解锁MySQL在线删除字段的终极指南真实案例：一次失败的DDL操作引发的思考场景复现：某业务表invite_codes需要删除invitor字段，执行以下命令时触发报错：ALTERTABLEinvite_codesDROPCOLUMNinvitor
小丁学Java·2025-03-23 17:48

Spring Data JPA 的分页魔法：Pageable vs PageRequest，谁才是真正的“分页王”？✨

从它们的关系到使用场景，再到一个让我抓狂的参数陷阱，这篇博客带你从迷雾走向光明，还有流程图助阵，快跟我一起跳进这个技术冒险吧！第一幕：分页的“魔法钥
小丁学Java·2025-03-23 17:17

AutoImageProcessor代码分析

以下是对AutoImageProcessor类的整理，按照类属性、类方法、静态方法、实例属性和实例方法分类，并对每个方法的功能进行了描述。类属性无显式定义的类属性。
fydw_715·2025-03-23 17:46

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。
藓类少女·2025-03-23 17:16

OCR识别常见开源库

准确识别的前提是找到正确的字体进行训练，字体很重要，要覆盖所有识别的场景。Tess
yxfamyself·2025-03-23 17:44

Spring容器初始化扩展点：ApplicationContextInitializer

1、核心作用2、适用场景二、ApplicationContextInitializer的使用方式1、实现ApplicationContextInitializer接口2、注册初始化器三、ApplicationContextInitializer
web14786210723·2025-03-23 16:43

Milvus学习整理

Milvus学习整理一、度量类型(metric_type)二、向量字段和适用场景介绍三、索引字段介绍（一）、概述总结（二）、详细说明四、简单代码示例（一）、建立集合和索引示例（二）、搜索示例（三）、参考文档五
louisliao_1981·2025-03-23 16:10

C++ 地图 + 配对组合！3 分钟吃透 map 和 pair 的黄金搭档

文章目录pair一、基本概念二、pair的声明与初始化三、成员访问与修改四、常用操作1.比较运算2.交换值3.tie函数（解包pair）五、pair的应用场景六、pair与结构体/类的对比七、pair与
Reese_Cool·2025-03-23 16:09

LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS

以下是Chroma、Milvus和FAISS的核心区别，从功能定位、架构设计、性能及应用场景等维度进行对比：一、功能定位Chroma轻量级向量数据库：专注于快速构建中小型语义搜索原型，提供简单易用的API
maxmaxma·2025-03-23 16:38

HarmonyOS Next 企业级移动办公应用构建

第一章：应用场景与架构规划一、常见应用场景及要求任务管理在企业办公中，任务管理是核心场景之一。员工需要能够创建任务，详细描述任务
SameX-4869·2025-03-23 16:07

11.网络编程的基础知识

11.网络编程的基础知识**1.OSI模型与TCP/IP模型****2.IP地址分类****3.Socket编程****4.TCP三次握手与四次挥手****5.常用网络测试工具****6.练习与作业**
就很对·2025-03-23 16:36

5.进程基本概念

5.进程基本概念**1.进程的基本概念****2.进程与程序的区别****3.进程的状态****4.进程调度****5.进程相关命令****6.进程创建与管理****7.进程的应用场景****8.练习与作业
就很对·2025-03-23 16:36
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