将特定像素点在图像上连接起来第9页

Vue2 与 Vue3 中 Computed 计算属性详解

本文将结合Vue2和Vue3的特点，深入探讨computed计算属性，

阿贾克斯的黎明·2025-02-17 14:29

机器学习 - 学习线性模型的重要性

在接下来的博文中，我们将重点学习线性模型的回归模型和分类模型，在学习之前，让我们来了解一下学习线性模型的重要性，以及如何入门学习。一、作为初学者如何学习线性模型？

谦亨有终·2025-02-17 14:29

深入解析Spring Cloud：微服务架构的利器（下）

本文将继续探讨SpringCloud的负载均衡、配置管理、服务熔断和API网关等高级特性。

Wells974·2025-02-17 14:28

深入解析Spring Cloud：微服务架构的利器（上）

本文将详细介绍SpringCloud的基本概念、核心组件及其在微服务架构中的应用。1.SpringCloud的基本概念1.1什么是SpringCloudSpringCloud是基

Wells974·2025-02-17 14:27

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由何恺明（KaimingHe）等人在2015年提出，最初用于ImageNet竞赛，并在分类任务上取得了冠军。

IT古董·2025-02-17 14:57

【机器学习】多元线性回归

本教程将系统性推演多元线性回归，包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等，并使用numpy实现。最后，我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。

T0uken·2025-02-17 14:26

Java基础面试题day02——数据类型

可以；由于long类型的范围比int类型大，因此将int转换为long是安全的，而将long转换为int可能会导致数据丢失或者溢出。将int转换为l

华农第一蒟蒻·2025-02-17 14:56

springboot中的配置类Configuration

它通过使用特定的注解和方法，为应用程序提供各种配置信息，使得Spring容器能够正确地初始化和管理应用程序的各个组件。

华农第一蒟蒻·2025-02-17 14:55

使用Python构建论坛爬虫：抓取论坛主题、标签和讨论量

通过抓取论坛的数据，用户可以了解最热的话题、讨论量大的主题以及与特定标签相关的内容。

Python爬虫项目·2025-02-17 14:55

产品发布标准（项目实操）

说明硬件硬件差异架构（ARM32/ARM64）操作系统和版本（文件系统和系统库）内存存储（持久和易失）串口和网口的名称和数量启动脚本此脚本在硬件上电后自动执行，在适当的初始化后进入预设目录启动软件的启动命令

初级代码游戏·2025-02-17 14:55

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】

一、开篇：为什么我们需要关注这场"量子+AI"的世纪联姻？各位技术爱好者们，今天我们要聊的这个话题，可能是未来十年最值得押注的技术革命——量子深度学习。这不是简单的"1+1=2"的物理叠加，而是一场可能彻底改写AI发展轨迹的范式转移。想象这样一个场景：你现在训练一个GPT-5级别的模型，不需要耗费价值上亿美元的算力资源，不需要等待数周的训练时间，甚至不需要纠结于模型参数是否过拟合。这就是量子深度学

再见孙悟空_·2025-02-17 14:25

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】

想象一下，你正在用ChatGPT生成一篇小说，突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭，而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。

再见孙悟空_·2025-02-17 14:24

NCHAR_CS和CHAR_CS，导致UNION ALL 时，提示SQL 错误 [12704] [72000]: ORA-12704: 字符集不匹配

查询表的字符集SELECTparameter,valueFROMnls_database_parametersWHEREparameterLIKE'NLS_CHARACTERSET';--查询列的字符集（对于特定表

在下，杨江河·2025-02-17 14:24

iotop 命令详解：深入分析系统 I/O 性能

本文将详细介绍iotop命令的使用方法、典型输出示例、各项指标的详细解析，并结合异常指标详细分析系统I/O性能问题的解决过程。

测试不打烊·2025-02-17 14:23

网络瓶颈分析与排查：性能测试中的隐秘敌人

在本文中，我们将结合性能测试的过程，从网络监控、常见的网络瓶颈问题以及如何使用Linux工具（如netstat、iftop、ping、traceroute等）进行详细的瓶颈定位。

测试不打烊·2025-02-17 14:53

Spring依赖注入

引言Spring最核心的可以说是依赖注入，本文将详细阐述bean注入的两大方法基于XML配置1.检查Bean定义在applicationContext.xml文件中，设置我们想要注入的Bean定义。

优人ovo·2025-02-17 14:20

贴现率（Discount Rate）：投资决策中的关键因素（中英双语）

本文将深入解析：什么是贴现率？贴现率在投资分析中的作用如何计算贴现率？为什么贴现率难以预测？1.什么是贴现率？贴现率是用于将未来现金流转换为现值（PresentValue,PV）的比率。

阿正的梦工坊·2025-02-17 13:49

论deepseek软件底层原理

每个专家模块专门负责特定类型或领域知识的处理。任务分配机制：当模型面临输入任务时，类似智能调度系统的“路由器”会分析任务特征，将其导向最适配的专家模块。

星糖曙光·2025-02-17 13:49

常见解题方法（位运算、双指针、前缀和）

在算法题中常常以整数数组和字符串等形式展现，其实数组中包含有更多的数据类型，这一段主要说明整数数组的一些常见问题解法；数组的一个特点，可以通过下标对于数据进行一个快速访问，即a[i]=xx；位运算本质上应该算在数学系算法的一大类

wibkb·2025-02-17 13:49

Pandas使用教程 - 多级索引 (MultiIndex)

MultiIndex2.2从元组列表创建MultiIndex2.3使用DataFrame的set_index()创建MultiIndex3.MultiIndex的基本操作3.1索引与切片3.1.1访问特定级别的数据

闲人编程·2025-02-17 13:19

Python学习之cookies及session用法

当想利用Python在网页上发表评论的时候，需要一些账号密码登录的信息，这个时候用requests.get()请求的话，账号密码全部会显示在网址上，这显然不科学！

一个人旅行*-*·2025-02-17 13:48

Httprint 指纹识别技术：网络安全的关键洞察

从网络管理的立场来看，保持对各种web服务器的监视和追踪使得Http指纹识别变的唾手可得，Http指纹识别可以使得信息系统和安全策略变的自动化，在基于已经设置了审核策略的特殊的平台或是特殊的web服务器上，

蚂蚁质量·2025-02-17 13:47

Inpaint for Mac v11.0.2 抠图去水印工具支持M、Intel芯片

Inpaintformac可以帮助用户快速从照片中删除不需要的对象，比如人物、文本、水印、阴影等，另外inpaint还能消除皱纹、粉刺和皮肤瑕疵，修复旧照片上的划痕、眼泪和斑点，功能很实用。

Macdo_cn·2025-02-17 13:16

电脑录屏软件班迪录屏 Bandicam v8.0 注册版下载与使用说明

鼠标追随功能：录制时可追随鼠标移动，聚焦特定操作区域。重复捕捉功能：支持反复录制屏幕内容，方便制作教程或解说视频。快捷键设置：自定义快捷键，录制操作更加便捷高效。

2401_89543598·2025-02-17 13:15

输出所有可能的出栈顺序

确定递归结束条件当n==temp.length时表示字符串都入栈了当栈为空时表示之前入栈的字符都出栈了递归结束条件:n==temp.length()&&stk.isEmpty()3.确定单层逻辑入栈,将下标为

魔法少女小严·2025-02-17 13:15

DeepSeek 混合专家（MoE）架构技术原理剖析

本文将深入剖析其技术原理，为大家揭开它的神秘面纱。一、MoE架构概述（一）基本概念混合专家（MixtureofExperts，MoE）架构，简单来说，就像是一个专家团队。

计算机学长·2025-02-17 13:15

halcon的Blob分析方法

阈值分割法图像分割常用方法就是阈值分割法，它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤。阈值分割法是一种传统的最常用的图像分割方法，特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。

斯人已去忆犹在·2025-02-17 13:14

应用行为检测工具【python源码】

2、工具会自动检测启动的进程并显示在左侧3、在启动检测软件如果有DLL加载、网络连接、文件修改、子程序创建、注册表操作会显示在日志窗口4、支持日志另存为，方便查询用(将日志直接丢给AI，然后问它是否存在行为风险

PaceCN·2025-02-17 13:14

Python的那些事第二十三篇：Express（Node.js）与 Python：一场跨语言的浪漫邂逅

本文将探讨如何通过Express框架将Node.js和Python结合起来，打造出一个高效、有趣的Web应用。我们将通过一系列幽默风趣的实例和表格，展示这种跨语言合作的无限可能。

暮雨哀尘·2025-02-17 13:14

GBase 8a数据库多并发insert性能缓慢的优化

多并发insert缓慢优化场景分析在业务上或者数据迁移时，经常会出现对同一张表进行多并发的insertvalues操作，GBase8a虽然支持标准的sql插入方式，但同一般的关系型数据库对比，8a的强项在于大事务和大数

GBASE数据库·2025-02-17 13:44

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

然而，现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态（如文本或图像），在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。

数行天下·2025-02-17 12:42

文件共享服务器风险,如何提高共享文件的安全，可以从哪些方面入手？

财务部门需要当月员工的考勤信息，人事部门可能不会亲自拿过去，而是在网络上共享；生产部门的生产报表也不会用书面的资料分发，而是放在网络的共享文件夹下，谁需要的话，就自己去查看就可以了，等等。

曾秋雷·2025-02-17 12:12

在linux环境下启动es,linux上Elasticsearch 安装配置、网页访问

一、ElasticSearch简述ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTfulweb接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。我们建立一个网站或应用程序，并要添加搜索功能

guo桀·2025-02-17 12:11

LLM 大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇

LLM大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇魔搭ModelScope开源的LLM模型魔搭ModelScope欢迎各个开源的LLM模型在社区上做开源分享。

汀、人工智能·2025-02-17 12:40

Linux Docker 部署 Elasticsearch (ES) 集群详解教程

1.安装Docker首先，确保你的Linux系统上已经安装了Docker。

努力的小T·2025-02-17 12:10

如何在 Odoo 18 中向聊天窗口(Chatter)添加自定义按钮

如何在Odoo18中向聊天窗口(Chatter)添加自定义按钮在Odoo中，提升用户体验通常涉及对聊天窗口的定制——聊天窗口是针对特定记录进行交流和更新的集中平台。

odoo中国·2025-02-17 12:39

深入理解TensorFlow中的形状处理函数

本文将详细介绍几个常用的形状处理函数，包括get_shape_list、reshape_to_matrix、reshape_from_matrix和assert_rank，并通过具体的代码示例来展示它们的使用方法

SEVEN-YEARS·2025-02-17 12:08

电脑ip如何手动切换？多种方法详解‌

无论是出于隐私保护、访问特定资源，还是出现网络冲突等，掌握如何手动切换电脑的IP地址都显得尤为重要。本文将详细介绍多种切换电脑IP地址的方法，希望对您有所帮助。

hgdlip·2025-02-17 12:07

ADS基础教程1 - 软件简介

该软件特点是为设计人员提供了针对特定设计流程预先配置好的软件组合。

RunningCamel·2025-02-17 12:34

数字内容体验未来趋势：五大平台横向对比与深度解析

本文将围绕这三大支柱，通过横向对比主流平台的技术架构与落地实践，揭示未来数字内容体验的演进方向。首先，AI驱动不仅改变了内容分发的效率，更通过深度学习算法实现用户行

清风徐徐de来·2025-02-17 11:04

外贸怎么找客户？用AI社媒引流王在Facebook精准获客！

而通过AI社媒引流，我们可以利用Facebook上的群组、关键词霸屏、发消息、公共主页等方

AIsocial·2025-02-17 11:04

掌握LinkedIn营销技巧，让外贸客户主动找上门！

今天，我们将分享一套LinkedIn营销的实操技巧，帮助你高效开发客户，让外贸生意更上一层楼！1.打造专业的个人和公司主页LinkedIn营销的第一步是树立专业形象。

AIsocial·2025-02-17 11:04

全面解析：AI大模型入门教程，让你的学习之路不再迷茫，这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了！

应用：广泛应用于自然语言处理、图像识别、生成等领域。学习大模型的意义提升技术能力：掌握大模

AGI大模型老王·2025-02-17 11:03

GBase 数据库的高性能架构与优化实践

本文将探讨GBase数据库的高性能架构，并结合实际案例展示其优化实践。一、GBase数据库架构概述GBase数据

big crab·2025-02-17 11:33

vue若依框架dicts中字典项的使用：表格展示与下拉框示例

下面将详细介绍若依框架中字典项在表格和下拉框中的使用方法。1.若依字典项的配置在若依框架中，我们首先需要在系统管理-字典管理中配置所需的字典。

豆豆（前端开发+ui设计）·2025-02-17 11:02

shell脚本定时备份mysql数据库

系列文章目录1.mysqldump常用命令语法2.编写命令3.将命令写入shell脚本4.写入定时任务示例系统:centos7mysql版本：5.7一、mysqldump命令全量备份（数据+结构）:mysqldump-uroot-p123456

小爱是金毛o·2025-02-17 11:31

Netty的ByteBuf为何如此高效？深入解析其设计与优势

本文将深入探讨Netty的核心组件之一——ByteBuf的设计理念及其优势。

星辰@Sea·2025-02-17 11:01

DeepSeek大模型本地化部署与实践指南

本文将手把手教你如何实现DeepSeek大模型的本地化部署，并提供完整的实践案例代码。

星辰@Sea·2025-02-17 11:31

Netty如何优雅地解决TCP粘包、拆包问题

在本文中，我们将深入探讨