深度定制第6页

敏捷开发在中小团队中的应用与挑战：实战指南与避坑手册

一、敏捷开发适配中小团队的底层逻辑1.1中小团队的典型特征1.2敏捷开发的价值放大器效应二、敏捷实施的五大实战步骤2.1团队定制化改造（关键！）

蜡笔小新星·2025-03-16 20:44

IP系统中的SDP会话描述协议深度解析（一）

SDP核心概念会话描述协议（SessionDescriptionProtocol，简称SDP）作为多媒体会话的元数据载体，其规范定义详见RFC4566标准文档（"https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc4566"）。该协议作为跨平台会话描述的通用语法框架，广泛应用于SIP通信系统、RTSP流媒体传输、电子邮件服务及Web服务体系，在广播电视行业的IP化进程

一个广电工程师·2025-03-16 20:14

YOLO11改进-模块-引入CMUNeXt Block 增强全局信息

因此，设计了CMUNeXtBlock，CMUNeXtBlock采用大核深度可分离卷积替代普通卷积来提取全局信息，凭借深度可分离卷积减少参数和计算成本以维持轻量化，同时综合利用卷积归纳偏置和全局信息提取能力

一勺汤·2025-03-16 19:04

ShadCN UI

ShadCNUI是一个用于构建现代Web应用的开源UI组件库，旨在为开发者提供一组简洁、易于使用且高度可定制的组件。

酒江·2025-03-16 19:34

Spring深度学习 — 关于 Spring

下面将对Spring进行一个整体认知和学习，对后面的深度学习起到铺垫作用。本文意在对知识点的温顾，如文中有写的不对的地方，还望不吝指教。

搬运Gong·2025-03-16 19:04

RAG技术深度解析：从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践

小爷毛毛（卓寿杰）·2025-03-16 18:56

1.1 网络爬虫简介

网络爬虫狭义上的理解:利用标准网络协议(如HTTP、HTTPS等)，根据网络超链接和信息检索方法(如深度优先)遍历网络数据的软件程序。网络爬虫功能

lwen.steven·2025-03-16 17:22

从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析

四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法

吴师兄大模型·2025-03-16 16:16

Webpack vs Rollup vs Parcel：构建工具深度对比

文章目录1.核心特性对比1.1功能定位1.2技术架构对比2.配置与使用2.1Webpack配置示例2.2Rollup配置示例2.3Parcel使用示例3.性能对比3.1构建速度3.2输出质量4.生态系统4.1插件生态4.2学习曲线5.适用场景分析5.1Webpack适用场景5.2Rollup适用场景5.3Parcel适用场景6.优缺点总结6.1Webpack6.2Rollup6.3Parcel7.

北辰alk·2025-03-16 16:42

Python--读取mat文件

最近在进行学习深度学习过程中，遇到了以MATLAB的.mat格式存储的数据，需要用python读取出来处理，于是就找到了以下比较方便的三种python读取mat文件的方法：使用hdf5库来读取mat文件

一头大学牲·2025-03-16 16:41

AI笔记——语音识别

随着计算能力的提升和深度学习方法的出现，语

Yuki-^_^·2025-03-16 15:07

Manus（一种AI代理或自动化工具）与DeepSeek（一种强大的语言模型或AI能力）结合使用任务自动化和智能决策

其核心优势在于海量参数支持的深度学习和知识推理能力，例如撰写论文、润色法律合同、解答专业问题等。Manus则更强调从规划到交付的闭环能力。它通过工具链调用（如浏览器、代码编辑器）自主执行复杂任务，

zzlyx99·2025-03-16 15:01

深度学习处理时间序列（2）

在数据中寻找周期性在多个时间尺度上的周期性，是时间序列数据非常重要且常见的属性。无论是天气、商场停车位使用率、网站流量、杂货店销售额，还是健身追踪器记录的步数，你都会看到每日周期性和年度周期性（人类生成的数据通常还有每周的周期性）。探索数据时，一定要注意寻找这些模式。（让人想到波，想到傅里叶变换）对于这个数据集，如果你想根据前几个月的数据来预测下个月的平均温度，那么问题很简单，因为数据具有可靠的年

yyc_audio·2025-03-16 14:25

深度好文图解 RocketMQ 的系统架构

今天给大家分享一篇学习RocketMQ系统架构核心知识点的梳理和总结,在讲解时力求精简、通俗易懂，通过图解来给正在学习RocketMQ的小伙伴带来帮助。RocketMQ是阿里巴巴的分布式消息中间件，在2012年开源，在2017年成为Apache顶级项目。1集群架构RocketMQ的集群架构如下图：从上图可以看到，整个集群中有四个角色：NameServer集群、Broker主从集群、Producer

橘野禾·2025-03-16 13:18

财务管理核心知识深度剖析

目录财务管理核心知识深度剖析一、财务指标计算：企业财务状况的量化洞察二、成本计算方法：企业成本管控的核心策略三、财务分析方法：解读企业财务密码的钥匙在华为财经笔试的知识体系中，第二章财务管理核心知识是重中之重

阿贾克斯的黎明·2025-03-16 13:46

RISC-V架构 vs ARM架构：硬件工程师的深度对比

引言在嵌入式系统和处理器设计领域，RISC-V和ARM架构是两大热门选择。作为硬件工程师，了解这两种架构的优缺点以及适用场景，对于选择合适的处理器至关重要。本文将从技术特性、生态系统、开发成本和未来趋势等方面，深入对比RISC-V和ARM架构，帮助你在项目中做出更明智的决策。1.架构设计：精简vs成熟RISC-V：开源与模块化RISC-V是一种基于精简指令集计算（RISC）原则的开源指令集架构（I

ICGOODFIND1·2025-03-16 12:15

《黑客攻防从入门到精通：工具篇》全15章万字深度总结——从工具解析到实战攻防，构建完整网络安全知识体系

目录一、书籍核心逻辑与学习路径二、核心模块与工具深度解析模块1：信息收集与网络扫描模块2：渗透测试与漏洞利用模块3：密码攻防与身份认证模块4：恶意程序攻防模块5：网络追踪与反追踪模块6：系统加固与数据防护三

予安灵·2025-03-16 12:14

Python3 【项目实战】深度解析：赛跑成绩统计分析工具

Python3【项目实战】深度解析：赛跑成绩统计分析工具一、项目概述1.开发背景：田径比赛的成绩统计需要快速准确的计算选手成绩，传统人工计时和统计效率低且易出错。

李智 - 重庆·2025-03-16 12:11

机器视觉|手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计

本文将介绍一种基于深度学习的手势识别技术方案，通过结合YOLOv5物体检测网络和MediaPipe关键点检测框架，实现实时的手部定位与关键点提取。

RockLiu@805·2025-03-16 12:39

❤【纯干货】Matplotlib总结，任何项目都用得到❤

❤纯干货❤..........目录1、绘制基本图形2、定制化图形3、支持多个坐标轴4、3D绘图5、动态交互绘图6、绘制地图7、绘制统计图表最后Matplotlib在很多人眼里是无敌的存在，而且可以说是无敌的存在

.Boss.·2025-03-16 11:36

Oracle 数据库基础入门（七）：触发器与事务的深度探究

在Oracle数据库的生态系统中，触发器与事务是构建可靠、高效数据处理流程的关键组件。触发器能够自动响应特定数据库事件执行预设操作，而事务则确保一组数据库操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。对于Java全栈开发者而言，深入理解并熟练运用触发器与事务，不仅能提升数据库操作的精细化程度，还能为构建稳健的企业级应用提供坚实支撑。让我们一同深入探索Oracle数据库中的触发器与事务。目录一、触发器（一）

Aphelios380·2025-03-16 11:06

Java:DDD领域驱动设计深度解析（全览）

Java:DDD领域驱动设计深度解析（全览）在软件开发的世界里，我们总在寻找那把打开业务之门的钥匙。

以恒1·2025-03-16 11:35

解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析

解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析在工程优化、机器学习等众多领域，约束多目标优化问题（CMOPs）广泛存在。

木子算法·2025-03-16 11:32

基于深度学习的个性化新闻推荐系统设计与实现计算机毕设

博主介绍：✌专注于VUE,小程序，安卓，Java,python,物联网专业，有17年开发经验，长年从事毕业指导，项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题，我会尽力帮助你。研究的背景:随着互联网技术的发展和普及,人们越来越依赖互联网获取信息。然而,随着信息量的不断增加,用户在查找新闻时面临着信息过载的问题。为了解决这个问题,个性化新闻推荐系统被广泛应用。个性化新闻推荐系

sj52abcd·2025-03-16 11:32

Python 在人工智能领域的实际6大案例

从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python提供了丰富的库和框架，使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例，展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。

Solomon_肖哥弹架构·2025-03-16 10:00

深入探究YOLO系列的骨干网路

骨干网络是深度学习模型中的核心部分，负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干

编码实践·2025-03-16 10:59

《Python深度学习》第四讲：计算机视觉中的深度学习

计算机视觉是深度学习中最酷的应用之一，它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像。想象一下，计算机可以自动识别照片中的物体、人脸，甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇？

earthzhang2021·2025-03-16 10:56

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

华为OD机试 - 查找树中元素 - 深度优先搜索DFS（Python/JS/C/C++ 2023 B卷 100分）

华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。一、题目描述已知树形结构的所有节点信息，现要求根据输入坐标（x,y）找到该节

哪吒·2025-03-16 09:18

Deepseek 使用攻略

一、什么是DeepseekDeepseek（深度求索）是一家位于杭州的人工智能公司，同时也是一系列大语言模型的统称。它由中国对冲基金高毅资产创立并提供支持，其模型均以开源形式发布。Dee

隔窗听雨眠·2025-03-16 08:12

Web三要素：CSS之Flex/Grid布局(4)

CSS布局革命：Flex与Grid的双子星战法文章目录CSS布局革命：Flex与Grid的双子星战法一、布局进化史：从洪荒时代到现代文明二、Flex布局：一维空间的舞蹈家2.1核心概念深度解析容器属性详解

双囍菜菜·2025-03-16 08:42

FastDVDnet：基于深度学习的视频去噪框架

FastDVDnet：基于深度学习的视频去噪框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastdvdnet项目介绍FastDVDnet是一个高效、开源的深度学习模型

陆可鹃Joey·2025-03-16 07:38

手撕multi-head self attention 代码

在深度学习和自然语言处理领域，多头自注意力（Multi-HeadSelf-Attention）机制是Transformer模型中的核心组件之一。

心若成风、·2025-03-16 07:07

深度学习 Deep Learning 第2章线性代数

深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。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。

odoo中国·2025-03-16 07:07

开博尔支持超高清8K显示HDMI2.1线材评测体验

HDMI2.1的电视机，但是HDMI协会针对HDMI2.1标准做出了临时参数标准和HDMI2.1连接器认证授权，经开博尔技术咨询后得知，开博尔对于HDMI协会当前对HDMI2.1的研产要求均满足，采用定制

只你不知·2025-03-16 06:03

Android StrictMode 使用与原理深度解析

以下从使用方式和实现原理两方面进行深度解析。一、StrictMode使用详解1.基础配置在Application或Activity的onCreate()中初始化Stri

伟江.Zeng·2025-03-16 06:00

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化

目录为什么要做特征归一化/标准化？常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling？什么时候不需要FeatureScaling？归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概

林聪木·2025-03-16 06:59

PCIe信号传输的幕后：HCSL与LP-HCSL深度解析

在数字化浪潮席卷的当下，PCIe（PeripheralComponentInterconnectExpress）作为高速串行计算机扩展总线标准，已然成为计算机内部硬件设备连接领域的中流砥柱。其信号传输的质量与完整性，恰似计算机系统运行的“命门”，对系统整体性能起着决定性作用。在PCIe体系架构里，HCSL（High-speedCurrentSteeringLogic）与LP-HCSL（Low-Po

赛卡·2025-03-16 06:28

半导体可靠性测试解析：HTOL、LTOL与Burn-In

本文将从测试原理、标准要求及报告解读维度展开深度解析。一、核心测试方法的技术边界与协同逻辑1.HTOL（高温工作寿命测试）测

赛卡·2025-03-16 06:28

【云原生】动态资源分配（DRA）深度洞察报告

1.DRA的发展与设计灵感Kubernetes早期通过DevicePlugin（设备插件）机制支持GPU、NIC等特殊硬件，将节点上可用设备数量上报给kubelet和调度器。但设备插件模式存在局限：调度器只能根据节点标签等属性粗粒度筛选，无法精准指定某型号/属性的设备；此外调度器与设备插件缺乏联动，可能把Pod调度到尚未准备好相应设备的节点上。结果就是难以满足复杂场景下对特定硬件的精细化需求。为解

碣石潇湘无限路·2025-03-16 04:49

AMIS低代码构建系统，定制界面

AMIS低代码构建系统界面一、基础环境1）设计环境：amis-editor，http://139.196.235.123:9988/#/源码地址：https://github.com/baidu/amis在线文档https://aisuda.bce.baidu.com/amis/2）运行环境使用amisjssdk进行运行二、构建流程1）设计需要的界面，针对控件设计Event方法，支持amis原生和

一醉千秋·2025-03-16 04:48

MySQL 深度分页如何优化？

例如select*fromt1orderby10000,10查询10000-10010页数据，mysql会先查询出100010页，再抛弃100000。这个操作会产生大量的无用IO/CPU消耗范围查询1.当ID能保证连续无空缺时，可以使用范围查询。select*fromt1whereid>{seed_id}andid{seed_id}limit10子查询我们先查询出limit第一个参数对应的主键值，

司徒阿宝·2025-03-16 04:47

基于asp.NET的病历管理系统 (源码+net+vue+部署文档+讲解等)

项目技术二、项目内容和功能介绍三、核心代码数据库参考四、效果图五、资料获取前言博主介绍：✨全网粉丝10W+,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师，专注于Java/Python/小程序app/深度学

qq_1406299528·2025-03-16 04:15

MyBatis高级查询：一对多查询详解

MyBatis高级查询：一对多查询详解MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis免除了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集的工作。

蓝天资源分享·2025-03-16 03:13

UniApp 与 Taro 终极对决：跨平台开发框架谁更胜一筹？

本文将从多个维度对UniApp和Taro进行深度对比，帮助开发者根据自身需求选择最合适的框架。一、UniApp与Taro的简介1.UniApp：基于Vue的全能选手UniApp是由DCloud推出

大鱼前端·2025-03-16 03:42

中国首款AI原生IDE：字节跳动Trae国内版深度解析与实践指南

其核心目标是通过深度集成AI能力，帮助开发者从“工具使用者”向“AI协同创新者”转型，显著提升全流程开发效率。关键发布亮点：模型支持：搭载字节自研的Doubao-

代码的建筑师·2025-03-16 03:41

【AI热点】MCP协议深度洞察报告

摘要人工智能技术飞速发展，大型语言模型（LLM）如何高效、安全地利用外部数据和工具成为关键问题。模型上下文协议（ModelContextProtocol，简称MCP）是一种由Anthropic于2024年底提出的开放标准协议。它通过统一的客户端-服务器架构，为AI应用与文件系统、数据库、第三方API等外部资源之间提供标准化、安全的双向通信接口。本文将深入解析MCP协议的基本概念和背景、架构设计（通

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

【AI热点】OpenAI新发布API技术深度洞察

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:07

rapidocr-onnxruntime库及在open-webui上传PDF 图像处理 (使用 OCR)应用

基于深度学

原野AI·2025-03-16 02:31

——基于“大脑-四肢”模型的三层架构深度解析

摘要本文以“大脑-四肢”类比SDN三层架构，揭示控制器如何通过全局视图管理、南向接口标准化（如OpenFlow）与北向API开放能力，实现对万亿级网络的集中化控制。文中包含OpenFlow协议代码示例、网络拓扑公式及架构图，力求呈现技术细节与实战价值。一、SDN架构的“大脑-四肢”隐喻SDN通过控制平面-数据平面-应用平面的三层架构，构建了网络控制的“中枢神经系统”：控制层（大脑）：集中式控制器掌

不想加班的码小牛·2025-03-16 02:29

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