结合

android 卡顿和丢帧区别

以下是Android卡顿（Jank）与丢帧（FrameDrop）的核心区别详解，结合技术原理与用户感知进行对比：一、本质差异维度卡顿（Jank）丢帧（FrameDrop）定义界面长时间无响应（如点击延迟
summerkissyou1987·2025-07-04 02:46

Android Profiler 丢帧分析教程及案例

以下为基于最新实践的‌AndroidProfiler丢帧分析全流程指南及实战案例‌，结合权威技术文档与优化经验（2025年更新）：一、Profiler丢帧分析核心流程环境配置与数据抓取‌bashCopyCode
summerkissyou1987·2025-07-04 02:46

Android Profiler 卡顿分析教程及案例

以下是AndroidProfiler卡顿分析的完整教程及实战案例，结合最新工具操作流程与优化策略：一、卡顿分析操作教程1.环境配置开启GPU调试：设备设置→开发者选项→启用GPU渲染分析和GPUProfiler
summerkissyou1987·2025-07-04 02:46

RT-DETR改进|爆改模型|涨点|使用VMamba作为骨干网络（附代码+修改教程）

VMamba是一种全新的视觉框架，VMamba结合了CNNs和ViTs的优势，同时优化了计算效率，能够在保持全局感受野的情况下实现线性复杂度。为了解决方向敏感性问题，VMamba引入
爆改模型·2025-07-04 02:14

Android Studio在移动开发中的性能优化案例分析

结合具体代码示例和数学模型，分析内存泄
移动开发前沿·2025-07-04 02:14

Android Profiler 功耗分析教程及案例

以下是基于最新AndroidStudio工具链的EnergyProfiler功耗分析完整指南及实战案例，结合行业最佳实践和深度优化策略：⚙️一、环境配置与核心功能启用EnergyProfilerAndroidStudio
summerkissyou1987·2025-07-04 02:44

【Python基础】13 知识拓展：CPU、GPU与NPU的区别和联系

这篇文章将从技术原理出发，结合Python实战代码，深入解析这三种处理器的特点、应用场景和发展趋势，帮助你在面对不同计算任务时做出最优选择。第一章：C
智算菩萨·2025-07-04 01:11

分区表设计：历史数据归档与查询加速

以下从核心原理、归档设计与查询优化三个维度系统阐述分区表技术，结合主流数据库实践提供可落地方案：‌一、分区表核心原理与价值‌‌物理存储与逻辑分离‌‌分区策略‌：通过分区键（如时间戳、ID范围）将单表数据划分为多个物理子表
·2025-07-04 01:09

Llama改进之——分组查询注意力

然后我们结合上篇文章3探讨的旋转位置编码，将选择位置编
愤怒的可乐·2025-07-04 01:37

解锁数据潜能——亮数据Web数据集，精准、全面、即时

在精准度方面，通过动态IP网络与智能解析算法的结合，有效降低了传统爬虫常遇到的反爬干扰，使获取的数据
程序猿追·2025-07-04 00:29

时序数据库 TDengine × Node-RED：连接你的“数”与“控”

现在，时序数据库TDengine与Node-RED正式打通，二者结合可为工业IoT打造一套真正“开箱即用”的全栈式解决方案。从毫秒级数据写入，到实时查询，再
·2025-07-03 23:39

计算机网络深度解析：HTTPS协议架构与安全机制全揭秘（2025演进版）

从加密算法体系（国密SM2/3/4vsRSA/ECC）、TLS1.3协议超时优化、后量子密码迁移路径三大突破切入，结合OpenSSL3.2、BoringSSL实战案例，详解协议握手时延降低80%的底层逻辑
知识产权13937636601·2025-07-03 23:56

react+antd Table实现列拖拽，列拉宽，自定义拉宽列

主要插件Resizable，dnd-kit/core，dnd-kit/sortable，dnd-kit/modifiers其中官网有列拖拽，主要结合Resizable实现列拉宽，isResizingRef
搬砖的小编·2025-07-03 23:54

双核架构 + 超强性能，AMD Venice成新一代服务器CPU“核“武器！

这款基于Zen6微架构的旗舰产品首次实现256核Zen6c高密度核心配置，结合台积电2nm工艺与先进封装技术，正以"算力密度革命"回应英特尔DiamondRapids等竞品的挑战。
古猫先生·2025-07-03 22:52

前端领域的前端可视化设计案例解析

从基础概念到复杂场景应用，结合D3.js、ECharts、AntV等主流框架的实战案例，详细讲解数据映射、视觉编码、交互设计的实现细节，分析不同业务
前端视界·2025-07-03 22:48

QNX侧触摸屏（TP）Bringup流程与源码深度解析

/SPI通信驱动层：QNX资源管理器（ResourceManager）虚拟化层：Hypervisor事件路由Android系统：Input子系统处理本文将深入剖析QNX侧TP模块的Bringup流程，结合源码揭示毫秒级响
芯作者·2025-07-03 21:43

Hamiltonian Transformer理论：融合哈密顿力学与Transformer架构的新范式

HamiltonianTransformer理论是一种将经典哈密顿力学原理与现代Transformer架构相结合的新型神经网络范式。
墨顿·2025-07-03 20:37

HashMap和HashSet的区别

HashMap是保存key/value的集合，HashSet是保存对象的结合。HashMap不允许重复的键，但是允许重复的值，HashSet不允许重复的元素。
weixin_44612246·2025-07-03 20:34

【Maven】Maven深度避坑指南：依赖冲突全维度解决方案与工业级实战（超万字解析）

注：本文基于50+大型企业级项目经验，结合Maven底层源码机制，系统化解决依赖冲突问题。包含20个实战场景、10类特殊案例及5大防御体系构建方案。
夜雨hiyeyu.com·2025-07-03 19:33

深入理解 Spring 单元测试：@SpringBootTest、@Value 注入、@MockBean 使用实战与陷阱

本文将围绕Spring单元测试的完整体系，结合以下关键要点进行讲解：@SpringBootTest的作用与最佳实践@Autowired注入空指针的常见原因与解决@Value注入
drebander·2025-07-03 19:26

智能代码管理：用 Trae 激活 Gitee MCP 的高效协作潜能

现在，随着GiteeMCP与Trae的完美结合，我们迎来了全新的智能代码管理时代。今天就带大家深入浅出地看看，如何用Trae激活GiteeMCP，让代码管理从复杂走向简单，从手动迈向智能。
码力金矿·2025-07-03 19:24

数据库领域数据仓库的星型模型与雪花模型对比

然后对两种模型的核心算法原理展开分析，结合Python源代码进行说
数据库管理艺术·2025-07-03 19:23

在设计提示词（Prompt）时，关于信息位置的安排z怎么 结合模型特性和任务目标

在设计提示词（Prompt）时，关于信息位置的安排z怎么结合模型特性和任务目标在设计提示词（Prompt）时，关于信息位置的安排确实需要结合模型特性和任务目标。
ZhangJiQun&MXP·2025-07-03 18:18

50天50个小项目 (Vue3 + Tailwindcss V4) ✨ | ThemeClock（主题时钟）

github.com/SunACong/50-vue-projects项目预览地址：https://50-vue-projects.vercel.app/使用Vue3的CompositionAPI和语法结合
sunbyte·2025-07-03 17:45

科普语音交互所需开源技术方案

以下是ASR（自动语音识别）、LLM（大语言模型）和TTS（文本转语音）三者结合的应用场景及开源方案：一、应用场景智能语音助手如百聆（Bailing），支持语音输入、意图理解、任务管理及语音输出，端到端延迟仅
·2025-07-03 17:45

结合LangGraph、DeepSeek-R1和Qdrant 的混合 RAG 技术实践

传统RAG通过向量数据库存储文档嵌入并检索相关内容，结合大语言模型（LLM）生成回答，有效缓解了LLM的“幻觉”问题。
大模型之路·2025-07-03 17:45

Spring Boot + AI，真的有搞头吗？5大步骤带你轻松入门

超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣亲爱的小伙伴们，你们是否听说过SpringBoot和AI结合的消息？
墨瑾轩·2025-07-03 17:11

认知引擎的系统性提升路径：从投影到本体的智慧涌现

核心议题：结合从投影（Projection）推断本体（Ontology）的根本挑战，旨在设计一套认知引擎的系统性提升路径。
·2025-07-03 16:39

如何在GNSS信号丢失时依然保持精准导航？

战术级MEMS惯性器件，稳定可靠该系统采用高性能MEMS陀螺仪（零偏不稳定性<0.3°/h）和加速度计（零偏不稳定性<10μg），结合全温补偿技术，在-40℃~+8
EriccoShaanxi·2025-07-03 16:08

《dlib库中的聚类》算法详解：从原理到实践

降维辅助：结合聚类结果进行特征选择或数据压缩。dlib支持的经典聚类算法包括K-Means和ChineseWhispers，适用于图像
A小庞·2025-07-03 16:34

通义灵码+DeepSeek：国产代码生成王炸组合，带你飞！

其中，国产的通义灵码结合DeepSeek模型异军突起，成为众多开发者关注的焦点。它们凭借强大的功能和出色的表现，在代码生成领域崭露头角，不仅提升了开发效率，还为编程工作流注入了新的活力。
·2025-07-03 16:03

Python, Rust 开发教育/医疗/文化资源去中心化分配APP

以下是为教育、医疗、文化资源设计的**去中心化分配APP**的完整技术方案，结合Python的灵活性和Rust的高性能与安全性，实现公平透明的资源分配：---###系统架构设计```mermaidgraphTDA
Geeker-2025·2025-07-03 16:32

Python, Go 开发客户服务软件APP

以下是一个结合Python和Go开发的**客户服务软件APP**的完整技术方案，充分利用Python的AI能力和Go的高并发特性，构建高性能、智能化的客户服务系统：---###系统架构设计```mermaidgraphTDA
Geeker-2025·2025-07-03 16:32

c语言程序开发全局变量控制生存期

以下是针对C语言的全局变量优化方案，结合设计模式与语言特性规避生存期风险：一、模块化设计：用文件作用域替代全局作用域1.静态全局变量（文件内可见）适用场景：变量仅在单个源文件中使用，避免被其他文件意外修改
Bing2100·2025-07-03 16:01

《Effective Python》第十一章 性能——延迟加载模块，通过动态导入减少 Python 程序启动时间

本文旨在总结书中关于延迟加载模块的核心观点，并结合我自己的开发经验，深入探讨其在实际项目中的应用场景与优化价值。Pytho
不学无术の码农·2025-07-03 15:30

机器学习：集成算法的装袋法（Bagging）：随机森林（Random Forest）

随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并结合其预测结果来提升模型的性能和稳定性。它由LeoBreiman于2001年提出，广泛应用于分类和回归任务。
rubyw·2025-07-03 15:58

机器学习：集成学习方法之随机森林(Random Forest)

一、集成学习与随机森林概述1.1什么是集成学习集成学习(EnsembleLearning)是机器学习中一种强大的范式，它通过构建并结合多个基学习器(baselearner)来完成学习任务。
慕婉0307·2025-07-03 15:55

一款功能强大的本地数据全文搜索引擎Anytxt Searcher

AnytxtSearcher内置了一个功能强大的文档解析引擎，该引擎无需安装任何其他软件即可提取常用文档的文本，并结合内置的高速索引系统来存储文本的元数据。用户可以使用An
AitTech·2025-07-03 15:54

docker迁移

docker迁移本人使用的是DockerDesktop和WSL2的结合使用，因此该方法估计只能适用于两者的结合，其他的仅供参考由于Docker和WSL2的内存过大，导致C盘不堪负重，爆红了！！
kyrie文·2025-07-03 14:23

JVM调优实战 Day 7：JVM线程分析与死锁排查

文章从线程的基本概念出发，结合实际案例，详细讲解如何使用JVM内置工具进行线程状态分析和死锁检测，并提
在未来等你·2025-07-03 13:45

RESTful API 设计原则深度解析

本文从核心原则、URL设计、HTTP方法应用、状态管理及面试高频问题五个维度，结合工程实践与反例分析，系统解析RESTfulAPI的设计规范与最佳实践。
大曰编程·2025-07-03 13:45

JWT认证性能优化实战指南

本篇文章将结合真实生产环境，深入剖析JWT认证的核心原理，重点分析性能瓶颈，并提供多种可落地的优化实
·2025-07-03 13:15

深入理解React的虚拟DOM与性能优化

本文将带你深入理解React的虚拟DOM原理，并结合实际案例，探讨如何进行性能优化。一、什么是虚拟DOM？
天天进步2015·2025-07-03 13:44

RAG技术全面对比研究：探索最优检索增强生成策略

Retrieval-AugmentedGeneration（RAG，检索增强生成）技术应运而生，它结合了检索和生成的优势，通过从大量文档中检索相关信息，再利用这些信息生成高质量的回答。
·2025-07-03 13:10

UniApp完美对接RuoYi框架开发企业级应用

UniApp完美对接RuoYi框架的完整方案及可开发系统类型，结合企业级实践与开源项目经验整理而成，涵盖技术对接、系统设计及实战案例。
速易达网络·2025-07-03 12:09

UniApp 开发第一个项目

UniApp开发第一个项目全流程指南，涵盖环境搭建、项目创建、核心开发到调试发布，结合最新实践整理而成，适合零基础快速上手：一、环境准备（5分钟）安装开发工具HBuilderX（官方推荐IDE）：下载App
速易达网络·2025-07-03 12:09

Linux 2.6 内核的嵌入式系统应用

关键词：Linux内核嵌入式系统S3C2410随着多媒体技术与通讯技术相结合的信息技术的快速发展和互联网的广泛应用,PC时代也过渡到了后PC时代。
anxiongshan·2025-07-03 12:37

【人工智能】 AI的进化之路：大模型如何重塑技术格局

结合数学公式和代码示例，详细阐述了大模型的训练原理、优化方法及实际应用场景。文
蒙娜丽宁·2025-07-03 12:32

TCP 半连接队列和全连接队列(结合 Linux 2.6.32 内核源码分析)

文章目录一、什么是TCP半连接队列和全连接队列二、TCP全连接队列1、如何查看进程的TCP全连接队列大小？注意2、TCP全连接队列溢出问题注意3、TCP全连接队列最大长度三、TCP半连接队列1、TCP全连接队列溢出问题2、TCP半连接队列最大长度3、引申问题一、什么是TCP半连接队列和全连接队列TCP三次握手期间，Linux内核会维护两个队列，分别是：半连接队列，也称SYN队列全连接队列，也称Ac
chirrupy_hamal·2025-07-03 11:01

碰一碰发视频源码开发部署--开发要点解析

碰一碰发视频系统是结合NFC通讯技术的全新门店互动物料。顾客手机解锁后，无需打开APP扫码，碰一下即可快速完成各种互动，例如去小红书发1篇门店种草笔记(AI帮写又好又快)、大众点评收藏打卡等✅怎么用？
微~18339948121·2025-07-03 11:59
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他