生成开发文档说明

Uni-App 双栏联动滚动组件开发详解 (电梯导航)

本文基于提供的代码实现一个左右联动的滚动组件，以下是详细的代码解析与实现原理说明：{{item}}{{section.title}}{{para}}exportdefault{//组件参数定义props
FFF-X·2025-03-24 00:45

【access开发】导入excel 并生成表

hi，大家好呀！最近天气越来越暖了，在这个春暖花开的季节了，每天心情应该都是美美的，正所谓一年之计在于春，在这个美好的季节，大家一起努力学习学习吧！那我们来看看今天学点啥呢？大家在刚接触access时，很多都是excel的高手，学习的过程中，总会想着，怎么把现在的excel数据导入到access，那这个时候该怎么来操作呢？如果是新手，那肯定是导入excel就可以了，那如果你是一个爱show技术的e
Access开发易登软件·2025-03-24 00:14

Stability AI 发布 Stable Virtual Camera：从 2D 图像生成 3D 视频

StabilityAI发布StableVirtualCamera：从2D图像生成3D视频StableVirtualCamera[4]是由StabilityAI最新发布的一款能够从一张或多张2D图像（最多支持
三花AI·2025-03-24 00:43

Python自动登陆、登出南京理工大学NJUST校园网程序

文章目录开发目的使用说明参考资料开发目的今天突然想要用代码实现一下自动登陆校园网，上网搜寻了一下。
JimesMz·2025-03-23 23:12

微信视频号禁止下载？3招隐藏技巧秒存！安卓/iOS双端亲测有效，最后1招官方都默许

二、安卓用户下载方法1分钟提取缓存文件完整播放目标视频（确保缓存生成）。进入手机【文件管理】→【内部存储】→【Android】→【data】→【com.te
微丽宝·2025-03-23 23:10

使用kubeadm部署高可用IPV4/IPV6集群---V1.32

#若虚拟机是进行克隆的那么网卡的UUID和MachineID会重复#需要重新生成新的UUIDUUID和MachineID#UUID和MachineID重复无法DHCP获取到IPV6地址sshroot@1
·2025-03-23 23:23

stability ai推出的 AI模型2D图像转3D视频

用户可以通过指定相机轨迹和多种动态路径(如螺旋、推拉变焦、平移等)来生成视频。模型支持从1到32张输入图像生成不同宽高比(如1:1、9:16、16:9)的视频，最长可达1000帧。
微丽宝·2025-03-23 23:08

递归实例：登台阶问题:假如有n个台阶，一次只能上1个台阶或2个台阶，请问走到第n个台阶有几种走法？@C语言

为便于读者理解题意，这里举例说明如下：假如有3个台阶，那么总计就有3种走法：第一种为每次上1个台阶，上3次；第二种为先上2个台阶，再上1个台阶；第三种为先上1个台阶，再上2个台阶。
热心市民小汪·2025-03-23 23:07

论文阅读笔记——MAGICDRIVE: STREET VIEW GENERATION WITH DIVERSE 3D GEOMETRY CONTROL

MagicDrive论文MagicDrive通过对3D数据和文本数据的多模态条件融合和隐式视角转换，实现了高质量、多视角一致的3D场景生成。
寻丶幽风·2025-03-23 22:02

【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现

论文链接：Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance，这种方法通过引入一个额外的分类器，使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成
LittleNyima·2025-03-23 22:02

程序代码篇---Pyqt的密码界面

文章目录前言一、代码二、代码解释2.1用户数据库定义2.2窗口初始化2.3认证逻辑2.5角色处理2.6错误处理优化2.7功能扩展说明2.7.1用户类型区分管理员普通用户其他用户2.7.2安全增强建议三、
Ronin-Lotus·2025-03-23 22:01

NLP高频面试题（十）——目前常见的几种大模型架构是啥样的

LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型，它们通过海量的文本数据训练而成，能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理
Chaos_Wang_·2025-03-23 22:30

在SPSS的单因素方差分析（One-Way ANOVA）中，F值和t值是两种不同的统计量 f/t

它是通过比较组间方差与组内方差的比值来计算的，具体公式为：**F值=组间方差/组内方差**-**F值的意义**：-F值越大，说明组间差异相对于组内差异越大，即不同组之间的均值差异越显
zhangfeng1133·2025-03-23 22:30

中国大陆网站用了lightHouse之后还有必要用WebPageTest么？

以下是具体原因和场景说明：一、核心结论：Lighthouse与WebPageTest的定位差异工具核心价值适用场景中国大陆场景的局限性Lighthouse提供代码级优化建议（如压缩资源、渲染阻塞修复）本地开发调试
混血哲谈·2025-03-23 22:58

epoll成员函数介绍

函数原型intepoll_create1(intflags);参数说明flags类型:int描述:用于指定创建epoll实
C嘎嘎嵌入式开发·2025-03-23 22:28

Python画词云图，Python画圆形词云图，API详解

一、参数类型默认值说明参数类型默认值说明widthint400词云图的宽度（像素）heightint200词云图的高度（像素）background_colorstr“black”背景颜色，可以是颜色名称
请一直在路上·2025-03-23 22:27

SAP-ABAP：ABAP内存使用详细说明

以下是关于ABAP内存的详细说明：—##1.ABAP内存的特点-作用范围:仅在当前内部会话中有效。-生命周期:数据在当前程序及其调用的子程序中有效，程序结束后数据丢失。-共享范
爱喝水的鱼丶·2025-03-23 21:25

常见的编码方式及特征

③最后的结束符也要处理（2）举例说明转前：s13先转成asci
菜根Sec·2025-03-23 21:21

开发指南109-工作流节点功能

这种功能一般是这样生成的：a、实施人员定义一个
大道不孤,众行致远·2025-03-23 21:20

Python新手入门 python流程控制基础1——条件语句if~~else；if~elif~else；

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、条件语句是什么？
不爱纸片人·2025-03-23 21:19

使用 NetworkX 进行图论分析与可视化

本文将分点介绍NetworkX的主要功能，并通过代码示例进行详细说明。1.安装NetworkX在开始使用NetworkX之前，首先需要安装它。
aiweker·2025-03-23 21:18

TCP三次握手与四次挥手（全网最易懂保姆级教程）

一、前置知识准备1.TCP协议特性-面向连接：通信前需要建立专用通道-可靠传输：通过确认机制保证数据可达-全双工通信：双方可同时发送数据-流量控制：滑动窗口机制-拥塞控制：慢启动算法2.关键概念说明|术语
秋‍.·2025-03-23 20:44

回归模型评价指标——衡量预测能力

目录一、指标说明1.均方误差（MeanSquaredError，MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError，RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）
Tang–t·2025-03-23 20:12

第十八章：模板的多态力量_《C++ Templates》notes

编译期策略选择）关键要点总结第一部分：多选题(10题)第二部分：设计题(5题)答案与详解多选题答案：设计题参考答案1.编译期策略选择器2.类型安全访问者模式3.概念约束数学库4.编译期工厂模式5.静态多态容器测试说明一
郭涤生·2025-03-23 20:11

实时光线追踪技术：Ray Tracing_2024-07-21_02-55-16.Tex

实时光线追踪技术：RayTracing实时光线追踪技术教程基础知识光线追踪原理光线追踪是一种渲染技术，它通过模拟光线在场景中的传播和反射来生成图像。
chenjj4003·2025-03-23 20:41

从头开始学C语言第三十一天——void指针和const指针

说明形式：void*对于void指针，在没有强制转换数据类型之前，不能进行指针的算术运算#includeintmain(){inta=10;void*p;p=&a;printf("%d%d\n",a,*
神阶平天牛魔王·2025-03-23 19:36

转 C# .NET4.0 混合模式程序集异常

3.App.Config修改下：123456在.NET4.0下使用Dirext3D托管库，出现“混合模式程序集是针对“v1.1.4322”版的运行时生成的，在没有配置其他信息的情况下，无法在4.0运行时中加载该程序集
weixin_30516243·2025-03-23 19:05

.net 4.0 webServices 的使用，从前端到后端，代码超全。

1、创建webServices：创建之后会生成两个文件，分别是：SecurityWebService.asmx，SecurityWebService.asmx.csSecurityWebService.asmx
静静香甜·2025-03-23 19:04

数字签名与数字证书

这里写目录标题数字签名数字证书数字证书的原理数字证书的特点如何验证证书机构的公钥不是伪造的数字签名数字签名是非对称密钥加密技术与数字摘要技术的应用，数字签名就是用加密算法加密报文文本的摘要（摘要通过hash函数得到）而生成的内容
TABE_·2025-03-23 19:03

Python 中的 Iterable、Iterator 与生成器

Python中的Iterable、Iterator与生成器Iterable（可迭代对象）Iterator（迭代器）生成器（Generator）Iterable、Iterator与生成器的关系实际应用生成器的高级用法
CavenWang·2025-03-23 19:02

软考 中级软件设计师 考点知识点笔记总结 day06

二叉树的遍历6.4、查找二叉树（二叉排序树）BST6.5、构造霍夫曼树+6.6、线索二叉树6.7、平衡二叉树7、图7.1、存储结构-邻接矩阵7.2、存储结构-邻接表7.3、图的遍历7.4、拓扑排序7.5、最小生成树普利姆算法
莫问alicia·2025-03-23 18:59

SQL自学：怎么创建视图

视图并不实际存储数据，而是在每次查询时动态生成结果。
m0_74823471·2025-03-23 18:26

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

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（示例生成
吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

如何在 Bash 中不依赖 curl 或 wget 发出 HTTP 请求并实现文件传输——/dev/tcp的妙用

这个特性最初由KornShell(ksh)引入，后来被Bash继承，其设计初衷是为了方便用户通过网络发送数据，例如生成报告或执行简单的网络操作。然而，这个功能也因其
vortex5·2025-03-23 17:50

《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks

论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架（CL-FEFA）”中正负样本对比学习实现的技术细节，包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。
阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

SassScript：Sass中的编程特性详解

Sass（SyntacticallyAwesomeStylesheets）是一种强大的CSS预处理器，它允许开发者使用类似于编程语言的语法来编写CSS，然后通过编译生成标准的CSS代码。
jiajia651304·2025-03-23 17:46

When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches

集成方法基于文本的集成：通过级联集成、LLM重打分和LLM生成式错误纠正等方式，利用文本作为LLMs的输入和输出，处理语音相关任务，但存在信息损失和准确性与多样性平衡的问题。基于潜在表示的集成：
UnknownBody·2025-03-23 17:46

【图像去噪】论文精读：CVPR 2025 | DnLUT: Ultra-Efficient Color Image Denoising via Channel-Aware Lookup Tables

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总
十小大·2025-03-23 16:41

环形链表判断、入环问题

就是一个指针走一步，另一个指针走两步，如果两个指针会相等就说明该链表有
学习编程的gas·2025-03-23 16:40

Milvus学习整理

Milvus学习整理一、度量类型(metric_type)二、向量字段和适用场景介绍三、索引字段介绍（一）、概述总结（二）、详细说明四、简单代码示例（一）、建立集合和索引示例（二）、搜索示例（三）、参考文档五
louisliao_1981·2025-03-23 16:10

第十六章:Specialization and Overloading_《C++ Templates》notes

SpecializationandOverloading一、模板特化与重载的核心概念二、代码实战与测试用例三、关键知识点总结四、进阶技巧五、实践建议多选题设计题代码测试说明一、模板特化与重载的核心概念函数模板重载
郭涤生·2025-03-23 16:04

DeepSeek多语言AI高效应用实践

内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下，DeepSeek系列模型凭借混合专家架构（MoE）与670亿参数规模，在多语言处理、视觉语言理解及复杂任务生成领域实现了突破性进展。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命

图像Token化作为现代生成式AI系统的核心技术，长期面临对抗性训练不稳定、潜在空间冗余等挑战。
芯作者·2025-03-23 14:21

Docker 数据持久化核心：挂载（Mounts）与卷（Volumes）的区别与选择指南

Docker容器默认是无状态的——这意味着容器停止后，其内部生成的数据也会随之消失。为了持久化保存数据或在容器间共享数据，Docker提供了两种主要机制：挂载（Mounts）和卷（Volumes）。
z2637305611·2025-03-23 14:21

使用Docker部署MySQL8.0.29

--restart=always\-vmysql-data:/var/lib/mysql\-p3306:3306\-eMYSQL_ROOT_PASSWORD=root\-dmysql:8.0.29参数说明
九思x·2025-03-23 14:20

C++徒手造国密SM算法！码农の头发消失术实录

来看加密の奥义三连：SM2加密vs追妹子对比表行为SM2加密流程追妹子流程第一步生成随机数k制
skyksksksksks·2025-03-23 12:10

C++ 用ECC算法 Curve为EC_NIST_FP_521写个示例 签名和验签。PCI认证

这个程序：生成NISTP-521曲线的EC密钥。使用SHA-512进行哈希并签名数据。验证签名的正确性。编译：g++-oecc_signecc_sign.cpp-lssl-lcrypto运行：.
小黄人软件·2025-03-23 12:08

os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] = 的用法

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=单值作用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES
@锦瑟五十弦·2025-03-23 12:06

golang jwt挖坑

具体描述：因为公司需要，现有架构jwt生成token的代码是java实现的，然后现在在golang中需要对此token进行解析。
qiang527052·2025-03-23 11:33

STM8L1xx利用定时器实现毫秒和微妙延时

下面以STM8L101芯片为例及配合代码说明。
荣070214·2025-03-23 11:31
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