计算周第8页

3月份学习任务、工作计划

3月18日报名六级3月22日之前收集团日材料3月22日收集五四述职材料3月29日计算解二级学英语：为了六级为了绩点为了大英赛为了雅思接续规划留学计划恶补数学，拉下的慢慢补回来今日学习任务：学习本周的解析几何课程

Kamui_0us·2025-03-16 16:09

利用 OpenCV 库进行实时目标物体检测

NumPy：用于数值计算，OpenCV依赖于NumPy进行数组操作。可以使用以下命令安装所需库：bashpipinstallopencv-pythonn

欣然～·2025-03-16 15:08

AI笔记——语音识别

随着计算能力的提升和深度学习方法的出现，语

Yuki-^_^·2025-03-16 15:07

【NLP】 9. 处理创造性词汇 & 词组特征（Creative Words & Features Model），词袋模型处理未知词，模型得分

4.处理未知词的方法计算模型得分（ScoreCalculation）处理创造

pen-ai·2025-03-16 15:37

php中文乱码问号,如何解决PHP中文乱码问题？

早期的软件(尤其是操作系统)，为了解决本地字符信息的计算机处理，出现了各种本地化版本(L10N)，为了区分，引进了LANG，Codepage等概念。

Helios-Yang·2025-03-16 15:07

Redis缓存判断热点数据及进行数据预热的几种方式介绍

热点数据计算整体来讲就是基于访问频率，可以是整体的访问次数，可以是一定时间内的频率，可以是部分请求的采样，可以借助成熟工具等，要根据业务需求来定1.基于访问频率原理：通过统计每个键的访问频率（如每秒访问次数

hxj..·2025-03-16 15:35

计算机四级 - 数据库原理 - 第7章「数据库系统实现技术」

7.1数据库管理系统概述7.1.1数据库管理系统的基本功能数据定义功能：数据库模式（包括外模式、模式、内模式）的定义、数据库完整性的定义、安全保密的定义，索引和视图的定义数据操纵功能数据存储和管理功能事务管理功能数据定义功能7.1.2数据库管理系统的主要成分和工作流程：存储管理器:高效的利用辅助存储器来存放数据，并使得数据能够快速存取重要模块：索引、文件、记录管理器查询处理器：高效的执行用SQL等

akbar&·2025-03-16 15:01

如何处理PHP中的编码问题

1.理解字符编码字符编码是计算机中表示字符的方式。常见的字符编码包括ASCII、UTF-8、GBK等。UTF-8是一种变长的Unicode编码，能够表示世界上

奥顺互联V·2025-03-16 15:30

Python 进程和线程-进程 vs. 线程

目录ThreadLocal小结进程vs.线程线程切换计算密集型vs.IO密集型异步IOThreadLocal在多线程环境下，每个线程都有自己的数据。

赔罪·2025-03-16 14:56

Python----数据分析（Pandas四：一维数组Series的统计计算，分组和聚合）

一、统计计算1.1、count用于计算Series中非NaN（非空）值的数量。

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-03-16 14:55

计算机网络：利用分组嗅探器分析传输层与网络层协议

目录实验内容实验目的实验预备知识实验过程描述实验一：对传输层协议TCP/UDP进行捕包分析实验二：对网络层协议IP进行捕包分析实验结果实验一：对传输层协议TCP/UDP进行捕包分析结果如下：实验二：对网络层协议IP进行捕包分析结果如下实验当中问题及解决办法实验内容利用分组嗅探器分析传输层与网络层协议实验目的了解传输层TCP/UDP协议构造；了解网络层IP协议构造；实验预备知识TCP段结构UDP段结

20230921·2025-03-16 14:24

Python 程序运行过程

解释器是代码与计算机硬件之间的软件逻辑层。当Python包安装后，它包含了一些最小化的组件：一个解释器和支持的库。根据使用情况的不同，Python解释器可能采取可执行程序的形式，或者作为链接

iteye_20309·2025-03-16 13:23

VSCode 接入DeepSeek V3大模型，附使用说明

建议使用第三方部署的DeepSeek，如硅基流动或者使用其他模型/插件，如豆包免费AI插件MarsCode、阿里免费AI插件TONGYILingma或者一步到位，使用完全体的AI编辑器Cursor(收费，每月$20，2周试用

猫猫姐·2025-03-16 13:50

机器学习的下一个前沿是因果推理吗？——探索机器学习的未来方向！

然而，要实现真正的突破，机器学习还需要克服实践和计算上的挑战，特别是在因果推理方面的应用。未来，因果推理或许将成为推动机器学习发展的新前沿。什么是因果推理，它如何与机器学习相关？

真智AI·2025-03-16 13:49

计算机组成与设计：硬件软件接口（RISC-V版）

第二章总结本篇主要总结RSIC-V的指令集，分别介绍不同类型的指令功能以及指令的使用示例。RISC-V指令集采用模块化设计，以书中介绍的为例，大体可将指令类型分为六种基本格式，分别为R型指令、I型指令、S型指令、B型指令、U型指令、J型指令。下面对每一种指令进行逐一介绍。R型指令（寄存器-寄存器操作）R型指令用于寄存器间的算术/逻辑运算，所有操作数均来自寄存器。下面是R型指令格式：funct7rs

忧··2025-03-16 13:18

财务管理核心知识深度剖析

目录财务管理核心知识深度剖析一、财务指标计算：企业财务状况的量化洞察二、成本计算方法：企业成本管控的核心策略三、财务分析方法：解读企业财务密码的钥匙在华为财经笔试的知识体系中，第二章财务管理核心知识是重中之重

阿贾克斯的黎明·2025-03-16 13:46

RISC-V架构 vs ARM架构：硬件工程师的深度对比

1.架构设计：精简vs成熟RISC-V：开源与模块化RISC-V是一种基于精简指令集计算（RISC）原则的开源指令集架构（I

ICGOODFIND1·2025-03-16 12:15

将本地文件上传到远程Linux服务器SCP的用法

服务器文件传输工具指南：SCP与rsync一、SCP的介绍SCP命令（SecureCopy）是一个用于在服务器和本地计算机之间传输文件的命令行工具。

·2025-03-16 12:59

黑客攻防从入门到精通（第一篇：认识黑客）

1.黑客：白帽，灰帽，黑帽（骇客）2.黑客术语：肉鸡（可以随意被黑客控制的计算机），木马（伪装成正常程序），网页木马（有人访问时，利用对方系统或者浏览器的漏洞自动将配置好木马的服务下载到访问者的计算机上自动执行

晓生夜梦·2025-03-16 12:15

## VMware 虚拟机保姆级教程：从零开始玩转虚拟化

虚拟化技术已经成为现代计算不可或缺的一部分，而VMware作为虚拟化领域的领导者，其产品VMwareWorkstationPlayer和VMwareWorkstationPro更是深受广大用户喜爱。

一只联想小新15呀~·2025-03-16 12:15

算法题（98）：大数加法

审题：本题需要我们解决大数加法，大数直接运算会超出范围，所以我们需要转换成字符串一位位进行计算思路：方法一：高精度加法我们将两个大数的每一个位分别计算，然后头插到answer字符串中即可解题：1.由于我们是从个位开始计算

被AI抢饭碗的人·2025-03-16 12:45

Python3 【项目实战】深度解析：赛跑成绩统计分析工具

Python3【项目实战】深度解析：赛跑成绩统计分析工具一、项目概述1.开发背景：田径比赛的成绩统计需要快速准确的计算选手成绩，传统人工计时和统计效率低且易出错。

李智 - 重庆·2025-03-16 12:11

智慧运维与物联网技术在地铁车辆段的应用项目

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：随着物联网技术的广泛应用，智慧运维系统通过传感器、大数据分析、云计算等技术集成，提升了地铁车辆段的运维效率和安全性。

罗博深·2025-03-16 12:11

Java多线程与并发编程实战——从基础到进阶

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介互联网企业都在大力拓展自己的业务，而新的技术革命也带来了海量的数据量，因此，单机并发处理能力已经无法满足现代信息时代对高速数据的需求。

AI天才研究院·2025-03-16 12:40

主流开源大模型能力对比矩阵

✅GQA推理加速⚠️数据时效性差⚠️隐私保护不足Qwen✅千亿参数规模✅中文语境优化✅复杂文本生成⚠️需高性能硬件⚠️领域知识需二次训练ChatGLM-3✅多轮对话支持✅中英双语流畅✅对话记忆优秀⚠️计算资源消耗大

时光旅人01号·2025-03-16 12:09

机器视觉|手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计

手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计在实时计算机视觉应用中，手部检测与关键点估计是实现手势识别的重要基础。

RockLiu@805·2025-03-16 12:39

RISC-V与ARM

我们使用计算机可以理解的语言向计算机的硬件发出指令。计算机语言由称为指令的词组成，词汇表称为指令集。指令集告诉我们每条指令的

IT_Beijing_BIT·2025-03-16 11:36

解密Arm Neoverse V1 和 Neoverse N2 平台为下一代基础设施带来计算变革

在去年9月更新的产品路线图基础上，Arm近日公开了Arm®Neoverse™V1和N2平台的产品细节。为满足基础设施应用的各种需求，这两个平台的设计旨在解决当前正在运行的各种工作负载和应用问题，并分别带来50%¹和40%¹的性能提升。此外，Arm也同时发布了CMN-700，作为构建基于NeoverseV1和N2平台高性能SoC的关键部件。Arm基础设施事业部高级副总裁兼总经理ChrisBergey

CSDN云计算·2025-03-16 11:36

ARM N2微架构介绍

简介之前在“ARMV2处理器微架构介绍”一文中介绍了面向服务器、云计算等应用的ARMV2处理器微架构，V系列具有更强性能，N系列强调性能和功耗等方向的平衡，本文就将介绍一下ARMN2处理器微架构相比较前代的一些提升

「已注销」·2025-03-16 11:05

基于深度学习的个性化新闻推荐系统设计与实现计算机毕设

博主介绍：✌专注于VUE,小程序，安卓，Java,python,物联网专业，有17年开发经验，长年从事毕业指导，项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题，我会尽力帮助你。研究的背景:随着互联网技术的发展和普及,人们越来越依赖互联网获取信息。然而,随着信息量的不断增加,用户在查找新闻时面临着信息过载的问题。为了解决这个问题,个性化新闻推荐系统被广泛应用。个性化新闻推荐系

sj52abcd·2025-03-16 11:32

python 人工智能实战案例

游戏行业的蓬勃发展促使机器学习的产生，通过计算机能够进行高效率地模拟人类的学习、决策过程，不断升级提升人类的能力。游戏领域中的AI

2401_86114612·2025-03-16 11:31

Python 在人工智能领域的实际6大案例

从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python提供了丰富的库和框架，使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例，展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。

Solomon_肖哥弹架构·2025-03-16 10:00

WebRTC中音视频服务质量QoS之RTT衡量网络往返时延的加权平均RTT计算机制‌详解

WebRTC中音视频服务质量QoS之RTT衡量网络往返时延加权平均RTT计算机制‌的详解WebRTC中音视频服务质量QoS之RTT衡量网络往返时延加权平均RTT计算机制‌的详解WebRTC中音视频服务质量

chen_song_·2025-03-16 10:30

软件需求-软件客户需求权利书

权利#1：要求分析人员使用符合客户语言习惯的表达需求讨论应集中于业务需要和任务，故要使用业务术语，你应将其教给分析人员，而你不一定要懂得计算机的行业术语。

workflower·2025-03-16 10:29

数字电路设计的基本流程

关键内容：需求分析：确定芯片需要完成的任务，例如计算能力、功耗、面积等。系统建模：使用工具（如MATLAB、SystemC）搭

minstbe·2025-03-16 10:27

性能2-科学计算中的日志记录：调试、性能与信任

目录科学计算中的日志记录：调试、性能与信任你已经运行了科学模型的批处理程序，经过数小时的计算后，它输出了一个结果。然而，结果是错误的。

李星星BruceL·2025-03-16 10:27

《Python深度学习》第四讲：计算机视觉中的深度学习

计算机视觉是深度学习中最酷的应用之一，它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像。想象一下，计算机可以自动识别照片中的物体、人脸，甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇？

earthzhang2021·2025-03-16 10:56

【技术支持】cron4j的scheduler调度模式

从左到右依次为分、时、天、月、周。精确到秒则需要quartz。

daban2008·2025-03-16 10:56

KNN算法性能优化技巧与实战案例

KNN算法性能优化技巧与实战案例K最近邻（KNN）在分类和回归任务中表现稳健，但其计算复杂度高、内存消耗大成为IT项目中的主要瓶颈。

可问可问春风·2025-03-16 09:22

华为OD机试 - 计算最接近的数 - 滑动窗口（Python/JS/C/C++ 2023 B卷 100分）

华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。一、题目描述给定一个数组X和正整数K，请找出使表达式X[i]-X[i+1].

哪吒·2025-03-16 09:47

带你深入了解防抖Debounce和节流Throttle

前言：防抖（Debounce）和节流（Throttle）是两种在前端开发中常用的优化技术，它们主要用于处理频繁触发的事件（如滚动、窗口调整大小、键盘输入等），以减少不必要的计算，从而提高性能和优化用户体验

全马必破三·2025-03-16 08:15

解决OpenCV读取目标图像，cv2.imshow出现闪退的问题

前言本文是该专栏的第17篇，后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识，记得关注。

写python的鑫哥·2025-03-16 08:45

·2025-03-16 08:54

【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)

数学原理计算数据点与各簇中心点的距离：dist(xi,ujt){dist}(x_i,u_j^t)dist(xi,ujt)然后根据

SomeB1oody·2025-03-16 08:13

如何选择显卡（202408）

无论是浏览网页、观看视频还是使用图形设计软件，所有这些操作都需要显卡来计算图形信息，并将其转化为可在屏幕上显示的图像。

=PNZ=BeijingL·2025-03-16 08:41

Node.js 模块化概念详细介绍

目录模块化的概念模块化的好处：实现模块化代码实现1.创建计算器模块2.使用计算器模块3.运行结果总结常见的Node.js核心模块模块化的应用场景Node.js采用了模块化的设计，使得开发者能够将代码拆分成多个独立的模块

还是鼠鼠·2025-03-16 08:11

手撕multi-head self attention 代码

一、概述多头自注意力机制的核心思想是将输入序列进行多次线性变换，然后分别计算自注意力得分，最后将所有头的输出进行拼接，并通

心若成风、·2025-03-16 07:07

算法手撕面经系列(1)--手撕多头注意力机制

一个简单的多头注意力模块可以分解为以下几个步骤：先不分多头，对输入张量分别做变换，得到Q,K,VQ,K,VQ,K,V对得到的Q,K,VQ,K,VQ,K,V按头的个数进行split；用Q,KQ,KQ,K计算向量点积考虑是否要添因果

夜半罟霖·2025-03-16 07:37

深度学习 Deep Learning 第2章线性代数

张量操作是神经网络计算的基石，矩阵乘法是前向传播的核心，范数约束模型复杂度，而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。本章介绍线性代数的基本内容，为进一步学习深度学习做准备。

odoo中国·2025-03-16 07:07

Windows C盘清理技巧分享

清理C盘是保持计算机性能和存储空间的关键步骤。C盘通常是系统盘，存储着操作系统和许多重要的系统文件，因此在清理时需要格外小心，以免误删重要文件。以下是一些详细的C盘清理技巧，帮助你有效释放空间。

qzw1210·2025-03-16 06:35

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