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拍照旋转90度
如何选择测试管理工具
随着项目复杂
度
·
2025-03-16 21:41
测试工具
AI开拓者指南:GenAI产品应用TIPs——从采购到使用(采购篇)
GenAI产品”)的应用需求日益增长,其应用场景也愈发多样化:开展营销活动的过程中利用AI生成创意文案和视觉设计素材,极大地缩短了创作周期并降低了成本;使用AI客服机器人处理客户咨询,显著地提高了客户满意
度
和响应速度
·
2025-03-16 21:38
ai开发
如何做好产品测试管理
测试规划要求在项目初期就明确产品质量目标和测试策略;流程标准化强调建立严谨、可重复的测试流程和标准,确保每个测试环节有章可循;数据驱动决策则通过实时数据监控和反馈分析,持续优化测试方案,最终提升产品质量与用户满意
度
。
·
2025-03-16 21:07
测试工具
LVPECL(Low Voltage Positive Emitter-Coupled Logic)电平详解
一、LVPECL的定义与核心特性LVPECL(低电压正射极耦合逻辑)是PECL(正射极耦合逻辑)的低电压版本,专为现代低功耗、高集成
度
系统优化,采用3.3V或2.5V供电。
美好的事情总会发生
·
2025-03-16 19:02
电平标准
接口电平
嵌入式硬件
硬件工程
智能硬件
如何干好测试管理工作
**要想干好测试管理工作,核心要关注:测试流程规范、团队协作效率、用例设计覆盖
度
、风险评估与预防措施、持续改进文化。其中,团队协作效率尤其关键,它决定了测试信息的流转速度和缺陷修复的响应能力。
·
2025-03-16 17:04
测试工具
StarRocks x Demandbase ,助力北美 ABM 营销平台降本
90
%!
开源无国界,在“StarRocks全球用户精选案例”专栏中,我们将介绍北美营销平台Demandbase的用户案例。Demandbase于2007年创立于美国加州旧金山,专注于AI驱动的ABM平台,助力B2B营销人员实现业务突破。通过将ClickHouse替换为StarRocks,Demandbase解决了性能与灵活性问题。新架构基于ApacheIceberg和StarRocks,显著提升了数据处理
·
2025-03-16 17:33
营销clickhouse
使用 PEP 420 命名空间包构建统一目录风格及可选功能支持
背景在Python项目开发中,随着代码包数量和复杂
度
的增加,为了更好地管理多个代码包的命名空间及其依赖,推荐使用PEP420提供的命名空间包功能。
·
2025-03-16 17:03
Android 百
度
语音合成工具类封装:内存泄漏防护与简化调用
适配高版本Android系统使用ApplicationContext避免内存泄漏默认回调支持,调用更简洁线程安全与资源释放优化完整代码:BaiduTTSManager.java:importandroid.content.Context;importandroid.os.Handler;importandroid.os.Looper;importandroid.util.Log;importand
tangweiguo03051987
·
2025-03-16 16:44
android
android
利用matlab实现贝叶斯优化算法(BO)优化支持向量机回归(SVR)的超参数
传统调参三大痛点:C参数(正则化强度):过小导致过拟合,过大削弱模型能力ε参数(不敏感区域):决定对预测误差的容忍
度
核
是内啡肽耶
·
2025-03-16 16:41
算法
matlab
支持向量机
机器学习
回归
python-提示词对大模型推理有多重要?
文章目录前言测试一个失败的提示词提示词内容knowledge内容提问的内容得到的回答说点啥能引导的提示词提示词内容knowledge内容提问的内容得到的回答说点啥结束语前言神级提示词一
度
成为AI圈的热搜
给自己做加法
·
2025-03-16 15:07
python
python
语言模型
呵护斜颈老人:解锁护理关键,重塑健康生活
痉挛性斜颈是一种以颈肌扭转或阵挛导致头部倾斜、
旋转
为特征的疾病,给老人的生活带来诸多不便。做好健康护理,对缓解症状、提升生活质量至关重要。在日常生活中,要注重老人的姿势管理。
全力以赴66
·
2025-03-16 15:31
生活
自用力扣刷题记录(Python,数组、字符串)
文章目录一.数组69744844241274453最小操作次数使数组元素相等665非递减数列283移动的零118杨辉三角形119杨辉三角形2661图片平滑器598范围求和II419夹板上的战舰189
旋转
数组
qq_40283123
·
2025-03-16 14:59
“深入浅出”系列之杂谈篇:(3)Qt5和Qt6该学哪个?
建议qt5且版本为qt5.14.2(百
度
搜qtarchieve获取),更高版本的坚决不碰。
我真不会起名字啊
·
2025-03-16 14:25
qt
开发语言
SSE vs WebSocket,谁更适合实时文本传输?
技术对比特性SSEWebSocket连接方式单向(服务器→客户端)双向(客户端↔服务器)适用场景消息推送、实时更新双向交互、多用户协作兼容性兼容HTTP/2,支持大部分浏览器需要WebSocket支持复杂
度
简单易用需要管理连接状态选择建议仅需服务器推送
A__tao
·
2025-03-16 13:20
websocket
网络协议
网络
2025年移动端技术探索-DeepSeek这么说
移动端方向整个24年最大的需求量是鸿蒙,2024年被称为“原生鸿蒙关键年”,华为联合头部企业(如中国移动、美团、百
度
等)加速构建独立生态,预计2024
轻口味
·
2025-03-16 12:40
移动端
移动端
Android
HarmonyOS
HarmonyOSNext
iOS
AI
DeepSeek
数学 :矩阵
文章目录前言1.基本矩阵运算1.1矩阵加法1.2矩阵减法1.3矩阵乘法2.转置矩阵3.
旋转
矩阵小结【全文大纲】:https://blog.csdn.net/Engineer_LU/article/details
极客 - L U
·
2025-03-16 11:06
数学
矩阵
线性代数
企微扫码登录
扫码登录有两种方式,一种是跳转到扫码页面,一种是内嵌二维码,因为第二种接受
度
更高所以这里以第二个为例:1.引入资源首先需要在网页中引入企微的指定资源http://rescdn.qqmail.com/node
庸懒
·
2025-03-16 11:33
企业微信
【华为OD机考真题】- 小明能到达的最大坐标值(C&D卷)(Java)
本题集提供最优题解思路,解题步骤,代码解析,复杂
度
分析及最优题解源码等,支持多语言题解,助你轻松拿捏OD机考,一举上岸!安利大家关注&&收藏&&订阅!题库正在疯狂收录中,up!up!up!!
bug菌¹
·
2025-03-16 09:23
华为od
c语言
java
华为OD机考真题
华为OD
小明能到达的最大坐标值
KNN算法性能优化技巧与实战案例
KNN算法性能优化技巧与实战案例K最近邻(KNN)在分类和回归任务中表现稳健,但其计算复杂
度
高、内存消耗大成为IT项目中的主要瓶颈。
可问 可问春风
·
2025-03-16 09:22
算法
性能优化
基于人工智能的智能视频内容分析系统
基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波:去除视频画面中的噪点和干扰画质增强:调整亮度、对比
度
和色彩平衡关键帧提取:减少数据量,提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型
小彭律师
·
2025-03-16 09:21
python
什么是SDI信号?SDI信号的分类、特点及应用
它以其高速、高保真
度
和低延迟的特点,在广播、电影制作、视频监控等多个领域发挥着重要作用。本文将详细介绍SDI信号是什么、分类、特点优势以及常见的应用案例。SDI信号是什么?
度纬仪器
·
2025-03-16 08:15
信息与通信
力扣:2.两数相加(O(n)复杂
度
)
2.两数相加-力扣(LeetCode)2.两数相加-给你两个非空的链表,表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照逆序的方式存储的,并且每个节点只能存储一位数字。请你将两个数相加,并以相同形式返回一个表示和的链表。你可以假设除了数字0之外,这两个数都不会以0开头。示例1:[https://assets.leetcode-cn.com/aliyun-lc-upload/uploads/2021/01/
码农 小王
·
2025-03-16 08:14
力扣刷题
leetcode
算法
罗丹明RB/四甲基罗丹明标记酰胺化果胶Amidated Pectin, Rhodamine B/TRITC labeled;Rhodamine B/TRITC-Amidated Pectin
在酸性溶液中较在碱性溶液中稳定,通常按其酯化
度
分为高酯果胶及低酯果胶。高酯果胶在可溶性糖含量≥60%、pH=2.6~3.4的范围内形成非可逆性凝胶。
齐岳hao
·
2025-03-16 07:40
java
数据库
jvm
深度学习 Deep Learning 第2章 线性代数
张量操作是神经网络计算的基石,矩阵乘法是前向传播的核心,范数约束模型复杂
度
,而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。本章介绍线性代数的基本内容,为进一步学习深度学习做准备。
odoo中国
·
2025-03-16 07:07
AI编程
人工智能
深度学习
线性代数
人工智能
分享vue好用的pdf 工具实测
vue3-pdf-app:带大纲,带分页,带缩放,带全屏,带打印,带下载,带
旋转
下载依赖:yarnaddvue3-pdf-appornpminstallvue3-pdf-app配置类:创建文件pdfConfig.ts
何包蛋H
·
2025-03-16 07:36
vue.js
pdf
javascript
Python 实现海康机器人工业相机 MV-CS050-10GC 的实时显示视频流及
拍照
功能(实时显示视频流同时可以进行
拍照
)
参考链接:https://www.cnblogs.com/HanYork/p/17388506.htmlhttps://www.cnblogs.com/miracle-luna/p/16960556.html#5138211Flask搭建流媒体服务器:使用Flask搭建一个流媒体服务器_multipart/x-mixed-replace;boundary=frame-CSDN博客
恋上钢琴的虫
·
2025-03-16 07:06
数码相机
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
echarts
typescript
css
Hive SQL 精进系列: JSON_TUPLE 快速提取多键值
基本语法参数解释返回值简单示例三、应用场景3.1数据提取与分析3.2数据集成与转换3.3复杂JSON数据处理四、json_tuple、get_json_object和from_json的对比4.1功能特点4.2语法和使用复杂
度
4.3
进一步有进一步的欢喜
·
2025-03-16 06:34
Hive
SQL
精进系列
hive
sql
hadoop
Elasticsearch大文件检索性能提升20倍实践(干货)_elasticsearch 查询优化
这个从用户的角度也很好理解,搜索引擎返回的前面都是相关
度
最高的,也是用户最关心的信息。Elasticsearch的默认支持的数据条数是10000条,可以通过post请求修改。
2401_84247505
·
2025-03-16 06:02
2024年程序员学习
elasticsearch
jenkins
大数据
半导体可靠性测试解析:HTOL、LTOL与Burn-In
引言在半导体器件复杂
度
与可靠性要求同步提升的今天,高温工作寿命测试(HTOL)、低温寿命测试(LTOL)和老化筛选测试(Burn-In)构成了芯片可靠性验证的三大支柱。
赛卡
·
2025-03-16 06:28
硬件架构
汽车
车载系统
黑板模式(Blackboard Design Pattern)。
意图黑板模式是观察者模式的一个扩展,知名
度
并不高,但是我们使用的范围却非常广。黑板模式的意图如下:允许消息的读写同时进行,广泛的交互消息。
软件求生
·
2025-03-16 05:53
黑板模式
设计模式
气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据(2001-2018)
2018)数据分享:气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据(2001-2018)该数据集包括中国2001~2018年月尺度或年尺度的地表短波波段反照率、植被光合有效辐射吸收比、叶面积指数、森林覆盖
度
和非森林植被覆盖
度
树谷-胡老师
·
2025-03-16 04:50
资源
arcgis
提出机器人自主学习新范式,深大团队最新顶会论文,刷新6大复杂任务SOTA
然而在多自由
度
机器人控制领域,传统
·
2025-03-16 04:50
量子位
79.HarmonyOS NEXT 手势操作模型详解:移动、缩放与
旋转
的实现原理
HarmonyOSNEXT手势操作模型详解:移动、缩放与
旋转
的实现原理1.模型概述这组模型类主要用于处理手势交互中的各种变换操作,包括:位置控制(PositionModel)偏移计算(OffsetModel
·
2025-03-16 04:19
harmonyos-next
什么是Mybatis?最全的Mybatis知识点整合!
程序员直接编写原生态sql,可以严格控制sql执行性能,灵活
度
高。Mybatis可以使用XML或注解来配置和映射原生信息,将POJO映射成数据库中
Tyloo_wdnmd
·
2025-03-16 03:13
数据库
mybatis
java
python
mysql
论单调队列优化DP
以下是对各DP的原理阐释:单调队列通过队列元素的吸入与弹出,形成单调性的结构,使算法能够进行线性处理,大大优化了时间复杂
度
。
VU-zFaith870
·
2025-03-16 02:02
c++
动态规划
推荐算法
rapidocr-onnxruntime库及在open-webui上传PDF 图像处理 (使用 OCR)应用
缘起:百
度
paddle工程化不是太好,为了方便大家在各种端上进行ocr推理,我们将它转换为onnx格式,使用Python/C++/Java/Swift/C#将它移植到各个平台。
原野AI
·
2025-03-16 02:31
大模型部署
pdf
ocr
深度学习
open-webui
MCU详解:嵌入式系统的“智慧之心”
从智能家居到工业控制,从汽车电子到医疗设备,MCU以其小巧、低功耗和高集成
度
的特点,成为嵌入式系统的核心组件。由绿算技术带领着大家一起领略MCU的风采。
绿算技术
·
2025-03-16 02:59
MCU架构介绍
单片机
嵌入式硬件
《数据挖掘导论》 第二章数据
第二章数据数据类型数据质量数据预处理相似
度
测量数据Collectionofdataobjectsandtheirattributes特征值数值型的或者描述性的(男/女-->0/1)特征和特征值之间的区别
爱吃草莓的西瓜酱
·
2025-03-16 01:56
数据挖掘导论
数据挖掘
约克VRF中央空调如何?品质和性能如何?
不少别墅选的都是约克VRF中央空调,全屋舒适空气体验,不仅是制冷制热控温,还可以调节室内湿度、空气洁净
度
、空气新鲜度等等,属于高品质家电。
消息快传
·
2025-03-16 01:25
其他
基于6自由
度
搬运机器人完成单关节伺服控制实现的详细步骤及示例代码
以下是基于6自由
度
搬运机器人完成单关节伺服控制实现的详细步骤及示例代码:1.系统概述单关节伺服控制是指对机器人的单个关节进行精确的位置、速度或力矩控制。
max500600
·
2025-03-16 01:55
机器人
机器人
数组中最长递增子序列问题的深入研究
目录摘要一、引言二、问题定义三、问题分析3.1暴力枚举法的困境3.2动态规划的应用3.3二分查找优化四、算法设计4.1动态规划算法4.2二分查找优化算法4.3代码实现(Python)4.4代码解释五、复杂
度
分析
cloudman08
·
2025-03-16 01:24
算法
百
度
蜘蛛池是什么
百
度
蜘蛛池是一种SEO策略或程序,旨在吸引百
度
搜索引擎的爬虫(百
度
蜘蛛)更频繁地访问和收录网站内容5。以下是关于它的详细介绍:构成要素:通常包括大量的域名资源、强大的服务器支持以及复杂的链接结构。
asdjka2wfd
·
2025-03-16 01:24
百度
百度小程序
百度云
算法
约克VRF中央空调制冷制热效果怎么样,值得买吗
约克VRF中央空调制冷制热速度特别快,
90
秒快速冷暖,可以说这边开启那边立刻就能感受到舒适了,而且制冷的时候是全屋均匀送风,不直吹,比较健康,凉而不冷
S17682825411
·
2025-03-16 01:23
智能家居
蓝易云 - nginx+lua+redis等架构演进
引入Lua模块:随着业务复杂
度
增加,引入Nginx的Lua模块,可以在Nginx配置中嵌入Lua脚本,实现自定义的请求处理逻辑。这种方式可以将部分业务逻辑移至Nginx层,减轻后端应用服务器的压力。
蓝易云
·
2025-03-16 00:20
nginx
lua
redis
kubernetes
容器
云原生
驱动开发
二叉树中两个节点最近公共祖先的查找算法研究
引言二、问题定义三、问题分析3.1二叉树的特性利用3.2暴力搜索的不足四、算法设计4.1递归算法(适用于普通二叉树)4.2迭代算法(适用于二叉搜索树)4.3代码实现(Python)4.4代码解释五、复杂
度
分析
cloudman08
·
2025-03-16 00:48
深度优先
算法
快速幂学习
求出a^k%p的结果,时间复杂
度
是O(logk)把k拆成2的次方和。
KuaCpp
·
2025-03-16 00:17
学习
(算法初学者)质数筛法
一边用与找质数,不会单独出题,但是会成为题目的一部分(先找出质数再去解题)以下3个为时间复杂
度
依次降低的方法首先要了解质数的定义:质数又称素数。
KuaCpp
·
2025-03-16 00:47
算法
c++
一次看懂迭代与递归的区别
文章目录前言一、介绍概念二、总结前言偶然看到了迭代与递归,抱着学习的心态去百
度
了各种答案,什么函数关系什么代码看的是一头雾水,于是在半个小时的努力下终于搞懂了递归与迭代的区别,在这里分享给各位我自己是怎么样理解这俩的区别的
辛徳橘子丶
·
2025-03-16 00:15
java
java
高斯赛德尔迭代法
递归法
模型可解释性:基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献
度
分析(附PyTorch/TensorFlow实现)
一、技术原理与数学推导(含典型案例)1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值,计算公式为:ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S
燃灯工作室
·
2025-03-15 23:43
Ai
pytorch
tensorflow
人工智能
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