改进积分分离PID

HarmonyNext深度解析：ArkUI高效渲染与性能优化实战

核心改进包括：原子化渲染管线采用基于Vulkan的跨平台渲染后端，通过原子化渲染指令拆分技术，实现绘制指令的并行执行能力。
披光人·2025-03-15 12:14

一次 诡异 的 JVM OOM 事故 原创

于是，我回复：可以每隔一段时间观察top-pPid（进程号）看看应用的
程序员小2·2025-03-15 11:08

为什么要进行数据仓库分层？

以下是分层的主要目的和优势：1、职责分离，逻辑解耦分层能够沉淀公共的数据模型，实现了逻辑解耦。有以下好处：减少重复开发，提升研发效率从数仓模型角度能够提升数据一致性。
BenBen尔·2025-03-15 11:04

uni-app微信小程序报错：更改appid失败touristappid Error:tourist appid

事情是这样的，我用HbuilderX新建了一个uni-app小程序，然后运行到微信开发者工具，原本正常开发，后来我在微信开发者工具中，把project.config.json文件中的“appid”:“touristappid
努力做大神·2025-03-15 10:33

非对称加密：SSL/TLS握手的数学基石

非对称加密的突破性在于公钥与私钥的分离。以RSA算法为例，其数学基础是大质数分解难题：选择两个大质数p和q（通常≥2048位
·2025-03-15 10:55

UNet 改进：添加Transformer注意力机制增强捕捉长距离依赖关系的能力

目录1.Transformer注意力机制2.Unet改进3.代码1.Transformer注意力机制TransformerBlock是Transformer模型架构的基本组件，广泛应用于机器翻译、文本摘要和情感分析等自然语言处理任务
听风吹等浪起·2025-03-15 08:41

Go语言分布式ID生成策略优选：UUID、Snowflake、XID、ObjectID、Krand性能对比评测

常见分布式ID生成方案在Go语言生态中，常见的分布式ID生成方案包括：XID（github.com/rs/xid）：基于MongoDBObjectID改进的方案，时间排序、唯一性强、无
zhuyasen·2025-03-15 06:27

jwt的token自动续约_关于JWT Token 自动续期的解决方案

前言在前后端分离的开发模式下，前端用户登录成功后后端服务会给用户颁发一个jwttoken。前端(如vue)在接收到jwttoken后会将token存储到LocalStorage中。
weixin_39608301·2025-03-15 06:56

什么是 MVC 架构？它在后端开发中的作用是什么？

其核心思想是通过职责分离，将应用程序分为三个独立的组件——模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller），从而实现代码的高效管理和维护。
破碎的天堂鸟·2025-03-15 04:05

vue使用el-upload实现文件上传功能

因为是vue+springboot前后分离，要跨域，就不能用默认的action写请求地址，我用axios时最困扰的就是怎么拿到那个真实的文件，然后给传给后台。
小来码呀码·2025-03-15 03:52

DeepSeek面试——分词算法

分词算法一、核心算法：字节级BPE（Byte-levelBPE，BBPE）DeepSeek-V3采用字节级BPE（BBPE）作为核心分词算法，这是对传统BPE（BytePairEncoding）算法的改进版本
mzgong·2025-03-15 00:27

Linux中如何终止进程？这三种办法要刻在脑子里

简单来说，每当你启动一个应用（比如Firefox浏览器或一个脚本），系统就会为它创建一个进程，并分配一个唯一的编号——进程ID（简称PID）。通过这个PID，系统知道该如何管理和调度它。
wljslmz·2025-03-14 23:25

PINN物理信息网络 | 基于物理信息神经网络PINN求解Burger方程

基于物理信息神经网络（PINN）求解Burger方程的研究背景源于对非线性偏微分方程（PDE）求解方法的不断探索和改进。
算法如诗·2025-03-14 23:23

YOLOv8涨点大全总结（源码）

这些指标不仅是衡量模型优劣的标准，也是后续改进工作的出发点。
清风AI·2025-03-14 23:21

Deepseek:物理神经网络PINN入门教程

来源：PINN起源于对传统数值方法局限性的改进需求（如网格生
天一生水water·2025-03-14 23:50

php 商户转账到微信零钱

首先在微信商户开通此功能（开通可能不易）拿到商户号证书还有证书序列号关联商户的appid(如果是app在开放平台申请appid小程序的话那就是小程序的appid)注意一定要关联appid在微信商户号里开通
用黑色铅笔画场盛世烟火..·2025-03-14 22:15

金融风控可解释性算法安全优化实践

在技术实现层面，重点解析支持向量机与随机森林的改进方案，结合数据清洗与标注的标准化流程，强化风险预测模型在准确率、F1值等关键指标的表现，同时兼顾合规性与安全边界的设计要求。提示：金融机构在部
智能计算研究中心·2025-03-14 22:43

Mysql 主从复制架构

MySQL主从复制（Master-SlaveReplication）是一种常见的数据库架构，广泛用于提高数据库的可扩展性、读写分离以及数据备份和容灾恢复。
百里自来卷·2025-03-14 22:12

C# WPF 基础知识学习(一)

WPF将用户界面的设计与业务逻辑分离开来，采用了XAML（可扩展应用程序标记语言）来描述界面元素，使得界面设计更加直观和灵活。
埃菲尔铁塔_CV算法·2025-03-14 22:08

深入探究 Ryu REST API

1.交换机管理1.1获取所有交换机DPID端点:GET/stats/switches功能:返回当前连接到控制器的所有交换机的DPID（数据路径标识符）列表。示例:importrequestsR
漫谈网络·2025-03-14 21:36

java实现腾讯短信云平台发送短信

1.首先在腾讯云控制台建立一个应用，（腾讯有活动，免费的一百条短信）我这里取名“随机”点击“随机”进入2.点击进入后可以看到相关信息，密码和AppID3.这是具体代码实现类publicclassTextDemo
AAAhxz001·2025-03-14 21:00

机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |

回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测3.YOLOv54.YOLOv5改进
小酒馆燃着灯·2025-03-14 19:11

Spring MVC 面试题

SpringMVC是一个基于Java的实现了MVC设计模式的请求驱动类型的轻量级Web框架，通过把模型-视图-控制器分离，将web层进行职责解耦，把复杂的web应用分成逻辑清晰的几部分，简化开发，减少出错
A逍遥人世欢·2025-03-14 18:08

并发编程--僵尸进程

僵尸进程文章目录僵尸进程1.概念2.产生的原因3.释放僵尸进程3.1方法一：父进程直接退出3.2方法二：子进程等待父进程对其执行wait()/waitpid()3.3方法三：子进程主动告知父进程前来收尸
k要开心·2025-03-14 17:01

深入解析模拟/数字转换（ADC）：从原理到应用实践

目录引言一、ADC的核心概念与技术指标1.ADC的定义与基本原理2.关键性能指标二、主流ADC架构及适用场景1.逐次逼近型（SARADC）2.积分型（双斜ADC）3.流水线型（PipelineADC）4
Electron-er·2025-03-14 17:29

python进程和线程之间通信_python进程和线程通信

然而在python中由于使用了全局解释锁(GIL)的原因，代码并不能同时在多核上并发的运行，也就是说，Python的多线程不能并发，使用多线程来改进自己的Python代码后，程序的运行效率却下降了。
weixin_39718890·2025-03-14 16:21

Linux进程和计划管理命令

l：使用长格式显示进程信息-f：使用完整的格式显示进程信息示例：若想以用户为主的格式查看当前终端下的所有进程信息，可以使用命令psau，会看到类似如下的输出（部分示例数据）：plaintextUSERPID
IT 小旋风·2025-03-14 16:46

基于分组 NMS 的检测模型后处理改进

引言在目标检测任务中，后处理阶段的非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）是至关重要的一环，主要用于去除高度重叠的冗余预测框。然而，在某些场景中，不同类别的目标可能会被网络同时预测为多个相近的类别，例如：交通工具检测场景：同一辆车可能被误检测为“自行车”和“电动车”。动物检测场景：同一只动物可能被误检测为“狼”和“狗”。家电检测场景：同一台设备可能被误检测为“微波炉”和
Lunar*·2025-03-14 15:11

『FFmpeg学习笔记』MAC系统电脑安装FFmpeg以及使用

1.3.Windows安装1.4.Linux安装二.FFmpeg的使用2.1.音频操作2.1.1.如果不转换，直接输出aac2.1.2.将音频输出为wav2.1.3.将aac转换为wav2.1.4.双声道分离
AI大模型前沿研究·2025-03-14 15:06

从LayerNorm到RMSNorm：深度学习归一化技术的进化！qwen2.5的技术。

RMSNorm（RootMeanSquareNormalization，均方根归一化）是一种用于深度学习的归一化技术，是LayerNorm（层归一化）的一种改进。
KangkangLoveNLP·2025-03-14 13:29

十种处理权重矩阵的方法及数学公式

1.权重归一化（WeightNormalization）目的：通过分离权重向量的范数和方向来加速训练。
阳光明媚大男孩·2025-03-14 13:26

开发策略选择：如何为项目找到最优路径？

一、开发策略的核心类型与特点瀑布模型（Waterfall）特点：线性开发流程（需求→设计→开发→测试→交付），阶段严格分离，文档驱动。适用场景：需求明确、变更
Lill_bin·2025-03-14 12:17

3.13 YOLO V3

今天的内容为YOLO-V3YOLO系列-YOLO-V3，最大的改进就是网络结构，使其更适合小目标检测。-特征做得更细致，融入多持续特征图信息来预测不同规格物体。
不要不开心了·2025-03-14 11:44

Redis 部署方式有哪些

以下是Redis主从复制和分布式部署的详细方法和步骤：1.Redis主从复制部署架构主从复制是Redis最基本的分布式机制，通过将数据从主节点（Master）复制到多个从节点（Slave），实现读写分离和数据备份
十五001·2025-03-14 11:11

php mysql中几个版本的进化史_PHP 进化史 — 从 v5.6 到 v8.0

在此篇文章中，我们将用15分钟对PHPv7.x版本更改进行简要回顾。
插门胡的小背心·2025-03-14 09:25

深度学习 常见优化器

一、基础优化器随机梯度下降（SGD）•核心：∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点：学习率固定，收敛路径震荡大•适用场景：简单凸优化问题•改进方向：动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum
Humingway·2025-03-14 07:13

伍德里奇计量经济学第四章计算机答案,计量经济学中文答案 伍德里奇

第1章计置经济学的性质与经济数据1.1复习笔记一、计量经济学由于计量经济学主要考虑在搜集和分析非实验经济数据时的固有问题，计量经济学己从数理统计分离出来并演化成一门独立学科。
weixin_39950470·2025-03-14 07:12

系统架构设计师—系统架构设计篇—轻量级架构

通过持久层，分离业务逻辑和数据逻辑，降低系统的耦合程度，结
洛北辰南·2025-03-14 04:19

HarmonyOS NEXT-Flutter混合开发之鸿蒙-代码实践

在Flutter三端分离模式下完成纯血鸿蒙混入的过程中，虽然官方文档提供了一定的指导，但实际操作中可能会遇到一些坑。以下是我在适配过程中的一些经验总结，供各位开发者参考如果有帮助点个赞。
·2025-03-14 04:10

Spring AOP（面向切面编程）详解

AOP是一种编程范式，旨在通过将横切关注点（如日志记录、事务管理等）从业务逻辑中分离出来，从而提高代码的模块化程度和可维护性。1.AOP基础概念1.1什么是AOP？面向切面编程（AOP）是一种编程技术
pjx987·2025-03-14 03:15

2024年上半年系统架构设计师论文真题

Lambda架构是大数据平台里最成熟、最稳定的架构，它是一种将批处理和流处理结合起来的大数据处理系统架构，其核心思想是将批处理作业和实时流处理作业分离，各自独立运行，资源互相隔离，解决传统批处理架构的延迟问题和流
任铄·2025-03-14 02:07

linux 进程和计划管理

例如：```UIDPIDPPIDCSTIMETTYTIMECMDroot100Mar10?00:00:02/sbin/initroot200Mar10?00:00:0
IT小饕餮·2025-03-14 02:07

springboot+vue实现登录功能

一、介绍搜索了csdn全站博客，关于springboot+vue的前后端分离实践项目很多，但是对于最基础登录功能的博客却是几年前的了。
m0_67402096·2025-03-14 01:04

Netty基础—4.NIO的使用简介二

编程5.改造程序以支持长连接6.NIO三大核心组件7.NIO服务端的创建流程8.NIO客户端的创建流程9.NIO优点总结10.NIO问题总结4.伪异步IO编程(1)BIO的主要问题(2)BIO编程模型的改进
东阳马生架构·2025-03-14 00:55

【大模型新书】基于RAG的生成式AI：使用LlamaIndex、Deep Lake和Pinecone构建自定义的检索增强生成管道

利用嵌入式向量数据库和集成的人类反馈来实现检索增强生成（RAG）购买本书的纸质版或Kindle版即包含免费的PDF格式电子书主要特点实现RAG的可追溯输出，将每个响应与其源文档链接，构建可靠的多模态对话智能体在管道中集成RAG、实时人类反馈改进和知识图谱
AI大模型-大飞·2025-03-13 23:18

【C++模板详解 —— 函数模板与类模板】

模板详解——函数模板与类模板1.非类型模板参数2.模板的特化2.1概念2.2函数模板特化2.2.1全特化2.2.2偏特化2.3类模板特化2.3.1全特化2.3.2偏特化2.3.3类模板特化应用示例3模板分离编译
Asher_qq·2025-03-13 23:48

WebGPU 为什么会取代 WebGL，看看 WebGPU 都做了啥？

WebGPU被普遍认为是WebGL的继任者，并有望在未来逐步取代WebGL，这一趋势主要由以下技术、生态和行业因素推动，本文带着大家看WebGPU针对WebGL提升了啥，改进了啥。
贝格前端工场·2025-03-13 21:36

简单好用的四级作文模板

四级作文模板注：开头部分类别现象解释观点选择问题解决图画通用部分注：来源：哔站-瑞思拜课程开头部分类别现象解释Withtherapiddevelopmentofsociety/economy/education
梁辰兴·2025-03-13 18:16

PID 控制的通俗理解

我尽量用通俗的语言和例子来解释PID控制，避免使用复杂的公式。PID控制的通俗理解PID控制就像你在开车时控制车速的过程。假设你想把车速保持在60km/h，但路上有上坡、下坡、风阻等各种干扰因素。
杨航 AI·2025-03-13 18:46

67-OpenCVSharp 创建实现Halcon的tile_images_offset算子（用于图像拼接，对每张图像设置偏移量）

为了优化运行时间和性能，我们可以从以下几个方面对代码进行改进：并行处理：利用多核CPU的能力，通过Parallel.For或其他并行技术加速图像复制操作。减少边界检查开销：在确
搬码驿站·2025-03-13 17:39
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