由于目标机器积极拒绝

数字化供应链顶层架构规划设计方案

一、数字化战略与目标在规划数字化供应链顶层架构时，首先要明确数字化战略的核心目标。这包括提高供应链的透明度、增强供应链的韧性、优化运营成本、提升客户服务水平以及实现可持续发展。
数智化领地·2025-03-25 08:43

Spring AI Alibaba快速使用

SpringAI是一个AI工程领域的应用程序框架，它的目标是将Spring生态系统的设计原则应用于人工智能领域。但是，SpringAI不支持获取接入国内的大部分常见模型的，比如文心一言、通义千问等。
Charge8·2025-03-25 08:41

对 RPA应用技术 的理解

挑战与解决方案四、RPA与相关技术对比五、RPA实施方法论1.流程选择与评估2.开发与测试3.部署与监控六、未来趋势与发展方向1.智能流程自动化（IPA）2.云原生与协作化3.行业垂直化解决方案总结：RPA（机器人流程自动化
向贤·2025-03-25 08:08

YOLO编程：开启计算机视觉的神奇之门

目录一、从神奇的AI应用说起二、YOLO是什么三、YOLO的独特优势（一）速度为王（二）精度可靠（三）部署便捷四、YOLO的工作流程揭秘（一）图像分割与网格划分（二）目标预测与数据输出（三）结果筛选与最终确定五
大雨淅淅·2025-03-25 07:37

[node] 2 fs文件系统模块

它提供了一系列的属性和方法，来满足用户对文件的操作需求目标1掌握fs中文件处理方法readFile、writeFile等的基础用法2node如何安装3一些常用的终端快捷键
爱编程的小学究·2025-03-25 07:06

android非root状态,修改文件权限,非Root权限的Android上运行可执行文件

使用NDK编译可执行文件，即Android.mk文件应该是编译target应该是BUILD_EXECUTABLEinclude$(BUILD_EXECUTABLE)假设，编出的目标为helloworld1
笔杆abc·2025-03-25 07:34

CentOS7更新YUM源

由于CentOS7在2024年6月30号以后官方不再维护。很多yum源也陆续关掉了，所以我们要更换镜像源。
Mark Studio·2025-03-25 07:04

十亿级流量削峰实战：LinkedBlockingQueue缓冲池的工程化实现

十亿级流量削峰实战：LinkedBlockingQueue缓冲池的工程化实现》本文将以电商秒杀系统为背景，深度解析如何通过LinkedBlockingQueue构建百万QPS级异步缓冲系统，包含容量计算模型、拒绝策略选择
猿享天开·2025-03-25 07:03

基于STM32设计的智能教室管理系统_127

智慧大屏）功能【3】项目硬件模块组成【4】设计意义【5】国内外研究现状【6】摘要1.2设计思路1.3系统功能总结1.4开发工具的选择【1】设备端开发【2】上位机开发1.5参考文献1.7系统原理图二、研究目标三
DS小龙哥·2025-03-25 06:59

Makefile

语法规则目标...:依赖...命令1命令2...目标即要生成的文件。如果目标文件的更新时间晚于依赖文件更新时间，则说明依赖文件没有改动，目标文件不需要重新编译。否则会进行重新编译并更新目标文件。
熙曦Sakura·2025-03-25 06:27

蓝桥杯C++基础算法-完全背包（优化为一维）

目标是选择物品使得总价值最大，同时总容量不超过背包的容量。与0-1背包问题不同的是，完全背包问题中每个物品可以无限次选择。
sin2580·2025-03-25 06:26

蓝桥杯C++基础算法-多重背包

目标是选择物品使得总价值最大，同时总容量不超过背包的容量。与完全背包问题不同的是，多重背包问题中每个物品的数量是有限的。2.动态规划的概念动态规划是一种常用的算法技巧，
sin2580·2025-03-25 06:26

蓝桥杯C++基础算法-分组背包

目标是选择物品使得总价值最大，同时总容量不超过背包的容量。2.动态规划的概念动态规划是一种常用的算
sin2580·2025-03-25 06:26

蓝桥杯C++基础算法-多重背包（优化）

目标是选择物品使得总价值最大，同时总容量不超过背包的容量。与完全背包问题不同的是，多重背包问题中每个物品的数量是有限的。2.二进制
sin2580·2025-03-25 06:55

【RRF】递归排序融合 1 / (k + i) 核心思想

1.RRF的核心思想RRF的目标是将多个排名列表合并为一个统一的排名，同时尽可能保留每个列表中的重要信息。为了实现这一目标，
星星点点洲·2025-03-25 06:23

优化FFmpeg编码器参数设置

参数详细解释bit_rate=200000,//目标码率，采样码率越大，目标文件越大bit_rate_tolerance=8000000//码率误差，允许的误差越大，视频越小gop_size=300//
iummature·2025-03-25 05:22

【2024华为OD-E卷-200分-数值同化】（题目+思路+Java&C++&Python解析)

题目描述题目名称：数值同化题目背景：在一个数值同化过程中，你需要将一组数值进行特定的处理，使得它们能够“同化”到一个目标值附近。
执着的小火车·2025-03-25 05:51

leetcode hot 100 -搜索插入位置

给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。请必须使用时间复杂度为O(logn)的算法。
fchampion·2025-03-25 05:48

【NO.18】LeetCode HOT 100—34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置解题方法：二分搜索34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置给你一个按照非递减顺序排列的整数数组nums，和一个目标值
悬浮海·2025-03-25 05:18

LeetCode hot 100—搜索插入位置

题目给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。请必须使用时间复杂度为O(logn)的算法。
rigidwill666·2025-03-25 05:47

LeetCode hot 100—在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

题目给你一个按照非递减顺序排列的整数数组nums，和一个目标值target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。如果数组中不存在目标值target，返回[-1,-1]。
rigidwill666·2025-03-25 05:47

机器人的位姿变换左乘与右乘

对于机器人位姿变换，将变化量（变换矩阵）乘在当前位姿的左边和右边并不是完全一样的，它们的物理意义不同。具体效果取决于你要实现的操作——是相对于全局坐标系变换，还是相对于局部坐标系变换。
EngineerSuTao·2025-03-25 05:17

springboot完成复制一个word内容包括格式到另外一个word

org.apache.poipoi-ooxml5.2.3org.apache.poipoi-ooxml-schemas4.1.2org.apache.xmlbeansxmlbeans5.1.12，加载源文档和目标文档
shan~~·2025-03-25 05:46

MediaPipe：实时多媒体处理框架

MediaPipe是一个开源的实时多媒体处理框架，用于构建基于机器学习的应用程序。它提供了一套工具和库，使开发者能够轻松地处理和分析视频、音频和图像数据。
KsClang·2025-03-25 05:16

Leetcode Hot 100 35.搜索插入位置

1.题目35.搜索插入位置给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。请必须使用时间复杂度为O(logn)的算法。
码农珊珊·2025-03-25 05:15

Leetcode Hot 100 34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

1.题目34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置给你一个按照非递减顺序排列的整数数组nums，和一个目标值target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。
码农珊珊·2025-03-25 05:15

MediaPipe实时机器学习框架

MediaPipeMediaPipe是Google推出的一个实时机器学习框架，主要用于手势识别、人体姿态追踪、人脸检测等计算机视觉任务。
EngineerSuTao·2025-03-25 05:14

【环境与命令】conda环境更新

应用场景在使用电脑进行虚拟环境配置时，由于原先电脑上安装了一个很老的anaconda，一直没有使用。
JAMJAM_NoName·2025-03-25 04:44

AI生成Json结构化数据的几种方案

由于AI的注意力机制，AI可以在一次生成中根据上下文补全层级关系。
Dashesand·2025-03-25 04:14

Python机器人简单问答系统

目录项目背景与目的整理框架1.导入必要的库2.初始化Flask应用3.读取学习数据4.处理用户请求4.1首页路由4.2问答路由5.根据问题生成回答6.运行Flask应用全部代码HTML结构学习总结项目背景与目的项目背景随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）作为其核心领域之一，已经取得了显著的进步。自然语言处理技术使得计算机能够理解和处理人类语言，从而在各种应用中提供更加智能和个性化的服
chang_xiaoyi·2025-03-25 04:12

图论--单源最短路

BELLMAN-FORD/*bellman可以处理负权的单源最短路问题基本原理：每一次遍历所有的边，在第i次遍历所有边的时候就确定了由源点经过i条边所能到达的最进点由于n个点的最短路径中最多只有n-1条边
weixin_30399821·2025-03-25 04:12

如何做项目计划书

制作项目计划书需明确项目目标、定义项目范围、详细描述实施步骤、设定清晰的进度安排、合理分配资源、制定风险管理策略。其中，明确项目目标尤为关键，它为整个项目提供了清晰的前进方向和衡量成功的标准。
·2025-03-25 04:08

自动化测试框架维护成本高怎么办

通过制定清晰、易于理解且复用性高的测试用例，可以减少测试用例冗余和重叠，大幅降低由于代码变动引发的测试修改频率，从而有效降低整体维护成本。一、自动化测
·2025-03-25 04:38

Linux多线程工作笔记0004---C语言中g++ -o -c -g 功能

-c：只编译不链接，只生成目标文件。-g：添加gdb调试选
添柴程序猿·2025-03-25 04:10

day04面向对象高级

1.代码块类的五大成分之一(成员变量,构造器,方法,的代码块,内部类)静态代码块static{}特点:类加载时自动执行,由于类只会加载一次,所以静态代码块也只会执行一次作用:完成类的初始化,对静态变量的初始化
Angelyb·2025-03-25 03:35

第7章：实践项目7.2 大型项目实战

目录第7章：实践项目7.2大型项目实战一、桌面应用1.跨平台任务管理器二、网络服务2.在线图书管理系统三、嵌入式系统3.智能家居控制系统四、分布式系统4.分布式文件系统五、机器学习与AI5.图像识别系统六
xiaoheshang_123·2025-03-25 03:30

深入解析RDMA：从原理到C++实践

：协议处理占CPU资源超30%3带宽浪费：冗余数据拷贝消耗内存带宽61.2RDMA的诞生RDMA（RemoteDirectMemoryAccess）技术于2000年随InfiniBand协议提出，核心目标是通过以下特
这个懒人·2025-03-25 03:30

对比两个文本及文件差别的软件及步骤

使用BCompare软件对比两件文件内容首先打开软件BCompare软件选择对应的文件或文本对比若选择文本对比，则如下如选择差别，则会显示对应两个文本不同的地方，由于对比的仅是内容的差别，所以需要注意有时候若两个文件内部两个文件内容中会存在时间的差别
这个懒人·2025-03-25 03:29

正确解决std::logic_error异常的有效解决方法

这种错误通常是由于程序内部的问题
飞码创造者·2025-03-25 02:28

Kafka 面试备战指南

核心设计目标是什么？答：Kafka是分布式流处理平台，核心设计目标为高吞吐、低延迟、高扩展性。采用发布-订阅模型，适用于实时数据管道、流处理等场景。Kafka核心组件有哪些？
宋发元·2025-03-25 02:26

机器学习常见模型

机器学习作为人工智能的一个重要分支，在当今的科技领域发挥着至关重要的作用。其中，有许多常见的模型被广泛应用于各个领域。以下将详细介绍一些机器学习常见模型。
A宝呀·2025-03-25 02:55

加速还是安全？CDN与群联云防护的本质差异与适用场景

一、核心功能定位对比维度传统CDN群联云防护核心目标内容加速（降低延迟、提升访问速度）安全防护（抵御DDoS/CC攻击、隐藏源站）技术重心缓存优化、边缘节点分发流量清洗、AI行为分析、加密隧道主要能力静态资源缓存
群联云防护小杜·2025-03-25 02:53

DeepSORT 目标追踪算法详解

DeepSORT（DeepSimpleOnlineandRealtimeTracking）是多目标追踪（MOT）领域的经典算法，通过结合目标检测、运动预测和外观特征匹配，实现了高效、稳定的实时追踪。
reset2021·2025-03-25 02:22

LeetCode(704)：二分查找

二分查找题目链接题目：给定一个n个元素有序的（升序）整型数组nums和一个目标值target，写一个函数搜索nums中的target，如果目标值存在返回下标，否则返回-1。
慕洋男孩·2025-03-25 01:51

【机器学习】什么是逻辑回归

首先介绍了逻辑回归在机器学习领域的重要地位，然后解释了其名称的由来和如何利用样本特征和概率之间的关系进行分类。通过与线性回归的对比，解释了概率值的概念和如何进行分类。
若兰幽竹·2025-03-25 01:20

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法

传统机器学习依赖于预先收集的静态数据集进行训练，这种方法在面对不断变化的环境时显得捉襟见肘。
熵减画眉·2025-03-25 01:48

机器学习-分类模型-非线性模型

支持向量机(SVM)通过核函数处理非线性分类（如RBF核）小样本非线性数据svm.SVCK近邻(K-NearestNeighbors)基于局部相似性，无需训练模型小数据量，特征空间均匀neighbors.KNeighborsClassifier决策树(DecisionTree)可解释性强，自动处理非线性关系需可视化决策规则tree.DecisionTreeClassifier随机森林(Random
恸流失·2025-03-25 01:17

【华为OD-E卷 - 求符合条件元组个数 100分（python、java、c++、js、c）】

【华为OD-E卷-求符合条件元组个数100分（python、java、c++、js、c）】题目给定一个整数数组nums、一个数字k，一个整数目标值target，请问nums中是否存在k个元素使得其相加结果为
CodeClimb·2025-03-25 01:46

模型部署全流程：SavedModel、TFLite、TF.js、ONNX 的导出与实战

从训练到导出，用户可根据目标平台灵活选择格式，部署到：服务端（TFServing/TensorRT）移动端（TensorFlowLite）浏览器端（TensorFlow.js）多框架跨平台（ONNX）本章我们将覆盖四大部署格式
AI筑梦师·2025-03-25 00:44

关于Docker是否被淘汰&虚拟机实现连接虚拟专用网络&Ubuntu 22.04 LTS部署Harbor仓库全流程

1.今天的第一个主题：第一个主题是关于Docker是否真的被K8S弃用，还是可以继续兼容，因为我们知道在去年的时候，由于不可控的原因，docker的所有国内镜像源都被Ban了，再加上K8S自从V1.20
Gold Steps.·2025-03-25 00:14
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