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基于时间点恢复
UniApp 与 Taro 终极对决:跨平台开发框架谁更胜一筹?
一、UniApp与Taro的简介1.UniApp:
基于
Vue的全能选手UniApp是由DCloud推出
大鱼前端
·
2025-03-16 03:42
前端
《架构300讲》学习笔记(201-250)
如何让RabbitMQ支持消息延迟投递207Docker容器
基于
NFS实现跨容器文件共享208数据向上追溯场景该如何优
newProxyInstance
·
2025-03-16 03:10
笔记
架构
Angular 16 Standalone 项目创建指南
今天,我将详细介绍如何从头开始创建一个
基于
Angular16的Standalone项目,并解决一些常见的问题。
t0_54program
·
2025-03-16 03:10
编程问题解决手册
angular.js
前端
javascript
个人开发
Qt03-绘图、设置不规则窗体
操作图片二、不规则窗口一、Qt操作图片设置背景图新建Widget项目,在.h头文件中定义paintEvent(QPaintEvent*e)需要导入头文件Widget.hprotected://重写绘图
时间
陈大头啊呀
·
2025-03-16 03:08
Qt
qt
开发语言
大模型火爆 2025:LLaMA、Qwen、DeepSeek 核心原理+就业秘籍,快速入门 AI 工程师
:LLaMA是一个
基于
人工智能的语言模型,像一个超级聪明的聊天机器人,能理解和生成人类语言。它由Meta公司开发,类似ChatGPT,但更开源、灵活。
weixin_40941102
·
2025-03-16 03:38
llama
人工智能
【AI热点】OpenAI新发布API技术深度洞察
以下内容
基于
对OpenAI最新发布的AgentAPI及相关工具的官方信息、技术演示和已有报道进行综合解读与深度分析,供您参考。
碣石潇湘无限路
·
2025-03-16 03:07
人工智能
【奇点时刻】通义千问开源QwQ-32B技术洞察报告(扫盲帖)
以下报告将
基于
今天各大社区对Qwen/QwQ-32B(下文简称「QwQ-32B」)模型的讨论、测评与实测体验进行综合性分析与洞察。
碣石潇湘无限路
·
2025-03-16 03:37
开源
人工智能
Vue2 中使用 UniApp 时,生命周期钩子函数总结
它允许开发者在特定的
时间
点
运行代码,管理组件的生命周期。以下是Vue2中UniApp常用的生命周期钩子函数总结:1.beforeCreate说明:组件实例刚被创建,此时数据观测和事件配置尚未开始。
上趣工作室
·
2025-03-16 02:33
vue2.x
uniapp
前端
使用agent搭建一个简易的ai论文写作程序
基于
LangGraph和LangChain框架构建,利用大型语言模型和搜索工具协同工作,形成了一个完整的论文写作流水线。
喂喂喂喂位
·
2025-03-16 02:02
langChain手搓AI
Agent记录
人工智能
langchain
深度学习
python
AIGC
【数字IC验证】博客内容全览
“凡是能用钱买来的
时间
就是便宜的;凡是能用
时间
换来的注意力持续就是有价值的。”(附上超链接
MoorePlus
·
2025-03-16 02:32
数字IC验证百宝箱
经验分享
面试
数字IC
芯片验证
SV
论单调队列优化DP
以下是对各DP的原理阐释:单调队列通过队列元素的吸入与弹出,形成单调性的结构,使算法能够进行线性处理,大大优化了
时间
复杂度。
VU-zFaith870
·
2025-03-16 02:02
c++
动态规划
推荐算法
rapidocr-onnxruntime库及在open-webui上传PDF 图像处理 (使用 OCR)应用
背景rapidocr-onnxruntime是一个跨平台的OCR库,
基于
ONNXRuntime推理框架。目前已知运行速度最快、支持最广,完全开源免费并支持离线快速部署的多平台多语言OCR。
原野AI
·
2025-03-16 02:31
大模型部署
pdf
ocr
深度学习
open-webui
RapidOCRPDF 项目教程
RapidOCRPDFBasedonRapidOCR,extractthePDFcontent.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RapidOCRPDF1.项目介绍RapidOCRPDF是一个
基于
侯深业Dorian
·
2025-03-16 02:00
AI与SDN结合:智能网络的未来之路
传统SDN痛
点
AI的解决能力流量策略依赖人工规则动态学习流量模式,实时优化策略故障定位耗时(如网络
不想加班的码小牛
·
2025-03-16 02:59
人工智能
网络
ai
DeepSeek:技术创作者的内容革命,从代码到爆文的AI全栈攻略
作为CSDN的资深用户,你是否经历过这些痛
点
?选题焦虑:技术热点日新月异,如何抓住「大模型优化」或「量子计算落地」等前沿方向?
不想加班的码小牛
·
2025-03-16 02:59
人工智能
ai
chatgpt
SDN技术解码:架构革新与数字化转型实践指南 ——从控制平面到AI融合的网络进化论
例如,某金融企业通过SDN实现跨地域数据中心流量智能调度,业务故障
恢复
时间
缩短至分钟级。二、SDN核心架构与技术原理1.三层架构:控制-转发-应用的协同生态•控制层
不想加班的码小牛
·
2025-03-16 02:29
架构
平面
人工智能
网络协议
——
基于
“大脑-四肢”模型的三层架构深度解析
摘要本文以“大脑-四肢”类比SDN三层架构,揭示控制器如何通过全局视图管理、南向接口标准化(如OpenFlow)与北向API开放能力,实现对万亿级网络的集中化控制。文中包含OpenFlow协议代码示例、网络拓扑公式及架构图,力求呈现技术细节与实战价值。一、SDN架构的“大脑-四肢”隐喻SDN通过控制平面-数据平面-应用平面的三层架构,构建了网络控制的“中枢神经系统”:控制层(大脑):集中式控制器掌
不想加班的码小牛
·
2025-03-16 02:29
网络
架构
人工智能
ai
计算机体系结构的五大流派,你知道几个?
1.冯·诺依曼结构:现代计算机的基石冯·诺依曼结构是现代计算机的基础,几乎所有通用计算机系统都
基于
这一结构或其变体。它的核心特点是程序和数据共享同一存储空间,通过一条总线进行传
绿算技术
·
2025-03-16 02:58
计算机五大流派
https
信息与通信
硬件工程
缓存
2025年 国内UWB的企业排行榜
以下是一个
基于
技术实力、市场份额和行业影响力的国内UWB企业排行榜,供参考:1.品铂科技(Pinpoint)核心优势:专注于UWB高精度定位技术,定位精度可达厘米级。
人员安全定位
·
2025-03-16 01:56
物联网
基于
5G智慧园区的车联网系统应用示范
【摘要】5G智慧园区作为建设智慧城市的关键切入
点
,具有交通组成元素相对单一、相关业务要求明确的特点,有利于实现5G+C-V2X商业化的快速落地,5G网络可以为园区内的交通群体带来超大带宽、超低时延、超大连接的网络接入条件
宋罗世家技术屋
·
2025-03-16 01:55
人工智能
ROS实践(五)机器人自动导航(robot_navigation)
目录一、知识
点
1.定位2.路径规划(1)全局路径规划(2)局部路径规划3.避障二、常用工具和传感器三、相关功能包1.move_base(决策规划)2.amcl(定位)3.costmap_2d(代价地图)
简约少年
·
2025-03-16 01:25
ROS
机器人
导航
navigation
基于
6自由度搬运机器人完成单关节伺服控制实现的详细步骤及示例代码
以下是
基于
6自由度搬运机器人完成单关节伺服控制实现的详细步骤及示例代码:1.系统概述单关节伺服控制是指对机器人的单个关节进行精确的位置、速度或力矩控制。
max500600
·
2025-03-16 01:55
机器人
机器人
Vue3使用ECharts入门示例
ApacheECharts介绍一个
基于
JavaScript的开源可视化图表库。
牧小七
·
2025-03-16 01:24
Vue
echarts
前端
javascript
以下列举了一些典型的JavaScript网页设计实例,它们展示了多样化的功能和交互体验,非常适合初学者及中级开发者学习借鉴如下:
-技术
点
:-`window.scroll`事件监控页面滚动。-`classList`动态添加/移除CSS类。-`IntersectionObserver`检测元素是否进入视口。
一一代码
·
2025-03-16 01:52
javascript
蓝桥杯单片机15届省赛
蓝桥杯单片机15届省赛案例,
基于
b站up主,Alice_西风的模板此处仅发布main.c代码,整个工程文件在我发的唯一一个资源那里,学习用#include#include#include#include
鱼不再思雨
·
2025-03-16 01:21
蓝桥杯
c语言
单片机
51单片机
职场和发展
学习
基于
微信云开发的实战指南
基于
微信云开发的实战指南引言微信小程序凭借其轻便、易推广等特点,已成为应用开发的重要方式之一。而AI技术的快速发展让智能化应用成为可能。
一键难忘
·
2025-03-16 00:21
人工智能
小程序
微信
AI大模型学习路线及相关资源推荐
本文为大家带来AI大模型学习路线及相关资源推荐,这对于学习掌握AI大模型很有帮助呦,希望大家多多点赞收藏~感谢~~1AI大模型的基础信息1.1什么是AI大模型AI大模型,即人工智能大型模型,是一种
基于
深度学习技术
python游乐园
·
2025-03-16 00:51
学习资源
学习
Python
AI
AI编程
人工智能
ribbon负载均衡策略说明
Ribbon负载均衡策略说明和比较类名说明特点使用场景RoundRobinRule
基于
轮询算法选择服务实例。简单、公平,每个实例被选择的机会均等。适用于所有服务实例性能相近的场景。
高飞的Leo
·
2025-03-16 00:21
ribbon
负载均衡
java
SpringBoot中的定时任务实现方式有哪些?
在开发中,有时我们需要在特定的
时间
间隔内执行某些任务。SpringBoot为我们提供了多种方式来实现定时任务。今天就来聊聊在SpringBoot中实现定时任务的四种方式,让我们一起来探讨一下!
程序员总部
·
2025-03-16 00:19
java
spring
boot
java
spring
ThreeJs中使用lil-gui无法改变其所属父元素
Three的一个过程,但是里面就存在了一个问题,我们在newGUI()后不能改变其父级元素,就像默认父级元素在body上一样问题描述GUI父级元素无法被改变letgui=newGUI()原因分析:正好这段
时间
有空
一只程序熊
·
2025-03-16 00:49
前端
3d
模拟退火算法详解
其出发点是
基于
物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。
琛哥的程序
·
2025-03-16 00:18
算法
模拟退火算法
机器学习
快速幂学习
求出a^k%p的结果,
时间
复杂度是O(logk)把k拆成2的次方和。
KuaCpp
·
2025-03-16 00:17
学习
(算法初学者)质数筛法
一边用与找质数,不会单独出题,但是会成为题目的一部分(先找出质数再去解题)以下3个为
时间
复杂度依次降低的方法首先要了解质数的定义:质数又称素数。
KuaCpp
·
2025-03-16 00:47
算法
c++
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。本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的图像处理应用,重点介绍图像卷积、边缘检测等核心算法的实现。我们将从理论基础出发,逐步构建一个完整的图像处理应用,并通过优化技巧提升性能。图像处理基础1.1图像表示在数字图像处理中,图像通常被表示为一个二维矩阵,每个元素代表一个像素的灰度值或颜色值。在HarmonyNex
·
2025-03-16 00:16
应用开发
如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化
以下为
基于
我们的使用场景,所采取的一些部署和优化措施分享。一、OCP部署升级1.OCP升级(1)4.2.1BP1升级到4.2.2,本来以为毫无波澜但是下载完毕一键包并完成前期准备工作启动后发现无
·
2025-03-16 00:15
oceanbase
AI大模型测试用例生成平台
AI测试用例生成平台项目背景技术栈业务描述项目展示项目重难点项目背景针对传统接口测试用例设计高度依赖人工经验、重复工作量大、覆盖场景有限等行业痛
点
,
基于
大语言模型技术实现接口测试用例智能生成系统。
王根生
·
2025-03-16 00:14
测试开发
测试用例
质量保障
AI编程
nlp
测试管理
软件测试
Deepseek-R1大模型微调实战技术深度解析
一、Deepseek-R1架构特性与微调适配性分析1.1核心架构创新对微调的影响Deepseek-R1
基于
Deepseek-V3-Base架构,通过MoE(Mixture-of-Experts)与MLA
大势下的牛马
·
2025-03-16 00:14
搭建本地gpt
Deepseek
大模型评测
微调
人脸识别生物特征脱敏:不可逆编码技术与隐私保护实战
d)\text{脱敏函数}\quadf:\mathbb{R}^d\rightarrow\mathbb{R}^k\quad(k
恢复的隐空间
燃灯工作室
·
2025-03-15 23:13
Ai
自动化
pytorch
tensorflow
人工智能
模型可解释性:
基于
博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析(附PyTorch/TensorFlow实现)
一、技术原理与数学推导(含典型案例)1.1Shapley值基础公式SHAP值
基于
合作博弈论中的Shapley值,计算公式为:ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣!
燃灯工作室
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2025-03-15 23:43
Ai
pytorch
tensorflow
人工智能
模型可解释性:
基于
因果推理的反事实生成与决策可视化
1.技术原理与数学公式1.1因果推理基础结构方程模型(SEM):X=fX(PaX,UX)X=f_X(Pa_X,U_X)X=fX(PaX,UX)其中PaXPa_XPaX为父节点集合,UXU_XUX为外生变量反事实定义:YX=x(u)=Ydo(X=x)(u)Y_{X=x}(u)=Y_{do(X=x)}(u)YX=x(u)=Ydo(X=x)(u)表示在相同背景条件uuu下,强制变量XXX取xxx时的结果
燃灯工作室
·
2025-03-15 23:43
Ai
人工智能
数学建模
学习
机器学习
自动化特征选择:
基于
模型重要性的递归消除原理与实战指南
一、技术原理与数学公式1.1递归特征消除(RFE)核心思想J(S)=∑i=1n∣wi∣(特征重要性评分)J(S)=\sum_{i=1}^n|w_i|\quad(特征重要性评分)J(S)=i=1∑n∣wi∣(特征重要性评分)Sk+1=Sk−argminfJ(Sk∖{f})(迭代消除策略)S_{k+1}=S_k-\arg\min_{f}J(S_k\setminus\{f\})\quad(迭代消除策
燃灯工作室
·
2025-03-15 23:42
Ai
自动化
运维
边缘设备模型量化部署:TFLite INT8校准实现细节深度解析
校准过程通过分析真实数据分布确定最优缩放因子(scale)和零
点
(zeropoint):量化公式:Q=round(float_valuescale)+zero_pointQ=round(\frac{float
燃灯工作室
·
2025-03-15 23:42
Ai
人工智能
机器学习
基于
oracle linux的 DBI/DBD 标准化安装文档(三)
一、安装DBIDBI(DatabaseInterface)是perl连接数据库的接口。其是perl连接数据库的最优方法,他支持包括Orcale,Sybase,mysql,db2等绝大多数的数据库,下面将简要介绍其安装方法。1.1解压tar-zxvfDBI-1.616_901.tar.gz1.2安装依赖yuminstallperl-ExtUtils-CBuilderperl-ExtUtils-Mak
·
2025-03-15 23:14
oracle
基于
时间
序列预测的推理服务弹性扩缩容实战指南:(行业案例+数学推导+源码解析)
技术原理(数学公式)整体架构请求量预测→扩缩容决策→资源配置动态调整三阶段闭环,周期为5-30分钟核心预测模型(
时间
序列预测)LSTM预测公式(CSDN兼容格式):$$h_t=\text{LSTM}(x_t
燃灯工作室
·
2025-03-15 23:12
Ai
计算机视觉
语音识别
目标检测
机器学习
人工智能
深度解析A/B测试中的哈希分桶策略:从原理到实战的流量分层方案
一、技术原理与数学基础1.1哈希分桶的核心机制核心公式:桶编号=Hash(用户ID+实验层种子)modN
基于
**双重哈希(DoubleHashing)**实现流量的完全正交切割:{∀u∈U,Layerij
燃灯工作室
·
2025-03-15 23:42
Python
哈希算法
算法
基于
Java的家居设备控制系统设计与实现
目录项目目标设计思路系统架构核心实现运行演示存在问题与优化总结项目目标实现四种家居设备(灯/空调/电视/洗衣机)的智能控制系统,要求:统一管理设备开关状态支持状态反转操作提供简洁的控制接口具备扩展性支持新设备接入设计思路面向对象设计原则抽象原则:通过接口定义通用行为继承机制:建立家电父类统一管理基础属性多态应用:使用父类数组管理子类对象单例模式:控制系统唯一入口类关系图«interface»Swi
不知江月待何人..
·
2025-03-15 23:11
java
java
开发语言
如何提高测试用例覆盖率?
现在,
基于
这个指标,测试人员可以
测试老哥
·
2025-03-15 23:11
测试用例
测试工具
软件测试
自动化测试
python
测试覆盖率
职场和发展
使用SetupTools 管理你的项目打包工作
自动生成入口
点
:它能够自动发现并生成命令行脚本的入口
点
,例如将Python脚本转换为可执行文件。模块发
魔王阿卡纳兹
·
2025-03-15 23:10
开源项目观察
Python
学习札记
python
setuptools
代码分发
AUTOSAR从入门到精通-汽车电子电气架构(EEA)
目录前言算法原理EEA发展历程->分布式架构(distributed):->
基于
域的集中式架构(DCUbasedcentralized):->
基于
域融合的带状架构(DCUfusionbasedzonal
格图素书
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2025-03-15 23:40
汽车
【图像处理】ISP(Image Signal Processor) 图像处理器的用途和工作原理?
以下从用途和工作原理两方面通俗解析:一、ISP的核心用途:让照片“更像眼睛看到的”提升画质:降噪:去除暗光下的噪
点
(如手机夜景模式,通过多帧合成+算法抑制噪
点
)。
AndrewHZ
·
2025-03-15 23:40
图像处理基石
图像处理
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影像系统
算法
深度学习
人工智能
ISP
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