经验总结与分享

六自由度机器人正逆运动学

（完善中）机器人正运动学机器人正运动学推导过程各关节坐标系确定的通用方法：坐标系的Z轴，与各关节的旋转中心轴线重合坐标系的X轴，与沿着相邻两个Z轴的公垂线重合坐标系的Y轴，可以通过右手定则来确定当相邻两个
chase。·2025-03-01 20:58

【大数据】es ElasticSearch常用操作：查询与聚合篇

0说明基于es5.4和es5.6，列举的是个人工作中经常用到的查询（只是工作中使用的是JavaAPI），如果需要看完整的，可以参考官方相关文档https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.4/search.html。1查询先使用一个快速入门来引入，然后后面列出的各种查询都是用得比较多的（在我的工作环境是这样），其它没怎么用的这里
roshy·2025-03-01 20:56

深入解析Spring核心扩展点：BeanFactoryPostProcessor与BeanDefinitionRegistryPostProcessor

目录一、引言二、核心概念与区别1、BeanFactoryPostProcessor2、BeanDefinitionRegistryPostProcessor3、核心区别三、执行时机与流程四、典型应用场景
冬天vs不冷·2025-03-01 20:26

英特尔开发板试用：结合OAK深度相机进行评测

最近英特尔官方发布了一篇文章：主要介绍了如何将英特尔开发板（小挪吒）与OAK深度相机结合使用，并通过OpenVINO™工具套件进行开发和性能评测OAK相机：作为深度数据采集的核心设备，其深度测距功能与OpenVINO
OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

VSLAM新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》

OAKChina&苏州泛科特机器人联合推出OAK-DSeries&因子空间感知（FactorPerceptionKit）VSLAM解决方案01FactorPerceptionKit简介FactorPerceptionKit是一种真正基于深度学习技术的VSLAM方案，不同于许多厂商仅通过添加目标检测或语义分割模型来实现额外功能，我们直接在SLAM底层使用HF-Net模型，该模型同时进行局部特征点检测
OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

案例分享：D2 Slam @xuhao3e8

视频来源：$D^2$SLAM:DecentralizedandDistributedCollaborativeVisual-inertialSLAM硬件新4P的介绍https://www.oakchina.cn/product/oak-ffc-4p-new/软件介绍：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/D2SLAM~~~~~~~（分界线）~~~~~~~
OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

OAK相机：纯视觉SLAM在夜晚的应用

哈喽，OAK的朋友们，大家好啊，今天这个视频主要想分享一下袁博士团队用我们的OAK相机产出的新成果在去年过山车SLAM的演示中，袁博士团队就展示了纯视觉SLAM在完全黑暗的环境中的极高鲁棒性。
OAK中国_官方·2025-03-01 20:26

Pinia第二章：Pinia 安装与基础配置

Monorepo项目）yarnaddpinia#针对Vite项目的优化安装（自动处理Tree-shaking）npminstallpinia@next-D安装注意事项：需要Vue3运行时环境（要求Vue>=3.2）与VueRouter
道不尽世间的沧桑·2025-03-01 20:55

机器人手眼标定及视觉引导技术

机器人手眼标定是工业自动化领域中的关键技术之一，主要用于校正机器人末端执行器（“手”）与机器视觉系统（“眼”）之间的相对位置和姿态关系。
杨驰晏Danielle·2025-03-01 20:23

数据库学习笔记一

关系型数据库中表与表之间存在关联关系，所有关系型数据库需遵循1999年制定的SQL标准，语法上90%相似，10%为各自“方言”；非关系型数据库中表相互独立，无统一标准，不同数据库语法各异。
Ziguangkkk·2025-03-01 20:53

【硬件设计】DDR与HBM的功能、区别及未来发展分析

目录一、功能与技术特性二、核心区别点对比三、未来发展趋势四、总结与展望一、功能与技术特性DDR的功能与演进DDR（DoubleDataRate）是一种动态随机存取存储器（DRAM），采用双倍数据传输率技术
RunningCamel·2025-03-01 20:22

深入解析C/C++内存管理：new与delete的使用及原理

深入解析C/C++内存管理：new与delete的使用及原理目录深入解析C/C++内存管理：new与delete的使用及原理一、new操作符1.1定义1.2常用属性1.3事件1.4实操二、delete操作符
N201871643·2025-03-01 20:22

Python字体处理工具FontTools教程与实战

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文详细解析了Python字体处理工具FontTools库及其WindowsAMD64平台上的使用方法。通过"fonttools-4.31.2-cp39-cp39-win_amd64.whl.zip"文件，深入探讨了FontTools的核心功能，包括字体解析、转换、裁剪、字形操作、验证及变体合成等。文档还包括了安装指南，指导用户如何在Python中使用Font
聚合收藏·2025-03-01 19:21

中科院C语言应聘机试编程题6,中科院计算所保研笔试+机试+面试经验分享

计算所JDL(先进人机交互)实验室9月10号开始联系计算所导师，12号收到导师的回复，大致意思是老师让我提供三位本校推荐老师的联系方式，又问了是否有读博的打算，让我准备到计算所JDL面试，16号收到了他们的正式通知。老实说我这次的复试基本属于裸面，时间很仓促，后来才知道很多同学在暑假之前就开始联系导师了，提前见了导师，咨询清楚了复试内容，暑假有针对性性地复习了一遍。这样的话录取的可能性就很大了，所
力气气·2025-03-01 19:19

使用Idea创建springboot项目

提示：“奔跑吧邓邓子”的高效运维专栏聚焦于各类运维场景中的实际操作与问题解决。
奔跑吧邓邓子·2025-03-01 19:19

人事管理系统设计与实现

人事管理系统设计与实现1.背景介绍在现代企业管理中,人力资源管理是一个非常重要的环节。传统的人事管理方式效率低下,无法满足企业快速发展的需求。
AI天才研究院·2025-03-01 19:19

深度学习开源数据集大全：从入门到前沿

本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集，涵盖图像、视频、自然语言处理（NLP）、语音与音频等方向，帮助研究者和开发者快速定位所需资源。
念九_ysl·2025-03-01 19:48

React + TypeScript 实现 SQL 脚本生成全栈实践

React+TypeScript实现数据模型驱动SQL脚本生成全栈实践引言：数据模型与SQL的桥梁革命在现代化全栈开发中，数据模型与数据库的精准映射已成为提升开发效率的关键。
i建模·2025-03-01 19:17

每日一题之屏蔽信号

问题描述在与三体文明的对抗中，人类联邦探测到了两个重要的信号源，分别用非负整数aa和bb来表示。
Ace＇·2025-03-01 19:47

基于Python豆瓣电影评论的数据处理与分析

基于Python豆瓣电影评论的数据处理与分析作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1豆瓣电影评论数据的价值1.1.1反映观众观影偏好1.1.2影响电影市场走向1.1.3为推荐系统提供数据支持1.2Python
AI智能涌现深度研究·2025-03-01 19:17

【第八节】C++设计模式(结构型模式)-Decorator(装饰器)模式

目录一、问题引出二、模式选择三、代码实现四、总结讨论一、问题引出装饰器模式：动态扩展对象功能的设计模式在面向对象（OO）设计与开发中，我们常面临为已有类添加新职责的需求。
攻城狮7号·2025-03-01 19:46

Redis---LRU原理与算法实现

文章目录LRU概念理解LRU原理基于HashMap和双向链表实现LRURedis中的LRU的实现LRU时钟淘汰策略近似LRU的实现LRU算法的优化RedisLRU的核心代码逻辑RedisLRU的核心代码逻辑RedisLRU的配置参数RedisLRU的优缺点RedisLRU的优缺点LRU概念理解LRU（LeastRecentlyUsed）最近最少使用算法，是一种常用的页面置换算法，广泛应用于操作系统
lh_freak·2025-03-01 19:46

程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析

以下是程序员未来可能的职业发展方向及具体建议：一、技术深耕路线AI与机器学习专家趋势：AI技术在各行业的应用日益广泛，从自动驾驶到智能客服，需求持续增长。
guzhoumingyue·2025-03-01 19:46

在麻将 AI 的迷宫中，我用 Python 函数组合探寻最优解：精髓与穷举

我，一个对人工智能充满热情的程序员，带着对麻将策略的浓厚兴趣，踏上了开发AI麻将服务器的征程。这不仅仅是一次技术挑战，更是一次对思维方式和问题解决能力的深度探索。麻将，这个看似简单的游戏，实则蕴含着无穷的策略和变化。AI需要在瞬息万变的牌局中，做出最优的决策，这需要它：洞察牌局：精准分析手牌，评估牌型的潜在价值。预判风险：计算打出某张牌可能带来的风险。布局未来：预测后续牌局的走向，制定长远策略。为
fxrz12·2025-03-01 19:46

磁力链接那些事：开源工具大盘点

与传统的HTTP链接不同，磁力链接并不直接指向文件存储位置，而是包含了文件的哈希值、跟踪器信息等元数据。这种方式使得文件分享更加高效、安全，也更难以被审查。为什么选择开源磁力工具？
fxrz12·2025-03-01 19:15

Ollama 本地GUI客户端：为DeepSeek用户量身定制的智能模型管理与交互工具

Ollama本地GUI客户端：为DeepSeek用户量身定制的智能模型管理与交互工具相关资源文件已经打包成EXE文件，可双击直接运行程序，且文章末尾已附上相关源码，以供大家学习交流，博主主页还有更多Python
探客白泽·2025-03-01 18:15

解锁Java在客户旅程映射中的无限潜力：从数据收集到优化的全方位指南

通过客户旅程映射（CustomerJourneyMapping,CJM），企业能够识别出客户在与品牌互动过程中遇到的痛点，并据此改进服务。
墨夶·2025-03-01 18:14

终端应用开发沉思录

由于本人没有啥开发经验，所以多是纸上谈兵，仅仅记录和分享下我个人想法。
焦糖酒·2025-03-01 18:13

Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南

一、算法全景视角MeanShift（均值漂移）是一种基于密度梯度上升的非参数聚类算法，无需预设聚类数量，通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值完成聚类。该算法在图像分割、目标跟踪等领域有广泛应用，尤其擅长处理任意形状的密度分布。二、核心原理剖析2.1核密度估计使用核函数对数据分布进行平滑估计，高斯核函数为：K(x)=12πhe−x22h2K(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}e^{-
万事可爱^·2025-03-01 18:43

Sharding-Sphere vs Mycat vs TiDB

强烈推荐TiDB，这是未来大中型公司的数据库，一定的NewSQL优点：传统数据库面向磁盘设计，基于内存的存储管理及并发控制，NewSQL数据库那般高效利用中间件模式SQL解析、执行计划优化等在中间件与数据库中重复工作
木一番·2025-03-01 18:12

高性能PHP框架webman爬虫引擎插件，如何爬取数据

5IDEA必装的插件：SpringBootHelper的使用与功能特点6Aiassistant,又是一个写代码神器7Cursor
Ai 编码·2025-03-01 18:11

Spring中如何优雅的使用策略模式

定义结构二、策略模式的优缺点与使用场景优缺点使用场景三、在Spring中使用策略模式1.抽象策略类2.具体策略类3.环境类4.枚举5.服务类使用策略模式前先回顾一下策略模式是什么，只想看在spring中如何使用
齐 飞·2025-03-01 18:41

LeeCode 322-零钱兑换（经典 动态规划）

322.零钱兑换（经典动态规划）前言博主是前大厂程序猿，不定期分享前端知识与算法。
等风来0212·2025-03-01 18:41

DeepSeek突袭公布成本利润率：545%

重点包括，优化吞吐量和延迟的方法：跨节点EP驱动的批量扩展计算与通信重叠负载均衡还公布了DeepSeek的在线服务数据统计：每个H800节点每秒有73.7k/14.8k个输入/输出token成本利润率545%
·2025-03-01 18:29

解锁数字艺术新玩法：NFT潮玩藏品的商业潜力与创新机遇

引言：在数字化浪潮的推动下，艺术与收藏的边界正在被重新定义。NFT潮玩数字藏品，作为一种全新的艺术表达和收藏形式，正在全球范围内掀起热潮。
·2025-03-01 18:29

农场游戏源码：打造虚拟田园的数字基石

它不仅让人们在虚拟世界中体验到田园生活的宁静与乐趣，还激发了玩家的创造力和经营智慧。而这一切的背后，都离不开精心编写的农场游戏源码。
·2025-03-01 17:27

MySQL中的锁与MVCC

）意向锁（IntentionLocks）记录锁（RecordLocks）临键锁（Next-KeyLocks）MVCC机制MVCC的核心概念MVCC在InnoDB中的实现MVCC的工作原理MVCC的优势与局限隔离机制读未提交
秋意钟·2025-03-01 17:39

Terser 与 Esbuild 比较

参考链接1.esbuild2.terser前言Terser为什么比esbuild压缩体积更小？原理分析terser之所以比esbuild产生的打包体积更小，主要是因为它提供了更高级的优化手段，包括作用域折叠（ScopeHoisting）、变量提升、代码混淆、AST级别优化、更多高级压缩策略，而esbuild的压缩主要是简单的语法转换和删除无用空格/换行符，缺少深入的AST级别优化。下面我们从代码优
TE-茶叶蛋·2025-03-01 17:38

图像识别-pytorch

损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，如均方误差。损失函数越小越好。优化器：用于调整权重和偏置，使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传（
星辰瑞云·2025-03-01 17:08

丹尼尔·卡尼曼《噪声》——读书笔记

好久没有写博客了，趁着出差有时间，读完了《噪声》这本买了很久的书，整体感觉还是有一些认知层面的迭代的，也整理下书中的一些内容，让自己能够沉下心来把思维和逻辑整理清楚，也能给大家做个分享。
·2025-03-01 17:57

代理 IP 行业现状与未来趋势分析

它在数据采集、网络营销、隐私保护等多个方面发挥着重要作用，其行业现状与未来发展趋势值得深入探讨。目前，代理IP行业呈现出以下几个显著特点。一是市场需求持续增长。
跨境Kevin·2025-03-01 17:38

【Java学习】内部类

面向对象系列六一、类级别1.静态成员2.非静态成员与方法二、类的创建与成员管理1.类的创建2.类的成员管理三、常见的内部类1.非静态内部类2.静态内部类3.匿名内部类4.局部内部类一、类级别1.1静态成员静态成员是类级别的是能一路直属都是在类层面的
Brookty·2025-03-01 17:07

代理服务器与内网穿透/打洞

内网穿透简单来说内网穿透就是让一个在私人IP的设备，能在公网上被别的主机访问到资源。中间经过服务器将获取的数据转发给主机。内网打洞内网打洞，也叫P2P穿透或NAT穿越，是一种用于实现位于不同内网中的设备之间直接建立连接的技术正向代理正向代理（ForwardProxy）是一种常见的网络代理方式，它位于客户端和目标服务器之间，代表客户端向目标服务器发送请求。正向代理服务器接收客户端的请求，然后将请求转
小丑西瓜666·2025-03-01 17:37

强化学习——基本概念

何为强化学习机器学习的一大分支强化学习（ReinforcementLearning）是机器学习的一种，它通过与环境不断地交互，借助环境的反馈来调整自己的行为，使得累计回报最大。
AI大模型探索者·2025-03-01 17:06

Kubernetes容器平台架构之道

Kubernetes中的应用被打包成与环境完全分离的容器镜像，并且自动配置应用并维护跟踪资源分配。Kubernetes是以应用为中心的技术架构
巨子嘉·2025-03-01 17:36

macbook上的vim怎么设置语法高亮和显示行号

作为一名乐于分享、乐于助人的新手程序员，我决定把我的解决办法分享给更多跟我遇到相似问题的人，去帮助他们解决问题。
阿锋966·2025-03-01 17:36

搜索赋能：大型语言模型的知识增强与智能提升

引言近年来，大型语言模型（LLM）取得了显著的进展，并在各个领域展现出强大的能力。然而，LLM也存在一些局限性，尤其是在知识库方面。由于训练数据的局限性，LLM无法获取最新的知识，也无法涵盖所有领域的专业知识。为了克服这些局限性，LLM需要依赖外部搜索来增强性能和保证输出结果的可靠性。本文将深入探讨搜索技术如何增强LLM的能力，并分析不同搜索引擎对LLM输出结果的影响。大型语言模型知识库的局限性L
听吉米讲故事·2025-03-01 17:36

如何配置HTTP代理及SOCKS代理的工作原理

目录一、HTTP代理的配置与应用二、SOCKS代理的工作原理与应用三、HTTP代理与SOCKS代理的比较四、总结在探讨如何配置HTTP代理以及SOCKS代理的工作原理时，我们将通过简洁的语言、具体的代码示例和实际案例
傻啦嘿哟·2025-03-01 17:06

建筑兔零基础人工智能自学记录34|深度学习与神经网络2

1、人工神经网络ANN从生物课上学到的有关神经元、突触的生物神经网络，被模仿出了简化的人工神经网络（ANN,artificialneuralnetwork）。ANN结构为：输入层、隐藏层、输出层人工神经元：基于生物神经元的数学模型ANN过程：输入---加权求和---激活函数激活函数：类似生物神经元的阈值，达到阈值输出信号（‘神经网络的万能逼近定理’---两层以上神经网络可以逼近任意函数）2、深度学
阿克兔·2025-03-01 17:34

冒泡排序法

分析：冒泡排序（bubblesort）通过连续地比较与交换相邻元素实现排序。这个过程就像气泡从底部升到顶部一样，因此得名冒泡排序。在代码实现中，需要两个循环嵌套，外层循环用来进行控制比较的范围。
小成喝橙汁补维C·2025-03-01 16:34
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