相似目标干扰第22页

【数学模型】层次分析_数学建模层次分析法例题及答案(1)

一、层次分析法的例题题目：选择好大学后，坤坤准备在开学前去旅游，他决定在城市A，城市B，城市C中选择一个作为目标地点

2401_84181253·2025-03-09 03:39

数学建模——层次分析法 AHP(Python代码)

步骤第一步构造系统的递阶层次结构构造目标

奋斗小青年Lv1.0·2025-03-09 03:07

SQL优化之Explain关键字详解

type字段：访问类型（性能核心指标）优化目标：避免ALL（全表扫描），尽量达到ref或range。

八股文领域大手子·2025-03-09 03:21

Agent 框架与应用

1.1初识Agent：智能体的核心能力AIAgent是一种基于大模型的自主任务执行系统，能够通过感知、决策、规划和执行实现复杂目标的闭环达成。

power-辰南·2025-03-09 02:49

关于无感方波启动预定位阶段

一、预定位的核心目标与原理消除启动不确定性无位置传感器下，转子初始位置未知，直接换相可能导致反转或失步。预定位通过施加固定方向磁场，强制转子对齐至预定角度（通常0°或60°电角度），建立初始位置基准。

蓑衣客VS索尼克·2025-03-09 01:34

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点1转换器与预估器实例化转换器fit_transform转换实例化预估器fit将训练集的特征值和目标值传进来fit运行完后，已经把这个模型训练出来了

qq_43625764·2025-03-09 01:05

基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署

基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署本资源文件提供了一个基于Flask开发后端、VUE开发前端框架的完整项目，用于在WEB端部署YOLOv5

薄泳蕙Howard·2025-03-09 01:26

基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署：轻松实现WEB端目标检测

基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署：轻松实现WEB端目标检测【下载地址】Yolov5-Flask-VUE基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署本项目提供了一个基于Flask

咎尉裕Lilah·2025-03-09 01:18

rclone命令详解

基本语法rclone[全局选项]子命令[子命令选项]源:路径目标:路径全局选项：用于配置rclone的行为，如指定配置文件、设置日志级别等。

网络飞鸥·2025-03-09 01:18

k8s scheduler源码阅读

目标通过源码加深对k8sscheduler的了解源码阅读环境准备源码在kubernetes仓库中,如何调试scheduler在我的另一篇文章《kubeadm搭建k8s源码阅读环境》里面有演示。

全是操作·2025-03-09 00:52

Python SQLite3 保姆级教程：从零开始学数据库操作

目标：让你像用记事本一样轻松操作数据库！目录什么是SQLite3？环境准备连接数据库创建表增删改查（CRUD）事务与错误处理高级技巧常见问题总结1.什么是SQLite3？

老哥不老·2025-03-09 00:46

1688拍立淘API接口搜索相似商品的实现方法

1688作为国内知名的大型批发采购平台，推出的拍立淘图片搜索功能，允许用户通过上传图片来快速找到与之相似的商品。

数据捕手19970108018·2025-03-09 00:39

利用Python爬虫按图搜索1688商品（拍立淘）：实战指南

在电商领域，按图搜索商品（类似“拍立淘”功能）是一种非常实用的功能，尤其适合用户通过图片快速查找相似商品。1688开放平台提供了按图搜索商品的API接口，允许开发者通过图片获取相关的商品信息。

小爬虫程序猿·2025-03-09 00:38

【完整版解决方案】sklearn加州房价数据集出错 housing = fetch_california_housing() HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden

1、下载数据集原始数据集:cal_housing.tgz2、放置数据集查找本地位置，执行代码后进入目标文件夹。

getalong·2025-03-08 23:34

Laya2.x游戏引擎入门系列（二）：UI界面开发

前端开发和游戏开发相信选择laya游戏引擎这类h5游戏引擎的开发者或多或少都有一些前端的开发经验，在开始开发小游戏之后会努力寻找和过往开发经历相似的地方。

安也 i·2025-03-08 23:01

linux下进程间通信方式(匿名管道)

管道运行特性深度分析3.1实验现象3.2⚙️关键特性验证四、开发实践指南️4.1Makefile解析五、管道的核心特征六、管道运行关键场景️深入理解进程间通信：匿名管道原理与实战解析一、进程间通信的本质与实现原理核心目标

誓约酱·2025-03-08 23:57

任务14：RunTime类的基本介绍和使用

文章目录一、任务目标二、任务分解三、参考资料一、任务目标在之前的学习中，我们大多数时间用的是挂载脚本来实现一个特定的功能或者效果，那么如果有大量相同的组件需要同一种功能或效果的时候怎么办呢？

じ☆ve撒哈拉·2025-03-08 23:22

Flask 框架简介

另一方面，Flask允许根据数据库类型或集成方法使用扩展来实现相同的目标。Flask的另一个理念是使用约定而不是配置，这意味着如果我们遵循网页开发的标准约定

dowhileprogramming·2025-03-08 22:18

面向服务的架构风格

SOA是一种通过逻辑组合操作和规则来满足业务需求的架构，提供了支持用户目标的一系列有序活动。它强调服务的粗粒度和松耦合，服务之间通过

Dragonlongbo·2025-03-08 22:40

请求超时和无法访问目标主机浅析

使用ping命令时也经常会遇到这两种情况：1、请求超时2、无法访问目标主机那么表示网络出现了问题。2、原因2.1、请求超时的原因可以看到“请求超时”没有收到任何回复。

卡西里弗斯奥·2025-03-08 22:35

深入理解 Linux systemd 单元类型及配置详解

systemd支持多种单元类型，如服务单元（.service）、目标单元（.target）、挂载单元（.mount）、设备单元（.device）、计时单元（.timer）。

weixin_42587823·2025-03-08 22:04

智能教育：DeepSeek在个性化学习中的应用与代码实现

个性化学习是教育技术领域的核心目标之一，它通过分析学生的学习行为、兴趣和能力，提供定制化的学习内容和路径，以最大化学习效果。

Evaporator Core·2025-03-08 21:30

腾讯云大模型知识引擎驱动的DeepSeek满血版医疗顾问大模型搭建实战

下面是该项目各个方面的详细分析：1.项目背景与目标腾讯云通过结合大模型（如DeepSeek）和知识引擎，致力于为医疗行业提供精准、个性化的智能医疗服务。

金枝玉叶9·2025-03-08 21:29

千万级订单的分布式事务一致性问题

T（任务）核心目标：实现跨服务最终一致性，事务成功率≥99.99%。系统TPMC（每分

时光不负追梦人·2025-03-08 21:46

红果短剧源码,专业软件开发公司

给大家分享一个相似的短剧APP源码，这个系统已接入穿山甲广告、百度广告、快手广告、腾讯广告等，类似红果短剧的玩法，可以看剧赚钱，享受广告收益广告解锁/付费解锁等全部都支持，并且完全开源！

+V：RF98632·2025-03-08 21:37

vite：初学 p5.js demo 画圆圈

p5.js是一个JavaScript的函数库，它在制作之初就和Processing有同样的目标。就是让艺术家，设计师，教育工作者和编程初学者能够很容易，很轻松地学习和使用程序设计。

belldeep·2025-03-08 21:05

网络安全检查漏洞内容回复网络安全的漏洞

网络安全的核心目标是保障业务系统的可持续性和数据的安全性，而这两点的主要威胁来自于蠕虫的暴发、黑客的攻击、拒绝服务攻击、木马。

网络安全指导员·2025-03-08 20:17

基于人体姿态识别和多人复杂场景下的人员ID唯一方案设计

方案结合人体姿态识别和人员ID唯一跟踪技术，旨在复杂场景中保持对人员的稳定跟踪并精确识别，处理遮挡、多目标交互等复杂情况。

云栖道人·2025-03-08 20:09

镜像世界的崛起：视频孪生技术与动态三维重构如何改变行业格局

其核心技术矩阵式视频融合、动态三维实时重构、空间智能引擎以及动态目标无感跟踪，正以前所未有的方式改变行业格局，推动全球视频孪生技术迈向新高度。一、视频孪生技术引领行业新变革什么是视频孪生技术

云栖道人·2025-03-08 20:09

基于深度学习的视频修复

以下是关于这一领域的系统介绍：1.任务和目标视频修复的主要任务和目标包括：去噪声：去除视频中的噪声，提升视频的视觉质量。去模糊：减少或消除视频中的模糊区域，使视频更清晰。去伪影：消

SEU-WYL·2025-03-08 20:35

什么是数据库中的宽表？

宽表常见于数据仓库、OLAP（联机分析处理）系统或大数据场景，其核心目标是优化查询性能，尤其是在需要频繁进行复杂分析或生成报表的场景中。

見贤思齊·2025-03-08 20:02

可视化学习：如何使用后期处理通道增强图像效果

这些生成纹理的技术有相似的地方，就是根据片元的纹理坐标，对片元着色，直接生成纹理。因为GPU是并行渲染的，每个像素的着色器程序是并行执行的，这样的渲染很高效。

·2025-03-08 19:12

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

使用步骤步骤1：准备数据步骤2：创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1.概述图像分类（如ResNet、MobileNet）目标检测

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

【架构论文-1】面向服务架构（SOA）

该项目的目标是构建某车企的数字孪生平台，在虚拟场景中能够仿真还原真实产线的动作和节拍，实现虚实联动，从而提前规避问题，节约成本，预测节拍，进行故障诊断和预测维护，从而完成系统和设备产线的优化。

W Y·2025-03-08 19:34

看视频学习方法总结

目标拆解技术将视频内容分解为「核心概念」「操作步骤」「应用场景」三部分，提前标注重点（如：视频05:30处有关键公式推导）。场景化学习

长勺·2025-03-08 19:29

【漏洞挖掘】——83、API接口安全问题刨析

文章前言在HW期间的目标信息收集阶段，我们时而会遇到WSDL(WebServicesDescriptionLanguage)的XML格式文件，其定义了Web服务的接口、操作、消息格式和协议细节，在WSDL

FLy_鹏程万里·2025-03-08 18:18

【04】基于STM32Fx的按键扫描与蜂鸣器控制简化版

第二步：一旦有按键被按下，去抖动延时计数器开始在定时中断函数里累加，在还没累加到阀值时，如果在这期间由于受外界干扰或者按键抖动，而使IO口突然瞬间触发成高电平，这个时候马上把延时计数器清零了,这个过程非常巧妙

智木芯语·2025-03-08 17:18

2025HW行动面试题20道全解析（附答案）黑客技术零基础入门到精通实战教程！

答：DDoS攻击通过向目标发送海量请求耗尽资源，导致服务瘫痪。防御需结合流量清洗（CDN）、负载均衡、IPS/ID

程序员七海·2025-03-08 17:06

案例1：金融数据分析----code知识点详解版

案例1：金融数据分析----code详解版1.引言1.1案例分析目标1.2涉及知识点1.3案例分析流程2.数据获取`涉及知识点：`2.1安装*tushare*库2.2获取Token2.3导入tushare

shlay·2025-03-08 17:06

基于YOLOv5的无人机农田监测系统实现与UI界面设计

深度学习中的目标检测技术，如YOLOv5，能够帮助实现精准的农田监测，提供自动化的解决方案。在这篇博客中，我们将介绍如何利用YOLOv5进行无人机农田监测，如何使用图形用户界

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-08 16:52

基于pandas的哪吒2电影评论数据分析

二、分析目标观众评价洞察：解析评分分布与情感倾向，识别影片的核心优势与争议点。用户行为分析：探索评论时间

2302_80651048·2025-03-08 16:27

【无人机】基于排队论系统、三角模型和马尔可夫链构建航空交通系统综合模型附matlab代码

目录研究背景：研究目标：研究思路：研究内容：研究步骤：代码框架研究背景：随着无人机技术的不断发展和应用，无人机在航空交通系统中的角色变得越来越重要。

天天酷科研·2025-03-08 16:50

电商系统设计专题系列的第一篇：概述与总体架构

1.1系统目标电商系统旨在构建一个高效、可扩展、模块化的平台，支持多种业务模式（如B2C、C2C、B2B），覆盖从用户前端交互到后端供应链管理、财务结算的全流程。

不出名的架构师·2025-03-08 15:37

OWL 开源智能体框架：颠覆闭源垄断，以 57.7% GAIA 得分打造全能 AI 代理新标杆

其核心目标是通过灵活、开放的技术架构，推动AI智能体在任务自动化与协作领域的发展。1.开发动因打破闭源垄断：Manus虽功能强大，但闭源与高价邀请码（曾被炒至数万元）限制了开发者与普通用户的使用。

几道之旅·2025-03-08 15:07

YOLOv12改进策略【注意力机制篇】| 引入MobileNetv4中的Mobile MQA，轻量化注意力模块提高模型效率（二次改进A2C2f）

一、本文介绍本文记录的是基于MobileMQA模块的YOLOv12目标检测改进方法研究。

Limiiiing·2025-03-08 15:21

Triplet Loss原理及 Python实现

AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering论文中提出的，可以学到较好的人脸的embeddingTripletLoss是一种用于训练特征嵌入（featureembedding）的损失函数，广泛应用于人脸识别、图像检索等需要度量相似性的任务

AIGC_ZY·2025-03-08 15:21

深入理解 C# 中的 DTO（数据传输对象）

1.基本定义DTO是一种仅包含数据、不含业务逻辑的轻量级对象，其核心目标是在系统不同层级或组件之间高效、安全地传输数据。DTO将所需数据整

鲤籽鲲·2025-03-08 15:20

爬虫遇到一个标签有两个类名怎么办？

frombs4importBeautifulSoup#假设html_content是包含目标HTML的字符串soup=BeautifulSoup(html_content,'lxml')divs=so

勇敢的牛马·2025-03-08 14:37

电商数据采集的网页抓取数据、淘宝、天猫、京东等平台的电商数据抓取|电商数据API接口网页爬虫、采集网站...

通过编写爬虫程序，可以自动访问目标网站，抓取商品信息、价格

IT黑侠-itheixia·2025-03-08 13:00

基于 MATLAB仿真卡尔曼滤波原理及应用

第4章讨论扩展Kalman滤波，并介绍其在目标跟踪和制导领域的应用和算法仿真。第5章介绍UKF滤波算法

资深码侬·2025-03-08 12:25

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