迈高图

比Axure更简单？墨刀高保真原型交互“监听变量”使用教程

在众多原型设计工具里，以交互功能为优势的莫过于Axure了，但也正因如此Axure有着明显高的上手门槛，就此让很多产品经理对高保真交互原型望而却步。

产品设计大观·2025-07-06 00:54

Mac安装moviepy报错问题

命令很简单没啥好说的pip3installmoviepy一共遇到两个报错，已经解决了，没有图，但是报错信息可以找到第一条报错：RuntimeError:Noffmpegexecouldbefound.Installffmpegonyoursystem

摸爬滚打李上进·2025-07-05 23:21

瑞幸咖啡美国首开两店，全球化战略持续升级

两地均处曼哈顿核心地带，汇聚了大量学生、上班族及游客，为瑞幸咖啡提供了密集的客源，同时也带来了高要求、高

TMT星球·2025-07-05 23:17

金融系统中常用的FIX协议

1992年，由摩根士丹利、高盛等13家金融机构联合发起，旨在通过标准化电子通信协议替代传统电话和纸质单据。其核心目标包括：降低交易成本：消除人工录入和电话确认的时间与错误

William一直在路上·2025-07-05 22:45

图幅号管理工具：工程制图与GIS应用实践指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：图幅号工具是地理信息系统（GIS）、工程制图和测绘领域中用于管理和组织地图或地理数据的重要应用。

Omoo·2025-07-05 22:15

RabbitMQ消息队列在大数据系统中的实战应用案例

通过架构设计原理、核心算法实现、数学模型分析和项目实战，展示如何利用RabbitMQ构建高可靠、

AI天才研究院·2025-07-05 22:14

Excel 中什么数据应该用什么图？（柱状图、折线图、饼图、条形图的适用场景）

选对图表类型，是数据可视化成功的前提。我们可以通过一个简单的框架来选择最合适的图表。首先问自己一个核心问题：我想通过图表传达什么信息？通常可以归结为以下四种之一：比较(Comparison)：我想比较不同类别项目的大小。趋势(Trend)：我想展示数据随时间的变化。构成(Composition)：我想展示一个整体由哪些部分组成，以及各部分的比例。关系(Relationship)：我想探究两个或多个

冰糖心书房·2025-07-05 22:43

OneCode图生代码技术深度解析：从可视化设计到注解驱动实现的全链路架构

引言：重新定义开发范式的图生代码技术在现代软件开发领域，可视化编程与代码生成技术的融合正引领着一场开发效率的革命。

低代码老李·2025-07-05 22:09

数据结构复习提纲

数据结构复习提纲算法的五个特征设计算法通常应考虑线性表线性表的特性广义表的结构特点树的有关术语二叉树特点满二叉树完全二叉树二叉树的性质二叉树的按层遍历算法等价二叉树等价二叉树树的表示方法Huffman树的相关概念内外节点的相关概念Huffman树的应用图的定义图的存储结构邻接表的特点生成树最小生成树拓扑排序有关概念拓扑排序特点关键路径有关概念事件的最早发生时间事件的最迟发生时间活动的最早开始时间活

DeadPool loves Star·2025-07-05 21:38

氧化铈抛光粉是什么？

根据氧化铈含量的不同，分为低铈、中铈和高铈抛光粉。

DeepCeLa·2025-07-05 21:36

结构学习的理论

结构学习的理论作者：刘海东，中国广东技术师范大学摘要这是第一篇研究结构学习的理论的论文，第一个部分概括了结构学习的整体构想，第二部分提出了结构学习的环境逻辑宇宙，第三、第四、第五部分阐述了中央图处理器、

刘海东刘海东·2025-07-05 21:06

白色氧化铈：“白”光之下的科技之美

它具有高白度、强效紫外线屏蔽能力，广泛应用于多个领域。与普通氧化物相比，白色氧化铈因其优异的物理和化学特性，成为现代工业和生活中不可或缺的多功能材料。

DeepCeLa·2025-07-05 21:35

【Spring Boot】主从数据库 - 初探

开启从库的表同步问题主从同步机制可能出现的问题解决方案1.初始设置主从同步2.确保表结构一致3.SpringBoot中的容错配置最佳实践一、何时需要开启从数据库开启从数据库(读写分离)通常基于以下几个方面的考虑：主要开启场景高读取负载场景当您的应用读取操作

ladymorgana·2025-07-05 20:33

基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现

传统药物发现流程耗时长、成本高，而人工智能技术为加速药物发现提供了新途径。

神经网络15044·2025-07-05 20:02

PyCharm运行后出不了图，如何解决？

如果PyCharm运行后出不了图，如下图所示图1或许，你可以尝试以下几种方法：（1）检查你的代码是否正确，比如使用Matplotlib库时，是否有以下代码：importmatplotlib.pyplotaspltplt.show

我不是哆啦A梦·2025-07-05 20:58

C++字符串std::string

一、std::string的使用STL知识点思维导图：https://download.csdn.net/download/qq_43148810/12133484二、字符转换1、string（多字符）

大胡子的艾娃·2025-07-05 20:58

ffmpeg将avi转为mp4 & ffmpeg将png转jpg & ffmpeg修改图片视频的尺寸 & ffmpeg旋转视频 & ffmpeg命令大全

文章目录图片操作对一个3840x1920的图片的高进行上下填充，形成3840x2160将一个图片宽缩放为640，高等比例缩放png转jpg命令png_to_jpg_2025_6_3.py将图片顺时针旋转

computer_vision_chen·2025-07-05 20:28

通达信黄金量柱捉涨停主图指标

指标功能该指标主要用于识别K线形态，跟踪涨停板走势，并提供关键支撑压力位、黄金柱信号以及斐波那契时间窗口提示。主要功能包括：涨停/跌停识别：自动标注涨停（黄色）和跌停（蓝色）K线。大阳线/大阴线识别：标注涨幅或跌幅超过5%的K线（红色大阳线、绿色大阴线）。前期高低点标记：自动标注近期的关键支撑位（紫色）和压力位（绿色）。黄金柱信号：识别放量大阳线，并标注“黄金柱”信号，提示强势上涨趋势。涨停跟踪系

·2025-07-05 20:28

ABP VNext + RediSearch：微服务级全文检索

微服务级全文检索一、背景与动机️二、环境与依赖2.1DockerCompose启动RedisStack2.2Kubernetes部署（示例Manifest）2.3ABPVNext&NuGet包️三、架构与流程图️

Kookoos·2025-07-05 19:24

大模型中的temperature、topk、topn、repetition_penalty等参数原理

核心就在于采样策略，一图胜千言：上图中语言模型(languagemodel)的预测输出其实是字典中所有词的概率分布，而通常会选择生成其中概率最大的那个词。

seetimee·2025-07-05 19:51

信息安全工程师（34）访问控制模型

优点：灵活性高，资源所有者可以根据具体情况随时调整访问权限。缺点：由于权限管理的灵活性，容易导致权限滥用和安全

·2025-07-05 19:20

【零基础学AI】第22讲：PyTorch入门 - 动态图计算与图像分类器实战

本节课你将学到理解PyTorch的核心概念和优势掌握张量(Tensor)的基本操作学会使用动态计算图构建神经网络实现一个完整的图像分类器项目训练模型并进行预测开始之前环境要求Python3.8+建议使用

1989·2025-07-05 17:39

分享一款使用AI开发的免费的在线图表制作工具

丰富的图表类型：支持折线图、柱状图、饼图等多种常用图表，满足您的不同需求。实时预览：调整数据或样式时，即时查看图表效果。多语言支持：提供多种语言界面，方便全球

·2025-07-05 17:44

验证码(三)快速使用滑块验证码.

滑块验证码类似于滑动验证码，通常是将一个滑块从初始位置拖动到与背景图匹配的缺口位置，以验证用户的身份。优点视觉效果好：以图形化的方式呈现，更加直观和美观，给用户带来较好的视觉体验。

·2025-07-05 16:01

SVG 安装使用教程

二、SVG的应用场景网站图标和UI元素数据可视化（与ECharts、D3.js等结合）响应式Web设计中的矢量图动画和交互图形三、SVG安装环境（无需专门安装）3.1浏览器

小奇JAVA面试·2025-07-05 16:31

7.4_面试_JAVA_

所谓的学习，就是学了一个高耦合，低内聚。操作系统：进程调度算法有哪些？？1先来服务算法：从队列中拿出最先入队的一个，一直运行，直到退出。才会再从队列中选择最先到的一个。

灰太狼Coding·2025-07-05 16:28

YOLO 中的三大框类型全解析：Ground Truth、Anchor、Bounding Box 有何区别？

•标注格式通常是[x,y,w,h,class_id]•比如一张猫的图，它的真实框就是groundtruthbox。⸻2.AnchorBox（锚框）预设的一些模板框，模型学习时的“参考基准”。

·2025-07-05 16:28

计算机组成原理知识点汇总（考研用）——第六章：总线

计算机组成原理知识点汇总（考研用）——第六章：总线本文参考于《2021年计算机组成原理考研复习指导》（王道考研），《计算机组成原理》思维导图：文章目录计算机组成原理知识点汇总（考研用）——第六章：总线

happy19991001·2025-07-05 15:26

《明远智睿RK3506开发板：多核异构，赋能高可靠性工业应用新型形》

明远智睿推出的RK3506开发板，凭借其独特的多核异构架构、卓越的能效比、丰富的外设资源以及强大的图形处理能力，正逐步成为电力、工业网关、HMI（人机界面）、商用显示器等领域高可靠性、高实时性应用场景的理想选择

riveting·2025-07-05 14:51

TMC2226-SA-富利威-步进驱动芯片

高动态运动控制：结合SpreadCycle高动态性能电机斩波控制技术，在高速运行时防抖动，能实现高动态运动，使电机运行更平稳。细分功能：支持脉冲/方向控制8、16、32、

nuoxin114·2025-07-05 14:19

蚁群算法

它们总是朝着信息素强度高的方向移动，因此大量蚂蚁组成的集体觅食表现为一种对信息素的正反馈现象。某一条路径越短，路径上经过的蚂蚁越多，其信息素遗

佛渡红尘·2025-07-05 14:18

python打卡day41@浙大疏锦行

知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据4.特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入

风逸hhh·2025-07-05 14:17

Spring 大文件传输老中断？手把手教你解决问题！

这里简单记录分享一下，附上手写代码和时序图。开发文件上传下载功能时，传输大文件就像开盲盒——要么传着传着突然中断，要么直接弹出文件大小超限的报错。

小W求学之旅·2025-07-05 14:43

‌嵌入式Wi-Fi技术全解析：从协议到实践，一篇文章搞懂核心知识点

核心价值‌：低成本、低功耗、高兼容性，满足设备“即插即用”的联网需求。‌

嵌入式软硬件叶玄·2025-07-05 14:12

python打卡day58@浙大疏锦行

时序建模的流程时序任务经典单变量数据集ARIMA（p，d，q）模型实战SARIMA摘要图的理解处理不平稳的2种差分n阶差分---处理趋势季节性差分---处理季节性建立一个ARIMA模型，通常遵循以下步骤：1.数据可视化：观察原始时间序列图，

风逸hhh·2025-07-05 13:12

AI人工智能领域多智能体系统：推动智能医疗的精准诊断

接着阐述了多智能体系统的核心概念及其与智能医疗精准诊断的联系，并给出了相应的文本示意图和Mermaid流程图。详细讲解了多智能体系统用于

·2025-07-05 13:38

Amazon Q Developer CLI + 飞书：打造对话式 AI Agent 智能运维平台

在传统运维模式下，工程师们常面临诸多痛点：告警风暴：海量告警信息难以快速定位关键问题操作门槛高：新手面对复杂CLI命令时束手无策响应延迟：夜间值班或移动办公场景响应效率低下知识孤岛：运维经验难以有效沉淀和共享现在

AWS官方合作商·2025-07-05 13:37

PID算法的一点改进思路

图是蛋糕达人的。从积分的数学理解上可以知道系统稳态的时候红色部分面积与蓝色部分面积应该相等，但是系统从一开始并

·2025-07-05 12:31

瑞萨E1仿真器(R0E000010KCE00)支持的MCU系列---M16C Family (R32C/M32C/M16C)

M16C系列MCU简介：M16C系列提供了一个强大的32/16位CISC微型计算机平台，具有高ROM代码效率、广泛的EMI/EMS抗噪性、超低功耗、实际应用中的高速处理以及多种多样的集成外围设备。

·2025-07-05 12:30

路径规划算法---A* 算法详解：最优路径规划的启发式之王

A*是一种启发式图搜索算法，用于在图中寻找从起点到目标的最短路径。它兼顾两件事：已经走过的真实代价（走了多远）到目标的预计距离（还有多远）并通过一个公式综合评估下一步该往哪走。

HR Zhou·2025-07-05 11:50

《设计模式之禅》笔记摘录 - 3.工厂方法模式

工厂方法模式的定义工厂方法模式使用的频率非常高，在我们日常的开发中总能见到它的身影。

使二颗心免于哀伤·2025-07-05 10:16

C#.NET Ninject 详解

设计目标：简单直观、可测试、高可扩展性，支持多种绑定策略和拦截器（AOP）。

·2025-07-05 10:09

LabVIEW 3D 场景中 Voronoi 图（基站覆盖模拟）功能

通过MathScriptNode与3D场景图（SceneGraph），模拟蜂窝基站部署场景，通过Voronoi图划分基站覆盖区域。

LabVIEW开发·2025-07-05 10:43

R语言绘制上下双向分布柱状图

话不多说,直接上干货library(ggplot2)library(tidyr)set.seed(123)#设置随机种子保证可重现df<-data.frame(Type=rep(letters[1:5],each=5),Sample=paste("sample",rep(1:5,times=5),sep=""),Up=round(runif(25,min=0,max=100),1),Down=ro

·2025-07-05 09:11

DOM 中常见宽度属性详解与应用

一张图搞懂它们的区别+-----------------------------+←offsetWidth|padding|▕|+---------------------+|←clientWidth

·2025-07-05 09:08

Web 架构之CQRS模式：读写分离的进阶实践

文章目录摘要思维导图正文原理优势实现方式应用场景实际案例电商系统社交系统总结摘要在现代Web应用开发中，随着数据量的增长和业务复杂度的提升，传统的读写一体架构逐渐暴露出性能瓶颈和可维护性问题。

懂搬砖·2025-07-05 09:37

基于eNSP的mstp基础实验和综合实验-20250704练习版

文章目录华为eNSPMSTP实验全集（S5700版）-终极整合指南实验拓扑图全集（含数据流可视化）实验1：单交换机MSTP基础配置实验2：跨交换机MSTP负载分担实验3：MSTP与静态路由集成实验4：企业

韩公子的Linux大集市·2025-07-05 08:35

如何设计出覆盖率高且有效的测试用例？有哪些经典的测试用例设计方法？

如何设计出覆盖率高且有效的测试用例？深入解析经典测试用例设计方法在软件开发生命周期中，测试是确保产品质量、提升用户体验和维护品牌声誉的关键环节。

996小白的进阶路·2025-07-05 08:34

百度7天GNN学习-图与图学习中

目录1链接预测分析图学习的主要任务链接预测（Linkprediction）1.相似度分数2.性能指标(Performancemetrics)完整代码输出2节点标记预测分析完整代码输出3图嵌入图嵌入（GraphEmbedding

静静喜欢大白·2025-07-05 07:28

Linux安装及常用指令

Linux发行版发行版特点Ubuntu最流行，用户友好，社区支持强，适合新手CentOS/RockyLinux企业级稳定版本，适合服务器Debian稳定、安全，适合开发或服务器ArchLinux极简、自由度高，

·2025-07-05 06:21

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