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汽车和工业用激光雷达行业分析

激光雷达通过脉冲激光照射目标并用传感器测量反射脉冲返回时间来测量目标距离，能够生成高分辨率的地图和三维模型。

LPiling·2025-01-22 13:16

【2024最新】渗透测试工具大全（超详细），收藏这一篇就够了！

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包所有工具仅能在取得足够合法授权的企业安全建设中使用，在使用所有工具过程中，您应确保自己所有行为符合当地的法律法规。

渗透谢老丝·2025-01-22 13:46

如何正确定位前后端bug？

在平时的开发过程中，正确定位前后端bug是提高开发效率和项目质量的关键。以下是一些实用的方法。一、前后端bug特征前端主要负责显示数据，后端主要负责处理数据、存储数据，前后端主要通过接口进行数据交换。

℡52Hz★·2025-01-22 13:15

智能送餐机器人底盘方案：从传感器选型到架构的全方位解析

今天，我将带大家深入了解我们团队在开发送餐机器人底盘时，从传感器选型到双主控架构（MCU与RK3588）的详细技术实现过程。让我们一起揭开智能送餐机器人的技术秘密吧！

为也科技·2025-01-22 12:45

Python异常处理：从基础到进阶

进阶应用2.1自定义异常2.2异常链2.3使用contextlib进行上下文管理2.4捕获所有异常（慎用）2.5异常处理与函数返回值三、实战案例3.1文件读写异常处理3.2网络请求异常处理四、总结在编程过程中

傻啦嘿哟·2025-01-22 12:13

Python识别处理验证码技术详解

然而，在自动化测试或数据抓取过程中，识别验证码成为了一个不得不面对的问题。本文将详细介绍如何使用Python来识别和处

傻啦嘿哟·2025-01-22 12:43

AI 工具推荐 Napkin.ai：让复杂想法一键变成直观图表

Napkin.ai是一款智能工具，能自动将文字生成信息图、流程图等多种图形。支持多样化样式选择和自定义调整，还能导出为多种格式。

weixin_38754564·2025-01-22 12:12

【过程记录】windows安装triton

windows安装triton记录问题原因解决办法问题在执行pipinstalltriton=2.0.0的时候遇到报错：没有对应的版本原因triton只适用于Linux操作系统，对于Windows不适用，需要做相应的转换解决办法下载对应的.whl文件triton-2.0.0-cp310-cp310-win_amd64.whl地址：https://github.com/PrashantSaikia/

靠才华吃土·2025-01-22 12:40

深度学习-92-大语言模型LLM之基于langchain的模型IO的模型调用

文章目录1Model的输入输出2langchain支持的模型3调用Ollama模型3.1设置环境变量3.2大语言模型LLM(OllamaLLM)3.2.1生成文本补全3.2.2流式生成文本补全3.3聊天模型

皮皮冰燃·2025-01-22 12:10

自定义注解格式化处理BigDecimal

一、场景描述在开发过程中，如果有实体类的属性中存在BigDecimal的属性，并且需要对其进行校验，例如：限制BigDecimal的小数点位数是两位或者处理精度自动补0。

都要好好的O·2025-01-22 12:09

美团Android开发200道面试题及参考答案（上）

http三次握手/四次挥手具体过程，信号量的变化，只有两次握手行不行三次握手过程：第一次握手：客户端向服务器发送一个SYN（同步）标志位为1的TCP报文段，其中包含客户端的初始序列号（ISN），此时客户端进入

大模型大数据攻城狮·2025-01-22 11:37

DSP实验七综合实验与考查

目录一、实验目的二、需验证的理论三、实验内容四、实验指导五、实验设计报告要求六、思考题【实验过程】1、语音采样、时域波形、频域波形2、延时3、混响4、单回声5、多重回声6、无限回声7、全通结构混响器8、

BeBeter」·2025-01-22 11:36

python之.pyc文件

计算机是不能够识别高级语言的，所以当我们运行一个高级语言程序的时候，就需要一个“翻译机”来从事把高级语言转变成计算机能读懂的机器语言的过程。这个过程分成两类，第一种是编译，第二种是解释。

diantuge7474·2025-01-22 11:35

增强大型语言模型（LLM）可访问性：深入探究在单块AMD GPU上通过QLoRA微调Llama 2的过程

EnhancingLLMAccessibility:ADeepDiveintoQLoRAThroughFine-tuningLlama2onasingleAMDGPU—ROCmBlogs基于之前的博客《使用LoRA微调Llama2》的内容，我们深入研究了一种称为量化低秩调整（QLoRA）的参数高效微调（PEFT）方法。本次重点是利用QLoRA技术在单块AMDGPU上，使用ROCm微调Llama-2

109702008·2025-01-22 11:35

node实现文件分片上传之multer篇

那文件分片上传的具体过程是怎样的呢？进行了许多搜索查找之后，参照众多资源进行修改，得到了自己的简易实现流程。

brokenmile·2025-01-22 11:35

资源管理在敏捷项目环境中如何工作

在敏捷方法中，资源管理并不是静态的，而是动态调整的过程，强调团队成员的自组织和协作能力、资源的快速适应性和灵活调配。

·2025-01-22 11:20

你有一份待查收的TextIn文档解析内测邀请函！

内测功能详情见下：1内置参数，去除图片和PDF水印实操场景下，部分带有明显水印的文件，会在解析过程中由于水印干扰产生错漏字现象。TextInParseX将去水印功能

·2025-01-22 11:19

掌控 React 表单：详解受控组件和非受控组件

在开发过程中，经常涉及到用户输入的表单处理；表单可以分为两种类型：受控表单（ControlledComponents）和非受控表单（UncontrolledComponents）。

·2025-01-22 11:48

【GreatSQL优化器-09】make_join_query_block

这个过程就是由函数make_join_query_block来执行的。下面用几个简单的例子来说明join连接

·2025-01-22 11:18

腾讯 Hunyuan3D-2：高分辨率3D 资产生成

腾讯Hunyuan3D-2：高分辨率3D资产生成的突破前言在当今数字化时代，3D资产生成技术正变得越来越重要。无论是游戏开发、影视制作还是虚拟现实领域，高质量的3D模型和纹理都是创造沉浸式体验的关键。

云樱梦海·2025-01-22 11:33

MES系统在肉制品加工行业解决方案

生产过程控制：生产过程中的温度、湿度、压力、时间

·2025-01-22 11:48

准确-NGINX 1.26.2配置正向代理并编译安装的完整过程

NGINX1.26.2配置正向代理并编译安装的完整过程，使用了ngx_http_proxy_connect_module模块。

ADFVBM·2025-01-22 11:03

深入解析 Java “NoClassDefFoundError” 异常及解决方法

在Java开发过程中，NoClassDefFoundError是一个令人头疼的运行时错误。该错误通常表示在编译时可用的类文件在运行时却无法找到。

王蘸蘸·2025-01-22 11:02

深度求索DeepSeek V2.5-1210发布：AI代码生成器迎来全新升级

深度学习技术日新月异，而强大的AI代码生成器也随之不断进化。

2401_89759264·2025-01-22 11:02

微服务架构下前端开发效率提升：AI代码生成器的应用

本文将探讨如何利用AI代码生成器等智能化工具，提升微服务架构下前端开发的效率，最终优化用户体验。在单体架构时代，前端开发相对简单，前后端交

2401_89759264·2025-01-22 11:02

【大模型应用开发动手做AI Agent】AutoGen

【大模型应用开发动手做AIAgent】AutoGen关键词：自动生成(AutoGeneration)AI代理(Agent)大型语言模型AutoGen框架自定义任务生成1.背景介绍1.1问题的由来在当今的

AI大模型应用之禅·2025-01-22 11:02

DCGAN - 深度卷积生成对抗网络：基于卷积神经网络的GAN

深度卷积生成对抗网络（DCGAN，DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetwork）是生成对抗网络（GAN）的一种扩展，它通过使用卷积神经网络（CNN）来实现生成器和判别器的构建

池央·2025-01-22 11:02

探索微服务架构：从单体应用到微服务的转变

本篇博客将深入探讨微服务架构，带领你了解从单体应用到微服务架构的演进过程、微服务的优势、挑战，以及如何实现向微服务的平滑过渡

大梦百万秋·2025-01-22 11:31

Swift 并发

代码支持挂起和继续执行，就可以在执行耗时很长的任务时抽空执行一些快速的操作，比如在下载文件、解析文件的过程中更新UI。并行代码指的是多段代码同时执行；比如一个

xiaoxiaobukuang·2025-01-22 11:59

稀疏矩阵介绍及实现

重新学学数据结构和算法，做个笔记记录下学习过程，今天也要加油鸭稀疏矩阵1、基本介绍当一个数组中大部分元素为０，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组。

xiaoshiguang3·2025-01-22 11:59

Python打包脚本为EXE可执行文件

项目需求2.2项目结构2.3文件内容2.4安装依赖库2.5使用Pyinstaller进行打包3.注意事项3.1新建虚拟环境3.2替换EXE文件图标4.效果展示1.打包原理Python脚本打包为EXE的过程

Ethan Hunt丶·2025-01-22 10:57

python3.6 split用法_对sklearn的使用之数据集的拆分与训练详解(python3.6)

主要演示大致的过程：导入->拆分->训练->模型报告以及几个重要问题：①标签二值化②网格搜索法调参③k折交叉验证④增加噪声特征(之前涉及)fromsklearnimportdatasets#从cross_validation

weixin_39849054·2025-01-22 10:57

python datasets_python基础之sklearn.datasets

sklearn.datasets模块主要提供了一些导入、在线下载及本地生成数据集的方法，可以通过dir或help命令查看，我们会发现主要有三种形式：load_、fetch_及make_的方法(1)datasets.load

weixin_39897887·2025-01-22 10:57

Python第三方库GDAL 安装

笔者在安装过程中，唯独使用pip安装遇到问题。最终通过轮子文件（.whl）成功安装。本文主要介绍如何下载和安装较新版本的GDAL轮子文件。

一名写前端的GISer·2025-01-22 10:57

Base64编码与解码（含C++代码）

所以将BASE64编码与解码的过程自己整理整理。

wallacegen·2025-01-22 10:27

【Error】pip安装模块出现4.0.0-unsupported报错

记录一次pip出错解决过程，参考：Invalidversion:‘4.0.0-unsupported‘-cmd报错解决方案_warning:errorparsingdependenciesofpyodbc

奶茶戒断高手·2025-01-22 10:53

AIGC视频生成模型：Meta的Emu Video模型

本文详细介绍Meta的视频生成模型EmuVideo，作为Meta发布的第二款视频生成模型，在视频生成领域发挥关键作用。

好评笔记·2025-01-22 10:21

光学变焦和数字变倍的区别，看完这篇文你就明白了！！！

这种变焦方式在放大图像时，不会损失图像的清晰度和质量，因为图像的放大是通过物理光学原理完成的，不涉及电子处理过程。效果：当光学变焦倍数增大时，相机能够拍摄到更远的物体，并且保持图像的清晰度和细节。

云卓SKYDROID·2025-01-22 09:21

分布式 IO 模块：开启药品罐装产线高效生产新纪元

精准把控，铸就稳定产品质量药品罐装过程对剂量的精准度要求近乎苛刻。哪怕是极其微小的剂量偏差，都可能影响药品疗效，甚至危害患者健康。M

明达技术·2025-01-22 09:20

字节跳动发布全新 AI 编程工具 Trae，近屿智能培养 AIGC 专业人才

Trae具备强大的功能集，包括AI问答、智能代码补全、基于Agent的编程模式以及端到端代码自动生成。

OJAC近屿智能·2025-01-22 09:20

实时离线AI字幕生成与翻译功能在智能眼镜上的应用展望

随着人工智能（AI）技术的不断进步，实时字幕生成和翻译功能正逐渐从传统的云服务走向本地设备，为用户提供了更为便捷、私密且广泛适用的服务。

花生糖@·2025-01-22 09:49

Autosar OS配置-Task/ISR stack监控-基于ETAS软件

文章目录前言OS配置OsOSOsTaskOsIsr代码分析总结前言之前在调试过程中出现过进Os_Cbk_StackOverrunHook导致程序卡死的情况，当时是把task中的OsTaskStackAllocation

赞哥哥s·2025-01-22 09:17

docker中gitlab迁移

dockerps2、进入docker容器dockerexec-i-t4d5e099d20af/bin/bash3、创建备份执行命令：gitlab-rakegitlab:backup:create备份完成后生成的文件

凌冽暖阳·2025-01-22 09:16

如何使用示例选择器来优化提示生成

sagvWSRJHMNEB·2025-01-22 08:14

使用 GPT-crawler 构建 RAG 应用的完整指南

随着生成式AI技术的迅猛发展，如何高效地利用GPT模型进行信息抽取和知识增强（RAG:Retrieval-AugmentedGeneration）成为了开发者关注的焦点。