模型参数修改

Qt动态属性

动态属性可以让开发者在不修改类定义的情况下为对象添加额外的数据或功能，从而实现更灵活的编程。在Qt中，可以使用setProperty()和property()方法来设置和获取动态属性。
激昂～逐流·2025-03-08 07:28

物联网服务器搭建及部署详细说明：掌握 Node.js、MongoDB、Socket.IO 和 JWT 的实用指南

关键知识点目录1.环境准备1.1硬件要求1.2软件要求2.搭建步骤3.数据处理与存储3.1数据存储3.2数据实时处理3.2.1安装Socket.IO3.2.2修改服务器代码4.安全性4.1身份验证与授权
极客小张·2025-03-08 07:57

Django 模型的逆向工程

模型的逆向工程：通过inspectdb命令从数据库表创建Django模型在Django开发中，模型（Model）是定义数据库结构的关键组件。
jay丿·2025-03-08 07:27

视频编码原理.编码相关api，H264特殊参数说明

前提：从前面的学习我们知道AVFrame中是最原始的视频数据，这一节开始我们需要将这个最原始的视频数据压缩成AVPacket数据，我们前面，将YUV数据或者RGBA数据装进入了AVFrame里面，并且在SDL中显示。也就是说：对于安防项目来说，我们将原始从摄像头数据(YUV,RGB)转换成AVFrame后，可以直接显示出来。但是如果我们将要数据存储，则要将AVFrame转成AVPacket.视频编
hunandede·2025-03-08 07:51

向量数据库及其在大模型应用落地中的作用

一、几个术语需要弄清楚几个术语，比如向量、Embedding、向量检索、向量数据库，具体如下。1.向量：为AI理解世界的通用数据形式，是多模态数据的压缩，任何模态数据都可以转为向量。文本直接送给计算机是无法认识的，而且是高维数据，需要对其进行向量化处理（即Embedding），处理完成后就形成一个个向量。2.Embedding：将文字文本转化为保留语义关系的向量文本，相当于利用embedding模
一望无际的大草原·2025-03-08 07:48

深度学习模型：原理、应用与代码实践

本文将从基础理论、模型架构、优化策略、应用场景及挑战等多个维度展开，结合代码示例，系统解析深度学习模型的技术脉络与实践方法。
accurater·2025-03-08 07:43

介绍一下Qt中的动态属性

在Qt中，动态属性是一种强大且灵活的特性，它允许你在运行时为对象添加、修改和查询属性，而不需要在类的定义中预先声明这些属性。
已是上好佳·2025-03-08 07:42

Android wpa_supplicant源码分析--conf配置文件

其中存储着wpa_supplicant的运行参数和以保存的网络列表。conf文件的路径，通过启动wpa_supplicant时的–c参数传入，初始化过程中赋值到wpa_s->co
水木无痕·2025-03-08 06:40

轻量级python编辑器 内存_vscode-轻量级实用编辑器

先整理部分觉得不错的插件，体验一段时间再修改一、常用插件1.vscode-icon让vscode的文件夹目录添加上对应的图标注：安装好如果
weixin_39557402·2025-03-08 06:05

山海鲸接入DeepSeek~赋予AI 3D感知“超能力”

山海鲸震撼升级，一键直连DeepSeek、通义千问等主流大模型，融合前沿3D-LLM算法，赋予AI3D感知“超能力”，让数字孪生生产力全面爆发，开启无限可能！
山海鲸可视化·2025-03-08 06:03

Java程序设计2 第三章

Exception,异常二、异常的分类1.父类：Throwable，位于java.lang包中(1)Throwable类是Java语言中所有错误或异常的超类(父类)(2)常见的构造方法：Throwable()：无参数的
荷包蛋大王iovo·2025-03-08 05:46

IP-Guard软件设置P2P升级功能

日常使用IP-Guard软件遇到客户端升级，需要从服务器下载升级包，为了让快速升级，可以配置参数，具体设置见下图：控制台—策略—定制配置—新增关键字：obt_dislble_p2p2内容：2
峰哥IT·2025-03-08 05:15

深度解构：DeepSeek大模型架构与前沿应用的未来探秘

随着人工智能（AI）领域的快速发展，深度学习模型逐渐向着更加复杂和强大的方向演进。
威哥说编程·2025-03-08 05:15

[FFmpeg] 软解码将mp4解码为yuv420文件

获取输入流信息avformat_find_stream_info3.获取视频流信息av_find_best_stream4.创建一个解码的上下文avcodec_alloc_context35.获取原文件解码参数
努力学习的谢老板·2025-03-08 05:42

deepseek回答ai生成sql的应用思路

我现在想要做一个落地的企业应用，请你给我一个解决方案：背景是这样的：我有3万多条有关区经济情况的数据，会涉及到不同的表，我想要通过大语言模型或者其他模型做一个Ai问数的应用，即用户通过自己的语言问数据查询或者分析结果
soputasmile11·2025-03-08 05:38

FFmpeg--解码：mp4文件解码为音频aac和视频h264

mp4文件解封装：视频文件（mp4）–解封装—音频流（aac），视频流(h264)流程code命令行参数：input.mp4out.h264out.aac#include#include"libavutil
八月的雨季997·2025-03-08 05:36

老榕树的Java专题：XA的二阶提交

它会将事务执行过程中涉及的数据修改记录
程序员_老榕树·2025-03-08 05:03

老榕树的Java专题：知识分享（停更，没人看）

正常开发中很少有这样的main执行的publicstaticmain(Stringargs[]){  //创建callable类Callablecall=newMyCallable();//创建futuretask类，参数是
程序员_老榕树·2025-03-08 05:02

点云从入门到精通技术详解100篇-基于背包激光雷达点云在城市公园单木参数提取中的应用

目录前言国内外发展现状（DevelopmentStatusatHomeandAbroad）背包LiDAR技术及其在林业调查中的应用进展单木胸径提取算法研究现状单木树高提取算法研究现状2背包LiDAR城市公园树木数据采集及预处理2.1测区概况（OverviewTestArea）2.2背包LiDAR数据采集与处理（BackpackLiDARDataAcquisitionand2.2.1背包激光雷达系统
格图素书·2025-03-08 05:56

从 React 看前端 UI 代码范式革命

范式是一种公认的模型或模式。本文从React出发
哔哩哔哩技术·2025-03-08 05:26

君正SOC芯片 T31X智能视频应用处理器 高集成度 超低功耗 提供软硬件资料+样品测试

以下是其主要技术参数：1.处理器（CPU）：架构：XBurst®-1内核主频：最高可达1.5GHz浮点运算：支持IEEE754兼容的单精度和双精度浮点运算2.内存：集成内存：512Mb或1GbDDR2内存
li15817260414·2025-03-08 04:53

T31ZX 智能视频应用处理器 君正SOC芯片 支持流畅的2048x2048分辨率视频录制 提供SDK资料+样品测试

以下是关于T31ZX的详细参数资料：1.处理器（CPU）：架构：XBurst®处理器引擎主频：最高可达1.5GHz缓存：32KB指令缓存、32KB数据缓存（L1），128KB二级缓存（L2）浮点运算：兼容
li15817260414·2025-03-08 04:23

Spring Web MVC(1)

二、MVC模式深度解析类比餐厅模型：角色职责对应Spring组件顾客（用户）发起请求（点菜）浏览器用户服务员（View）展示菜单并上菜（显示结果）JSP/Thymeleaf模
我爱Jack·2025-03-08 03:44

‌uniqid()函数‌是PHP中用于生成唯一标识符的内置函数

语法和参数uniqid()函数的语法如下：phpCopyCodestringuniqid([string$prefix="",bool$more_entropy=FALSE])$prefix：可选参数，
事业运财运爆棚·2025-03-08 03:42

安装部署单节点nebula

3.0.0/nebula-graph-3.0.0.el7.x86_64.rpmrpm-ivhnebula-graph-3.0.0.el7.x86_64.rpm--prefix=/data/nebula1.2修改配置文件修改
笑洋仟·2025-03-08 03:08

详细解析Vue在history路由模式部署后刷新404问题

解析Vue是属于单页应用（single-pageapplication）而SPA是一种网络应用程序或网站的模型，所有用户交互是通过动态重写当前页面，前面我们
mr_cmx·2025-03-08 03:35

数据可视化分析教学课件——FineBI实验册节选====帕累托分析模型

  数据可视化分析课程教学，0基础也能掌握，本节讲述的是常见的数据可视化分析模型：帕累托分析模型实验目的  面对纷繁杂乱的处理对象，如果分不清主次，鸡毛蒜皮一把抓，可想而知，其效率和效益是不可能高起来的
FR-Lia·2025-03-08 03:34

特征缩放：统一量纲，提高模型性能

特征缩放：统一量纲，提高模型性能1.背景介绍在机器学习和数据挖掘领域，我们经常会遇到不同特征之间量纲差异很大的情况。
AI天才研究院·2025-03-08 03:04

Python 机器学习 基础 之 算法链与管道 【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明

Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明目录Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道
仙魁XAN·2025-03-08 03:03

智能算法安全优化与关键技术实践

与此同时，可解释性算法通过特征重要性分析与决策路径可视化，显著提升模型透明度，降低黑箱风险。在技术实现层面，特征工程的自动化筛选与超参数动态调整策略优化了模型性能，结合
智能计算研究中心·2025-03-08 03:02

跨领域算法安全优化与实践路径

本书从联邦学习的隐私保护架构切入，探讨如何通过可解释性算法增强模型透明度，并引入量子计算与边缘计算的协同优化框架，构建兼顾效率与安全的技术范式。
智能计算研究中心·2025-03-08 03:01

NL2SQL技术方案系列(5)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解3--非LLM技术方案

NL2SQL技术方案系列(5)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解3NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL
汀、人工智能·2025-03-08 03:00

NL2SQL技术方案系列(1)：NL2API、NL2SQL技术路径选择；LLM选型与Prompt工程技巧，揭秘项目落地优化之道

NL2SQL技术方案系列(1)：NL2API、NL2SQL技术路径选择；LLM选型与Prompt工程技巧，揭秘项目落地优化之道NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD
汀、人工智能·2025-03-08 03:59

NL2SQL进阶系列(2)：DAIL-SQL、DB-GPT开源应用实践详解[Text2SQL]

NL2SQL进阶系列(2)：DAIL-SQL、DB-GPT开源应用实践详解[Text2SQL]NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析
汀、人工智能·2025-03-08 03:58

【C语言】指针篇

目录C语言指针概述指针的声明和初始化声明指针初始化指针指针的操作解引用操作指针算术运算指针的用途动态内存分配作为函数参数指针与数组数组名作为指针通过指针访问数组元素指针算术和数组数组作为函数参数指针数组和数组指针指针数组数组指针函数指针函数指针的定义和声明函数指针的初始化和使用函数指针作为函数参数
熬夜超级玩家·2025-03-08 03:55

threejs:射线拾取封装

射线拾取封装代码：import*asTHREEfrom'three';//点击事件//1.坐标转化(鼠标单击的屏幕坐标转标准设备坐标)//2.射线计算(通过鼠标单击位置+相机参数计算射线值)//3.射线交叉计算
粉末的沉淀·2025-03-08 03:54

【实战项目】Python 手撕一个基于最新端到端大模型的语音聊天系统

写在前面：为什么需要端到端语音交互近年来，随着深度学习技术的飞速发展，语音交互技术取得了显著的进步。从智能音箱到虚拟助手，语音交互已经渗透到我们生活的方方面面。然而，传统的语音交互系统往往采用“语音识别（ASR）-自然语言理解（NLU）-对话管理（DM）-自然语言生成（NLG）-语音合成（TTS）”的级联式架构，这种架构存在着诸多弊端，如：错误累积：每个模块的错误都会传递到下一个模块，导致最终结果
kakaZhui·2025-03-08 02:53

批量给word添加水印，word魔方顺利完成

这一种方式录制宏，稍微修改代码即可。②通过插件来解决。
VBA说·2025-03-08 02:51

修改mysql数据库远程访问

本文是docker部署的mysql8.0数据库，如果不是docker二部署的，则省略第一步直接使用下面修改即可1、使用docker容器，进入mysql8.0数据库的docker容器进行修改dockerexec-itmysqldocker
LongtengGensSupreme·2025-03-08 02:20

ELK（elasticsearch-7.17.4-windows-x86_64+logstash-7.17.4-windows-x86_64+kibana-7.17.4-windows-x86_64）

7.17.4-windows-x86_64+kibana-7.17.4-windows-x86_64）2、解压elasticsearch-7.17.4-windows-x86_64，config目录下修改
LongtengGensSupreme·2025-03-08 02:50

Django 中的算法应用与实现

从简单的数据处理到复杂的机器学习模型，Django都可以作为一个强大的后端框架来支持这些算法的实现。本文将介绍几种常见的算法及其在Django中的使用方法。
岱宗夫up·2025-03-08 02:19

顶点着色器和片段着色器

我们可以通过一个比喻来理解它们的分工：想象你要画一幅由三角形组成的3D模型，顶点着色器负责确定每个三角形的“顶点位置”，而片段着色器负责给每个像素“填色”。
无敌最俊朗@·2025-03-08 02:47

特征工程 (Feature Engineering)

它指的是从原始数据中提取或构造出有助于模型学习的特征，从而提高模型预测准确性的过程。特征工程的成功与否，直接关系到模型性能的好坏
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-08 02:46

PyTorch 深度学习快速入门教程

本教程将带你快速掌握PyTorch的基本用法，涵盖张量（Tensor）操作、自动求导（Autograd）、构建神经网络以及模型训练。
有人给我介绍对象吗·2025-03-08 02:16

【YOLOv12改进trick】StarBlock引入YOLOv12，创新涨点优化，含创新点Python代码，方便发论文

改进模块：StarBlock解决问题：采用StarBlock将输入数据映射到一个极高维的非线性特征空间,生成丰富的特征表示，使得模型在处理复杂数据时更加有效。
zy_destiny·2025-03-08 02:46

关于大模型工具 Ollama 存在安全风险的情况通报

据清华大学网络空间测绘联合研究中心分析，开源跨平台大模型工具Ollama默认配置存在未授权访问与模型窃取等安全隐患。
不是太高的手·2025-03-08 02:15

Java中泛型的使用

简介泛型：参数化类型，把类型当做一个参数传递到类中，这样做可以增加代码的灵活性。
侧耳倾听111·2025-03-08 01:11

基于AI大模型api实现的ChatGPT服务

项目简介该项目基于AI大模型api实现的自建后端Chat服务，支出同步响应及流式响应，完美呈现打印机效果。
大牛撸码·2025-03-08 01:10

Spring AI简单使用

github.com/chatanywhere/GPT_API_freeAI框架之SpringAI与SpringCloudAlibabaAI使用讲解超级详细SpringAI+ChatGPT（java接入OpenAI大模型
NaughtyBo·2025-03-08 01:40

深入解析 JVM —— 从基础概念到实战调优的全链路学习指南

1.面试必备与技能提升2.性能优化与问题诊断3.编写高质量代码二、JVM基础概念与体系结构1.JVM简介2.JDK、JRE与JVM三、JVM内存模型1.线程私有区2.线程共享区四、类加载机制与双亲委派1
总是学不会.·2025-03-08 01:09
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