深度学习之目标检测优化

如何使用 Redis 作为高效缓存

本文详细讲解如何使用Redis作为高效缓存，包括基本原理、常见模式、最佳实践以及优化技巧。1.为什么使用Redis作为缓存？

maply·2025-01-20 14:30

Windows 蓝牙驱动开发-安装蓝牙设备

蓝牙配置文件驱动程序有两种安装类型：客户端安装，在此类安装中，远程设备播发其服务，并且计算机与之连接。

程序员王马·2025-01-20 14:57

使用MoA(Mixture of Agents)混合智能体技术,结合多个开源大语言模型如Llama3、phi-3和Mistral,实现一个强大的AI智能体

通过迭代地综合和优化回答,MoA可以充分利用不同LLM的独特优势。实验发现,即使其他模型提供的辅助回答质量较低

fc&&fl·2025-01-20 14:56

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测：深度学习实践与应用

近年来，基于深度学习的目标检测算法，特别是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模

2025年数学建模美赛·2025-01-20 14:26

超越 EasyExcel 的新一代 Excel 处理神器

FastExcel的特点高性能读写：FastExcel专注于性能优化，能够高效处理大规模的Excel数据，显著降低内存占用。

了尘风镜·2025-01-20 14:24

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

引言在深度学习中的分类问题中，类别不平衡问题是常见的挑战之一。尤其在面部表情分类任务中，不同表情类别的样本数量可能差异较大，比如“开心”表情的样本远远多于“生气”表情。

丶2136·2025-01-20 14:54

PTA - 用扑克牌计算24点|C语言|代码详解

任取4张牌，即得到4个1~13的数，请添加运算符（规定为加+减-乘*除/四种）使之成为一个运算式。每个数只能参与一次运算，4个数顺序可以任意组合，4个运算符任意取3个且可以重复取。

BuiderCodes·2025-01-20 14:51

使用QT+OpenCV+C++完成一个简单的图像处理工具

目录前言初始化UI界面qss样式表优化界面QImage和Mat的类型转换按钮功能实现读取图像处理图像保存图像最终效果前言本项目在QtCreator中编写，使用qmake来配置OpenCV库，具体配置方法请看这篇文章从

17´·2025-01-20 13:48

Mysql8 MHA

MySQL高可用架构之MHA简介：1、MHA简介MHA介绍MHA（MasterHighAvailability）目前在MySQL高可用方面是一个相对成熟的解决方案，它由日本DeNA公司youshimaton

不吃稻米的熊·2025-01-20 13:42

flume系列之：flume落cos

flume系列之：flume落cos一、参考文章二、安装cosjar包三、添加hadoop-cos的相关配置四、flume环境添加hadoop类路径五、使用cos路径六、启动/重启flume一、参考文章

快乐骑行^_^·2025-01-20 13:42

在视频汇聚平台EasyNVR平台中使用RTSP拉流的具体步骤

经过研发的优化及一系列严谨的验证流程，我们已确认优化后的EasyNVR平台，通过Pull方式添加海康设备的RTSP流已经能够正常播放。

·2025-01-20 13:41

【论文投稿】探秘计算机视觉算法：开启智能视觉新时代

目录引言一、计算机视觉算法基石：图像基础与预处理二、特征提取：视觉信息的精华萃取三、目标检测：从图像中精准定位目标四、图像分类：识别图像所属类别五、语义分割：理解图像的像素级语义六、计算机视觉算法前沿趋势与挑战引言在当今数字化浪潮中

小周不想卷·2025-01-20 13:11

高效协作：设计师团队如何应对多方协作挑战

多人协同编辑文档的兴起为创意团队提供了全新的提效路径，它不仅优化了团队内部协作，还在一定程度上推动了创意的快速落地。

·2025-01-20 13:39

6-5.Android 对话框之 Fragment 中创建对话框的上下文对象的选择

一、对话框对话框（Dialog）是一种常用的UI组件，它主要用于显示信息、接收用户操作反馈对话框可以包含各种元素，但是主要还是以文本、按钮为主，其次是列表其中，基础对话框是Android中最简单的对话框，而后是进度对话框、自定义对话框等二、Fragment中的上下文对象在Android开发中，Fragment是用于在Activity中表示或管理界面的一部分的一个组件在Fragment中，可能会需要

我命由我12345·2025-01-20 13:40

跨部门协作难？销售团队可以这样做

对于一个高速运转的销售团队而言，传统的工作模式已经无法满足市场和客户日益增长的需求，如何借助协同工具优化管理流程，成为管理者关注的焦点。

·2025-01-20 13:07

从计划到执行：销售团队协同的最佳实践

然而，在实际运用中，许多企业发现仅仅依赖工具并不能完全解决问题，关键还在于对流程的优化和资源的整合。销售流程中的三大痛点1.信息孤岛销售团队经常面临数据分散、信息割裂的问题。

·2025-01-20 13:37

mysql8 mha_探索MySQL高可用架构之MHA(8)

探索MySQL高可用架构之MHA(8)-----构建mysql高可用系列(共9篇)上一篇文章介绍了本次架构的mha读写分离！世上本来就没有十全十美的事物。你不能要求一个人没有一点缺点错误。

樱桃小公举·2025-01-20 12:04

游戏业者必看！从中心化到分布式，分布式架构对游戏业带来的优势与收益

推动技术发展的重要因素是玩家的体验，任何一个游戏行业的参与者都将玩家的体验是为业务的核心服务目标，而在优化玩家体验的道路上，游戏业者仍有很长的旅程。

·2025-01-20 12:57

不喜欢SAP GUI？那试试用Eclipse进行ABAP开发吧

Brownfield方法可以理解为“系统转换”模式，它是指在现有系统基础上进行优化和转换，而不是从头开始构建一个全新系统。

·2025-01-20 12:54

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数，特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。

我叫罗泽南·2025-01-20 12:01

操作系统之输入输出管理

操作系统中的输入输出（I/O）管理主要涉及I/O设备的分配、控制以及数据的传输。以下是对操作系统中I/O管理的详细解释：一、I/O设备I/O设备是计算机中用于数据输入和输出的外部设备，如键盘、鼠标、显示器、打印机等。这些设备按照不同的分类标准可以分为多种类型，如按使用特性分为人机交互类设备、存储设备和网络通信设备；按传输速率分为低速设备、中速设备和高速设备；按信息交换的单位分为块设备和字符设备等。

DKPT·2025-01-20 12:31

04、Redis从入门到放弃之数据持久化RDB和AOF

Redis从入门到放弃之数据持久化RDB和AOFRedis强大的功能很大部分是由于他把数据缓存在内存中，为了使Redis在重启的时候，数据不丢失，就需要已某种方式把数据持久化到磁盘中。Redis持久化的方式有俩种，RDB和AOF。RDB==>RedisDatabaseAOF====>AppendOnlyFile1、RDB①、RDB是以快照的方式对内存中的数据进行存储。即在“”制定的时间间隔内“”将

跳跳的向阳花·2025-01-20 12:00

Kotlin学习之 ---- ? ?: !! 操作符的使用（Kotlin花式空判断）

目录先抛出个结论：??:的使用方法??:结论：!!的使用方法!!总结：先抛出个结论：?问号修饰，两种使用方式?放在类名后面修饰表示对象可空；?放在对象后修饰，则代表如果对象为空，则不执行后面的代码?:问号冒号修饰符?:放在对象后面，代表如果对象为空，执行?:后面的代码!!叹号修饰符!!放在对象后面，表示即使对象为空我也要往下执行，可能会抛出空指针异常//用于测试的对象返回器classObjectR

mldxs·2025-01-20 12:00

多人协作与版本控制：办公效率的新篇章

它不仅能够优化团队协作流程，还为OA办公系统注入了全新活力。本文将从多人协同编辑的基本概念、技术优势以及其与OA系统结合的实际应用出发，探讨这一技术如何成为企业提效的关键。

·2025-01-20 12:23

AI大模型如何赋能电商行业，引领变革

•优化用户体验：•智能搜索引擎：运用自然语言处理技术，优化搜索引擎，让用户能够通过自然语言进行搜索。•虚拟客服：通过聊天机器人和语音助手，提供24/7的客户支持，快速解答用户咨询。

虞书欣的C·2025-01-20 12:27

AI大模型引领医疗变革：十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代

前言在人工智能技术的迅猛发展中，AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力，正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。

和老莫一起学AI·2025-01-20 11:54

云原生前端开发：打造现代化高性能的用户体验

云原生前端开发意味着应用的架构设计和开发方式需要更加注重现代化的开发工具链、灵活性、性能优化和可扩展性。本文将从技术角度讨论如何运用云原

大梦百万秋·2025-01-20 11:51

2024最新版JavaScript逆向爬虫教程-------基础篇之JavaScript混淆原理

目录一、常量的混淆原理1.1对象属性的两种访问方式1.2十六进制字符串1.3Unicode字符串1.4字符串的ASCII码混淆1.5字符串常量加密1.6数值常量加密二、增加JS逆向者的工作量2.1数组混淆2.2数组乱序2.3花指令2.4jsfuck三、代码执行流程的防护原理3.1流程平坦化3.2逗号表达式混淆四、其他代码防护方案4.1eval加密4.2内存爆破4.3检测代码是否格式化一、常量的混淆

Amo Xiang·2025-01-20 11:50

材料力学仿真软件：MSC Nastran_（15）.案例研究与实践

我们将探讨如何使用Python脚本与MSCNastran进行交互，如何优化仿真模型，以及如何处理仿真结果。每个案例都将提供详细的操作步骤和代码示例，以帮助读者更好地掌握这些技术。

kkchenjj·2025-01-20 11:14

pythonsvm模型优化_Python进化算法工具箱的使用（三）用进化算法优化SVM参数

前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后，我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究，更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了

weixin_39878698·2025-01-20 11:14

差分进化算法_Python进化算法工具箱的使用（三）用进化算法优化SVM参数

前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后，我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究，更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了

weixin_39747075·2025-01-20 11:13

http协议之方法与状态码

http协议分为两个部分，第一个部分是请求，第二个部分是响应请求：请求行(请求方法，路径，协议名称)头信息(key:value)空行然后主体信息(发送内容)POST10606/02.phpHTTP/1.1HOST:localhostcontent-type:application/x-www-from-urlencodedcontect-length:24username=zhangsan&age

线程A·2025-01-20 10:11

技术文档的精髓：规划布局、语言表达与更新维护

例如，对于深度学习

重庆钢铁侠·2025-01-20 10:38

批量将.doc文件转换为.docx文件的Python脚本优化

在本篇博客中，我将分享如何使用Python编写一个脚本，可以批量将一个文件夹中的所有.doc文件转换为.docx文件。这个脚本利用了Python的win32com库来操作Word应用程序进行文件格式转换，并通过tkinter库中的filedialog模块实现文件夹选择对话框，让用户选择需要转换的文件夹路径。首先，我们定义了两个函数：doc_to_docx用于将单个.doc文件转换为.docx文件，

袁公白·2025-01-20 10:34

Android实战技巧之五十：App的系统签名

这件事困扰我们多时了。我们一直想用非源码编译的方式解决此事，按如下步骤。这种获取系统签名的方法如下：1、apk中需要使用android:sharedUserId=”android.uid.system”这个属性。在Manifest文件修改，如下：2、将app做无签名编译（AndroidStudio）用命令行编译Windows:gradlew.batassembleReleaseMac/linux:

全速前行·2025-01-20 09:03

数学：机器学习的理论基石

数学在机器学习中起着至关重要的作用，它提供了一种数学模型来描述数据和模式，以及一种数学方法来优化模型。数学在机器学习中的应用非常广泛，涵盖了线性代数、概率论、统计学、微积分、优化等多个领域。

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-20 09:03

HarmonyOS NEXT应用开发之NAPI封装ArkTS接口案例_harmonyos napi

std::unique_lockstd::mutexunil(uniContext->resultWaitUtil.lock);uniContext->resultWaitUtil.cv.wait(unil,[]{returnuniContext->resultWaitUtil.isFinished;});return;}else{status=napi_call_function(uniCont

2401_83946826·2025-01-20 09:58

iOS 性能优化：实战案例分享

摘要：本文将深入探讨iOS性能优化的重要性，并通过一系列实际开发案例，展示如何解决常见的性能问题，包括内存管理、CPU性能、网络性能、UI性能和启动性能等方面的优化，帮助iOS开发者打造更流畅、高效的应用程序

忆江南的博客·2025-01-20 08:26

差分进化算法(Differential evolution,DE)(附详细注释的Python代码)

概念与基本原理差分进化算法（DifferentialEvolution，简称DE）是一种基于种群的随机优化算法，由Storm和Price在1995年提出。

XijueJa·2025-01-20 08:26

Python常用OS库之path模块学习

学习python没有太多捷径，有也只有技巧，更重要的是要多学多练，个人觉得练更重要，读万卷书不如行万里路。编程是一门技能，所以除了看还要多实践，写得多了自然也就有了路。如果看全部的标准库文档，可以访问这个链接os---多种操作系统接口—Python3.12.3文档接下来就来敲敲OS库下的path方法，这里只是记录一下，搬运工作，加深印象。那就开始吧。os.path常用方法一、os.path.abs

风陵苑主·2025-01-20 08:56

基于深度学习的推荐系统构建：Movielens 数据集

fresh的转码之路·2025-01-20 08:23

深入剖析：Unix 系统管理的高级实践与技巧

高级实践要求你不仅能够高效处理复杂任务，还需优化系统性能、自动化日常操作，并确保系统的安全性与可靠性。本文将带你探讨Unix系统管理的一些高级实践，结合实际案例与代码，帮助你提升技能。

Echo_Wish·2025-01-20 08:53

力扣刷题之——旋转矩阵

给你一幅由N×N矩阵表示的图像，其中每个像素的大小为4字节。请你设计一种算法，将图像旋转90度。不占用额外内存空间能否做到？示例1:给定matrix=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],原地旋转输入矩阵，使其变为:[[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]作者：力扣(LeetCode)链接：https://leetcode.cn/leetbook/read/array-an

say-input·2025-01-20 08:53

Easysearch Rollup 使用指南

本文将带你深入了解Rollup的概念、优势以及如何在Easysearch中使用Rollup来优化时序数据的存储和查询。什么是Rollup？Rollup是一

·2025-01-20 08:20

方舟生存进化mysql_基于MySQL 的 SQL 优化总结_卡盟,辅助

SonarQube搭建手记dnf辅助基于MySQL的SQL优化总结在数据库运维过程中，优化SQL是DBA团队的一样平常义务。例行SQL优化，不仅可以提高程序性能，还能减低线上故障的概率。

weixin_36307344·2025-01-20 08:21

HarmonyOS Next模型轻量化中的数据处理优化

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）中模型轻量化相关的数据处理优化技术细节，基于实际开发实践进行总结。

SameX-4869·2025-01-20 08:18

鸿蒙Next之数据同步艺术之一：方舟数据管理揭秘

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）的技术细节，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。本文为原创内容，任何形式的转载必须注明出处及原作者。本文将介绍华为鸿蒙HarmonyOSNext中的核心数据管理框架——方舟数据管理（ArkData），并探讨其在HarmonyOS系统中的角色和重要性。

SameX-4869·2025-01-20 08:48

HarmonyOS 应用开发之ArkData

功能介绍ArkData（方舟数据管理）为开发者提供数据存储、数据管理和数据同步能力，比如联系人应用数据可以保存到数据库中，提供数据库的安全、可靠以及共享访问等管理机制，也支持与手表同步联系人信息。标准化数据定义：提供OpenHarmony跨应用、跨设备的统一数据类型标准，包含标准化数据类型和标准化数据结构。数据存储：提供通用数据持久化能力，根据数据特点，分为用户首选项、键值型数据库和关系型数据库。

OpenHarmony_小贾·2025-01-20 07:46

机器学习数学基础-极值和最值

理解极值和最值对优化问题、函数分析、物理建模等领域有重要的应用。1.极值（LocalExtrema）极值是指函数在某个区间内的某一点取得的局部最大值或最小值。

华东算法王（原聪明的小孩子·2025-01-20 07:13

Gvim + VCS + Verdi 使用技巧之环境篇

前言新手在刚刚接触到Gvim+VCS+Verdi的仿真验证环境时，可能会遇到加了相应语句及文件但还无法生成fsdb波形文件的问题。本文主要提供解决该问题的方法或调试的思路和方向。一、tb文件添加语句通常来讲，在环境配置正确的情况下，只要在tb文件中加入以下2条语句即可产生fsdb波形文件，因此首先需要排查这一项。initialbegin$fsdbDumpfile("fsdb_name.fsdb")

小白菜呀呀呀·2025-01-20 07:12

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