空三结果评估第11页

三维点云重建的原理及代码

在实际应用中，无法获得物体所有表面的三维坐标数据，因此点云重建算法必须处理部分点云数据，尽可能准确地还原物体的几何结构。点云重建的目标是通过对描述物体表面形状的点数据进行处理，根据它们的

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

C语言指针入门(二)

includeintmain(){inta=10;int*p=&a;int**pp=&p;printf("%d\n",a);printf("%d\n",*p);printf("%d\n",**pp);//打印结果全为

悄悄敲敲敲·2025-03-23 20:13

第十八章：模板的多态力量_《C++ Templates》notes

模板的多态力量一、动态多态vs静态多态二、奇异递归模板模式（CRTP）三、策略模式（编译期策略选择）关键要点总结第一部分：多选题(10题)第二部分：设计题(5题)答案与详解多选题答案：设计题参考答案1.

郭涤生·2025-03-23 20:11

AI大模型编程能力对比：Deepseek&Claude&Gemini

本文将对三种主流的AI模型——DeepSeekv3、GeminiFlash2.0和Claude3.5Sonnet的编程能力进行详细对比，帮助读者根据具体需求选择最合适的工具。

黑夜路人（heiyeluren）·2025-03-23 20:11

图像质量评价学习笔记02：IQA模型性能评价指标（PLCC、SROCC、KROCC、RMSE）

性能好的图像质量评价（IQA）算法，其质量评测分数会与主观质量分数高度一致，IQA有许多评价指标，为了衡量方法测试结果与主观评价之间的一致性，视频质量专家组VQEG（VideoQualityExpertsGroup

可靠的豆包蟹同志·2025-03-23 20:11

【005安卓开发方案调研】之Flutter+Dart技术开发安卓

基于2025年国内移动开发环境现状，结合多份行业分析报告和技术文档，对Flutter+Dart开发安卓应用的技术成熟度和生态适配性分析如下：一、技术成熟度评估1.跨平台能力达到生产级标准Flutter的

ThinkPet·2025-03-23 20:10

Python 错误处理

用错误码来表示是否出错十分不便，因为函数本身应该返回的正常结果和错误码混在一起，造成调用者必须用大量的代码来判断是否出错：

赔罪·2025-03-23 19:39

【Python Qt 基本概念】深入探讨 PySide6 与 PyQt6：选择、共存与最佳实践

目录标题第一章:Python绑定的Qt库——PySide6与PyQt6的比较1.1PySide6与PyQt6的基本介绍1.1.1PySide6：Qt官方推荐的Python绑定1.1.2PyQt6：成熟的第三方

泡沫o0·2025-03-23 19:37

策略模式

策略模式指在一个方法中，某些关键步骤的算法依赖调用方传入的策略，传入不同的策略，即可获得不同的结果，大大增强了系统的灵活性。

烟沙九洲·2025-03-23 19:05

【论文复现】——基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法

目录一、论文概述二、代码实现三、结果展示1、初始位置2、配准结果四、实验心得一、论文概述在点云配准过程中，针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题，提出一种基于尺度不变特征变换

点云侠·2025-03-23 19:35

RK3588开发笔记-DDR4降频实战与系统稳定性优化

目录前言一、DDR变频原理与工具准备1.1DDR变频机制1.2工具链配置二、DDR降频操作步骤2.1找到RK3588DDR默认bin文件2.2修改DDRbin文件频率三、进阶优化与调试3.1温控策略调整

flypig哗啦啦·2025-03-23 19:04

鸿蒙5开发：Ark-TS UI 动效设计指南：让你的应用界面 “活” 起来

一、Ark-TSUI动效的核心玩法：简单又强大Ark-TSUI的动效设计基于Animator类和内置的过渡效果，无需复杂的第三方库，就能实现多种动画效果。比如：按钮点击

·2025-03-23 19:18

Python 中的 Iterable、Iterator 与生成器

Iterator（迭代器）生成器（Generator）Iterable、Iterator与生成器的关系实际应用生成器的高级用法（send()）总结在Python中，Iterable、Iterator和生成器是三个密切相关的概念

CavenWang·2025-03-23 19:02

通过SSH隧道与跳板机实现本地端口映射访问服务器文件

文章目录场景需求一、服务器端配置1.启动HTTP文件服务2.配置防火墙3.验证服务状态二、SSH隧道建立1.直接连接场景2.通过跳板机连接三、Windows端配置1.使用PowerShell建立隧道2.

t.y.Tang·2025-03-23 18:31

项目解决方案：博物馆视频监控系统建设解决方案

1.1技术革新背景1.2技术提升背景1.3发展趋势背景1.4合规性要求背景二.与客户确认的需求2.1实时远程监控与高清识别2.2权限管理灵活且安全2.3多平台访问，随时随地监控2.4视频汇聚，集中管理三.

威迪斯特·2025-03-23 18:59

炫酷的HTML5粒子动画特效实现详解

该系统包含三种不同的动画效果：星空、烟花和雨滴，并支持鼠标交互功能，能够为网页增添

木木黄木木·2025-03-23 18:27

SQL自学：怎么创建视图

在SQL中，视图是一种虚拟表，它是基于一个或多个表的查询结果集。视图并不实际存储数据，而是在每次查询时动态生成结果。

m0_74823471·2025-03-23 18:26

SQL数据更新

1.插入数据**(1)插入单个元组**--向学生表S插入一条学生记录INSERTINTOS(SNO,SN,SEX,AGE,DEPT)VALUES('S001','张三','男',20,'计算机系');-

小王Jacky·2025-03-23 18:26

环境配置（1）：笔记本window、虚拟机ubuntu、开发板三者互ping通信，并且虚拟机ubuntu和开发板能上网

1.配置网络我们配置网络是为了方便后续调试开发板系统或者应用程序时，能够使用tftp协议nfs协议等拷贝文件，以及设置文件系统启动方式为nfs挂载启动。2.设置Ubuntu使用NAT网络NAT是什么意思？NetworkAddressTranslation，网络地址转换。举个例子，在NAT里，Windows就是一个爱护孩子的父亲，Ubuntu就是受保护的小孩。小孩要买东西，都由他父亲代劳，别人根本不

lishing6·2025-03-23 18:56

集成学习（随机森林）

目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。

herry57·2025-03-23 18:24

echart绘制海南地图时增加南海诸岛显示（现成geojson数据）

但是海南省不会默认fix进去解决方案：将南海诸岛的geojson数据想办法弄到，将其直接放在海南省地图数据里面（将三沙市删除）处理结果：{"type":"FeatureCollection","features

火火PM打怪中·2025-03-23 18:54

【Linux 下的 bash 无法正常解析, Windows 的 CRLF 换行符问题导致的】

文章目录报错原因：解决办法：方法一：用`dos2unix`修复方法二：手动转换换行符方法三：VSCode或其他编辑器手动改总结这个错误很常见，原因是你的wait_for_gpu.sh脚本文件格式不对，具体来说是

待磨的钝刨·2025-03-23 18:53

CSS动画：逐帧动画与steps()函数

steps()函数：精准掌控动画节奏一、逐帧动画的本质：时间函数的维度突破1.1线性动画的局限性1.2steps()函数数学解析二、视觉化解析：steps()工作原理2.1时间轴切片演示2.2与线性动画对比三、

双囍菜菜·2025-03-23 18:53

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法

吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

解码软件需求的三个维度：从满足基础到创造惊喜

在软件开发的世界里，用户需求就像一张复杂的地图，指引着产品前进的方向。但并非所有需求都能带来同样的价值——有些是产品生存的“氧气”，有些是吸引用户的“磁石”，还有一些则是让人眼前一亮的“魔法”。如何区分它们？质量功能展开（QFD）提出的常规需求、期望需求、意外需求分类法，为团队提供了一把解开需求迷局的钥匙。1.常规需求：没有它，产品活不下去想象一下，你下载了一款外卖App，却发现无法下单支付；或者

技术管理修行·2025-03-23 18:51

（含import）两行代码，将ppt的每一页幻灯片保存为图片。（如果你没装office，只装了WPS也可以，只不过更麻烦一些）

文章目录第一步:安装包第二步：写代码，运行第三步：如果你是Office，现在已经搞定了。

几道之旅·2025-03-23 17:50

Description of a Poisson Imagery Super Resolution Algorithm 论文阅读

1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型2.1核心思路2.2关键公式与推导2.2.1贝叶斯框架与概率模型2.2.2MAP估计的优化目标2.2.3超分辨率参数α2.3对比传统方法的优势3.实验验证与结果

青铜锁00·2025-03-23 17:50

Python知识分享第十四天

闵少搞AI·2025-03-23 17:19

《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks

1.正负样本的定义与构造在CL-FEFA框架中，正负样本的定义是动态且自适应的，基于特征提取的结果，而不是预先固定的。

阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

前端请求全面解析：AJAX、Axios 与 Fetch 的使用详解与代码示例

Axios与Fetch的使用详解与代码示例1.AJAX——传统的异步请求1.1基本用法示例1.2AJAX特点2.FetchAPI——现代化请求方案2.1基本用法示例2.2Fetch特点3.Axios——第三方

jiajia651304·2025-03-23 17:16

When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches

文章将语音与LLMs集成方法分为基于文本、基于潜在表示和基于音频令牌三大类。

UnknownBody·2025-03-23 17:46

蓝桥杯备赛Day12 动态规划1基础

(3)子问题重叠，将子问题的解存储下来两种思路:(1)按题目线性DP数字三角形学习:(1)将整个大

爱coding的橙子·2025-03-23 17:45

Ubuntu实时读取音乐软件的音频流

文章目录一.前言二.开发环境三.具体操作四.实际效果一.前言起因是这样的，我需要在Ubuntu中，实时读取正在播放音乐的音频流，然后对音频进行相关的处理。

冬瓜~·2025-03-23 17:14

Python 爬虫实战：从知乎盐选专栏，爬取优质内容付费数据

目录一、前言二、准备篇2.1确定目标2.2工具与库2.3法律与道德声明三、实战篇3.1分析知乎盐选专栏页面3.2模拟登录3.3获取文章列表3.4爬取更多文章数据3.5数据存储四、分析篇4.1数据清洗4.2

西攻城狮北·2025-03-23 17:44

机器学习——KNN超参数

以下是详细介绍：一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合，通过交叉验证评估每组参数的性能，最终选择最优参数组合。

练习AI两年半·2025-03-23 17:44

Spring容器初始化扩展点：ApplicationContextInitializer

1、核心作用2、适用场景二、ApplicationContextInitializer的使用方式1、实现ApplicationContextInitializer接口2、注册初始化器三、ApplicationContextInitializer

web14786210723·2025-03-23 16:43

向量数据库技术系列三-Chroma介绍

一、前言Chroma是一个开源的AI原生向量数据库，旨在帮助开发者更加便捷地构建大模型应用，将知识、事实和技能等文档整合进大型语言模型（LLM）中。它提供了简单易用的API，支持存储嵌入及其元数据、嵌入文档和查询、搜索嵌入等功能。主要有以下特点:轻量级：Chroma是一个基于向量检索库实现的轻量级向量数据库，不需要复杂的配置和大规模基础设施支持，非常适合小型或中型项目。易用性：提供简单的API，易

恰恰虎·2025-03-23 16:43

新手如何使用 Milvus

详细指南新手如何使用Milvus：详细指南一、Milvus简介主要特点应用领域二、安装Milvus安装DockerCompose基于DockerCompose安装Milvus服务端安装attu-可视化界面工具三、

巴依老爷coder·2025-03-23 16:12

《Solidity智能合约开发：从零到一实战指南》大纲

智能合约是运行在区块链上的“自动执行程序”，不用依赖中介或第三方，信任直接写进代码里。而Solidity是智能合约开发的“通用语言”。为什么要做这个专栏？

白马区块Crypto100·2025-03-23 16:40

【第21节】windows sdk编程：网络编程基础

套接字1.3WSAtartup函数1.4socket函数1.5字节序转换1.6绑定套接字1.7监听1.8连接1.9接收数据1.10发送数据1.11关闭套接字二、UDP连接流程2.1接收数据2.2发送数据三、

攻城狮7号·2025-03-23 16:10

Milvus学习整理

Milvus学习整理一、度量类型(metric_type)二、向量字段和适用场景介绍三、索引字段介绍（一）、概述总结（二）、详细说明四、简单代码示例（一）、建立集合和索引示例（二）、搜索示例（三）、参考文档五

louisliao_1981·2025-03-23 16:10

Windows下重叠I/O模型

目录一.Windows下重叠I/O模型二．重叠模型的优点三．重叠模型的基本原理五、实现重叠模型的步骤六.客户端情况的注意事项七．已知问题原文链接：https://blog.csdn.net/zhongguoren666

智驾·2025-03-23 16:10

C++ 地图 + 配对组合！3 分钟吃透 map 和 pair 的黄金搭档

文章目录pair一、基本概念二、pair的声明与初始化三、成员访问与修改四、常用操作1.比较运算2.交换值3.tie函数（解包pair）五、pair的应用场景六、pair与结构体/类的对比七、pair与

Reese_Cool·2025-03-23 16:09

【第22节】windows网络编程模型(WSAAsyncSelect模型)

目录引言一、WSAAsyncSelect模型概述二、WSAAsyncSelect模型流程2.1自定义消息2.2创建窗口例程2.3初始化套接字2.4注册网络事件2.5绑定和监听2.6消息循环三、完整示例代码引言在网络编程的广袤天地中

攻城狮7号·2025-03-23 16:38

国产模型能否挑战 GPT-4？一文拆解 DeepSeek-V3 架构与实战应用

DeepSeek-V3是由中国团队DeepSeek开发的第三代大语言模型，它具备以下几个核心特性：开源可商用：

AI筑梦师·2025-03-23 16:07

HarmonyOS Next 应用性能优化实战

一、性能评估指标与工具（一）关键性能评估指标CPU使用率CPU使用率是衡量应用在运行过程中对CPU资源占用情况的重要指标。一个高效的Ha

SameX-4869·2025-03-23 16:37

11.网络编程的基础知识

11.网络编程的基础知识**1.OSI模型与TCP/IP模型****2.IP地址分类****3.Socket编程****4.TCP三次握手与四次挥手****5.常用网络测试工具****6.练习与作业**

就很对·2025-03-23 16:36

RK3588开发笔记-buildroot添加telnet服务

目录前言一、Telnet服务背景与适用场景二、telnet服务开启Busybox配置三、固件编译及烧录RK3588烧录验证客户端连接测试3.1Linux/MacOS连接3.2Windows连接总结前言本文主要介绍在

flypig哗啦啦·2025-03-23 16:05

Github上神仙级大模型项目：大语言模型(LLM)入门学习路线图，三个月让你从大模型基础到精通！

Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识，并推荐了一系列优质的学习视频和博客，旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。大语言模型（LargeLanguageM

AI大模型-大飞·2025-03-23 16:35

第十六章:Specialization and Overloading_《C++ Templates》notes

SpecializationandOverloading一、模板特化与重载的核心概念二、代码实战与测试用例三、关键知识点总结四、进阶技巧五、实践建议多选题设计题代码测试说明一、模板特化与重载的核心概念函数模板重载

郭涤生·2025-03-23 16:04

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