真正率第3页

卓伊凡怒揭真相：鸿蒙自研铁证如山，岂容无端抹黑？

更有甚者，一些所谓的“开发者”，实则仅仅是对技术怀有一定热情，却从未真正深入参与过实际的开发工作。他们竟以AndroidStudio为依据，妄言鸿蒙的De

卓伊凡·2025-03-16 19:33

MyBatis-Plus 逻辑删除：让数据“消失”却不真正删除的秘密！

目录一、什么是逻辑删除？二、MyBatis-Plus如何实现逻辑删除？⚙️三、总结：我的其他文章也讲解的比较有趣，如果喜欢博主的讲解方式，可以多多支持一下，感谢！了解DELETE、TRUNCATE、DROP关键字请看：MySQL数据删除三剑客：DELETE、TRUNCATE、DROP秒懂！其他优质专栏：【SpringBoot】【多线程】【Redis】【✨设计模式专栏（已完结）】…等如果喜欢作者的讲

码熔burning·2025-03-16 16:44

MATLAB代码开发实战：从入门到高效应用

一、MATLAB生态系统的核心优势（扩展原有内容，增加行业数据）MATLAB在全球工程领域的市场占有率已达67%（2024年IEEE统计），其核心优势体现在：矩阵运算速度比传统编程快3-5倍包含22个专业工具箱的完整工具链与硬件设备

vvvae1234·2025-03-16 15:39

使用yolov8+flask实现精美登录界面+图片视频摄像头检测系统

这个是使用flask实现好看登录界面和友好的检测界面实现yolov8推理和展示，代码仅仅有2个html文件和一个python文件，真正做到了用最简洁的代码实现复杂功能。

FL1623863129·2025-03-16 13:49

机器学习的下一个前沿是因果推理吗？——探索机器学习的未来方向！

然而，要实现真正的突破，机器学习还需要克服实践和计算上的挑战，特别是在因果推理方面的应用。未来，因果推理或许将成为推动机器学习发展的新前沿。什么是因果推理，它如何与机器学习相关？

真智AI·2025-03-16 13:49

3.2 Spring Boot单元测试：Mockito+JUnit5全覆盖策略

单元测试](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/7a1b3c4d4e5b4f7c9c3d4a5b0e8d4e4c.png)##引言在持续交付的敏捷开发中，**单元测试覆盖率*

Sendingab·2025-03-16 12:10

软件需求-软件客户需求权利书

这将有助于开发人员设计出真正满足你的需要并达到你期望的优秀软件。为帮助开发人员和分析人员，可以考虑邀请他

workflower·2025-03-16 10:29

基于 svm 的金融咨询情感分析

已经标注好的，分为1正性，-1负性两类），首先采用B-gram卡方差提取特征词汇2.使用卡方提取的特征词为每一篇咨询建立向量表示模型3.使用向量进行svm分割，训练语料80%，测试语料20%，并评估模型准确率，

ouprince·2025-03-16 10:28

你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求？（附特征优化方案）

就需引入文本特征增强技术：语义信息补全：突破单词语义局限，捕获词序关联特征模型适配优化：构建符合算法输入规范的矩阵结构评估指标提升：通过特征增强直接影响模型准确率、召回率等核心KPI如电商评论情感分析场景

·2025-03-16 08:23

AI在投标管理中的智能化应用设计方案

一、系统设计目标E={e1,e2,e3}其中{e1:标书准备效率提升40%e2:中标率提升25%e3:人工审核工作量降低60%E=\{e_1,e_2,e_3\}\quad\text{其中}\quad\begin

警世龙·2025-03-16 08:42

通信之PDH准同步数字系列

PlesiochronousDigitalHierarchy）：是数字通信系统中的一种数字传输系列，采用在数字通信网的每个节点上都分别设置高精度时钟的方式，这些时钟信号有统一标准速率，但各时钟间存在微小差别，并非真正的同步

玖Yee·2025-03-16 07:40

基于 KTransformers的DeepSeek-R1 本地部署方案，成本骤降32倍！

本地部署“成本骤降32倍”，助力R1真正落地「中小企业」中！1.Deep

爱科技Ai·2025-03-16 07:38

element audio 标签不显示_BenQ 明基专业摄影显示器SW270C开箱评测体验

前言继BenQSW271显示器(评测链接)之后，BenQ又推出了专业影像工作者的高效利器—SW270C(官网链接)，搭配27英寸2K分辨率IPS屏，覆盖99%AdobeRGB、100%sRGB\Rec.709

weixin_39685130·2025-03-16 07:36

基于群智能算法的三维无线传感网络覆盖优化数学模型-可以使用群智能算法直接调用进行优化，完整MATLAB代码

1.1三维覆盖模型由于节点随机抛洒，而传感器节点的分布情况会影响网络覆盖率，以RcovR_{\text{cov}}Rcov作为覆盖率评价标准。在三维覆盖区域中，传感器节点的覆盖区域是某一半径确定的球。

算法小狂人·2025-03-16 06:04

开博尔支持超高清8K显示HDMI2.1线材评测体验

前言（网络整理）：虽然目前没有真正的HDMI2.1的电视机，但是HDMI协会针对HDMI2.1标准做出了临时参数标准和HDMI2.1连接器认证授权，经开博尔技术咨询后得知，开博尔对于HDMI协会当前对HDMI2.1

只你不知·2025-03-16 06:03

顺序表和链表的比较

2.CPU高速缓存命中率更高。(物理空间连续)缺点：1.头部和中部插入和删除时间效率低(O(n))。2.连续的物理空间，空间不够后需要增容：a.增容有一定程度的消耗。

数九天有一个秘密·2025-03-16 06:29

大模型+智能代理：自动化测试的终极组合？

用ChatGPT做软件测试在软件测试领域，自动化测试的目标一直是提高测试效率、减少人工干预、提升缺陷发现率。

测试者家园·2025-03-16 05:55

python高并发访问mysql_Python访问MySQL

因为MySQL不仅免费，普及率最高，出了错，可以很容易找到解决方法。而且，围绕MySQL有一大堆监控和运维的工具，安装和使用很方便。使用MySQLMySQL是Web世界中使用最广泛的数据库服务器。

阿廖林诺·2025-03-16 05:21

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）数据分享：气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）该数据集包括中国2001~2018年月尺度或年尺度的地表短波波段反照率、

树谷-胡老师·2025-03-16 04:50

hive 中优化性能的一些方法

优点:列式存储格式具有更高的压缩率和查询性能。支持谓词下推（PredicatePushdown）和列裁剪（ColumnPruning）。示例:CREATETA

闯闯桑·2025-03-16 02:30

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都

bug菌¹·2025-03-16 01:26

外呼系统破局电话管控：AI电销机器人合规运营实战指南

但数据显示，采用合规策略的企业外呼接通率仍能保持38%以上，关键在于建立适配监管环境的智能外呼体系。

ai_vx_3307623172·2025-03-16 01:53

如何提高测试用例覆盖率？

点击文末小卡片，免费获取软件测试全套资料，资料在手，涨薪更快我们将讨论测试覆盖率的相关问题，以及它如何帮助提高软件质量的。

测试老哥·2025-03-15 23:11

【C++基础八】类和对象—末(初始化列表、友元和匿名对象)

初始化列表的细节2.static成员3.友元3.1友元函数3.2友元类4.类的匿名对象5.explicit1.初始化列表构造函数中,为一个成员赋值，只能说对此成员赋初始值，不能称之为初始化，初始化列表才是真正初始化成员变量的地方

Pacify_The_North·2025-03-15 23:09

基于AI编程，产品全流程变革的具体案例

2.隆基乐叶光伏制造首创基于图像特征的实时AI精准追溯技术，每18秒完成12个电池串异常识别，解决传统追溯准确率低的问

xinxiyinhe·2025-03-15 22:33

leetcode-sql数据库面试题冲刺（高频SQL五十题）

我想吃烤肉肉·2025-03-15 20:19

20240306作业

1.编写一个伪终端：在真正的终端上运行这个伪终端程序之后，能够执行所有的shell指令，甚至再次运行自己#include#include#include#include#include#include#

水水阿水水·2025-03-15 19:46

大语言模型的潜力是否被高估

例如，通过解决卡雷尔编程谜题（KarelPuzzle），模型在没有直接接触环境信息的情况下，正确率从初始的随机指令提升至92.4%，并展现出对

dev.null·2025-03-15 19:12

Cohen‘s Kappa 系数（κ系数）

它考虑了随机一致性的影响，提供比简单的准确率（Accuracy）更可靠的评估方式。

大霸王龙·2025-03-15 19:09

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件)→数据预处理(初始化分词器+数据处理器+数据加载器)→模型训练(初始化模型/优化器/学习率调度器

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

定义产品成功的核心指标都有哪些

这些核心指标包括用户满意度、用户留存率、净推荐值（NPS）、客户终身价值（CLV）、活跃用户数（MAU/DAU）、客户获取成本（CAC）等。

·2025-03-15 18:05

如何判断市场需求是真痛点还是伪需求

尤其是用户的付费意愿，是最能反映需求真伪的重要指标之一，因为真正的市场痛点必然伴随较高的用户付费意愿。著名创业导师PaulGraham曾说：“不要只是听用户说什么，要看他们实际做了什么。”

·2025-03-15 18:35

图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images

无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区，去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换，在实际的图像拼接任务中，由于输入图像的多样性和复杂性

cccc来财·2025-03-15 17:26

训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？

在训练模型时，步长（也称为学习率，LearningRate）是一个关键的超参数，它控制着每次参数更新的大小。

yuanpan·2025-03-15 16:52

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。

湫怿·2025-03-15 16:19

2007-2023年42家上市商业银行常用变量数据

社会责任报告、wind3、指标：基本情况：证券代码、证券简称、公司属性、省份、城市、成立日期、上市日期、上市地点、上市板、存贷情况：贷款总额、绿色信贷余额、绿色信贷比例、存款总额、贷款减值准备、贷款损失准备充足率、

m0_71334485·2025-03-15 16:18

计算机视觉算法实战——驾驶员玩手机检测（主页有源码）

根据NHTSA数据，美国每年因手机使用导致的交通事故超过3000起，中国公安部的统计显示开车使用手机的事故率是正常驾驶的23倍。该技术通过实时监测驾驶员手部动作和视线方向，识别非法使用手机行为，在以

喵了个AI·2025-03-15 16:48

Spring Boot应用首次请求性能优化实战：从数据库连接池到JVM调优

1.1典型问题场景在某互联网金融项目的SpringBoot应用上线后，运维团队发现一个关键现象：应用重启后首次访问提现接口耗时约1300ms后续请求稳定在200ms以内每日凌晨服务重启后，首笔交易超时率高达

一休哥助手·2025-03-15 16:18

准确率（Precision）和召回率（Recall）

准确率（Precision）定义：准确率是指在模型预测为正的样本中，真正为正的样本所占的比例。它关注的是模型预测的准确性。

asdfg1258963·2025-03-15 16:47

机器学习中的梯度下降是什么意思？

具体来说：梯度：梯度是损失函数对模型参数的偏导数，表示损失函数在当前参数点上的变化率。下降：通过沿着梯度的反方向（即损失函

yuanpan·2025-03-15 15:45

llamaindex实现企业级RAG应用（一）

在llamaindex官网给的案例，5行代码就可以构建RAG应用，但要真正实现企业级RAG应用，则需要花费大量时间去调优。本文通过一个复杂的项目案例，记录下工作中常用

弈秋001·2025-03-15 15:15

音视频入门基础：RTP专题（18）——FFmpeg源码中，获取RTP的音频信息的实现（上）

一、引言通过FFmpeg命令可以获取到SDP描述的RTP流的的音频压缩编码格式、音频压缩编码格式的profile、音频采样率、通道数信息：ffmpeg-protocol_whitelist"file,rtp

崔杰城·2025-03-15 14:32

【Transformer-Hugging Face手册 07/10】微调预训练模型

进行训练2.3训练超参数2.4评价2.5训练类三、使用Keras训练TensorFlow模型3.1为Keras加载数据3.2将数据加载为tf.data.Dataset3.3数据加载器3.4优化器和学习率调度器

无水先生·2025-03-15 13:54

SEORoal·2025-03-15 13:53

马斯克说的没错，DeepSeek确实厉害，但真正可怕的是...

作者：PPT百科（PPTwiki.COM）发布日期：2025年2月25日“中国能做出DeepSeek这样的AI，我一点都不意外。”当马斯克在达沃斯论坛上说出这句话时，全球科技圈的目光再次聚焦到了这个中国AI独角兽身上。然而，这位“硅谷钢铁侠”的下一句话却耐人寻味：“但它还不是革命性的，我们的Grok3会更好。”马斯克的评价看似矛盾，实则揭示了AI竞争的核心逻辑——技术突破与市场落地的双重博弈。而D

PPT百科·2025-03-15 13:22

fpga驱动rgb液晶屏_以ARM+FPGA结构驱动高分辨率液晶显示设计与效果测试

摘要：结合ARM操作灵活和FPGA实时处理的优点，提出采用ARM+FPGA结构驱动高分辨率RGB888液晶显示屏。

奶油小馒头·2025-03-15 12:11

分布式光伏电站经济性指标优化分析

摘要结合工程经验，分析了工商业分布式光伏电站平准发电成本（LevelizedCostofEnergy，LCOE）、资本金内部收益率（InternalRateofReturn，IRR）的主要影响因素，其中平准发电成本主要受静态投资影响

罗思付之技术屋·2025-03-15 11:07

哨兵2号遥感影像解析全流程：步骤、算法与AI应用详解

哨兵2号（Sentinel-2）凭借其高分辨率多光谱数据，成为遥感分析的热门数据源。本文将系统梳理哨兵2号影像解析的核心步骤、适用算法与软件工具，并探讨AI技术在该领域的创新应用。

zhz5214·2025-03-15 09:24

cv君独家视角 | AI内幕系列七：EfficientViT模型：基于多尺度线性注意力模块，实现高效的高分辨率密集预测

专题概况cv君独家视角|AI内幕系列是一个专注于人工智能领域的深度专题，旨在为读者揭开AI所有领域技术的神秘面纱，展示其背后的科学原理和实际应用。通过一系列精心策划的文章，我们将带您深入了解AI的各个领域，从计算机视觉到文本语音等多模态领域，从基础理论到前沿技术，从行业应用到未来趋势。无论您是AI领域的工程师或者专家，还是对这一领域充满好奇的读者，这个系列都将为您提供高价值的见解和启发，为您带来横

cv君·2025-03-15 09:19

GEE数据集——Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) 卫星sentinel-2哨兵-2（HLS）

简介统一大地遥感卫星哨兵-2（HLS）项目通过虚拟卫星传感器群提供一致的地表反射率（SR）和大气层顶部亮度（TOA）数据。

此星光明·2025-03-15 09:18

推荐频道

真正率