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RISC-V架构 vs ARM架构：硬件工程师的深度对比

本文将从技术特性、生态系统、开发成本和未来趋势等方面，深入对比RISC-V和ARM架构，帮助你在项目中做出更明智的决策。

ICGOODFIND1·2025-03-16 12:15

订单管理系统大学生数据库大作业/数据库实践MYSQL

123456再IDEA中加载Springboot依赖（可以直接新建一个任意名称的文件夹，项目导入spring的框架），启动spring项目打开index.html输入用户名和密码，点击注册，再点击登录点击个人中心

陌路物是人非·2025-03-16 12:13

企微扫码登录

企微扫码登录企微的扫码登录官网有较为详细的文档扫码授权登录-文档-企业微信开发者中心(qq.com)，对主要流程有详细说明且对部分代码有示例。

庸懒·2025-03-16 11:33

基于深度学习的个性化新闻推荐系统设计与实现计算机毕设

✌关注✌私信我✌具体的问题，我会尽力帮助你。研究的背景:随着互联网技术的发展和普及,人们越来越依赖互联网获取信息。然而,随着信息量的不断增加,用户在查找新闻时面临着信息过载的问题。

sj52abcd·2025-03-16 11:32

芯谷78M05：三端正电压调节器的稳定之选

本文将深入探讨芯谷78M05的特性、电气参数、典型应用电路以及使用注意事项，帮助读者全面了解这一经典芯片。

青牛科技实业01·2025-03-16 11:32

软件需求-软件客户需求权利书

为帮助开发人员和分析人员，可以考虑邀请他

workflower·2025-03-16 10:29

结构体6~10（2356. 成绩排序、1740. 统计每个数出现的次数、1940. 混合牛奶、1314. 仰卧起坐成绩统计、1953. 新生舞会、1346. 等比例缩放照片）

题单地址：题单中心-东方博宜OJ1372.活动选择在贪心专题有详细讲解：贪心1~7-CSDN博客2356.成绩排序问题描述（补充一道我觉得有代表性的题目）【具体要求】虽然现在学校已经不允许将学生每次的考试成绩公布

是帅帅的少年·2025-03-16 10:27

【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)

(=･ω･=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。

SomeB1oody·2025-03-16 08:13

UI自动化测试之CSS Selector 定位秘籍：解锁 WEB UI 自动化测试的高效之道

本文将深入解析CSSSelector的工作原理、使用技巧以及需要注意的事项，帮助你在自动化测试中更高效地运用这一工具。一、CSSSelect

做测试的小薄·2025-03-16 07:41

【Linux】日志插件

日志文件的重要性故障排查与问题定位快速发现问题：日志能够实时记录系统运行过程中的各种事件和状态信息，当系统出现故障或异常时，通过查看日志可以快速察觉到问题的发生，例如，服务器突然崩溃，日志中可能会记录下崩溃前的错误信息、异常堆栈，帮助运维人员第一时间得知系统出现了故障精准定位根源

s_little_monster_·2025-03-16 07:39

基于 KTransformers的DeepSeek-R1 本地部署方案，成本骤降32倍！

本文将深入探讨DeepSeek-R1部署中的挑战，并介绍一款创新框架KTransformers，它能够显著降低大规模模型部署的成本并提高推理效率，从而帮助更多中小企业有效部署此类高级AI模型。

爱科技Ai·2025-03-16 07:38

sql获取某列出现频次最多的值_业务硬核SQL集锦

戳上方蓝字关注我这两年学会了跑sql，当时有很多同学帮助我精进了这个技能，现在也写成一个小教程，反馈给大家。

金渡江·2025-03-16 07:05

Windows C盘清理技巧分享

以下是一些详细的C盘清理技巧，帮助你有效释放空间。1.使用磁盘清理工具Windows自带的磁盘清理工具是清理C盘的首选工具。它可以安全地删除不必要的系统文件。步骤：打开“此电脑”。

qzw1210·2025-03-16 06:35

echarts雷达图实现动态扫描效果

最终实现效果图：首先画出一个雷达图，然后使用css画出旋转光圈效果定位到雷达图正中心，就实现了该特效。其中绿色扇形光圈是顺时针转动的。

阔爱滴二狗子·2025-03-16 06:35

【prompt实战】知乎问题解答专家

（转载需经授权）#Role:知乎问题解答分类专家##Profile:你是一个知乎问题解答分类专家，主要帮助用户解答各类领域专业问题，包括但不限于金融领域、职场问题、互联网领域、科技领域、人工智能领域

姚瑞南·2025-03-16 06:04

Android StrictMode 使用与原理深度解析

通过配置策略和惩罚机制，它帮助开发者在早期发现潜在性能问题，提升应用流畅性。以下从使用方式和实现原理两方面进行深度解析。

伟江.Zeng·2025-03-16 06:00

半导体可靠性测试解析：HTOL、LTOL与Burn-In

这些测试通过模拟极端环境下的失效机制，帮助制造商提前发现潜在缺陷，优化设计并满足汽车、工业等领域的严苛标准。本文将从测试原理、标准要求及报告解读维度展开深度解析。

赛卡·2025-03-16 06:28

Julia语言的学习路线

本文将为希望学习Julia语言的读者提供一条详细的学习路线，包括基础知识、工具、库、项目和实践经验等，帮助大家有效地掌握这门语言。一、了解Julia语言在开

樟松·2025-03-16 05:27

PCDN 与边缘计算的结合：未来内容分发的新趋势

PCDN通过P2P技术，利用用户节点的闲置资源进行内容分发，有效减轻了中心服务器的压力，降低了传输成本。然而，在面对实时性要求极高的业务场景时，PCDN仍存在一定局限。

yczykjyxgs·2025-03-16 05:26

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

降维不仅可以帮助我们更有效地存储和处理数据，还能在高维数据中发现潜在的模式和结构，这对于数据可视化和模型训练尤为重要。高维数据往往难以直观理解，通过降维，我们可以将其转换为二维或三维空间，便于可视化

kkchenkx·2025-03-16 04:17

基于asp.NET的病历管理系统 (源码+net+vue+部署文档+讲解等)

文末获取源码+数据库感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题（免费咨询指导选题），项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人文章目录前言程序资料获取一、项目技术二、项目内容和功能介绍三

qq_1406299528·2025-03-16 04:15

什么是 MyBatis？有哪些优点和缺点？

MyBatis是一款基于Java的开源持久化框架，可以帮助开发者轻松地将SQL语句与Java对象映射起来，使业务逻辑与数据持久化分离，提高开发效率。

码农落落·2025-03-16 04:13

树莓派3B+刷了Pi OS 12(Debian12 bookworm)后软件源更换清华（备忘）

树莓派软件源的官方帮助网址raspbian|镜像站使用帮助|清华大学开源软件镜像站|TsinghuaOpenSourceMirrorRaspbian简介Raspbian是专门用于ARM卡片式计算机RaspberryPi

RockyCoder·2025-03-16 03:13

Python 爬虫实战：电影评论数据抓取与自然语言处理

这不仅可以帮助我们了解观众对电影的反馈，还能为电影制作方提供有价值的参考。一、项目背景IMDb（互联网电影数据库）是全球最大的电影数据库，用户可以在上面查看电影信息和用户评论。

西攻城狮北·2025-03-16 03:43

提速 Java性能优化实战：6大技巧解锁丝滑体验

在Java应用程序性能优化的领域，有多种策略可以帮助提升程序运行效率和响应速度。以下是一些实用的技巧，涵盖代码层面、JVM调优、以及设计模式等方面，旨在全面优化应用性能。

墨瑾轩·2025-03-16 03:12

UniApp 与 Taro 终极对决：跨平台开发框架谁更胜一筹？

本文将从多个维度对UniApp和Taro进行深度对比，帮助开发者根据自身需求选择最合适的框架。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

中国首款AI原生IDE：字节跳动Trae国内版深度解析与实践指南

其核心目标是通过深度集成AI能力，帮助开发者从“工具使用者”向“AI协同创新者”转型，显著提升全流程开发效率。关键发布亮点：模型支持：搭载字节自研的Doubao-

代码的建筑师·2025-03-16 03:41

web开发技术栈个人总结

编程：Spring是一个非常强大的Java框架，被设计为帮助开发者更快速、容易地创建复杂的应用程序。

蓝砖科技HR_金庆硕·2025-03-16 03:41

【AI热点】OpenAI新发布API技术深度洞察

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:07

【AI】Transformer布道：让AI学会“左顾右盼”的超级大脑！（扫盲帖）

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

【奇点时刻】通义千问开源QwQ-32B技术洞察报告（扫盲帖）

本报告将从模型背景与定位、核心技术、性能表现与对比、部署与使用方式，以及未来潜力与可能的影响五个维度，帮助读者更好地了解这一新兴且备受瞩目的开源推理模型。

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

深入 Python 网络爬虫开发：从入门到实战

它可以帮助我们：监控电商价格变化抓取学术文献构建数据分析样本自动化信息收集二、基础环境搭建1.核心库安装pipinstallrequestsbeautifulsoup4lxmlseleniumscrapy2

南玖yy·2025-03-16 02:04

JavaScript 内置对象-Math对象

本文将详细介绍Math对象的主要特性和使用方法，帮助你更高效地进行数学相关的编程工作。一、什么是Math对象？Math是一个内置的对象，提供了对数学常量和函数的访问。

咖啡の猫·2025-03-16 02:32

JavaScript基础-变量的作用域

正确理解和应用变量作用域不仅能帮助编写更清晰、更高效的代码，还能避免一些常见的编程错误。本文将详细介绍JavaScript中的变量作用域概念、类型及其应用场景。一、什么是作用域？

難釋懷·2025-03-16 02:32

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

NPU的应用场景：从云端到边缘

NPU的应用场景非常广泛，主要包括以下几个方面：1.云计算与数据中心AI推理服务：在云端提供高效的AI推理服务，例如图像识别、语音识别。

绿算技术·2025-03-16 02:29

DPU的未来：技术趋势与挑战

随着数据中心的不断发展，DPU技术也在快速演进。以下是DPU未来的技术趋势与挑战：1.更高性能·支持更高的网络带宽（如400GbE、800GbE）和更低的延迟。

绿算技术·2025-03-16 02:58

数据处理的革命性引擎

随着数据量的爆炸式增长和计算需求的多样化，传统的CPU和GPU已经无法完全满足现代数据中心和高性能计算的需求。在这样的背景下，DPU（DataProcessingUnit，数据处理单元）应运而生。

绿算技术·2025-03-16 02:28

应用场景下的芯片分类

从数据中心级别的高性能芯片，到消费类产品级别的日常应用芯片；从工业类产品级别的稳定可靠芯片，到汽车电子级别的高要求芯片；再到军工和国防级别的专用芯片，不同类型的芯片正以其独特的功能和应用场景，满足着多样化的需求

绿算技术·2025-03-16 02:58

TPAMI 2024 | 学习人类教育智慧：以学生为中心的知识蒸馏方法

题目：LearningFromHumanEducationalWisdom:AStudent-CenteredKnowledgeDistillationMethod学习人类教育智慧：以学生为中心的知识蒸馏方法作者

小白学视觉·2025-03-16 01:55

机器人基础知识

在机器人学中，“inversedynamics”（逆动力学）和“forwarddynamics”（正向动力学）是两个核心概念，它们帮助我们理解和计算机器人如何移动以及需要应用什么样的力来实现这些移动。

传说故事·2025-03-16 01:55

AI大模型学习路线及相关资源推荐

python游乐园·2025-03-16 00:51

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性

本文将深入探讨数据分布偏移的检测方法，并提供一套系统化的解决方案，帮助读者构建更加稳健的机器学习系统。1.数据分布偏移问题概述1.1分布偏移的类型数据分布偏移主要

trust Tomorrow·2025-03-16 00:18

Linux基础指令详解：掌握Linux系统的必备技能

本文将详细介绍一些Linux系统中最为基础且常用的指令，帮助读者快速上手Linux。一、Linux基础指令概述Linux指令行界面（CLI）是其核心部分之一，通过命令行可以

A-Kamen·2025-03-16 00:47

C++学习：类和对象（一）

面向过程编程（ProceduralProgramming）是一种以过程（或函数）为中心的编程范式。

随便取个六字·2025-03-16 00:46

如何提高测试用例覆盖率？

点击文末小卡片，免费获取软件测试全套资料，资料在手，涨薪更快我们将讨论测试覆盖率的相关问题，以及它如何帮助提高软件质量的。

测试老哥·2025-03-15 23:11

Python自动化炒股：基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践

因此，利用自然语言处理（NLP）技术来分析股票新闻的情感倾向，可以帮助我们预测市场动向，从而做出更明智的投资决策。本文将带你了解如何开发和优化一个基于Pytho

云策量化·2025-03-15 23:08

股票交易中的技术分析和基本面分析有哪些区别？

本文将深入探讨这两种分析方法的区别，帮助投资者更好地理解它们，并在实际交易中做出明智的选择。技术分析：图表和模式的艺术技术分析是一种通过分析历

股票量化·2025-03-15 23:36

AI人工智能对前端的冲击？

跨平台开发支持‌：AI可以帮助生成适用于不同平台的代码，简化跨平台开

理想不理想v·2025-03-15 22:32

Python数据可视化 Pyecharts 制作 Grid 组合组件

通过灵活的布局配置，Grid类不仅能够帮助用户创建具有多图组合的复杂布局，还能通过精细的网格和坐标轴设置，提升图表的整体视觉效果和交互体验。

Mr数据杨·2025-03-15 22:01

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