移动端开发深度揭秘第3页

基于USB Key的Web系统双因素认证解决方案：构建安全与便捷的登录体系

上海安当基于USBKey技术，推出了一套面向Web系统的双因素认证解决方案，通过硬件与密码学的深度融合，实现用户身份的高强度验证。

安当加密·2025-03-10 15:45

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

文章融合技术深度与江湖趣味，既解析了CNN、PCA、Q-learning等核心算法的"武功心法"（数学公式与代码实现

安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

1.3 DeepSeek 技术栈的定位与AI赋能场景

文章目录**一、DeepSeek技术全景定位****二、核心技术组件解析****三、AI赋能场景深度实践****四、开发赋能体系****五、企业级落地实践****六、开发者生态建设****七、技术演进路线

北辰alk·2025-03-10 14:42

解锁激光焊接新境界：填丝/填粉自适应技术大揭秘

激光焊接的品质之重在现代制造业的宏大版图中，激光焊接已然成为一股不可或缺的关键力量，深深扎根于众多核心领域。从汽车制造的精密车身架构搭建，到航空航天飞行器的关键部件连接，再到电子设备的微型化精密组装，激光焊接以其独特的技术优势，为这些行业的高效生产和产品性能提升提供了坚实保障。在汽车制造领域，激光焊接能够实现车身零部件的高精度连接，有效提升车身的结构强度与刚性，同时降低车身重量，为汽车的轻量化设计

计算机学长·2025-03-10 14:09

震撼揭秘！打造吸引招聘者的机器学习作品集终极指南！

如何创建一个脱颖而出的机器学习作品集在当今竞争激烈的就业市场中，打造一个强大的机器学习作品集比以往任何时候都更重要。这不仅仅是列出你的技能，更是要展示你的实际能力。一个精心制作的作品集可以让雇主清楚地了解你的技术专长、解决问题的能力以及你对该领域的热情。无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，作品集都是你脱颖而出并留下深刻印象的关键。在本指南中，我们将带你深入了解如何打造一个既能展示技能，又能助你获

真智AI·2025-03-10 14:38

GPT-4o 随机性揭秘：可控与不可控的奥秘

GPT-4o中可避免与不可避免的随机性探讨GPT-4o生成随机性的来源，从已知且可控的因素到不透明且不可控的机制。GPT-4o结果中的随机性：无可避免的现实毫无疑问，GPT-4o的输出存在随机性。毕竟，模型在选择每个token时是从概率分布中进行采样的。但我一直没有意识到，这些概率本身并不是完全确定性的。即使在使用相同的提示词、固定的随机种子（seed）以及将温度（temperature）设为0的

真智AI·2025-03-10 14:38

【2025】Cursor深度使用指南｜环境配置与常见问题解决方案

本文详细解析新一代智能编程工具的核心功能，提供环境搭建指引与典型问题应对策略，助力开发者提升工作效率。本文配套资料下载cursor永久免费完整资源包1.开发工具特性解析该编程工具整合了先进的智能辅助技术，采用与主流编辑器相似的界面布局。对于熟悉常见开发环境的用户，可以快速实现功能迁移与操作适配，同时支持扩展管理、运行环境配置等核心功能。2.核心操作指令汇总提升效率的四大组合键：Tab键：智能补全代

herobrineAC12·2025-03-10 14:37

大模型好书推荐 -挖到宝了，500页RAG神书几乎把RAG讲得透透的

脱泥不tony·2025-03-10 14:07

leetcode hot100 图论

题解:二维数组,遍历遇到当前值为1的,岛屿数加一,然后进行岛屿治理–dfs深度遍历当前值所在的岛屿,将该岛屿所在的其他值全部置为’2’,那么继续遍历时就不会重复计算cla

yadanuof·2025-03-10 14:06

代码托管平台深度解析：Gitee如何赋能本土开发团队

在数字化进程加速的今天，代码托管平台不仅是技术协作的工具，更是团队效率与安全的核心保障。Gitee作为国内技术生态的标杆产品，凭借其本地化适配能力与全流程工具链，成为开发者的强力后盾。本文从实际场景出发，剖析Gitee如何助力团队突破开发瓶颈。一、本地化体验：消除开发环境壁垒Gitee扎根国内开发者生态，从网络基础设施到用户界面均针对本土需求优化：高速访问：国内服务器集群确保代码拉取、提交响应毫秒

·2025-03-10 13:16

7 款热门项目管理工具深度剖析：Gitee 的卓越优势与多元选择

在当今竞争激烈的商业环境中，高效的项目管理是团队成功的关键。合适的项目管理工具能显著提升协作效率、优化资源分配并确保项目按时交付。本文将为您详细介绍7款主流项目管理工具，着重推荐功能强大的Gitee，帮助您根据团队需求做出最佳选择。一、Gitee（码云）——本土创新的项目管理先锋适用场景：软件开发全流程、开源项目协作、企业数字化转型核心优势：极致本地化体验服务器位于国内，代码操作响应速度极快，彻底

·2025-03-10 13:43

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

近年来，深度学习方法在SSVEP信号分类中取得了显著的成果。本文通过对31个深

自由的晚风·2025-03-10 12:00

【2025深夜随笔】简单认识一下Android Studio

其核心优势包括：官方支持：与AndroidSDK深度集成，优先适配新系统（如Android15）智能化工

LuXi_foryou·2025-03-10 12:58

PSPNet在图像超分辨率中的应用

近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的

AI天才研究院·2025-03-10 12:55

订单流

目前最常用的就是PriceLadder(市场深度），Footprint(订单轨迹），VolumeProfile

Kris144·2025-03-10 12:25

基于文本特征的微博谣言检测

本文将介绍如何基于文本特征，使用深度学习模型（如LSTM、CNN）和传统机器学习模型（如SVM）来实现微博谣言检测，并对这些模型的性能进行比较。

机器懒得学习·2025-03-10 11:24

《外包程序员的转行突围：从C++开发到未来之路》

当前C++开发岗位的竞争日益激烈，传统互联网企业对基础开发岗的需求逐渐饱和，而外包行业的局限性（技术深度不足、项目重复性高）让我开始思考：是继续在“舒适区”内卷，还是主动转型寻找新赛道？

挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-10 11:51

基于深度学习的恶意软件检测系统：设计与实现

近年来，深度学习技术在模式识别和分类任务中取得了显著成效，为恶意软件检测领域带来了新的机遇。

机器懒得学习·2025-03-10 11:49

你的软件在“虐待”用户吗？揭示“软件白吃指数”3步测出系统有多反人类

揭秘“软件白痴指数”3步测出系统有多反人类据统计，75%的用户在遇到3次操作障碍后会永久卸载应用，而91%的用户遭遇不友好提示时会怀疑自己智商不足。

Julian.zhou·2025-03-10 11:48

【DuodooTEKr】Odoo 18设备管理双剑客：Maintenance设备模块与IOT模块的深度解析与实践

作者：Odoo技术开发/资深信息化负责人日期：2025年3月9日作为拥有16年制造业信息化实战经验的从业者，我见证过企业从传统设备管理向数字化转型的全过程。在Odoo生态中，设备模块（Maintenance）与IOT模块（InternetofThings）堪称制造业数字化的"任督二脉"。本文将通过三组对比、四维差异、六大场景带您掌握这两个核心模块的应用精髓。一、模块定位的"一体两面"（1）设备模块

邹工转型手札·2025-03-10 10:46

AI Agent: AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化

的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化1.背景介绍1.1人机交互的演变历程1.1.1命令行界面时代1.1.2图形用户界面时代1.1.3自然语言交互的兴起1.2AI技术的发展现状1.2.1机器学习和深度学习的突破

AI天才研究院·2025-03-10 10:45

AWS WorkSpaces：企业级云桌面的三大杀手锏，重新定义远程生产力

一、揭秘AmazonWorkSpaces：云桌面的技术进化论

AWS官方合作商·2025-03-10 10:09

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

首先，给出一个数组x，然后基于表达式y=3x2+2，加上一些噪音数据到达另一组数据y。然后，构建一个机器学习模型，学习表达式y=wx2+b的两个参数w、b。利用数组x，y的数据为训练数据。最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。importnumpyasnp%matplotlibinlinefrommatplotlibimportpyplotas

Wis4e·2025-03-10 09:09

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

无论是进行深度学习模型的训练，还是大模型应用的推理，数据中心都需要提供充足的计算资源、存储空间和网络带宽。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

深度学习-144-Text2SQL之基于langchain的少量样本提示词模板FewShotPromptTemplate的应用实战(三)

文章目录1基本组件1.1大模型1.2数据库Chinook1.2.1创建并载入数据1.2.2SQLDatabase2年龄最大的员工姓名和年龄3少量样本提示词模板3.1创建示例集3.2创建格式化程序3.3创建示例选择器3.4创建少量示例提示词模板3.5应用测试3.6添加新示例4参考附录1基本组件1.1大模型fromlangchain_ollamaimportChatOllamaimportosos.e

皮皮冰燃·2025-03-10 09:36

Pytorch 第九回：卷积神经网络——ResNet模型

Pytorch第九回：卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回，基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。

Start_Present·2025-03-10 09:05

RoPE——Transformer 的旋转位置编码

在自然语言处理领域，Transformer是现代深度学习模型的基础，而位置编码（PositionEmbedding）则是Transformer处理序列数据的关键模块之一。

机智的小神仙儿·2025-03-10 09:34

每天五分钟深度学习pytorch：基于Pytorch搭建ResNet模型的残差块

残差块我们分析一下这个残差块，x经过两个卷积层得到F(x)，然后F(x)+x作为残差块的输出，此时就有一个问题，这个问题就是F(x)+x的维度问题，如果图片数据经过两个卷积层之后F(x)变小（height和weight变小）或者通道数发生了变化，那么此时F(x)是没有办法和x相加的，当然我们可以学习前面的GoogLeNet的方式，也就是说卷积之后的F(x)和x一样，大小不变，或者对x变道和F(x)

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-10 08:59

Vue中Scoped的原理及深度解析

Vue中Scoped的原理及深度解析前言回想起几年前初入职场时，面对面试官的提问“Vue中Scoped的原理是什么？”时，我的回答虽然勉强过关，但内心却充满了不确定。

喜欢代码的新之助·2025-03-10 08:28

Vue 框架深度解析：源码分析与实现原理详解

文章目录一、Vue核心架构设计1.1整体架构流程图1.2模块职责划分二、响应式系统源码解析2.1核心类关系图2.2核心源码分析2.2.1数据劫持实现2.2.2依赖收集过程三、虚拟DOM与Diff算法实现3.1Diff算法流程图3.2核心Diff源码四、模板编译全流程剖析4.1编译流程图4.2编译阶段源码五、组件系统与生命周期5.1组件初始化流程5.2生命周期源码触发点六、异步更新队列与性能优化6.

北辰alk·2025-03-10 08:25

Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）

代码位置摘要深度学习彻底改变了计算机视觉，但它使用深度网络架构取得了巨大的成功，而这些架构大多是手工制作的，因此可能不是最理想的。

境心镜·2025-03-10 08:54

智能教育：DeepSeek在课堂管理中的应用与代码实现

DeepSeek通过深度学习算法，能够从课堂数据中

Evaporator Core·2025-03-10 07:52

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

可以学习如下内容：•介绍神经网络核心组件。•如何构建一个神经网络。•详细介绍如何构建一个神经网络。•如何使用nn模块中Module及functional。•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。5.1核心组件神经网络核心组件不多，把这些组件确定后，这个神经网络基本就确定了。这些核心组件包括：1)层：神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量。2)模型：层构成的网络。3)损失函数：参数学习的目标函

Wis4e·2025-03-10 07:49

WHALE: TOWARDS GENERALIZABLE AND SCALABLE WORLD Models for Embodied Decision-making 翻译

Doc2X|PDF到Markdown一步搞定只需几秒，Doc2X即可将PDF转换为Markdown，支持批量处理和深度翻译功能。

Doc2X·2025-03-10 07:49

深度学习-Android-图片加载框架-Glide-(二)-切入源码层深入分析-Glide-缓存策略

介绍在上一篇中，我们知道了Glide框架的最基本的执行流程，那么只知道基本执行流程，这显然是不够的，我们要深挖Glide框架的细节处理原理，比如缓存机制，图片处理等，这一篇我们就一起去探索Glide的缓存机制。Glide缓存机制可以说是设计的非常完美，考虑的非常周全，下面就以一张表格来说明下Glide缓存。缓存类型缓存代表说明活动缓存ActiveResources如果当前对应的图片资源是从内存缓存

2401_84123077·2025-03-10 05:38

Android Glide 配置与初始化模块源码深度剖析

一、引言在Android开发中，图片加载是一个常见且重要的功能。Glide作为一款强大的图片加载库，因其高效、灵活和易于使用的特点，被广泛应用于各种Android应用中。Glide的配置与初始化模块是整个库的基础，它允许开发者根据不同的需求对Glide进行定制化设置，如缓存策略、图片解码格式、自定义组件等。本文将深入Glide源码，详细剖析其配置与初始化模块的实现原理和工作流程。二、配置与初始化模

&有梦想的咸鱼&·2025-03-10 05:08

Android Glide 缓存模块源码深度解析

一、引言在Android开发领域，图片加载是一个极为常见且关键的功能。Glide作为一款被广泛使用的图片加载库，其缓存模块是提升图片加载效率和性能的核心组件。合理的缓存机制能够显著减少网络请求，降低流量消耗，同时加快图片显示速度，为用户带来流畅的使用体验。本文将深入Glide缓存模块的源码，从整体架构到具体实现细节，全方位剖析其工作原理。二、Glide缓存模块概述2.1缓存的重要性在移动应用中，图

&有梦想的咸鱼&·2025-03-10 05:08

图文详解维感科技3D深度相机在AGV/AMR的应用（一）

叉式移动机器人(AGV/AMR)介绍叉式移动机器人（AGV/AMR）是在叉车上加载各种导引技术，构建地图算法，辅以避障安全技术，实现叉车的无人化作业。随着行业对自动化搬运的要求越来越高，近两年，融合了堆垛功能与自动化导向搬运的叉式移动机器人受到应用企业青睐。据中国移动机器人（AGV/AMR）产业联盟数据、新战略移动机器人产业研究所统计，2021年中国叉式移动机器人（含视觉导航）销量达8000台，同

Vzense ToF 3D·2025-03-10 04:30

【人工智能基础】生成模型：让数据“无中生有”的神奇魔法

主要生成模型及其逻辑1、生成对抗网络（GAN）2、变分自编码器（VAE）3、扩散模型（DPM）4、基于能量的模型（EBM）5、正规化流（NF）四、生成模型对比分析五、生成模型的应用拓展一、生成模型的发展脉络在深度学习尚未兴起的时期

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-10 03:49

语义检索-BAAI Embedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性

语义检索-BAAIEmbedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性语义向量模型（EmbeddingModel）已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域

汀、人工智能·2025-03-10 01:36

Ubuntu 下 Docker 企业级运维指南：核心命令与最佳实践深度解析20250309

Ubuntu下Docker企业级运维指南：核心命令与最佳实践深度解析在当今的数字化时代，Docker已成为企业应用部署和运维的基石。

Narutolxy·2025-03-10 01:02

清华DeepSeek：执手札利刃，破AI雾障，开深度进阶先河

「清华北大-Deepseek使用手册」链接：https://pan.quark.cn/s/98782f7d61dc「清华大学Deepseek整理）1－6版本链接：https://pan.quark.cn/s/72194e32428a资源链接：https://pan.quark.cn/s/3d4088555ca0资源链接：https://pan.quark.cn/s/df8ce3ea6f4e「Dee

2501_90771553·2025-03-09 22:39

2024年最新PyTorch深度学习项目实战100例数据集_python 深度学习项目演练

前言最近很多订阅了《PyTorch深度学习项目实战100例》的用户私信咨询有些数据集下载不了以及一些文章中没有给出数据集链接，为了解决这个问题，专门开设了本篇文章，提供数据集下载链接，打包100例的所有数据集

2401_84585440·2025-03-09 22:08

PyTorch 学习路线

数学基础：了解线性代数、微积分、概率论（深度学习的基础）。机器学习基础：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。学习资源Python入门：Python官方教程机器学习基础

gorgor在码农·2025-03-09 22:07

Imagen原理与代码实例讲解

随着深度学习技术的不断发展,生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)等新型模型逐渐展现出了令人惊叹的图像生成能力。

AI天才研究院·2025-03-09 22:05

Manus的功能与意义深度解析

Manus是2025年3月6日由中国团队推出的全球首款通用型AIAgent（智能体），其核心特点是能够自主规划并执行复杂任务，而非仅提供建议或答案。该产品因宣称“知行合一”的能力（如自动生成PPT、分析股票、筛选简历等）迅速引发行业热议，甚至导致官网因流量激增崩溃，邀请码被炒至数万元。一、Manus是什么？功能定位Manus被定义为“通用智能体”，能够通过独立思考调用工具链完成复杂任务，例如：文档

AndrewHZ·2025-03-09 21:32

四大主流 CRM 系统深度解析：谁才是企业的最佳选择？

CRM能够提升客户关系管理效率，通过对客户信息的全面收集和分析，实时跟踪客户活动、需求和偏好，为客户提供个性化服务，增强客户对企业的信任和满意度，进而促进客户的忠诚度和长期稳定的合作关系。同时，CRM系统还能实现销售流程优化，帮助销售团队更好地跟踪销售机会、管理销售线索，制定个性化销售策略，提高销售业绩。此外，它促进跨部门协作，让销售、市场、客服等团队共享客户信息和交流记录，实现全面的客户视图，提

wq54wq·2025-03-09 21:00

2024年CRM系统全景：领先品牌的深度解析与企业选择指南

在SaaS赛道中，CRM系统以其与交易的紧密联系和迅猛的发展势头，成为核心的竞争领域。根据艾媒咨询的最新数据，2021年中国CRM市场规模达到156亿元，同比增长16.5%。随着市场渗透率的提高以及社交化、智能化CRM解决方案的不断涌现，行业增长势头强劲。预计从2023年起，市场将以大约10%的年增长率稳健前行，未来三年内市场规模有望增加百亿，到2024年总规模将突破250亿元大关。《2024全国

新增长SaaS点评·2025-03-09 21:29

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法“好的代码如同山水画，既要工笔细描，又要留白写意”——一个在终端前顿悟的开发者DQN是Q-Learning算法与深度神经网络的结合体，通过神经网络近似Q值函数

带上一无所知的我·2025-03-09 21:28

无监督AI训练:机遇与挑战并存

无监督AI训练：机遇与挑战并存关键词：无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要：本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域，首先介绍了其基本概念与原理，然后详细解析了无监督AI训练的核心技术

AI天才研究院·2025-03-09 21:28

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