组会论文第4页

为什么框架创建对象需要用反射和newInstance而不是直接new

你想直接new没问题，当你创建一个类的实例时，可能会创建一些你不需要的资源或者对象，就会浪费资源反射允许你在运行时动态地创建类的实例，如果用了反射，例如你想创建什么类的对象，就用字符串传进类名，然后用newInstance

小斌的Debug日记·2025-03-24 01:23

npm error gyp info

在使用npm安装Node.js包时，可能会遇到各种错误，其中gyp错误是比较常见的一种。gyp是Node.js的一个工具，用于编译C++代码。这些错误通常发生在需要编译原生模块的npm包时。

计算机辅助工程·2025-03-24 01:22

C#基础学习（二）C#数组生存手册：从入门到“血压拉满“的奇妙旅程

作为一只C#萌新，当你试图用数组装下整个世界时，系统可能会温柔地弹出一句**"Indexwasoutsidetheboundsofthearray."**。别慌！

FAREWELL00075·2025-03-24 00:18

Android一个APP里面最少有几个线程

Android应用启动时，默认会创建一个进程，该进程中最少包含5个系统自动创建的线程，具体如下：Main线程（主线程/UI线程）负责处理用户交互、UI更新等核心操作，所有与界面相关的逻辑必须在此线程执行

积跬步DEV·2025-03-24 00:17

穴位按摩培训系统Django-SpringBoot-php-Node.js-flask

目录具体实现截图技术栈介绍系统设计研究方法：设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示具体实现截图技术栈介绍本课题的研究方法和研究步骤基本合理，难度适中，

QQ188083800·2025-03-24 00:17

【读点论文】Chain Replication for Supporting High Throughput and Availability

在分布式系统中，强一致性往往和高可用、高吞吐是矛盾的。比如传统的关系型数据库，其保证了强一致性，但往往牺牲了可用性和吞吐量。而像NoSQL数据库，虽然其吞吐量、和扩展性很高，但往往只支持最终一致性，无法保证强一致性。由此ChainReplicationforSupportingHighThroughputandAvailability提出了链式复制协议，旨在保证高吞吐、高可用的同时，支持数据的强一

寻雾&启示·2025-03-24 00:46

ESP32-C6助力设备互联互通，Wi-Fi6无线通信方案，物联网交互联动

乐鑫推出的ESP32-C6作为首款支持Wi-Fi6的SoC，集成了2.4GHzWi-Fi6、Bluetooth5(LE)和802.15.4协议，这一组合使其具备了行业领先的射频性能。

深圳启明云端科技·2025-03-24 00:15

JavaScript基础-删除事件（解绑事件）

随着页面复杂度的增加，不恰当地管理事件处理器可能会导致性能下降或出现意外行为。

難釋懷·2025-03-24 00:44

没想到枚举Enum类还能实现接口！教你玩转Java枚举Enum

枚举是一种特殊的数据类型，预先定义一组常量（对象），并且必须为其赋值。Java枚举类型的基本想法非常简单：这些类通过共有的静态final域为每个枚举常量导出一个实例。

林发和·2025-03-23 23:40

如何在苹果内购开发中获取App Store Connect API密钥-共享密钥理解内购安全-优雅草卓伊凡

如何在苹果内购开发中获取AppStoreConnectAPI密钥-共享密钥理解内购安全-优雅草卓伊凡在苹果内购开发中，你可能会涉及到获取不同类型的“密钥”，以满足安全验证和开发的需求。

卓伊凡·2025-03-23 23:40

使用kubeadm部署高可用IPV4/IPV6集群---V1.32

#若虚拟机是进行克隆的那么网卡的UUID和MachineID会重复#需要重新生成新的UUIDUUID和MachineID#UUID和MachineID重复无法DHCP获取到IPV6地址sshroot@1

·2025-03-23 23:23

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

将神经网络表征为加权的无环图，直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。通常，这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集（holdoutset）来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数，通常假设模型在验证集上的

开心星人·2025-03-23 22:34

【论文阅读】实时全能分割模型

文章目录导言1、论文简介2、论文主要方法3、论文针对的问题4、论文创新点总结导言在最近的计算机视觉领域，针对实时多任务分割的需求日益增长，特别是在交互式分割、全景分割和视频实例分割等多种应用场景中。

万里守约·2025-03-23 22:04

今日BUG记录

QSS添加资源路径时候，最好加上单引号或者双引号，虽然有些资源路径添加正常，但是碰到路径中存在特殊字符如“@”时，会显示异常。

真香饱饱鸭·2025-03-23 22:33

【软考论文】论软件系统架构评估

目录一、题目二、论文2.1摘要2.2正文三、扩展3.1基础知识3.2评估方式综合对比3.3SAAM基于场景的架构分析方法3.4ATAM架构权衡分析方法3.5质量属性一、题目对于软件系统，尤其是大规模的复杂软件系统来说

罗小爬EX·2025-03-23 22:03

论文阅读：2023 arxiv Multiscale Positive-Unlabeled Detection of AI-Generated Texts

CSPhD-winston-杨帆·2025-03-23 22:32

论文阅读笔记——MAGICDRIVE: STREET VIEW GENERATION WITH DIVERSE 3D GEOMETRY CONTROL

MagicDrive论文MagicDrive通过对3D数据和文本数据的多模态条件融合和隐式视角转换，实现了高质量、多视角一致的3D场景生成。

寻丶幽风·2025-03-23 22:02

【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现

论文链接：Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance，这种方法通过引入一个额外的分类器，使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成

LittleNyima·2025-03-23 22:02

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。

开心星人·2025-03-23 22:01

在SPSS中进行单因素方差分析（One-Way ANOVA）是一种常见的统计分析方法，用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。

在SPSS中进行单因素方差分析（One-WayANOVA）是一种常见的统计分析方法，用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。以下是进行单因素方差分析的详细步骤：---###1.

zhangfeng1133·2025-03-23 22:00

在SPSS的单因素方差分析（One-Way ANOVA）中，F值和t值是两种不同的统计量 f/t

**F值**F值是单因素方差分析中的统计量，用于检验多个组之间的均值是否存在显著差异。

zhangfeng1133·2025-03-23 22:30

SAP-ABAP：ABAP内存使用详细说明

ABAP内存的数据生命周期与当前程序及其调用的子程序相关，程序结束后数据会自动清除。以下是关于ABAP内存的详细说明：—##1.ABAP内存的特点-作用范围:仅在当前内部会话中有效。

爱喝水的鱼丶·2025-03-23 21:25

有奖直播 | NXP S32K31X 系列 ASIL-B 车身应用方案介绍

研讨会内容包含：一、S32K31X系

WPG大大通·2025-03-23 21:51

盘泰UV种植体：抗老化新科技，焕发种植牙新活力

然而，种植牙并非一劳永逸，随着时间的推移，种植体也会像天然牙一样出现老化现象，影响种植牙的使用寿命和美观度。

互联网之声·2025-03-23 21:21

UV - Python 包管理

uvinitm3#创建环境cdm3uvvenv--python3.11#激活环境source.venv/bin/activate#添加库uvaddflask如果创建项目后，给库取别的名字，add的时候，会自动创建

丽英y·2025-03-23 21:51

Python环境管理新利器：UV工具详解

Python包和环境管理最好的工具无疑是Anaconda，但我在之前的一篇文章《注意，使用这款Python软件可能会带来麻烦》写过，个人使用完全没有问题。

云水木石·2025-03-23 21:19

C语言中scanf函数

包含在几乎每个程序都包含了输入输出，而在C语言函数库中有一批标准输入输出函数，它是以标准的输入输出设备（终端设备）为输入输出为输入输出的对象，而scanf(格式输入)和printf(格式输出)是其中的一组输入输出函数

dcdc999·2025-03-23 21:18

OpenStack阶梯计价实战：Hashmap模块从入门到精准计费

通过Hashmap，管理员可以：根据资源类型（如CPU、存储、网络）设置差异化单价实现阶梯计价（如使用量超过阈值后单价打折）将资源与服务、服务组绑定，支持复杂计费策略2.核心概念解析

冯·诺依曼的·2025-03-23 20:17

MATLAB数据的保存与读取

在工程应用中，我们经常需要将未处理完的数据保存起来以便后期使用，或者在一些复杂计算中，我们需要多次计算过程中，由于系统的工作空间会随着系统的关闭而被释放掉，导致下次使用时无法快速调用，所有需要对数据进行保存与读取

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

C语言指针入门(一)

内存会划分为一个个内存单元（一个内存单元大小为1字节）每个内存单元都有一个编号即地址也被称为指针，我们可以理解为指针就是地址。通过指针可以找到其所指向的内存单元。

悄悄敲敲敲·2025-03-23 20:13

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

Transposed convolution（2016 IEEE）

论文标题FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation论文作者EvanShelhamer,JonathanLong,TrevorDarrell发表日期

刘若里·2025-03-23 19:39

访问者模式【行为模式C++】

访问者模式在实际开发中使用的非常少，因为它比较难以实现并且应用该模式肯能会导致代码的可读性变差

GoWjw·2025-03-23 19:06

【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

【重温设计模式】访问者模式及其Java示例

访问者模式的基本概念访问者模式，一种行为型设计模式，其基本定义是：允许一个或者多个操作应用到一组对象上，解耦操作和对象的具体类，使得操作的添加可以独立于对象的类结构变化。

万猫学社·2025-03-23 19:33

Python Lambda 函数详解

如果为了这些简单的功能定义一个常规的函数，不仅会增加代码的冗余，还会使代码结构变得不够简洁。这时，lambda函数就派上用场了。

2201_75491841·2025-03-23 18:01

内核调试环境：buildroot/debootstrap制作文件系统、编译内核、QEMU模拟

编译内核#安装常用工具和依赖，可能会多，懒得分了，全装了吧反正以后说不定还要用。。。

苏打呀·2025-03-23 18:59

机器学习实战第一章机器学习基础

如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息； 2、机器学习能让我们自数据集中受启发，我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义

LuoY、·2025-03-23 18:27

Cursor怎样设置中文

4.选择中文：在弹出的选项中选择中文（Chinese），系统会提示您重启软件以应用更改。5.

dkgee·2025-03-23 18:52

Description of a Poisson Imagery Super Resolution Algorithm 论文阅读

DescriptionofaPoissonImagerySuperResolutionAlgorithm1.研究目标与意义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3.1实验设计3.2关键结果4.未来研究方向（实波束雷达领域）4.1挑战

青铜锁00·2025-03-23 17:50

《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

论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架（CL-FEFA）”中正负样本对比学习实现的技术细节，包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。

阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

Spring Data JPA 的分页魔法：Pageable vs PageRequest，谁才是真正的“分页王”？✨

今天我们要解锁SpringDataJPA的分页秘籍，聊聊Pageable和PageRequest这对“分页双人组”的爱恨情仇！

小丁学Java·2025-03-23 17:17

浅谈VB.NET为何还没有被时代淘汰

最近在做一个旧项目的更新和维护，比较头疼的是这个项目是08年写的，当时编写编写语言为c++、环境为vc6.0+MFC(嘶~，这玩意儿年纪比我还大)，需要将环境改为VS2022、.NET框架，为配合项目组其他同事

练习AI两年半·2025-03-23 17:47

蓝桥杯备赛计划

1-2小时的蓝桥杯PythonB组冲刺日程表（持续1个月，聚焦高频考点）：第一周：核心算法突破Day1（周一）学习重点：动态规划（01背包问题）学习资源：AcWing《蓝桥杯辅导课》第8讲（背包问题模板

laitywgx·2025-03-23 17:47

基于Step-Mxo2-LCP的3-8译码器

二进制译码器：二进制译码器的输入是一组二进制代码，输出是一组与输入代码一一对应的高、低电平信号。

城里有一颗星星·2025-03-23 17:46

应用程序编程接口API的类型与结构

应用程序编程接口，ApplicationProgrammingInterface是一组定义不同软件组件如何相互交互的规则和协议。

恶霸不委屈·2025-03-23 17:14

【图像去噪】论文精读：CVPR 2025 | DnLUT: Ultra-Efficient Color Image Denoising via Channel-Aware Lookup Tables

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）文章目录前言Abstract1.Introduction2.Relatedworks2.1.ColorImagedenoising2.2.ReplacingCNNwithLUT3

十小大·2025-03-23 16:41

环形链表判断、入环问题

就是一个指针走一步，另一个指针走两步，如果两个指针会相等就说明该链表有

学习编程的gas·2025-03-23 16:40

el-table保持多选框选中状态

往往我们在开发时勾选了几个多选框点击了按钮触发功能，会重新获取表格信息，这时勾选框也会被刷新。但在实际应用中使用者往往需要对勾选的列进一步操作，在这种情况下保持勾选框的状态会使得界面更加友好。

稳住别慌·2025-03-23 16:38

SpringBoot集成Flink-CDC，实现对数据库数据的监听

CDCConnectorsforApacheFlink是一组用于ApacheFlink的源连接器，使用变更数据捕获(CDC)从

rkmhr_sef·2025-03-23 16:07

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