工程车辆识别

十亿级流量削峰实战：LinkedBlockingQueue缓冲池的工程化实现

《十亿级流量削峰实战：LinkedBlockingQueue缓冲池的工程化实现》本文将以电商秒杀系统为背景，深度解析如何通过LinkedBlockingQueue构建百万QPS级异步缓冲系统，包含容量计算模型
猿享天开·2025-03-25 07:03

一文理解前端工程化、模块化和组件化

一、假设你正在组织一个大型聚会：前端工程化：就像你计划整个聚会的流程，从邀请客人、准备食物、布置场地到确保一切顺利进行。这涉及到很多细节，你需要确保每个环节都井然有序。
cc.ChenLy·2025-03-25 06:23

什么是前端工程化？

什么是前端工程化？前端工程化是指在前端开发中引入一系列标准化和自动化的工具和流程，以提高开发效率、代码质量和项目的可维护性。它包括代码组织、开发工具、构建和打包、版本控制、测试等多个方面。
PromptOnce·2025-03-25 06:23

第三一课：HarmonyOS Next 插件开发全流程解析：从开发到生态落地

一、插件开发体系架构1.核心开发规范‌工程结构标准‌：MyPlugin/  ├──src/  │ └──main/  │   ├──ets/     #业务逻辑  │   ├──resources/  
小_铁·2025-03-25 05:52

MediaPipe实时机器学习框架

MediaPipeMediaPipe是Google推出的一个实时机器学习框架，主要用于手势识别、人体姿态追踪、人脸检测等计算机视觉任务。
EngineerSuTao·2025-03-25 05:14

Kubernetes 运维工程师必备：K8s 基础面试题精编（二）

Kubernetes运维工程师必备：K8s基础面试题精编（二）1.介绍下service资源对象及其使用？2.介绍下jobs与cronjobs及其使用？
江湖有缘·2025-03-25 04:40

智算中心系统化建设与运营框架

智算中心系统化建设与运营框架围绕智算中心全生命周期，从政策驱动到技术落地构建完整解决方案：一、政策与产业生态政策支撑体系算力补贴机制：国家层面：工信部“东数西算”工程对西部智算中心给予电价优惠（0.3元
大霸王龙·2025-03-25 03:34

Prompt Engineering：如何写出更高效的提示词？

PromptEngineering（提示词工程）是优化输入给AI模型的文本，以提高模型的输出质量和可控性。良好的Prompt设计可以显著提高大模型在文本生成、代码编写、逻辑推理等任务中的表现。
晴天彩虹雨·2025-03-25 03:34

第7章：实践项目7.2 大型项目实战

目录第7章：实践项目7.2大型项目实战一、桌面应用1.跨平台任务管理器二、网络服务2.在线图书管理系统三、嵌入式系统3.智能家居控制系统四、分布式系统4.分布式文件系统五、机器学习与AI5.图像识别系统六
xiaoheshang_123·2025-03-25 03:30

加速还是安全？CDN与群联云防护的本质差异与适用场景

核心功能定位对比维度传统CDN群联云防护核心目标内容加速（降低延迟、提升访问速度）安全防护（抵御DDoS/CC攻击、隐藏源站）技术重心缓存优化、边缘节点分发流量清洗、AI行为分析、加密隧道主要能力静态资源缓存、负载均衡攻击识别
群联云防护小杜·2025-03-25 02:53

智能提示词生成器：助力测试工程师快速设计高质量测试用例

测试工程师经常需要根据不同的测试场景、参数维度和业务需求，设计出覆盖率高且有效的测试用例。然而，设计测试用例并非易事，特别是在面对复杂的业务逻辑时。
Python测试之道·2025-03-25 01:21

连接chatgpt的桌面语音助手

要创建一个连接到ChatGPT的桌面语音助手，可以使用Python编写一个程序来实现语音识别、与ChatGPTAPI交互以及语音合成的功能。
getapi·2025-03-25 01:16

Java开发工程师必须掌握的线程知识指南

一、线程基础概念1.1线程生命周期新建状态（New）：newThread此时线程对象已经被创建，但还没有开始运行。就绪状态（Runnable）：调用start()方法后，线程进入就绪状态。此时线程已经准备好运行，但可能还没有被分配到CPU时间片。运行状态（Running）：当线程获得CPU时间片并开始执行时，线程进入运行状态，执行run()方法阻塞状态（Blocked）：当线程因为某些原因无法继续
提前退休了-程序员阿飞·2025-03-25 00:45

项目管理软件的十大核心功能，一文解读！

例如，当计划一个产品发布周期时，甘特图可以帮助确定各项任务的进展，并有助于提前识别和解决潜在
·2025-03-25 00:33

基于 React 和 Vite 的前端项目自动化测试方案

背景前端自动化测试在工程化的研发体系中不可或缺。前端领域的自动化测试常被忽略，原因在于人们认为编写测试用例成本高且意义不大，本质是觉得投资回报率低。但当收益大于支出时，引入前端自动化测试是必要的。
·2025-03-25 00:31

AI鸟类识别技术革新生态监测：快瞳科技如何用“智慧之眼”守护自然？

在生态环境保护日益受关注的今天，“鸟类识别”已从专业科研工具演变为推动生态治理数字化的核心技术。
深圳市快瞳科技有限公司·2025-03-25 00:11

牛客小白月赛94 解题报告 | 珂学家 | 茴字有36种写法

2023届秋招华为网络安全工程师面经荣耀二面蚂蚁后端一面4月13
huaxinjiayou·2025-03-25 00:41

Ubuntu AX200 iwlwifi-cc-46.3cfab8da.0.tgz无法下载的解决办法

文章目录前言一、检查网卡是否被识别二、确认内核模块是否可用1.AX200wifi要求内核5.1+2.检查iwlwifi.ko是否存在：3.如果未找到，可能是内核模块未正确生成。
IU_不错哦·2025-03-25 00:11

Python,Java开发生成式智能识别与鉴定APP

开发一个生成式智能体识别与鉴定APP是一个复杂的任务，涉及多个模块的设计与实现，包括用户界面、数据处理、模型推理等。以下是一个高层次的开发思路，并提供每种语言的简单示例代码。
Geeker-2025·2025-03-25 00:10

Python数据科学与机器学习实战 - 前言与学习路线图

无论你是刚踏入职场的新人，还是希望转型的资深工程师，掌握Python数据科学与机器学习技能已经不再是"锦上添花"，而是"必备武器"。
SuperMale-zxq·2025-03-25 00:40

《鸿蒙携手AI：解锁智慧出行底层逻辑》

在智慧出行场景中，车辆不再是孤立的个体，而
·2025-03-25 00:30

老板临时插入高优先级需求打乱原有节奏，怎么办

其中，迅速评估影响范围尤为重要，这能使团队快速识别任务冲突、资源瓶颈以及潜在风险，从而有效控制对原计划的负面影响。通过评估影响，团队能够及早做出必要的项目调整，避免局部任务延迟引发的整体进度滞后。
·2025-03-25 00:58

《鸿蒙携手AI：解锁智慧出行底层逻辑》

在智慧出行场景中，车辆不再是孤立的个体，而
程序猿阿伟·2025-03-25 00:39

Doublekiller 一款Windows 平台的重复文件查找和清理工具

即使文件名被更改，也能准确识别重复文件。灵活筛选：用户可设置只搜索特定类型的文件，也能排除某些类型的文件，如.dll
weixin_43873210·2025-03-25 00:08

编程中的循环练习与数据处理技巧

Chapter36:Repetition章节强调了在编程中识别并修正错误的重要性。通过对一系列错误的代码进行分析和修改，我们可以加深对循环结
大熊小清新·2025-03-24 23:07

学习新技术总是浅尝辄止？用 AI 打破瓶颈，真正掌握技能！

图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
网罗开发·2025-03-24 23:01

在 web 部署 YOLOv8目标检测（Django+html）

本文介绍如何将自己训练好的模型在网页上进行应用，使用Django+html进行部署，能够对视频和图像进行识别，并显示到页面上，下面是一个效果：上传和另外7个页面-个人-MicrosoftEdge2025
Edward-tan·2025-03-24 22:59

自动驾驶系统的车辆动力学建模：自行车模型与汽车模型的混合策略及自动驾驶分层控制架构

引言在上一篇博客自动驾驶系统的车辆动力学建模：自行车模型与汽车模型的对比分析中，我们深入探讨了自动驾驶系统中自行车模型与复杂汽车模型（如双轨模型）的对比分析，涵盖了它们的定义、差异、应用场景以及代码实现
赛卡·2025-03-24 22:24

如何使用Visual Studio Code+STM32Cube MX优雅的编写STM32程序（3）

(在Windows10操作系统上，基于STM32CubeMXarm-gcc和Openocd)在上一篇文稿当中我们学会了如何用VisualStudioCode+STM32CubeMX在现有工程框架增加自己的代码
野生程序员-黎·2025-03-24 21:21

机器学习之条件概率

1.引言概率模型在机器学习中广泛应用于数据分析、模式识别和推理任务。
贾斯汀玛尔斯·2025-03-24 21:49

过程奖励模型PRM的定义和特点；过程奖励模型prm和orm结果奖励模型的区别和优劣是什么

其核心特点如下：细粒度反馈：PRM通过为推理链中的每一步分配奖励，提供即时的、详细的反馈，帮助模型识别并纠正错误，从而优化推理路径[11][17][20]。
强化学习曾小健·2025-03-24 21:18

Python 学习笔记1 - 认识Python

计算机不能识别任何除了机器
Scora_liu·2025-03-24 20:39

深度对比：Chrome扩展框架 Crx.js vs. Plasmo vs. WXT

本文将从GitHub人气、上手体验、云服务支持、MVVM框架兼容性、工程化能力和社区生态六大维度，完整呈现三大框架的差异,并分析各自更适合的场景。
·2025-03-24 20:51

基于人工智能的扫阅卷和数据分析服务需求文档

该服务利用先进的图像识别、自然语言处理等技术，实现试卷扫描、自动阅卷、成绩统计以及深度数据分析，为教育机构、学校提供高效、准确、全面的测评解决方案，助力教学质量提升和教育决策优化。
YiWait·2025-03-24 19:59

啸叫抑制（AFS）从算法仿真到工程源码实现-第一节-效果演示

一、概述啸叫抑制算法也叫声反馈抑制，本专题我们讨论啸叫抑制算法的平台搭建，算法仿真和设备端的工程落地实现。完整记录一个扩声系统的搭建。
aflyingwolf_pomelo·2025-03-24 18:55

中频信号解析：瞬时相位信息的原理与应用

中频信号解析：瞬时相位信息的原理与应用引言在雷达信号处理（图1）、数字通信系统等工程领域，瞬时相位作为信号时频分析的核心参数，承载着调制信息解调、目标特征提取等关键功能。
小驴技术站·2025-03-24 18:21

正交分析法 + Prompt Optimizer：五维复杂测试用例设计的终极指南**

在测试工程师的日常工作中，复杂的测试需求往往伴随着多维参数的组合爆炸式增长。如何在有限的资源下设计出高效且覆盖全面的测试用例？如何避免因测试用例数量过多而浪费时间？
Python测试之道·2025-03-24 17:11

前端简单数据存储：跳过后端数据库的一种高效策略，应对一些不需要后端访问数据库的简单操作：静态 Markdown 文件存储

本文将分享如何利用Vue工程中直接存放Markdown文件与内嵌数据，将数据管理与业务逻辑解耦，从而实现快速开发、便于维护和灵活更新的目的。
【D＇accumulation】·2025-03-24 16:10

LLM大模型提示工程Prompt Engineering

在LLM中影响词汇的分布主要通过两种方式，一种是通过提示（Prompting），另外一种就是通过训练（Training）。提示是影响词汇分布最简单的方法，通过给LLM输入提示文本（有时会包含指令和示例）使得词汇的分布概率发生变化。以上一篇中提到的例子说明，最初的语句是“我写信给农场，希望他们送我一个宠物，他们送给我一只（）“词汇的分布如下：代码语言：javascript**复制牛0.1羊0.2狗0
Langchain·2025-03-24 16:08

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

从电池性能的精确评估到复杂电池系统的智能监控，从数据驱动的故障诊断到电池寿命的预测优化，人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势，推动电池管理领域的技术进步。
满木悦·2025-03-24 16:07

ISO 14229 诊断服务测试要求概述

作为汽车诊断通信的基础，UDS协议对于车辆故障诊断、ECU刷新和维护至关重要。无论你是诊断工具开发者，还是ECU软件工程师，这篇文章都能帮你理清UDS测试的关键环节。
小马测试之道·2025-03-24 15:03

安心联车辆管理系统二次开发方向全分析

安心联车辆动态监控管理系统作为基于北斗/GPS的综合性车辆管理平台，其二次开发方向可从功能扩展、技术优化、行业适配等多个维度展开。
安心联-车辆监控管理系统·2025-03-24 15:03

Java面试黄金宝典12

1.什么是Java类加载机制定义Java类加载机制是Java程序运行时的关键环节，其作用是把类的字节码文件（.class文件）加载到Java虚拟机（JVM）中，并且将字节码文件转化为JVM能够识别的类对象
ylfhpy·2025-03-24 14:57

网络安全工程师可以干到多大年龄

随着经验的积累，网络安全工程师在面对复杂问题时，反应更快、决策更准，这种价值是无法用年龄来衡量的。所以，只要你保持学习热情，不断提升自己的技能，35岁不仅不是终点，反而可能是你职业生涯的新起点。
认真写程序的强哥·2025-03-24 13:46

R.E.D.算法：革新文本分类的半监督学习新范式

大多数分类问题（在概念验证层面）可以通过良好的提示工程技术和自适应的上下文学习（ICL）示例，利用LLMs以70-90%的精确度/F1分数来解决。
真智AI·2025-03-24 13:43

大模型提示词工程师的自我修养-应用二（RAG数据合成与数据多样性问题的解决） -（专题4）

1.生成数据大型语言模型（LLMs）具有生成连贯文本的强大能力。通过有效的提示策略，可以引导模型生成更好、一致且更有事实依据的响应。LLMs也特别适用于生成数据，这对于进行各种实验和评估非常有用。例如，我们可以用它来为情感分类器生成快速样本，如下所示：提示词生成10个情感分析的示例。示例分为正面或负面类别。生成2个负面示例和8个正面示例。示例如下格式：Q:A:输出Q:我刚刚得到了最棒的消息！A:正
AI专题精讲·2025-03-24 11:28

软件架构设计艺术（从一个案例出发，成为优秀的软件架构师）

客户可以在经销商处购买新车，如果车辆出现问题，可以返回经销商进行维修。我们准备为这家公司业务提供线上管理
编码时空的诗意行者·2025-03-24 11:56

macOS 使用 enca 识别 文件编码类型（比 file 命令准确）

文章目录macOS上安装enca基本使用起因-iconv关于enca安装Encaenca&enconv其它用法macOS上安装encabrewinstallenca基本使用encafilepath.txt示例$enca动态规划算法.txt[0]SimplifiedChineseNationalStandard;GB2312CRLFlineterminators起因-iconv在macOS上打开一些
知识搬运bot·2025-03-24 11:25

VisionPro实战之传感器识别

目录1.案例要求2.实现思路1.先进行图片格式转换，不然可能格式不匹配2.进行模板匹配，仔细观察之后发现可以从左侧凹陷的地方入手，再进行定位3.找出四条线段4.进行距离的测量5.编写脚本或者使用CogCreateGraphicLabelTool工具输出数据3.具体操作1.我们先创建一个CogImageConvertTool工具，进行图片转码操作。2.创建一个模板匹配工具CogPMAlignTool
视觉王小·2025-03-24 10:23

webAPP开发三：实现数据的交互显示

开发中遇到的错误:代码逻辑错误，将初始化函数放在了初始化对象之前，造成了“.html()”无法识别，表示未定义、http://read.t.imooc.io/参考代码下载地址。
lvzekun-IT·2025-03-24 10:21
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