拉普拉斯特征图

【极简实战】用博查AI Search + Python+DeepSeek打造你的私有知识库！无需Elasticsearch，三步搞定RAG！

一、核心思路：用文件+API实现“混合检索”极简设计图用户提问→本地知识库搜索→博查API搜索→结果合并→生成答案优势：本地文件快速检索（txt/csv等）博查API补充实时网页结果零第三方依赖，代码控制在
BigNorthBear·2025-03-24 22:54

《CKA/CKAD应试指南/从docker到kubernetes 完全攻略》学习笔记 第3章 部署kubernets集群

目录3.1了解kubernetes3.2安装kubernetes3.2.1实验拓扑图及环境及准备设置3.2.3安装master3.2.4配置work加入集群3.2.5安装calico网络3.3安装后的设置
Aphelios··2025-03-24 21:45

Deepseek文生图、文生音乐、文生视频操作步骤（详细版）

目录一、文生图方法一1.启动浏览器双击桌面上的浏览器图标，启动浏览器程序。
SoulQuestor·2025-03-24 20:13

Kubernetes(K8S)学习笔记（2）：Kubernetes架构

工作节点托管着组成工作负载的Pod，控制平面负责管理工作节点以及Pod，以下为Kubernetes集群组件的逻辑关系图
徐卷·2025-03-24 20:13

啸叫抑制（AFS）从算法仿真到工程源码实现-第一节-效果演示

二、啸叫抑制算法视频演示啸叫抑制算法演示视频三、语谱图3.1产生啸叫效果3.2去啸叫后的效果四、总结这一节我们主要记录了啸叫抑制（去啸叫）算法的效果演
aflyingwolf_pomelo·2025-03-24 18:55

Python 学习 第五册 深度学习 第1章 什么是深度学习

目录1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能1.1.2机器学习1.1.3从数据中学习表示1.1.4深度学习之“深度”1.1.5用三张图理解深度学习的工作原理1.2深度学习之前：机器学习简史1.2.1
weixin_38135241·2025-03-24 18:25

MySQL 奇幻之旅：从基础探秘到高级应用魔法

一、MySQL基础：城堡基石的雕琢（一）数据库与表的操作：构建数据的栖息之所数据库创建与管理：绘制数据城堡的蓝图：犹如精心绘制城堡的设计图，我熟练掌握了使用CREATEDATABASE语句创建数据库的魔法咒语
进阶的华夫饼进大厂·2025-03-24 18:24

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

Python实现微博关键词爬虫

废话不多说，先上结果图。2.项目实现思路该爬虫通过向微博的搜索接口发送HTTP请求，获取与指定
才华是浅浅的耐心·2025-03-24 18:49

深入浅出JVM性能优化：从理论到实践

一、JVM架构与内存模型深度解析1.1JVM运行时数据区全景图方法区（元空间）：存储类信息、常量池等元数据堆内存：对象实例存储核心区域YoungGeneration（新生代）Eden区（对象诞生地）Survivor
rider189·2025-03-24 16:37

电脑开机后主机正常运行但是显示器黑屏（最全解决方案）

自己捣鼓电脑好几年，也算是个图吧垃圾爱好者，捣鼓电脑多年没有遇到过很难搞定的问题，唯独今年，被一个问题搞得心态有点崩，这个问题就是我的文章标题了。
ok060·2025-03-24 15:32

OpenCV 基础模块 Python 版

OpenCV基础模块权威指南（Python版）一、模块全景图plaintextOpenCV架构(v4.x+)├─核心层│├─core：基础数据结构与操作（Mat/Scalar/Point）│└─imgproc
ice_junjun·2025-03-24 15:31

ResNet改进(11)：添加 Squeeze-and-Excitation模块和替换Mish激活函数

1.SE模块和Mish激活函数SE模块是一种通道注意力机制，旨在增强网络对重要特征通道的关注，从而提升模型的表达能力。它通过显式地建模通道之间的依赖关系，动态调整每个通道的特征响应。
点我头像干啥·2025-03-24 15:58

AI大模型产品经理学习路线，2025最新，从AI产品经理零基础入门到精通，非常详细收藏我这一篇够了！

一、基础知识阶段1.计算机科学基础数据结构与算法：理解基本的数据结构（如数组、链表、树、图等）和常用算法（如排序
AGI-杠哥·2025-03-24 14:23

最小生成树C

最小生成树是所有节点的最小连通子图，即：以最小的成本（边的权值）将图中所有节点链接到一起。图中有n个节点，那么一定可以用n-1条边将所有节点连接到一起。
He11o__Wor1d424·2025-03-24 14:50

C语言关键字之“volatile”

三、C语言中变量的访问四、volatile关键字（编译器实现的）一、回顾C语言中变量的定义存储类型特征修饰数据类型变量名决定变量的存储位置决定变量的特征属性决定变量的存储空间及数据范围决定变量的引用标识
你好，奋斗者！·2025-03-24 14:49

“ 5G+数字保护区方案”亮相5G+工业互联网大会，科技赋能生态，保护长江江豚

5G+工业互联网大会-现场图IPLOOK5G核心网设备精彩亮相本次大会，在会场设置5G+江豚数字化保护展示区，为参展人员全方位展示了5G+“智在感知，慧及管控”数
爱浦路 IPLOOK·2025-03-24 13:42

OpenRAND可重复的随机数生成库

特征跨平台支持：OpenRAND旨在跨各种平台无缝工作，包括CPU和GPU。其仅标题库设计使其能够轻松集成到您的项目中。
novanova2009·2025-03-24 12:41

跨域自监督学习：打破数据壁垒的创新突破

自监督学习作为一种无需大量标注数据的方法，能够有效地从未标注数据中提取有用特征，并在跨域或跨模态设置中增强模型的迁移能力和泛化能力。此外，如何处理源域和目标域之间的差异，使得模型能够在多领域或跨模态
mslion·2025-03-24 12:06

YOLOv8 改进：添加 AKConv（任意采样形状和任意数目参数的卷积）

这种卷积能够灵活地调整采样策略，以更好地适应输入特征。技术背景传统卷积运算在采样位置和参数数量上具有固定性，这限制了其对复杂几
鱼弦·2025-03-24 12:34

探索NebulaGraph：一个开源分布式图数据库的技术解析

1.介绍NebulaGraph的定位和用途NebulaGraph是一款开源的分布式图数据库，专注于存储和处理大规模图数据。
一休哥助手·2025-03-24 11:26

字节跳动算法高频题：动态规划最优模板

第一章动态规划基础框架1.1动态规划三大特征特征判定标准真题案例重叠子问题递归树中存在重复计算节
知识产权13937636601·2025-03-24 11:56

OpenCV图像拼接（4）图像拼接模块的一个匹配器类cv::detail::BestOf2NearestRangeMatcher

VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::detail::BestOf2NearestRangeMatcher是OpenCV库中用于图像拼接模块的一个匹配器类，专门用于寻找两幅图像之间的最佳特征点匹配
村北头的码农·2025-03-24 10:17

“统计视角看世界”专栏阅读引导

根据文章主题和逻辑关系，我为您设计以下阅读引导方案：1.六西格玛基础2.帕累托图3.直方图4.散点图基础5.散点图高阶6.多变量可视化7.密度图进阶8.回归分析配套文字说明：入门基石（必读）《1.六西格玛遇上
赛卡·2025-03-24 09:40

2024年第五届MathorCup数学应用挑战赛--大数据竞赛思路、代码更新中.....

本文目录如下：目录⛳️研赛及概况一、竞赛背景与目的二、组织机构与参赛对象三、竞赛时间与流程四、竞赛要求与规则五、奖项设置与奖励六、研究文档撰写建议七、参考资料与资源1找程序网站推荐2公式编辑器、流程图、
宇哥预测优化代码学习·2025-03-24 08:03

C++中类的三种继承方式

关于public、protected、private三种继承方式的对比：1.类的一个特征就是封装，public和private作用就是实现这一目的。
爱听雨声的北方汉·2025-03-24 08:02

通信之OTDR

它向被测光纤发送一光脉冲，光脉冲在光纤本身及各特征点上会有光信号反射回OTDR，反射回的光信号又通过定向耦合到OTDR的接收器，并在这里转换成电信号，最终
玖Yee·2025-03-24 07:51

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（6.2）自动微分机制

requires_grad梯度模式（GradModes）默认模式（梯度模式）无梯度模式推理模式评估模式（`nn.Module.eval()`）自动求导中的原地操作原地操作的正确性检查多线程自动求导CPU上的并发不确定性计算图保留自动求导节点的线程安全性
Fansv587·2025-03-24 06:17

前端实例：轮播图效果

利用HTML、CSS和JavaScript实现轮播图效果。
2301_81535770·2025-03-24 06:14

Axios源码深度剖析 - XHR篇

可以用在浏览器和node.js中，目前在github上有42K的star数##分析axios-目录-[axios项目目录结构](#axios项目目录结构)-[名词解释](#名词解释)-[axios内部的运作流程图]
IT博客技术分享·2025-03-24 06:42

【STM32】智能避障红外小车

文章目录直流电机`motor.c/motor.h`红外对管红外循迹利用脉冲宽度调制技术（PWM）控制电机转速避障`red.c/red.h`编译环境：keil5SourceInsightSTM32F103X原理图：
Alioooooooon·2025-03-24 06:10

【机器学习】算法分类

有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。
CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

Linux------Redis(软件安装，Linux下和Windows下)，NoSQL（简单了解）

如今最近的年代5.为什么要使用NoSQL2.什么是NoSQL1.NOSQL2.特点3.3v+3高3.NoSQL的四大分类1.kv键值对：2.文档型数据库（bson和json一样）：3.列存储数据库：4.图关系型数据库
.墨迹.·2025-03-24 05:37

硬核项目 KV 存储，轻松拿捏面试官！

Bitcask模型，兼容Redis数据结构和协议的高性能KV存储引擎设计细节采用Key/Value的数据模型，实现数据存储和检索的快速、稳定、高效存储模型：采用Bitcask存储模型，具备高吞吐量和低读写放大的特征持久化
程序员老舅·2025-03-24 05:03

wps字符很分散

解决效果图
翻滚吧键盘·2025-03-24 04:21

协议层攻防战：群联AI云防护为何比传统方案更精准？

SYNFlood、UDP反射依赖硬件清洗，误封合法流量七层HTTPCC、SQL注入规则静态，无法适应新型攻击二、群联的协议层定制防御技术1.四层协议防护：智能动态指纹技术原理：基于AI分析TCP/UDP流量特征
群联云防护小杜·2025-03-24 04:21

四层协议攻防手册：从SYN Flood到UDP反射的深度防御

一、四层协议攻击类型与特征攻击类型协议层特征SYNFloodTCP大量半开连接，SYN_RECV状态堆积UDP反射放大UDP小请求包触发大响应（如NTP、DNS响应）TCP分片攻击TCP发送异常分片耗尽重组资源连接耗尽攻击
群联云防护小杜·2025-03-24 04:51

加快推进工业互联网，图扑“智”绘发展新蓝图

当前，智能制造已成为我国实现从制造大国走向制造强国的战略目标，在迈向“钢铁强国”的征程上，“智慧”正成为钢铁产业的鲜明特征。
智慧园区·2025-03-24 03:11

石油储运生产 2D 可视化，组态应用赋能工业智慧发展

图扑软件-构建先进2D和3D可视化所需要的一切图扑软件采用自主研发的HT
智慧园区·2025-03-24 03:41

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。
代码的建筑师·2025-03-24 02:02

深入了解 ArangoDB 的图数据库应用与 Python 实践

本文将介绍如何使用Python连接和操作ArangoDB，并展示如何结合图问答链来获取数据洞察。技术背景介绍ArangoDB是一个多模型数据库，支持文档、图和键值类型的数据存储。
eahba·2025-03-24 01:54

人民日报报道，华为云赋能智能制造助力图扑软件构造数字孪生场景

数字经济发展的背后，是大数据时趋势下各地区积极贯彻国家数字经济发展战略的时代精神;高效便捷管控的背后，是云端平台各大企业的互助共赢;高质精准2D、3D数据可视图的背后，是专注于数据可视化Web组态开发的厦门图扑软件科技有限公司
智慧园区·2025-03-24 01:51

算法训练（leetcode）第四十六天 | 110. 字符串接龙、105. 有向图的完全可达性、106. 岛屿的周长

如何应用广搜是一个难点，因为题目给的是字符串而非图的表示（邻接矩阵、邻接表），因此需要自行构建连接关系。
Star Patrick·2025-03-24 01:21

Python调用fofa API接口并写入csv文件中

链接如下，点击跳转：网络空间测绘引擎集合：Zoomeye、fofa、360、shodan、censys、鹰图然而当我们需要针对单个引擎进行二次开发时，页面就不能满足我们的需求了，这就需要参考API文档进行简单的数据处理
YOHO !GIRL·2025-03-23 23:41

数据结构之顺序表和栈

1.2静态顺序表静态顺序表，即使用定长的数组来存储元素，用下面一张图就可以清楚看懂1.3动态顺序表动态顺序表：使用动态开辟的数组存储。
Dust-Chasing·2025-03-23 23:09

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。
lynn-66·2025-03-23 23:37

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

将神经网络表征为加权的无环图，直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。
开心星人·2025-03-23 22:34

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本
扉间798·2025-03-23 22:01

卷积神经网络 - 理解卷积核的尺寸 k×k×Cin

卷积神经网络中，每个卷积核的尺寸为k×k×Cin，这一设计的核心原因在于多通道输入的数据结构和跨通道特征整合的需求。
谦亨有终·2025-03-23 22:26

常见的编码方式及特征

一、BASE编码1、Base64Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一，Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法。Base64，就是包括小写字母a-z、大写字母A-Z、数字0-9、符号"+“、”/"一共64个字符的字符集。（1）编码规则①把3个字节变成4个字节。②每76个字符加一个换行符。③最后的结束符也要处理（2）举例说明转前：s13先转成asci
菜根Sec·2025-03-23 21:21
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