自动驾驶协同检测

MySQL Buffer Pool、Undo Log、脏页详解

文章目录1.BufferPool2.UndoLog3.脏页（DirtyPage）三者的协同工作常见问题总结MySQL中的BufferPool、UndoLog和脏页是InnoDB存储引擎的核心组件，共同保障了事务处理的高效性
学堂在线·2025-03-14 21:01

Vue.js 3 的设计思路：从声明式UI到高效渲染机制

目录一、声明式UI与虚拟DOM的灵活性二、渲染器：虚拟DOM到真实DOM的桥梁三、组件的本质与实现四、编译与运行时的协同优化五、性能与可维护性的权衡总结Vue.js3作为新一代前端框架，其设计理念在声明式
前端 贾公子·2025-03-14 21:28

树莓科技集团董事长：第五代产业园运营模式的深度剖析与展望

并网化运营：树莓集团在全国28个省市布局产业园，形成网络化运营，促进资源共享和协同发展。全产业链整合：充分发挥全产业链资源整合优势，为入园企业提供全方位服务
树莓集团·2025-03-14 20:19

RISC-V双核锁步高性能抗辐照MCU芯片技术解析与应用

该设计符合ISO26262ASIL-B功能安全等级要求，适用于需检测瞬态或永久性硬件故障的工业与汽车应用。抗辐照性能该芯片通过增强型SEU（单粒子翻转）和SEL（单粒
国科安芯·2025-03-14 19:44

机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |

三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测
小酒馆燃着灯·2025-03-14 19:11

院士领衔、IEEE Fellow 坐镇，清华、上交大、复旦、同济等专家齐聚 2025 全球机器学习技术大会

大模型如何协同学习？大模型如何自我进化？新型强化学习技术如何赋能智能体？围绕这些关键问题，由CSDN&Boolan联合举办的「2025全球机器学习技术大会」将于4月18-19日在上海隆重举行。
CSDN资讯·2025-03-14 18:03

MCU与SOC的区别

自动驾驶中MCU与SoC的区别在自动驾驶系统中，**MCU（微控制单元，MicrocontrollerUnit）和SoC（系统级芯片，SystemonChip）**都是关键的电子元件，但它们在性能、功能和应用领域等方面存在显著区别
winds～·2025-03-14 17:31

2025版最新如何参加护网行动？零基础入门到精通，收藏这篇就够了！

具体实践中，公安部会组织攻防两方，进攻方会在一个月内对防守方发动网络攻击，检测出防守方（企事业单位）存在的安全漏洞。通过与进攻方的对抗，企事业单位网络、系统以及设备等的安全能力会大大提高。
程序媛西米·2025-03-14 17:28

Unity 封装一个依赖于MonoBehaviour的计时器(上) 基本功能

灵感来自下面这本书的协程部分,因此我就自己尝试写了一个我的新书Unity3D游戏开发（第3版）|雨松MOMO程序研究院如果你不知道什么是协程:unity保姆级教程之协同程序_unity协同-CSDN博客一句话概括
咩咩-哈基米版·2025-03-14 17:54

Websoft9：为开发者打造的高效 Linux 服务器面板

以下从四个核心层面详细阐述二者的协同机制：一、运行环境标准化：平台能力的基石Websoft9的运行环境并非孤立存在，而是平台功能实现的底层支撑。
·2025-03-14 16:55

形象理解线性代数的本质（三） 矩阵的升维和降维

一、矩阵的降维还用游戏的例子，有4个角色，每个人都有不同的能力，将其用矩阵表示出来现在我们要评估他们的两种能力：领兵打仗的能力和协同将领的能力只要将两个矩阵相乘，就能根据方法X对象的法则评估出他们这两种
_躬行_·2025-03-14 16:47

基于分组 NMS 的检测模型后处理改进

引言在目标检测任务中，后处理阶段的非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）是至关重要的一环，主要用于去除高度重叠的冗余预测框。
Lunar*·2025-03-14 15:11

大模型高效优化技术全景解析：微调、量化、剪枝、梯度裁剪与蒸馏

目录微调（Fine-tuning）量化（Quantization）剪枝（Pruning）梯度裁剪（GradientClipping）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）技术对比与协同策略总结与趋势
时光旅人01号·2025-03-14 15:40

java版电子招投标采购|投标|评标|竞标|邀标|评审招投标系统源码

通供应商门户具备内外协同的能力，为外部供应商集中推送展示与其相关的所有采购业务信息（历史合作、考察整改，绩效评价等），支持供应商信息的自助维护，实时风险自动提服务框架：SpringCloud、SpringBoot2
微服务技术分享·2025-03-14 13:55

毕业论文AIGC高？5个方法有效降低AI率，消除AI痕迹！

现在很多学校要求毕业论文基本都要检测AIGC了。
我是宝库·2025-03-14 12:44

《信息系统安全》课后习题答案（陈萍）

第一章一、填空题1、机密性、完整性、可用性2、主动3、设备安全、数据安全、内容安全、行为安全4、通信保密、信息安全、信息安全保障5、保护、检测、响应、恢复二、选择题1、D2、C3、B4、A5、D6、A7
1ce0range·2025-03-14 12:44

3.13 YOLO V3

今天的内容为YOLO-V3YOLO系列-YOLO-V3，最大的改进就是网络结构，使其更适合小目标检测。-特征做得更细致，融入多持续特征图信息来预测不同规格物体。
不要不开心了·2025-03-14 11:44

变压器油温实时监测模块设计与仿真（论文+仿真）

采用了AT89S51单片机来作为控制器，同时结合DS18B20温度传感器来对变压器油温进行检测，同时配合LCD液晶，蜂鸣器，继电器等模块来实现85度时发出声光报警，在温度达到95度时，跳开变压器的开关（
云山工作室·2025-03-14 11:43

锐捷 | 交换机配置 边缘端口+BPDU

在S3、S4开启边缘端口和BPDU防护功能；检测到环路后处理方式为关闭端口。如果端口检测进入禁用状态，设置200秒后会自动恢复。
小Mie不吃饭·2025-03-14 10:03

win10快捷键冲突检测与解决方法

文章目录背景安装与使用背景相信很多人都遇到过，在使用一个快捷键时会经常与其他软件产生冲突，事与愿违；而且又很难找到是与哪个软件产生了冲突。有一款工具可以帮我们定位到目前的快捷键在哪个软件，这样就可以到对应的软件上把这个热键删除或者改成其他，避免热键冲突。安装与使用FindGlobalHotkey下载链接提取码：mxok下载解压即可使用如果需要检查某个快捷键被使用了，直接FindGlobalHotk
H.ZWei·2025-03-14 08:52

WPF与其他技术的集成：与 WinForms、WCF 等协同工作

WPF与其他技术的集成：与WinForms、WCF等协同工作一、前言二、WPF与WinForms集成2.1技术背景与特点2.2集成的必要性2.3集成方式与代码示例三、WPF与WCF集成3.1WCF技术概述
xcLeigh·2025-03-14 08:20

uniapp [安卓苹果App端] - 详细实现下载文件保存到用户手机本地，指定文件存储位置路径及文件夹名称下载并保存，Uniapp app端将文件下载保存并储存到指定目录（手机系统存储空间权限检测）

在uni-appApp端（安卓APP|苹果APP）开发中，详解在app平台端实现下载文件到用户本机指定目录，检测并提示开启读写存储权限后执行保存文件功能，Uniapp下载文件并保存到本地解决方案，并且指定文件保存位置及文件夹名称
王二红·2025-03-14 06:05

Akamai 与 AWS 风控分析与绕过技术探讨

2.Akamai风控核心要素Akamai的主要风控机制包含以下几个关键点：Canvas指纹识别每个浏览器环境都有其独特的Canvas指纹这是风控系统的核心识别方式之一用户行为分析鼠标移动轨迹检测操作行为模式识别相关参数的实时计算与验证
qq_33253945·2025-03-14 05:52

【编程向导】-JavaScript-基础语法-类型检测

类型检测类型检测的方法：typeofinstanceofObject.prototype.toStringconstructortypeoftypeof操作符返回一个字符串，表示未经计算的操作数的类型。
wtrees_松阳·2025-03-14 03:46

基于Debian的SVN服务器自动安装脚本

主要功能自动检测和安装基础依赖清理已有SVN环境（可选保留现有仓库）支持svnserve和Apache两种部署方式自动创建SVN仓库和用户
大刘讲IT·2025-03-14 01:34

基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现

车牌识别系统通常由图像处理、字符识别、目标检测等多种技术组成。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-14 01:33

点云空洞的边界识别提取 pso-bp 神经网络的模型来修复点云空洞 附python代码

代码是一个Python程序，用于处理3D点云数据，特别是检测和修复点云中的孔洞区域。1.**导入库**：-`numpy`：用于数学运算。-`open3d`：用于处理3D数据和可视化。
点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2025-03-14 01:30

harmony OS NEXT-音频录制与播放模块

HarmonyOS音频录制与播放模块1.模块功能概览麦克风权限动态检测与申请音频录制功能（支持参数配置）音频波形实时可视化（暂时未完善，先凑合看，后续会完善）录音文件播放功能2.权限检测流程1.代码实现
遇到困难睡大觉哈哈·2025-03-13 22:45

怎么测试代理IP的速度?如何解决电脑设置代理掉线问题？

这些工具通常会自动检测代理IP的响应时间、下载速度等指标。手动测试：配置浏览器或系统使用代理IP。访问速度测试网站，如Speedtest.net，进行速度测试。比较使用代理前后的速度差异。
xinxinhenmeihao·2025-03-13 22:13

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第18天：模型压缩技术

模型压缩技术目录模型压缩技术概述知识蒸馏详解软标签生成策略KL散度损失推导温度参数调节结构化剪枝技术通道剪枝评估准则L1-norm剪枝算法APoZ剪枝算法量化训练基础量化类型与精度PyTorch量化API剪枝与量化协同优化
凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:10

【使用 Python 结合 ADB 监控进程状态】

本篇博客将介绍如何使用Python结合ADB命令，编写一个脚本来检测进程状态，并在进程被杀死后检查它们是否重新启动。
开心呆哥·2025-03-13 21:33

android 基于OpenCV4.8微笑检测自动拍照

一，前言1、基于OpenCV4.8微笑检测自动拍照存储2、左侧有一个预览小框，有人脸时候会有红色框框。3、当真人入境时候，微笑。相机预览捕捉到了人的微笑，自动拍照保存。opencv库的编译就不说了。
mmsx·2025-03-13 20:58

在雷池社区版 WAF 通过文件更新 SSL 证书的方法

有些用户在使用雷池WAF的证书管理功能时，觉得手动申请的证书需要去界面上传一次略显繁琐，想通过一个固定的目录存储证书文件，覆盖后让雷池自动检测并更新，这样可以通过一些自动化工具来完成整个流程。
·2025-03-13 20:28

使用Python进行火焰检测与识别：从基础理论到高级实现的全面指南

使用Python进行火焰检测与识别：从基础理论到高级实现的全面指南火灾是一种常见而危险的自然灾害，在工业、家庭和公共场所中，实时检测火焰并做出响应是保障安全的重要手段。
快撑死的鱼·2025-03-13 17:04

计算机视觉算法实战——车道线检测

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨车道线检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，尤其在自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS
喵了个AI·2025-03-13 17:32

【图像检测】基于霍夫变换 Hough变换实现图片车道线检测matlab代码

1简介本文提出了一种新的基于霍夫变换的复杂情况下车道线检测的算法,这个算法能够成功在夜晚,白天,有阴影,车道线磨损不太严重等复杂情况下检测出车道线.传统的车道线检测算法主要为直接在图像中进行霍夫变换,这种算法实时性差
Matlab科研辅导帮·2025-03-13 17:31

【C++】抛异常vs未定义行为

以下是两者的详细对比：1.定义抛异常：当程序检测到错误（如越界访问）时，抛出一个异常对象。异常可以被捕获并处理，程序可以选择恢复或优雅终止。
Octopus2077·2025-03-13 16:27

如何管理需求边界

其中，动态跟踪和沟通尤为重要，通过定期同步、及时反馈和跨团队协同，能够使团队及时发现需求偏差并迅速做出决策，让项目在复杂多变的环境中保持灵活与稳定。
·2025-03-13 15:15

指纹浏览器与代理IP的协同技术解析：从匿名性到防关联实现

两者结合可解决以下技术痛点：双重身份隔离：单一指纹修改无法完全规避IP关联风险；动态环境模拟：代理IP支持地理位置切换，增强指纹浏览器模拟真实用户行为的能力；反检测能力提升：对抗网站基于IP黑名单或指纹追踪的风控策略
Hotlogin·2025-03-13 14:16

全面解析RRU软件可测性设计引入AI算法的实践

文章目录全面解析RRU软件可测性设计引入AI算法的实践本文概要整体架构流程一、引言二、具体思想点2.1智能测试用例生成2.2异常检测与定位三、落地要求3.1数据基础3.2算法与模型3.3系统集成四、检查评估项
youngerwang·2025-03-13 14:14

点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测

目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达
格图素书·2025-03-13 13:08

人工智能 - TensorRT与DeepDP终极指南：释放GPU潜能的深度学习推理优化之道

它通过模型压缩、计算图优化、硬件级加速等技术，显著提升推理速度并降低资源消耗，广泛应用于自动驾驶、工业检测、实时视频分析等对延迟敏感的领域。一、TensorRT的核心功能模型优化与加速层融合（La
天机️灵韵·2025-03-13 13:36

AIGC论文查重和传统论文查重有什么区别？

AIGC论文查重和传统论文查重在多个方面存在显著区别，以下是对两者的详细比较：一、检测目标和技术原理AIGC论文查重检测目标：主要用于检测和分析文本内容是否由AI生成，特别是在要求提供真实人类经验的领域
真不二价825·2025-03-13 13:06

图像识别技术与应用

第一节课这节课了解了这门专业的就业职位：工资是怎么样的岗位职责和任职要求看到了人类工业文明的演变了解了人工智能的研究、开发、模拟、延伸、理论、方法和技术看到了生活方式的转变比如智能语音闹钟控制系统、自动驾驶和人脸识别考勤智能购物
超帅的好吧·2025-03-13 13:36

【AIGC】计算机视觉-YOLO系列家族

YOLOv6（4）YOLOv7（5）YOLOv8（6）YOLOv9（7）YOLOv10（8）YOLOv11（9）YOLOv12（1）YOLO发展史YOLO(YouOnlyLookOnce）是一种流行的物体检测和图像分割模型
LeeZhao@·2025-03-13 13:34

backbone和head分开转onnx的优势

head是模型的输出部分，负责根据backbone提取的特征生成最终的预测结果（例如分类、检测、分割等）。将模型分成两部分可以实现模块化设计，便于在不同任务中复用backbone或head。例如
yuweififi·2025-03-13 12:33

【YOLOv11[基础]】目标检测OD | 导出ONNX模型 | ONN模型推理以及检测结果可视化 | python

目录一导出ONNX模型二推理及检测结果可视化1代码2效果图
Jackilina_Stone·2025-03-13 12:02

适配器模式详解：原理、C++代码实现、结构图、场景及优缺点

这可以让原本由于接口不兼容而不能在一起工作的类能够协同工作。适配器模式通常包括三个角色：目标接口（Target）、适配器（Adapter）和被适配者（Adaptee）。
五木大大·2025-03-13 11:55

YOLO系列模型从v1到v10的演进

文章目录引言YOLOv1:开创单阶段目标检测先河发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv2:提升精度与速度的平衡发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv3:多尺度检测与残差连接发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化
剑走偏锋o.O·2025-03-13 11:25

图像识别技术与应用课后总结（18）

YOLO-V3的改进点网络结构：相比之前版本，YOLO-V3的网络结构进行了优化，使其更适合小目标检测。特征处理：对特征的处理更加细致，通过融入多持续特征图信息来预测不同规格的物体。
一元钱面包·2025-03-13 11:20
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