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【TypeScript教程】 - 小白也能秒懂的TypeScript入门指南

TypeScript（简称TS）是JavaScript的一个超集，由微软开发。简单来说，它就是在JavaScript的基础上增加了静态类型检查。那静态类型检查有啥好处呢？

一个水瓶座程序猿.·2025-07-06 22:49

【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等

十小大·2025-07-06 22:18

【图像超分】论文复现：密集残差链接Transformer！DRCT的Pytorch源码复现，跑通超分源码，获得指标、模型复杂度、结果可视化，核心模块拆解与源码对应，注释详细！

请先看【专栏介绍文章】：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等

十小大·2025-07-06 22:18

dnSpy 使用教程

一、dnSpy简介dnSpy是一款功能强大的免费开源.NET反编译工具，支持对.NETFramework、.NETCore和Mono程序进行反编译、调试与修改，能将程序集反编译为C#或IL（中间语言）代码

·2025-07-06 21:35

浙江省经信厅数据算力与基础设施处处长庞为兴带队调研景联文科技，共探工业数据驱动智造新路径！

月2日上午，浙江省经信厅数据算力与基础设施处处长庞为兴、产业数字化处处长张君等一行领导带队莅临景联文科技调研指导工作，景联文科技CEO刘云涛参加调研并做汇报讲解，双方就数据服务公司业务，工业高质量数据集建设及政企合作方向展开深入探讨

景联文科技·2025-07-06 20:01

2020-10-30

极片缺陷检测模型验证报告：1：数据准备训练集：326张验证集：81张2：模型准备模型：yolov33：训练参数设置epochs:4603batch_size:8device:RTX2080Ticfg:yolov3

Victor Zhong·2025-07-06 19:53

271万+学术论文数据集 (2007-2025.4)

文章目录数据下载地址数据指标说明一、数据介绍二、数据指标三、数据概览项目备注数据下载地址数据下载地址点击这里下载数据数据指标说明arXiv是一个向所有人开放的学术资源共享平台，创立于1991年，是开放获取运动的先驱。该平台由全球志愿者团队维护，目前已收录超过200万篇学术论文，涵盖物理学、计算机科学、数学等八大核心学科领域。通过近30年的发展，arXiv不仅为科研人员提供了免费的知识共享渠道，也成

.Android安卓科研室.·2025-07-06 19:50

Unity反射机制

反射知识点回顾编译器是一种翻译程序它用于将源语言程序翻译为目标语言程序源语言程序：某种程序设计语言写成的,比如C#、C、C++、Java等语言写的程序目标语言程序:二进制数表示的伪机器代码写的程序知识点一什么是程序集程序集是经由编译器编译得到的

future1412·2025-07-06 18:12

Flutter介绍

它还允许开

PyCrawlFlutter Lab·2025-07-06 18:09

深度解析：轻量级CLR/JIT即时编译系统设计与实现（一）

轻量级CLR/JIT即时编译系统设计与实现引用：liulilittle/SimpleClr️系统架构全景图核心组件指令调度器JIT编译器寄存器分配器X86机器码生成器分支回填器内存保护器内存管理器IL指令集可执行代码区委托调用器执行结果一

liulilittle·2025-07-06 17:05

资源检索工具实测：多源搜索方案的技术实现与合规使用指南

这款超强磁力搜索脱敏版（安卓）超级厉害，完全不需要注册登录，一打开就能用。它有26条磁力搜索源，搜索能力超强，能搜到的资源多到你想象不到！不过，它本身不提供播放或者下载功能，需要搭配其他软件一起使用。

W791026·2025-07-06 17:03

Jwest2021·2025-07-06 15:43

FFmpeg 详解

FFmpeg详解FFmpeg是一个强大的跨平台多媒体处理工具集，可以用于录制、转换、编辑和流式传输音频和视频内容。

醉方休·2025-07-06 14:06

OOM电商系统订单缓存泄漏，这是泄漏还是溢出

类比：像浴缸的排水口被堵住，水不断积累内存溢出（OOM,OutOfMemory）定义：当前可用内存无法满足新的内存分配请求特点：突发性报错，可能由泄漏引起，也可能是瞬时需求过大类比：浴缸容量有限，水龙头开太大导致瞬

·2025-07-06 12:53

23.5.15---在python中读取excel表格数据并可视化

并将其中的两列数据作为行列坐标用图画出来2.1设置坐标轴显示的刻度及范围3.在PythonConsole清除运行的控制台数据使用：1.在python中通过以下代码可以防止运行结果出现中文乱码的情况（如画图时）##设置字符集，

多一点灵性·2025-07-06 12:51

【华为od刷题（C++）】HJ30 字符串合并处理

include//包含排序等常见算法#include//用于字符串流的处理，可以将数据从字符串流中提取#include//提供字符处理函数，如isdigit、isalpha等#include//提供位集处理

m0_64866459·2025-07-06 12:50

ESP32 PWM开发对比：底层驱动 VS Arduino封装，谁更适合你？

我之前使用的是Arduino封装进行的PWM开发，但发现esp32开

小_楠_天_问·2025-07-06 12:19

实现零信任架构（ZTA）的三大技术，从零基础到精通，收藏这篇就够了！

这份秘籍里，着重强调了零信任的安全理念，还介绍了实现零信任架构的三大技术，江湖人称“SIM”组合（SDP，IAM，MSG）：南北向流量：就像高速公路上的车辆，从用户开

·2025-07-06 12:15

Happy-LLM 第二章 Transformer

架构图片来自[Happy-llm](happy-llm/docs/chapter2/第二章Transformer架构.mdatmain·datawhalechina/happy-llm)，若加载不出来，请开梯子注意力机制前馈神经网络每一层的神经元都与上下两层的每一个神经元完全连接数据在其中只向前流动

HalukiSan·2025-07-06 10:58

CHAIN（GAN的一种）训练自己的数据集

简介简介：作者针对数据有限场景下GANs训练中的判别器过拟合问题，提出了CHAIN（Lipschitz连续性约束归一化）方法。作者首先从理论角度分析了GAN泛化误差，发现减少判别器权重梯度范数对提升泛化能力至关重要。然后深入研究了批归一化（BN）在GAN判别器中应用困难的根本原因，通过理论分析证明BN的中心化和缩放步骤会导致梯度爆炸。基于这些发现，CHAIN设计了两个核心模块：用零均值正则化替代中

这张生成的图像能检测吗·2025-07-06 09:21

【云原生技术】代码解析-Jenkinsfile 脚本在流水线里调用 SonarScanner CLI，把代码分析结果上传到 SonarQube 服务器

"""$SCANNER_HOME/bin/sonar-scanner\#①调用SonarScanner，可执行文件放在SCANNER_HOME/bin-Dpmd.skip=true\#②跳过PMD规则集（

阿寻寻·2025-07-06 08:49

九章数学体系开源工程白皮书

《九章数学体系开源工程白皮书》前言：从公理冲突到场景适配的计算革命传统计算系统深陷“体系冲突陷阱”：阿基米德体系以“无穷可分”“绝对无穷不可达”为公理，适合描述开域，然而，99%以上的物理闭域场景（如星系边界

·2025-07-06 07:12

Buildroot，Debian 和 Ubuntu 有什么差别

它不是一个常规的Linux发行版，而是一个用于构建自定义Linux系统的工具集。使用Buildroot，你可以从零开始构建一个定制的Linux系统，包括内核、

科学的发展-只不过是读大自然写的代码·2025-07-06 06:07

寻路算法作品集

寻路算法作品集正文初始点与结尾点均具有方向性的自动寻路算法（不包含限制点）正文初始点与结尾点均具有方向性的自动寻路算法（不包含限制点）如果大家觉得有用，就点个赞让更多的人看到吧~

勤奋的大熊猫·2025-07-06 05:27

雷电模拟器怎么更改IP地址

游戏搬砖会使用雷电模拟器多开窗口，若模拟器窗口开多了，IP地址是一样的就怕有限制，很容易被游戏后台检测到。

老六ip加速器·2025-07-06 04:22

60天python训练计划----day51

DAY51复习日作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高importosimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transfor

尘浮728·2025-07-06 04:52

python训练60天挑战-day51

DAY51复习日作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高kaggl的一个图像数据集；数据集地址：LungNoduleMalignancy

·2025-07-06 04:21

DAY 51 复习日

作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高（一）Day43代码importosimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch

忧陌606·2025-07-06 03:50

【python深度学习】DAY 51 复习日

作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高1.读取数据使用CIFAR-10图像数据importtorchfromtorchvisionimportdatasets

抽风的雨610·2025-07-06 03:20

Day51 复习日-模型改进

day43对自己找的数据集用简单cnn训练，现在用预训练，加入注意力等importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets

cylat·2025-07-06 03:19

Boostrap方法的理解及应用

Boostrap计算步骤简单的描述为：通过有放回的数据集的重采样，产生一系列的待检验统计量的Boostrap经验分布。基于该分布，计算标准误差，构建置信区间，并对多种类型的样本进行统计信息和假设检验。

Xiaofei@IDO·2025-07-06 02:43

深度学习数据集加载

数据集结构E:\Mytest\test20250622\pythonProject\dataset├──rose│├──rose1.jpg│├──rose2.jpg│└──...└──sunflower├──sunflower1.jpg├──sunflower2.jpg└──...主要只有的两个类fromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorchvisionimp

Ethan@LM·2025-07-06 02:41

小数据量在paddleocrv4/5训练精度不高的原因探讨

问题：训练集有69张，验证集有48张,每张图的尺寸为2592*1396或接近这个尺寸，每张图约有50到60个目标,且每张图有较多的密集小目标，这些目标区域分别是一些文字或字母或数字。

·2025-07-06 01:37

所有自动化 EDA 库，尽在一家。

文章重点介绍了detail库，并展示了如何使用它来分析泰坦尼克号数据集。文章主要内容：EDA的重要性：EDA通常占数据科学项目30%的时间，因此使用自动化工具可以节省大量时间。

krishnaik06·2025-07-06 00:32

Jenkins 插件深度应用：让你的CI/CD流水线如虎添翼 [特殊字符]

真实的菜·2025-07-05 23:51

软件测试-持续集成

质量保障：通过分层测试（单元/集

Oooon_the_way·2025-07-05 23:21

健康管理实训基地建设要点：赋能健康管理人才培养

一、健康管理实训基地科学规划健康管理实训基地的规划设计需遵循“以人为本、功能复合、适度超前”原则，构建集教学、科研、服务于一体的综合性平台。

凯禾瑞华健康管理实训室建设·2025-07-05 22:16

Pycaita二次开发基础代码解析：零件创建、几何集管理与发布清理实战指南

本文将通过深度解析三个核心类方法的实现原理：零件文档创建与草图基础、几何图形集规范管理、产品发布清理机制，揭示CATIA自动化开发的关键技术要点。全文严格基于提供的代码展开分析，不做任何修改和补充。

Python×CATIA工业智造·2025-07-05 22:11

AI 加持下的智能家居行业：变革、挑战与机遇

驱动的智能家居功能升级（1）智能语音交互与控制智能语音助手作为智能家居的核心交互方式，借助自然语言处理（NLP）技术，让用户仅通过简单的语音指令，就能轻松操控家中各类智能设备，如精准控制灯光的开关与亮度调节、窗帘的开合

低代码老李·2025-07-05 21:38

Python训练营-Day11

贝叶斯优化（2种实现逻辑，以及如何避开必须用交叉验证的问题）4.time库的计时模块，方便后人查看代码运行时长#LightGBM-网格优化print("\n---3.网格搜索优化LightGBM(训练集-

m0_72314023·2025-07-05 20:56

编译原理复习题

A、句型B、终结符集C、非终结符集D、句子4、文法分为四种类

钻仰弥坚·2025-07-05 17:11

MIPS架构(无互锁流水级微处理器架构)是什么？

MIPS（MicroprocessorwithoutInterlockedPipelineStages,“无互锁流水级微处理器架构”）是一种经典的RISC（精简指令集）处理器架构，由斯坦福大学团队在1980

Yashar Qian·2025-07-05 16:02

Oracle RMAN技术原理详解

RMAN客户端2.目标数据库(TargetDatabase)3.RMAN资料库(RMANRepository)4.恢复目录(RecoveryCatalog-可选)三、RMAN备份原理1.备份类型2.备份集与备份片

pengdott·2025-07-05 15:25

掌握Three.js材质：从基础到自定义着色器

背景简介在Three.js中，材质是定义对象表面如何与光线交互并呈现给观察者的属性集。选择合适的材质对于创建真实感强的三维场景至关重要。

AWS云计算·2025-07-05 14:46

Spring 大文件传输老中断？手把手教你解决问题！

开发文件上传下载功能时，传输大文件就像开盲盒——要么传着传着突然中断，要么直接弹出文件大小超限的报错。其实这些问题都有迹可循，下面就结合具体场景拆解解决方案。

小W求学之旅·2025-07-05 14:43

day 58 python打卡

作业：对太阳黑子数量数据集用arima完成流程1.导入原始数据，并可视化#导入必要的库importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromstatsmodels.tsa.stattoolsimportadfullerfromstatsmodels.graphics.tsaplotsimportplot_acf

·2025-07-05 14:12

python打卡day58@浙大疏锦行

知识点回顾：时序建模的流程时序任务经典单变量数据集ARIMA（p，d，q）模型实战SARIMA摘要图的理解处理不平稳的2种差分n阶差分---处理趋势季节性差分---处理季节性建立一个ARIMA模型，通常遵循以下步骤

风逸hhh·2025-07-05 13:12

【有手就行无废话版】huggingface下载模型以及数据集命令

镜像网站：HF-Mirror1.导入环境变量：只需要导入一次cd..#这一步切换到你需要下载的目录下exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com;wgethttps://hf-mirror.com/hfd/hfd.sh;chmoda+xhfd.sh2.搜索模型名称，点复制3.下载./hfd.sh+复制的模型名称比如：./hfd.shOpenGVLab/Intern

·2025-07-05 13:09

【Qt】QString字符串编码格式与数据转换

输入类型：单字节字符集（每个字节直接映射到Unicode的前256个码点）。适用场景：ASCII或ISO8859-1编码的文本，如西

漫步企鹅·2025-07-05 13:07

大棚番茄西红柿果实成熟度检测数据集YOLO格式279张3类别已划分训练验证集

数据集格式：YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：279标注数量(xml文件个数)：279标注数量(txt文件个数)：279

·2025-07-05 12:05

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