定性比较分析法

H800核心性能优化技术

其技术突破聚焦于张量核心重构带来的计算密度提升、混合精度运算对资源利用率的增强，以及智能散热方案在复杂负载场景下的稳定性保障。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

python函数支持哪些参数类型_Python函数的几种参数类型

在这些语言中，Python也属于比较新奇的一派，就函数来说，它没有大括号，用def关键字定义一个函数，定义后用:然后换行tab指定函数函数的范围，当然也不存在什么分号。
weixin_39965283·2025-03-21 00:35

Spring中的循环依赖问题是什么？

在使用Spring框架进行开发时，可能会遇到一个比较棘手的问题，那就是循环依赖。说到循环依赖，很多人可能会感到有些困惑，难道这个问题真的有那么复杂吗？其实，理解循环依赖并不是很难。
上官美丽·2025-03-20 23:56

springboot独立邮件服务器,后端篇-SpringBoot–自定义域名发送邮件

前言最近的一个小项目用到了邮件发送的功能，由于自己实现一套SMTP比较复杂，于是借助第三方如QQ邮箱或网易邮箱或Gmail等邮件系统实现此功能，在开发过程中我使用了网易邮箱，并申请了免费的网易企业邮箱实现自定义域名发送邮件
洋莞成·2025-03-20 23:24

如何做好性能测试

实践中，企业普遍发现，完善的测试策略可以使系统响应时间降低20%～30%，大大提升用户体验和业务稳定性。
·2025-03-20 23:45

人工智能之数学基础：数学对人工智能技术发展的作用

在人工智能技术中，概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题，
每天五分钟玩转人工智能·2025-03-20 23:23

mysql vs oracle

以下是Oracle数据库与MySQL数据库的详细比较，从架构设计、功能特性、性能、适用场景等多个维度进行综合分析：1.基础特性与定位Oracle：定位：面向大型企业级应用，强调高并发、高可用性和复杂事务处理能力
HBryce24·2025-03-20 22:51

bitset and valarray

记录一个比较少用的容器C++std::bitsethttps://www.cnblogs.com/wangshaowei/p/10297877.htmlvalarrayvalarray面向数值计算的数组
heraldww·2025-03-20 22:14

【第9章】“基础工作流”怎么用？（图生图/局部重绘/VAE/更多基础工作流）ComfyUI基础入门教程

引言学到这里，大家是不是会比较纠结，好像还在持续学习新的东西，未来还有多少基础的东西要学习，才能正常使用ComfyUI呢？这其实需要转变一个心态。
聚梦小课堂·2025-03-20 22:42

STM32 —— 嵌入式系统、通用计算机系统、物联网三层架构

目录一、嵌入式系统的概念二、通用计算机系统与嵌入式系统的比较用途硬件软件性能与功耗开发与维护三、嵌入式系统与物联网的关系四、物联网的三层架构1.感知层（PerceptionLayer）2.网络层（NetworkLayer
Exhausted、·2025-03-20 21:12

Unity3D游戏美术全攻略：从入门到精通

这次选了本菜鸡比较不那么菜的细分领域?unity3d3D美术模块来讲美术小伙伴们肯定是懒得看那么多字啦，所以我就写的尽量有意思一点吧……计划是从入门到住院全部讲完的，但是能不能讲完我也不
问之路·2025-03-20 21:40

S32K144外设实验（三）：ADC单通道连续采样（中断）

这次的实验比较简单，主要目的就是验证一下ADC的中断功能，思路是使用软件触发ADC的连续单通道采样，将采样值通过串口发送到上位机观察数是否正确。
上层精灵的赞美诗·2025-03-20 21:39

switch 二分查找

在有序向量区间[lo,hi)内查找元素estaticRankbinSearch(T*A,Tconst&e,Ranklo,Rankhi){while(lo>1;//以中点为轴点//使用一个临时变量来存储比较结果
01292520·2025-03-20 21:05

【数学建模】层次分析法(AHP)详解及其应用

层次分析法(AHP)详解及其应用引言在现实生活和工作中，我们经常面临复杂的决策问题，这些问题通常涉及多个评价准则，且各准则之间可能存在相互影响。如何在这些复杂因素中做出合理的决策？
烟锁池塘柳0·2025-03-20 20:29

【数学建模】灰色关联分析模型详解与应用

计算关联度灰色关联分析应用实例实例：某企业生产效率影响因素分析灰色关联分析在各领域的应用灰色关联分析的Python实现灰色关联分析的局限性结论引言在数据分析领域，我们经常面临样本量少、信息不完全、数据不确定性高的情况
烟锁池塘柳0·2025-03-20 20:29

OpenCV 图像几何变换：旋转，缩放，斜切

这种方法也叫零阶插值，相应比较复杂的还有
奈何小洪·2025-03-20 19:53

使用fastapi部署stable diffusion模型

使用jupyter解决自然是一个比较好的方案，但如果jupyter由于种种原因不能使用时，fastapi无疑成为了一个很好的选择。
明晚十点睡·2025-03-20 19:52

企业签名分发对移动应用开发者有什么影响

企业签名分发是移动应用开发者在应用程序发布前测试、内部分发和特定的受众群体分发等方面比较常用的一种工具。那对于应用商城分发有啥区别，下面简单的探讨一下。
·2025-03-20 19:41

A/B测试结果置信度不足时如何决策

通过优化采样策略和科学分配资源，能够有效提升测试数据的稳定性和可信度，为后续决策提供更为坚实的数据支撑。一、A/B测试原理与背景、测试信度的重要性A/B测试作为
·2025-03-20 18:01

最完整的webpack Dll打包与采坑总结

在前端项目依赖第三方库过多，项目比较大文件比较多时，webpack打包的速度也会被拖成蜗牛，是时候优化一下webapck的打包速度了。
仰望星空的代码·2025-03-20 17:38

Trae AI 上新 SSHremote：服务器 Python 接口日志排查实战指南

在当今的软件开发中，服务器端的稳定性和可靠性至关重要。然而，生产环境中的问题往往难以预测，尤其是接口返回502错误却无日志记录的情况，更是让开发者头疼不已。
芯作者·2025-03-20 17:34

QT引用资源qrc

3.假如是利用QTcreator编写的，那就比较简单，直
我该叫什么名字好呢？·2025-03-20 16:30

Jupyter文件转换-nbconvert命令行工具简介

Jupyternbconvert简介前言安装使用查考前言jupyter这个格式使用起来确实很方便，但是有的时候需要将jupyter转换为其他的格式，用的比较方便的方式就是nbconvert这个工具，这里参考的是官网的教程
madao10086+·2025-03-20 16:59

【Leetcode刷题随笔】844 比较含退格的字符串

1.题目描述给定s和t两个字符串，比较s和t是否在删除所有由#字符表示的退格操作后相等。退格操作会删除其前面（不包括#本身）的一个字符，如果前面没有字符则忽略该#。
Poor_DayDreamer·2025-03-20 16:27

关于STM32如何选择：HAL与标准库的抉择及初学者建议

本文将围绕这一问题展开，详细比较HA
笑靥藏情.·2025-03-20 15:50

【项目实战】Redis常见问题之缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩

下面是对这三种常见问题的简要解释及解决方案，每种方案都有其适用场景与限制条件，在实际应用中需要根据具体情况选择最合适的方法来优化系统性能并保障稳定性。此外，合理的架构设计以及对业务逻辑的理解也是有
本本本添哥·2025-03-20 14:41

获取网站流量的方法有哪些？

1、直接访问来源搜索引擎源和外部链源依赖于外部，因此通常存在较大的不确定性，如搜索引擎算法调整、业务模型调整、策略监管等，这可能会使网站的流量从每天数十万IP急剧下降到数千。
liuliangpuzi·2025-03-20 13:06

腾讯云服务器标准型s2/sa1/sa2区别在哪？如何选择？

这三款实例都是腾讯云页面比较常见的机型。这样对于新用户就容易产生困扰，不知道该选择哪个。下面详细说说在腾讯云常看到的这几款云服务器区别在哪，又该依据什么选择。
m0_58271257·2025-03-20 11:18

苹果企业签名与超级签名优势对比

我需要从多个角度来比较，比如分发数量、成本、稳定性、合规性、安装流程、设备管理、使用场景、风险等方面。首先，企业签名的分发数量理论上没有限制，适合大规模分发
苹果企业签名分发·2025-03-20 11:47

遍历比较吗？ No，效率太低！那么如何更高效？

文章目录1问题2分析3代码实现（两种方法实现）方法1:使用cv::compare方法2:使用cv::threshold3.2compare和threshold看起来都有二值化效果？那么二者效率？4compare函数解释4.1参数解释4.2底层行为规则4.3应用示例4.4典型应用场景1问题一幅图像的目标区域ROI尺寸为60*35的灰度图，快速计算出大于backVal的像素个数，其中backVal=2
R-G-B·2025-03-20 10:12

leetcode530-二叉搜索树的最小绝对值

左中右得到的结果是从小到达排列的所以我们就只需要计算出每一个节点和前一个节点之间的差值，然后保存最小的差值就是本题答案所以我们在中序遍历的过程中需要存储最小的差值，我们首先初始化result为无穷大，还需要存储前一个节点，用于进行比较
记得早睡~·2025-03-20 10:05

进入Tokio的异步世界

长耗时的纯CPU计算只需要写一个脚本跑就可以了，比较简单为什么采用Rust来
lipicoder·2025-03-20 09:04

java八股之redis面试题

底层数据是如何用跳表来存储的4、RedisKey过期了为什么内存没释放（附删除策略）5、Redis没设置key的过期时间，为什么被Redis主动删除了（淘汰策略）6、Redis主从、哨兵、集群架构优缺点比较
MinusZXX·2025-03-20 09:28

技术债务的隐患：何时重构，何时妥协？

短期内看似能迅速交付，但随着时间推移，这些未优化的代码和架构缺陷会逐渐累积，成为制约团队敏捷性、影响系统稳定性和增加后期维护成本的隐患。
测试者家园·2025-03-20 08:23

UI自动化测试与性能测试

UI自动化测试用于确保应用的用户界面能够正确响应用户操作并提供预期的交互体验，而性能测试则评估应用在不同负载条件下的表现，确保其具备良好的响应速度和稳定性。
scratchpads·2025-03-20 08:22

纯血鸿蒙系统 HarmonyOS NEXT自动化测试实践

但是需要用arkTS语言来写自动化case，并且用例需要打包到被测app里面hypium：鸿蒙官方的自动化框架，功能比较完善，可以基于pyth
夜阑卧听风吹雨，铁马冰河入梦来·2025-03-20 07:18

使用 EchoAPI 实现 API 断言的全面指南

通过执行API断言，您可以验证API响应数据的准确性，从而增强API的可靠性和稳定性。在本文中，我们将介绍API断言的基础知识，并演示如何通过用户友好的API测试工具Apipost来轻松执行响应断言。
Kairo_01·2025-03-20 07:17

Chainlink 预言机的原理解析

有兴趣的小伙伴可以结合视频一起学习：为什么区块链无法主动获取外界数据区块链的特点区块链是一个封闭的确定性系统，每一笔交易都需要不同节点共识，只有超过一定数量的节点共识成功，交易才会被真正认可，并写入区块链
Chainlink资讯·2025-03-20 07:17

python3实现爬取淘宝页面的商品的数据信息（selenium+pyquery+mongodb）

1.环境须知做这个爬取的时候需要安装好python3.6和selenium、pyquery等等一些比较常用的爬取和解析库，还需要安装MongoDB这个分布式数据库。
flood_d·2025-03-20 07:47

Hessian 矩阵是什么

Hessian矩阵是什么目录Hessian矩阵是什么Hessian矩阵的性质及举例说明**1.对称性****2.正定性决定极值类型****特征值为2（正），因此原点(0,0)(0,0)(0,0)是极小值点
ZhangJiQun&MXP·2025-03-20 07:45

LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么

Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）统计学中衡量参数估计的不确定性，反映数据中包含的关于参数的信息量。
ZhangJiQun&MXP·2025-03-20 07:15

uni-app全局弹窗的实现方案

背景为了解决uni-app任意位置出现弹窗解决方案一、最初方案受限于uni-app调用组件需要每个页面都引入注册才可以使用，此方案繁琐，每个页面都要写侵入性比较强二、改进方案app端：新建一个页面进行跳转
-Dayer-·2025-03-20 06:36

五、AIGC大模型_08Agent基础知识

0、概述根据知识的生命周期分类，我们通常会采取不同的方法（微调、RAG、Agent）来将知识融入到AI中0.1长生命周期知识这类知识通常具有较高的稳定性和通用性，不会因时间的推移而轻易改变。
学不会lostfound·2025-03-20 06:33

基于STC89C52的温度检测系统(DS18B20)

同时，借助Proteus仿真软件对整个系统进行设计与验证，确保其可行性和稳定性。系统硬件设计STC89C5
@小张要努力·2025-03-20 06:32

【设计模式】建造者模式

建造者模式比较复杂，不太常用，但这并不表示不需要了解和掌握该模式。建造者模式通常用来创建一个比较复杂的对象(这也是建造者模式本身比较复杂的主要原因),该对象的构建一般是需要按一定顺序分步骤进行的。
浅慕Antonio·2025-03-20 05:59

基于STC89C52的CD4511译码显示数字设计

STC89C52凭借丰富资源与稳定性能，成为驱动C
@小张要努力·2025-03-20 05:57

理解并使用基于n-gram重叠的示例选择器

技术背景介绍n-gram重叠技术通过比较输入文本与示例文本在字符或词组上的相似度，计算一个介于0到1之间的分数来表示相似度。这个分数越高，表示文本间的重叠越大。NGramOv
shuoac·2025-03-20 04:52

分别在哪些场景下使用比较合适？

读读Redis的官网，学第一手的资料：Redid官方文档地址Redis中国-文档网址：Redis中国-文档地址或者看看书《Redis深度历险：核心原理和应用实践》1、Redis官网中介绍各种数据类型官方地址：RedisdatatypesRedisisnotaplainkey-valuestore,itisactuallyadatastructuresserver,supportingdiffere
专注_每天进步一点点·2025-03-20 03:46

macos 搭建 ragflow 开发环境

本文主要记录一下在本机的部署过程1、总体架构说明开发环境：macbookpro（m1），16G内存+512G固态因本机的内存和硬盘比较可怜，所以在服务器上部署基础docker包，本机仅运行rag-server
Dickence·2025-03-20 02:08

Transformers模型版本和lm_eval老版本冲突问题ImportError: cannot import name ‘initialize_tasks‘ from ‘lm_eval.task

Transformers模型版本和lm_eval老版本冲突问题1问题背景在LLM评测的时候，要用lm_eval模型，而对于像是llama3/Mistrual等比较新的模型，较低的Transformers
neverwin6·2025-03-20 02:58
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