笔记系列

生物信息学工作流（Bioinformatics Workflow）：概念、历史、现状与展望？

李升伟整理1.引言生物信息学工作流是指通过一系列计算步骤和工具，对生物学数据进行处理、分析和解释的系统化流程。
lisw05·2025-03-08 06:22

《计算机组成及汇编语言原理》阅读笔记：p1-p8

《计算机组成及汇编语言原理》学习第1天，p1-p8总结，总计8页。一、技术总结1.Intel8088microprocessor(微处理器)，1979-1988。2.MS-DOSMicrosoftDiskOperatingSystem的缩写，是一个操作系统(operatingsystem)。3.Moore'sLaw&Moore'ssecondlaw(1)Moore'slawThenumberoft
·2025-03-08 06:52

TiDB系列之：TiCDC使用Changefeed完成数据同步任务

TiDB系列之：TiCDC使用Changefeed完成数据同步任务一、Changefeed二、Changefeed状态流转三、操作Changefeed四、cdccli管理同步任务1.创建同步任务2.查询同步任务列表
快乐骑行^_^·2025-03-08 05:45

K8s 1.27.1 实战系列（五）Namespace

Kubernetes1.27.1中的Namespace（命名空间）是集群中实现多租户资源隔离的核心机制。以下从功能、操作、配置及实践角度进行详细解析：一、核心功能与特性1、资源隔离Namespace将集群资源划分为逻辑组，实现Pod、Service、Deployment等资源的虚拟隔离。例如，开发环境与生产环境的资源可独立管理，避免相互干扰。非完全隔离性：默认仅逻辑隔离，网络和存储仍互通，需通过N
白昼ron·2025-03-08 05:15

RV1126笔记六：人脸识别方案＜四＞

若该文为原创文章，转载请注明原文出处。一、介绍人脸识别方案设计逻辑流程图，方案代码分为分为三个业务流程，主体代码负责抓取、合成图像，算法代码负责人脸识别功能。通过摄像头实时采集数据，识别人脸，并提取人脸特征，把特征值和数据库对比后，把名字合合到图像上，通过自带的RTSP库推流，在PC端播放。二、流程图说明：程序初始化后，创建了三个线程：线程一、循环获取VI数据，实时检测人脸，识别人脸，提取特征值，
殷忆枫·2025-03-08 05:39

T41ZN 支持H.264、H.265和JPEG编码 君正SOC芯片 低功耗快启动 提供软硬件资料+样品测试

君正（Ingenic）T系列芯片涵盖多个型号，每个型号根据不同应用需求提供了多个版本。以下是各型号及其主要版本：1.T23系列：T23N：标准版，适用于移动摄像机、安全监控、视频通话和视频分析等应用。
li15817260414·2025-03-08 05:30

T41LQ专为人工智能物联网（AIoT）应用设计，适用于智能安防、智能家居、机器视觉等领域 软硬件资料+样品测试

君正（Ingenic）T系列芯片涵盖多个型号，每个型号根据不同应用需求提供了多个版本。以下是各型号及其主要版本：1.T23系列：T23N：标准版，适用于移动摄像机、安全监控、视频通话和视频分析等应用。
li15817260414·2025-03-08 05:00

B站自研的第二代视频连麦系统（上）

导读本系列文章将从客户端、服务器以及音视频编码优化三个层面，介绍如何基于WebRTC构建视频连麦系统。希望通过这一系列的讲解，帮助开发者更全面地了解WebRTC的核心技术与实践应用。
哔哩哔哩技术·2025-03-08 05:25

【嵌入式Bluetooth应用开发笔记】第二篇：上手BLUEZ应用开发

概述BlueZ是一个开源的蓝牙协议栈，提供了丰富的API和工具，支持Linux系统中的蓝牙应用开发。BlueZ提供的API包括D-BusAPI、HCIAPI、L2CAPAPI、RFCOMMAPI、SDPAPI、MGMTAPI等，开发者可以使用这些API实现自己的蓝牙应用程序。BlueZ的架构由多个模块组成，其中主要的模块包括蓝牙协议栈（BluetoothStack）、蓝牙管理器（Bluetooth
林零七·2025-03-08 04:20

Cortex-A15架构解析：它为什么这么强(转)

而在高端智能手机中则出现了一些新的变化，除了去年就已经崭露头角的高通Krait系列架构四核外，ARM正统的Cortex-A15也开始走上了四核手机的舞
weixin_34290000·2025-03-08 03:34

NL2SQL技术方案系列(5)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解3--非LLM技术方案

NL2SQL技术方案系列(5)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解3NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL
汀、人工智能·2025-03-08 03:00

NL2SQL技术方案系列(1)：NL2API、NL2SQL技术路径选择；LLM选型与Prompt工程技巧，揭秘项目落地优化之道

NL2SQL技术方案系列(1)：NL2API、NL2SQL技术路径选择；LLM选型与Prompt工程技巧，揭秘项目落地优化之道NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD
汀、人工智能·2025-03-08 03:59

NL2SQL进阶系列(2)：DAIL-SQL、DB-GPT开源应用实践详解[Text2SQL]

NL2SQL进阶系列(2)：DAIL-SQL、DB-GPT开源应用实践详解[Text2SQL]NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析
汀、人工智能·2025-03-08 03:58

深度学习系列71：表格检测和识别

1.pdf处理如果是可编辑的pdf格式，那么可以直接用pdfplumber进行处理：importpdfplumberimportpandasaspdwithpdfplumber.open("中新科技：2015年年度报告摘要.PDF")aspdf:page=pdf.pages[1]#第一页的信息text=page.extract_text()print(text)table=page.extract
IE06·2025-03-08 02:23

es笔记-提升性能

1.合并请求批量索引，更新，删除多条搜索，多条获取2.优化分段处理刷新和冲刷：刷新会刷新索引快照，使得新建的索引能被搜索到。冲刷将索引的数据从内存写入磁盘合并和合并策略：lucene数据存储在不可变文件中（即分段），会合并分段，使得分段可控，消耗性能，可以限制多久合并一次，分段可以合并到多大等。存储和存储限流：每秒写入字节数3.充分利用缓存过滤器缓存分片查询缓存jvm和操作系统缓存预热器缓存热身4
actionzh·2025-03-08 02:51

计算机网络笔记(二)——1.2互联网概述

1.2.1网络的网络起源于美国的互联网现已发展成为世界上最大的覆盖全球的计算机网络。下面，我们先来看看关于网络、互连网、互联网(因特网)的一些基本概念。为了方便，后面我们所称呼的"网络"往往就是"计算机网络",而不是电信网或有线电视网。计算机网络(简称为"网格")由若干节点(node)和连接这些节点的链路(link)组成。网络中的节点可以是计算机、集线器、交换机或路由器(后续的文章会介绍)等。下面
xiao--xin·2025-03-08 02:46

k8s service type_RabbitMQ(k8s)-随手笔记

介绍基于Erlang开发消息队列(AMQP)在分布式系统中,有一些功能我们希望能够提高系统稳定性,比如说支付、订单功能,服务后移,长时间操作的功能,同步数据我们通过监听数据变化实现功能联动特点分布式各节点互相冗余元数据(erlang.cookie,队列、交换机、绑定元数据、vhost元数据)实现分布式集群(类似于session),通过转发达到集群任意节点进入都是集群主节点可以任意增加节点实现集群水
weixin_39873325·2025-03-08 02:42

python面向对象编程总结：从基础到进阶的 OOP 核心思想与设计技巧

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain
吴师兄大模型·2025-03-07 23:49

工程化与框架系列（22）--前端性能优化（中）

前端性能优化（运行）引言运行时性能直接影响用户交互体验和应用流畅度。本文将深入探讨前端运行时性能优化的各种策略和技术，包括渲染优化、内存管理、计算优化等关键主题，帮助开发者构建高性能的Web应用。运行时性能概述运行时性能优化主要关注以下方面：渲染性能：减少重排重绘，优化动画效果内存管理：防止内存泄漏，优化内存使用计算优化：提升JavaScript执行效率事件处理：优化事件监听和响应异步操作：合理使
一进制ᅟᅠ        ‌‍‎‏ ·2025-03-07 23:48

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。深度学习和机器学习的区别：在机器学习中，特征提取通常需要人工设计和选择，依赖于领域专家的知识来确定哪些特征对模型最为重要;而在深度学习中，特征提取是自动进行的，通过多层神经网络结构直接从原始数据(也可能需要初步处理)中学习复杂特征，减少了对人工干预的依赖，使得模型能够处理更加复杂的数据和任务。计算
肆——·2025-03-07 23:45

KVM常用操作命令示例

系列文章目录kvm创建虚拟机文章目录系列文章目录一、virsh常用命令二、快照命令1、创建快照2、查看快照列表3、删除快照4、还原快照5、查看KVM虚拟机当前使用的快照三、克隆命令1、完整克隆kytest02
少儿频道·2025-03-07 23:12

代码随想录算法训练营第四十八天|583. 两个字符串的删除操作，72. 编辑距离

系列文章目录代码随想录算法训练营第一天|数组理论基础，704.二分查找，27.移除元素代码随想录算法训练营第二天|977.有序数组的平方，209.长度最小的子数组，59.螺旋矩阵II代码随想录算法训练营第三天
丁希希哇·2025-03-07 23:11

算法系列之数据结构-二叉搜索树

二叉查找树（BinarySearchTree，简称BST）是一种常用的数据结构，它能够高效地进行查找、插入和删除操作。二叉查找树的特点是，对于树中的每个节点，其左子树中的所有节点都小于该节点，而右子树中的所有节点都大于该节点。本文将介绍如何使用Java实现二叉查找树，并实现常见的操作。二叉搜索树BST二叉搜索树的核心思想和二分查找类似，都是基于分治思想，利用了有序性,通过比较和分治，将问题规模减半
修己xj·2025-03-07 23:41

算法系列之数据结构-Huffman树

在数据压缩领域，Huffman编码是一种经典的无损压缩算法，而Huffman树则是实现这种编码的关键数据结构。它以其高效性和简洁性被广泛应用于各种场景，从文件压缩到通信协议，都离不开Huffman树的身影。本文将深入探讨Huffman树的原理、构建过程以及其Java如何实现Huffman树。Huffman树的构建步骤Huffman树（哈夫曼树）又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树，常用于
修己xj·2025-03-07 23:41

uniapp学习笔记之知识点大总结

文章目录一、uniapp介绍二、环境搭建2.1、利用HbuilderX初始化项目2.2、运行项目2.3、介绍项目目录和文件作用三、网络1、发起请求2、上传3、下载4、SocketTask1、SocketTask.onMessage(callback)2、SocketTask.send(object)3、SocketTask.close(object)4、SocketTask.onOpen(call
Qiuxuntao·2025-03-07 22:02

清北携手出品手册，颠覆你的知识边界

/pan.quark.cn/s/df8ce3ea6f4e完整版Deepseek从入门到精通附最全链接：https://pan.quark.cn/s/7e851bca2dc2清华大学Deepseek指南系列
2501_90766876·2025-03-07 21:30

清北出品DeepSeek手册，知识巅峰盛宴开启

/pan.quark.cn/s/df8ce3ea6f4e完整版Deepseek从入门到精通附最全链接：https://pan.quark.cn/s/7e851bca2dc2清华大学Deepseek指南系列
2501_90766946·2025-03-07 21:30

KubeBlocks

KubeBlocks笔记概述KubeBlocks是一个开源的Kubernetes数据库Operator，旨在帮助用户在Kubernetes上运行和管理多种类型的数据库。
喝醉酒的小白·2025-03-07 20:49

iOS安全和逆向系列教程 第16篇：Frida入门与高级应用

iOS逆向工程专栏第16篇：Frida入门与高级应用前言欢迎来到iOS逆向工程专栏的第16篇文章！在上一篇中，我们探讨了Cycript这一强大的逆向分析工具。今天，我们将深入学习功能更为强大、更为灵活的动态插桩工具——Frida。Frida作为现代iOS逆向工程中最受欢迎的工具之一，其强大的跨平台能力和灵活的JavaScript引擎使得我们能够轻松地分析和修改iOS应用的运行时行为。无论是逆向分析
自学不成才·2025-03-07 20:18

iOS安全和逆向系列教程 第17篇：探讨ARM64架构与Swift逆向分析技术

iOS安全和逆向系列教程第17篇：探讨ARM64架构与Swift逆向分析技术前言欢迎来到iOS安全和逆向系列教程的第17篇。
自学不成才·2025-03-07 20:18

初识操作系统

1、常见的操作系统：目前常见的操作系统有Windows系列、Unix系列、Linux系列、OSX系列、Android系列、iOS系列、鸿蒙等。·Windows是常见的个人电脑
曳渔·2025-03-07 20:15

iOS安全和逆向系列教程 第13篇：iOS动态分析基础

iOS逆向工程专栏第13篇：iOS动态分析基础引言在前面的文章中，我们详细探讨了iOS系统架构、逆向开发环境搭建、Mach-O文件格式分析，以及各种静态分析工具和技术。通过静态分析，我们可以了解应用的结构、类和方法定义，以及基本的控制流程。然而，静态分析也存在明显的局限性：我们无法观察应用的实际运行状态，难以分析加密算法的实现细节，也无法直接查看网络请求的完整内容。这就是为什么我们需要动态分析技术
自学不成才·2025-03-07 20:44

VMware Tools系列四：VMware Tools和open-vm-tools有何区别

-包含一系列驱动程序和服务，用于优化虚拟机的性能和用户体验。-提供的功能包括改进的图形性能、拖放文件、复制粘贴、自动调整屏幕分辨率、时间同步等。-通常在安装VMware虚拟机的操作系统后安装。
学堂在线·2025-03-07 20:44

阿里云CTO：通义稳居全球最强开源大模型，性能接近GPT-4o

基础模型升级，性能媲美GPT-4o，发布最强开源模型Qwen2.5系列，
首席数智官·2025-03-07 20:39

STM32入门教程：按键控制LED

STM32是一款非常强大的微控制器系列，具有广泛的应用领域。本教程将详细介绍如何使用STM32来使用按键控制LED灯的开关。
粉绿色的西瓜大大·2025-03-07 19:35

硅谷硬核Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之： Rasa 3.x Config

ModelConfiguration配置文件定义了模型根据用户输入进行预测的组件和策略。recipe键允许不同类型的配置和模型架构。目前，只支持“default.v1”。语言键和管道键指定模型用于进行NLU预测的组件。Policys键定义了模型用于预测下一个操作的策略。如果您不知道要选择哪些组件或策略，可以使用建议的配置功能，这将推荐合理的默认设置。SuggestedConfig您可以将管道或策略
StarSpaceNLP·2025-03-07 19:28

【Flink银行反欺诈系统设计方案】1.短时间内多次大额交易场景的flink与cep的实现

【flink应用系列】1.Flink银行反欺诈系统设计方案1.经典案例：短时间内多次大额交易1.1场景描述1.2风险判定逻辑2.使用Flink实现2.1实现思路2.2代码实现2.3使用Flink流处理3
*星星之火*·2025-03-07 18:20

基于51单片机的多路抢答器犯规可设置时间proteus仿真

97vwRuwHWA提取码：1234仿真图：芯片/模块的特点：AT89C52/AT89C51简介：AT89C52/AT89C51是一款经典的8位单片机，是意法半导体（STMicroelectronics）公司生产的一系列单片机之一
weixin_46018686·2025-03-07 17:12

STM32江科大学习笔记

STM32江科大学习笔记-制作中...GPIO操作其它的库函数输出流程输出的库函数输出的例子输入流程输入的库函数输入的例子栗子按键开关类1个按键-控制开跟关2个按键-分别控制开跟关按键双击事件按键长按事件外设模块类蜂鸣器
weixin_38647099·2025-03-07 17:09

Java List集合取交集的五种方式

在Java中，List集合是用于存储一系列对象的数据结构。当我们要获取两个List集合的交集时，有多种方法可以实现。下面将介绍几种常见的方式。
偏爱星雾缠绕15·2025-03-07 17:37

江科大51单片机学习笔记之LED点阵屏

文章目录一、LED点阵屏介绍二、LED点阵屏工作原理三、74HC595四、实验1补充：C51的sfr、sbit1、位声明2、74HC595写入字节函数3、测试写入字节函数4、显示数据函数5、LED点阵屏显示笑脸（实验最终现象）四、实验21、点阵屏模块化2、利用文字取模软件生成图像数据3、保存图像数据4、主函数一、LED点阵屏介绍LED点阵屏由若干个独立的LED组成，LED以矩阵的形式排列，以灯珠亮
刘小橙666·2025-03-07 16:04

江科大51单片机学习笔记之蜂鸣器

文章目录一、蜂鸣器介绍二、常用驱动电路三、实验1、将所需的文件添加到工程中2、测试按键和数码管功能是否正常3、添加蜂鸣器功能4、模块化一、蜂鸣器介绍蜂鸣器是一种将电信号转换为声音信号的器件，常用来产生设备的按键音、报警音等提示信号蜂鸣器按驱动方式可分为有源蜂鸣器和无源蜂鸣器•有源蜂鸣器：内部自带振荡源，将正负极接上直流电压即可持续发声，频率固定•无源蜂鸣器：内部不带振荡源，需要控制器提供振荡脉冲才
刘小橙666·2025-03-07 16:04

13载匠心独运，BI+AI启航新征程！

13周年之际，我们在麦粉社区举办了一系列精彩活动，包括奖项评选、话题互动及故事分享。参与活动即有机会赢取丰厚大礼包和
·2025-03-07 16:44

51单片机学习笔记——第二天：蜂鸣器

今天是51单片机学习的第二天，今天学习了如何使用蜂鸣器，学习笔记如下：蜂鸣器主要分为压电式蜂鸣器和电磁式蜂鸣器两种类型。压电式蜂鸣器，也叫做无源蜂鸣器。这里的源不是指“电源”，而是振荡源。
bit__bit·2025-03-07 16:32

[QT基础系列]滑动条QSlider

滑动条QSliderQSlider是滑动条控件，滑动条可以在一个范围内拖动，并将其位置转换为整数QSlider继承自QAbstractSlider，它的绝大多数属性都是从QAbstractSlider继承而来的。值滑动条和值相关的属性包括：当前值、最大值、最小值//获取和设置当前值intvalue()const;voidsetValue(int
RevsInterstellar·2025-03-07 16:02

pandas学习笔记—DataFrame查询

1、列查询importpandasaspd#创建测试dfdf_book=pd.DataFrame(data=[['论语',5,5],['三体',10,6],['资治通鉴',8,9],['DEEPLEARNING',3,5],['黄帝内经',7,10]],columns=['书名','数量','单价'],index=['a','b','c','d','e'])#用列名直接访问，单列会返回series
风之小西·2025-03-07 16:59

HTML：Web 开发的基石

其核心功能是通过一系列特定的标签（ta
烂蜻蜓·2025-03-07 16:27

esrgan_在 colab 上体验 ESRGAN（低清转高清）

设置笔记本为Python3、GPU模式，并保存。2.建立colab和googledrive的连接先获取授权，将下面代码贴进去运行。运行过程会要求填写
weixin_39713763·2025-03-07 15:20

20210411笔记

一、数据转换。通过python将一串以Enter间隔的串输出为列表input:abcstopcode:l=[]while(True):a=input()ifa=='stop':breakl.append(a)print(l)output:['a','b','c']二、DataFrame在输出成excel时，给某一列加上特定的格式，例如以%的形式来显示。code:#以下为带格式生成代码writer=
Maple丶峰·2025-03-07 15:13

基于springboot+ollama实现大模型接入项目的小白笔记

org.springframework.ai无法被maven加载的问题问题原因：阿里镜像没有这个库共用库中只保存了0.8.1的测试版本解决方法：参考了这个视频https://www.youtube.com/watch?v=dffEF9ORVUg学习视频中方法使用springinitializr这个工具进行项目的生成具体参数如下图在右边依赖中搜索ollama加载ai依赖，以及springweb依赖，
河禾合和·2025-03-07 14:17
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