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从图形处理到通用计算的进化之路

这种架构将图形渲染流程划分为一系列固定的阶段，例如顶点处理、光栅化、纹

绿算技术·2025-03-16 04:17

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。

kkchenkx·2025-03-16 04:17

C++泛型编程

不要将声明放.h，定义放.cpp，会报错一、函数模板对于函数模板，使用不同的类型对其进行实例化时，会生成多个不同的函数当没有调用函数模板时，不会被实例化(延迟实例化)1.1、接受类型参数#incl

鱼不如渔·2025-03-16 04:17

MCU的工作原理：嵌入式系统的控制核心

MCU的工作原理可以概括为以下几个步骤：1.初始化上电后，MCU从Flash存储器中加载程序代码，并初始化外设和寄存器。2.任务执行根据程序逻辑，MCU执行数据处理、外设控制和通信等任务。

绿算技术·2025-03-16 04:16

高效快速教你deepseek如何进行本地部署并且可视化对话

随着最近一个新的人工智能deepseek的爆火，很多大佬都开始了在本地进行deepseek的部署操作，并且离线也可以使用，这里的话我就一步一步带你们部署本地的deepseek,说实话这个人工智能的实力不亚于openai的gpt安装ollama我们需要先安装ollama，安装地址ollama,我们直接点击下载，我们在下载的时候尽量使用我们的谷歌浏览器，有魔法的最好带上魔法，不然安装的时候可能会出问题

·2025-03-16 04:50

基于oracle linux的 DBI/DBD 标准化安装文档(二)

一、安装DBIDBI(DatabaseInterface)是perl连接数据库的接口。其是perl连接数据库的最优方法，他支持包括Orcale,Sybase,mysql,db2等绝大多数的数据库，下面将简要介绍其安装方法。1.1解压tar-zxvfDBI-1.616_901.tar.gz1.2安装依赖yuminstallperl-ExtUtils-CBuilderperl-ExtUtils-Mak

·2025-03-16 04:19

什么是 MyBatis？有哪些优点和缺点？

MyBatis是一款基于Java的开源持久化框架，可以帮助开发者轻松地将SQL语句与Java对象映射起来，使业务逻辑与数据持久化分离，提高开发效率。

码农落落·2025-03-16 04:13

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

Flutter 自定义年月日倒计时

项目里还有其他倒计时类型，比如年月日，天之类的，先上一个工具类：//时间格式化，根据总秒数转换为对应的hh:mm:ss格式staticStringconstructTime(intseconds){intday

xudailong_blog·2025-03-16 03:42

给接口自动化测试框架增色，实现企业微信测试报告

作者在新项目中搭建了python+requests+unittest+HTMLTestRunner接口自动化测试框架，通过修改配置文件实现环境隔离，一份脚本即可在不同的环境执行接口测试用例。

编程简单学·2025-03-16 03:08

【AI热点】MCP协议深度洞察报告

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】Transformer布道：让AI学会“左顾右盼”的超级大脑！（扫盲帖）

在LLM爆火的时代，如果还不了解Transformer就太落伍了，下面我第一次尝试用一种更日常、更口语化的方式，把Transformer这个模型讲个大概。

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

深入 Python 网络爬虫开发：从入门到实战

它可以帮助我们：监控电商价格变化抓取学术文献构建数据分析样本自动化信息收集二、基础环境搭建1.核心库安装pipinstallrequestsbeautifulsoup4lxmlseleniumscrapy2

南玖yy·2025-03-16 02:04

Vue2 中使用 UniApp 时，生命周期钩子函数总结

用途:很少直接使用，通常用于初始化一些状态，但在此时无法访问data、computed或methods。2.created4.mounte

上趣工作室·2025-03-16 02:33

python中将字符串转换成数字，并且保留两位小数

在Python中，你可以使用float()函数将字符串转换为数字，并使用字符串格式化来保留小数点后两位。

上趣工作室·2025-03-16 02:33

使用 Python 编写网络爬虫：从入门到实战

网络爬虫是一种自动化获取网页信息的程序，通常用于数据采集、信息监控等领域。Python是一种广泛应用于网络爬虫开发的编程语言，具有丰富的库和框架来简化爬虫的编写和执行过程。

Manaaaaaaa·2025-03-16 02:33

使用agent搭建一个简易的ai论文写作程序

本程序能够自动化完成从规划、研究、撰写到修改的整个论文创作流程。基于LangGraph和LangChain框架构建，利用大型语言模型和搜索工具协同工作，形成了一个完整的论文写作流水线。

喂喂喂喂位·2025-03-16 02:02

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

C++面向对象三大特性

#includeclassBankAccount{private:doublebalance;//私有成员变量，外部无法直接访问public://构造函数，用于初始化账户余额BankAccount(do

CodeCuriosity·2025-03-16 02:01

AI与SDN结合：智能网络的未来之路

SDN（软件定义网络）通过控制与转发分离革新了网络管理方式，而AI的引入让SDN从“自动化”迈向“智能化”。二、AI+SDN的技术背景1.1为什么需要AI赋能SDN？

不想加班的码小牛·2025-03-16 02:59

SDN技术解码：架构革新与数字化转型实践指南 ——从控制平面到AI融合的网络进化论

在数字化浪潮下，传统网络架构的僵化性已成为制约业务创新的瓶颈。SDN（软件定义网络）通过解耦控制与转发平面，将网络从“黑盒设备”转变为“可编程服务”，为云计算、物联网等领域提供动态、智能的网络底座。

不想加班的码小牛·2025-03-16 02:29

SDN架构解密：控制面如何“指挥”万亿级网络？ ——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。

不想加班的码小牛·2025-03-16 02:29

DPU的架构：模块化与可扩展性

DPU的架构设计注重模块化和可扩展性，以下是其典型架构：1.网络接口模块支持高速网络接口，例如100GbE、200GbE，甚至更高带宽的接口。

绿算技术·2025-03-16 02:58

数据处理的革命性引擎

随着数据量的爆炸式增长和计算需求的多样化，传统的CPU和GPU已经无法完全满足现代数据中心和高性能计算的需求。在这样的背景下，DPU（DataProcessingUnit，数据处理单元）应运而生。

绿算技术·2025-03-16 02:28

应用场景下的芯片分类

从数据中心级别的高性能芯片，到消费类产品级别的日常应用芯片；从工业类产品级别的稳定可靠芯片，到汽车电子级别的高要求芯片；再到军工和国防级别的专用芯片，不同类型的芯片正以其独特的功能和应用场景，满足着多样化的需求

绿算技术·2025-03-16 02:58

解锁数字世界的多样力量

数字科技蓬勃发展，芯片作为现代电子设备的核心驱动力，正以其多样化的类型和独特的功能，塑造着我们生活中的每一个角落。

绿算技术·2025-03-16 02:57

基于5G智慧园区的车联网系统应用示范

【摘要】5G智慧园区作为建设智慧城市的关键切入点，具有交通组成元素相对单一、相关业务要求明确的特点，有利于实现5G+C-V2X商业化的快速落地，5G网络可以为园区内的交通群体带来超大带宽、超低时延、超大连接的网络接入条件

宋罗世家技术屋·2025-03-16 01:55

Android插件化和组件化面试题及参考答案

如何在Gradle中进行组件化项目的构建？在Android项目中，如何实现不同模块间的解耦？什么是组件化开发？组件化开发的主要优势有哪些？如何将Android应用拆分为多个组件？

大模型大数据攻城狮·2025-03-16 01:24

Vue3使用ECharts入门示例

ApacheECharts介绍一个基于JavaScript的开源可视化图表库。

牧小七·2025-03-16 01:24

焊接机器人与线激光视觉系统搭配的详细教程

本文综合了多个技术文档与专利内容，结合工业应用场景进行系统化总结。

自动化专业爱好者·2025-03-16 01:23

Python 爬虫实战：国际航班数据抓取与全球航班网络分析

一、引言随着全球化的加速，国际航班网络已成为现代交通体系的重要组成部分。通过分析国际航班数据，我们可以深入了解全球航空枢纽、热门航线以及航班流量的变化趋势。

西攻城狮北·2025-03-16 01:53

以下列举了一些典型的JavaScript网页设计实例，它们展示了多样化的功能和交互体验，非常适合初学者及中级开发者学习借鉴如下:

1.动态导航栏-功能描述：创建响应导航栏，当用户滚动页面时，导航栏固定在页面顶部，并显示当前页面部分。-技术点：-`window.scroll`事件监控页面滚动。-`classList`动态添加/移除CSS类。-`IntersectionObserver`检测元素是否进入视口。-示例代码：```javascriptwindow.addEventListener('scroll',()=>{cons

一一代码·2025-03-16 01:52

如何快速开发一款AI小程序？基于微信云开发的实战指南

而AI技术的快速发展让智能化应用成为可能。通过微信云开发（CloudBase）与小程序结合，开发者可以实现从前端到后端的一站式AI应用开发。

一键难忘·2025-03-16 00:21

用python实现excel 14个常用操作,用Python 操作 Excel,这篇文章别错过了!(超全总结)...

在之前的办公自动化系列文章中，我已经对Python操作Excel的几个常用库openpyxl、xlrd/xlwt、xlwings、xlsxwriter等进行了详细的讲解。

weixin_39851914·2025-03-16 00:20

自动化测试：从入门到精通的全面指南

自动化测试作为一种高效、可靠的测试手段，应运而生并迅速发展，成为现代软件测试领域不可或缺的一部分。自动化测试是指借助专门的测试工具和编程技术，将原本由人工执行的测试用例转化为机器

测试工程师成长之路·2025-03-16 00:50

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性

本文将深入探讨数据分布偏移的检测方法，并提供一套系统化的解决方案，帮助读者构建更加稳健的机器学习系统。1.数据分布偏移问题概述1.1分布偏移的类型数据分布偏移主要

trust Tomorrow·2025-03-16 00:18

自动化测试入门基础知识必看（超详细）

目录1初识自动化测试2自动化测试和手工测试有什么不同3什么是自动化测试4自动化测试和手工测试应用范围的对比5区别对待不同的测试阶段6如何评估测试工具7如何选择合适的测试工具总结重点：配套学习资料和视频教学

软件测试老莫·2025-03-16 00:48

rk3588部署deepseek

docker代替安装（要下东西的，等待一下~）#安装Dockersudoaptinstalldocker.io#拉取Ollama镜像sudodockerpullollama/ollama#启动容器（数据持久化到

随便取个六字·2025-03-16 00:46

Python史上最强工具书——《Python编程从入门到实践》，允许白嫖

这本书分为两个部分：第一部分介绍了编程环境的搭建和Python编程所必须了解的基本概念；第二部分介绍了三个具体项目：分别是射击游戏、数据可视化、小型Web应用程序。

编程咕咕gu-·2025-03-16 00:46

现代游戏UI架构深度解析——以UIController为核心的模块化界面管理系统

一、架构全景与设计哲学本文将以重构后的UIController为核心，深入探讨Unity引擎下的高效UI管理方案。该体系采用"分层-分治"设计理念，通过界面生命周期管理、动态适配策略、资源优化机制三个维度的协同工作，构建了适应复杂交互需求的弹性UI框架。我们将从以下关键维度展开技术分析：二、核心模块技术解析2.1中枢控制器（UIController）namespaceGameCore.Interf

晴空了无痕·2025-03-16 00:45

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天，企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。

·2025-03-16 00:16

模型可解释性：基于因果推理的反事实生成与决策可视化

1.技术原理与数学公式1.1因果推理基础结构方程模型（SEM）：X=fX(PaX,UX)X=f_X(Pa_X,U_X)X=fX(PaX,UX)其中PaXPa_XPaX为父节点集合，UXU_XUX为外生变量反事实定义：YX=x(u)=Ydo(X=x)(u)Y_{X=x}(u)=Y_{do(X=x)}(u)YX=x(u)=Ydo(X=x)(u)表示在相同背景条件uuu下，强制变量XXX取xxx时的结果

燃灯工作室·2025-03-15 23:43

自动化特征选择：基于模型重要性的递归消除原理与实战指南

一、技术原理与数学公式1.1递归特征消除（RFE）核心思想J(S)=∑i=1n∣wi∣(特征重要性评分)J(S)=\sum_{i=1}^n|w_i|\quad(特征重要性评分)J(S)=i=1∑n∣wi∣(特征重要性评分)Sk+1=Sk−arg⁡min⁡fJ(Sk∖{f})(迭代消除策略)S_{k+1}=S_k-\arg\min_{f}J(S_k\setminus\{f\})\quad(迭代消除策

燃灯工作室·2025-03-15 23:42

Crawl4AI 与 BrowserUseTool 的详细对比

的详细对比，涵盖功能、技术实现、适用场景等核心维度：1.核心定位对比工具Crawl4AIBrowserUseTool类型专为AI优化的网络爬虫框架浏览器自动化工具（模拟人类操作浏览器）核心目标高效获取结构化数据供