适应分辨率

Flutter 的Column中包含ListView且listview是动态高度

//适用于列表高度需要自适应内容，或者列表嵌套在其他滚动视图中（如在Column中嵌套ListView）。shrinkWrap:true,//创建不允许用户滚动的滚动。
weixin_41367871·2025-02-25 09:10

Flutter滚动布局嵌套高度自适应和滑动冲突处理

在SingleChildScrollView中嵌套ListView,如果不指定ListView高度的话会报错,类似这样的════════Exceptioncaughtbyrenderinglibrary═════════════════════════════════════════════════════Thefollowingassertionwasthrownduringpaint():Re
qq_28051795·2025-02-25 09:08

HDMI/DVI中TMDS编解码算法的理解

支持高达225MHz的传输速率，一个传输链路能满足高达2048*1536分辨率电视信号。
yo_ohoh·2025-02-25 07:26

C++ Primer 容器适配器

通过使用标准库中定义的抽象设施，使你更加适应高级程序设计技术。希望对读者有帮助！
c-c-developer·2025-02-25 07:54

使用Diffusion Models进行图像超分辩重建

DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战前言：图像超分辨率重建是一个经典CV任务，其实LR（低分辨率）和HR（高分辨率）图像仅在高频细节上存在差异。
沉迷单车的追风少年·2025-02-25 04:32

RTX 3090图形处理巅峰性能解析

通过对比测试数据与工程原理分析，重点探讨24GBGDDR6X显存在8K分辨率场景下的带宽利用率，以及10496个CUDA核心在光线追踪与深度学习超采样（DLSS）任务中的动态负载分
智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

RTX 4090图形架构性能突破实测

本文将从核心架构革新、多分辨率场景性能表现及能效管理技术三大维度展开分析。
智能计算研究中心·2025-02-25 03:55

人工智能的崛起与未来发展趋势分析

领域应用实例发展现状医疗智能诊断、药物研发提高诊断准确率，缩短研发周期金融风险评估、智能投顾实现个性化服务与高效决策教育自适应学习系统提供个性化学
智能计算研究中心·2025-02-25 03:25

芯谷D2761：为扬声器保护而生的音频限幅器

它通过外接电阻调节限幅值，能够灵活适应不同的应用场景和扬声器特性。该芯片采用SSOP10、MSOP
深圳市青牛科技实业有限公司 小芋圆·2025-02-25 03:22

《HarmonyOS Next高性能应用开发核心技术解析》

《HarmonyOSNext高性能应用开发核心技术解析》一、技术背景与核心挑战在HarmonyOSNext生态中，应用需适应多设备形态差异、资源动态调度、低时延交互等场景。
林钟雪·2025-02-25 02:45

Topaz Photo AI 人工智能图像处理 降噪

具备图像分辨率提升特性，利用机器学习技术，分析并重建图像的细节，从而保持图像质量同时，显著提高图像的分辨率。提供自动调整色彩分布与对比度优化功能，使照片的色彩更加饱
甜于酸·2025-02-24 23:54

STM32的HAL库开发---多通道ADC采集（DMA读取）实验

/4/5（PA0/1/2/3/4/5）采集测试电压，并显示ADC转换的数字量及换算后的电压值2、确定最小刻度VREF+=3.3V--->0V≤VIN≤3.3V--->最小刻度=3.3/4096，F1的分辨率是
猿～～～·2025-02-24 21:41

一文讲清楚 AI Agent（智能体）

AIAgent的核心特点是自主性、适应性和交互性，它可以在复杂的环境中独立完成任务，并根据环境变化调整策略。AIAgent广泛应用于
网络风云·2025-02-24 21:41

图像金字塔

代码示例：matlab%读取图像image=imread('test.jpg');%生成低分辨率图像（向下金字塔）down=impyramid(image,'reduce');%生成高分辨率图像（向
楼台的春风·2025-02-24 15:30

MacOS开启HIDPI的几种方案

BetterDisplay是一个功能丰富的显示管理工具，可以为macOS提供自定义分辨率、XDR/HDR额外亮度、虚拟屏幕、画中画、显示断开、显示和EDID覆盖等功能。
AWS加油站·2025-02-24 11:59

AI前端开发的技能需求变化：拥抱AI时代的新挑战

本文将深入探讨AI时代前端开发的技能需求变化，并探讨如何适应这一变化，提升自身竞争力。我们将会重点讨论AI写代码工具在其中扮
wangtaohappy·2025-02-24 08:35

DeepSeek模型微调的原理和方法

在微调时，我们利用预训练模型已经学到的这些通用知识，针对特定的目标任务进行进一步的调整和优化，使得模型能够更好地适应新任务的需求。微调的参数更新机制在微调
alankuo·2025-02-24 07:01

音视频封装格式：多媒体世界的“容器”与“桥梁”

组织数据流：统一管理视频流、音频流、字幕流等，并存储元数据（如分辨率、编码参数）。兼容性与扩展性：不同封装格式支持特定编码标准和功能（如多音轨、DRM版权保护）。二、主流封装格式详解TS（Tra
码流怪侠·2025-02-24 07:28

第八章 医学图像的配准和融合

这两类图像各有优缺点：解剖图像以较高的分辨率提供脏器的解剖形态信息，但无法反映脏器的功能情况；功能图像的分辨率较差，但它提供的脏器功能代谢信息是解剖图像不能替代的。
数据分析能量站·2025-02-24 06:24

图像信息的配准和融合

这两类图像各有优缺点：解剖图像以较高的分辨率提供脏器的解剖形态信息，但无法反映脏器的功能情况；功能图像的分辨率较差，但它提供的脏器功能代谢信息是解剖图像不能替代的。
数据分析能量站·2025-02-24 06:24

什么AGI

与当前大量应用的、针对特定任务设计的狭义人工智能（如专注于图像识别的人脸识别系统、专注于语言翻译的翻译软件等）不同，AGI具备以下显著特征：自适应学习能力：能从各种经验中学习新知识，并迅速适应全新的环境与任务
MonkeyKing.sun·2025-02-24 06:21

Spring策略模式示例

它允许您在不改变应用程序核心逻辑的情况下插入不同的策略，从而使您的代码具有灵活性和适应性。这种方
小徐博客·2025-02-24 05:13

智能优化算法应用：基于哈里斯鹰算法与双伽马校正的图像自适应增强算法

智能优化算法应用：基于哈里斯鹰算法与双伽马校正的图像自适应增强算法-附代码文章目录智能优化算法应用：基于哈里斯鹰算法与双伽马校正的图像自适应增强算法-附代码1.全局双伽马校正2.哈里斯鹰算法3.适应度函数设计
智能算法研学社（Jack旭）·2025-02-24 01:20

从零开始Real-ESRGAN的复现

【论文阅读+测试】Real-Esrgan超分辨率算法_realesrgan-CSDN博客项目开始首先，我们要知道Real-E
晒阳光的咸鱼·2025-02-24 01:17

鸿蒙搭配前端开发：应用端与WEB端交互

鸿蒙系统（HarmonyOS）是华为开发的一款面向全场景的分布式操作系统，其设计初衷是为了适应物联网时代的需求，旨在构建一个统一的操作系统，支持多种设备的无缝协同工作。
星仔如雨·2025-02-23 21:54

F.interpolate函数

F.interpolate是PyTorch中用于对张量（通常是图像数据）进行插值操作的函数，常用于调整张量的大小，例如改变图像的分辨率。它支持多种插值方法，包括最近邻插值、双线性插值和三次插值等。
dringlestry·2025-02-23 21:20

操作系统（OS）半期复习

这意味着操作系统需要提供一个直观易用的界面，使用户能够方便地管理计算机资源；同时，它还要高效地管理计算机硬件和软件资源，确保它们得到充分利用；此外，操作系统还需要具备可扩展性，以适应不断变化的硬件和软件环境
dringlestry·2025-02-23 21:19

doris：使用 Hint 调整 Join Shuffle 方式

注意当前Doris已经具备良好的开箱即用的能力，也就意味着在绝大多数场景下，Doris会自适应的优化各种场景下的性能，无需用户来手工控制hint来进行业务调优。
向阳1218·2025-02-23 16:47

在LangFlow中集成OpenAI Compatible API类型的大语言模型

一、背景与核心价值从Dify换到这个langflow真的时各种的不适应啊。就比如这个OpenAICompatibleAPI，这不应该是基本操作嘛？算了，服了，习惯了就好了。
几道之旅·2025-02-23 15:09

深度学习框架与边缘计算融合驱动医疗金融模型优化新路径

当前，TensorFlow、PyTorch等主流框架通过轻量化改造（如TensorFlowLite与PyTorchMobile）逐步适应边缘设备的资源限制，同时结合联邦学习技术构建分布式训练网络。
智能计算研究中心·2025-02-23 11:10

【转载】2020融云：基于WebRTC的低延迟视频直播

基于WebRTC的低延迟视频直播需要学习rtp包的缓存设计，于是找到了这一篇文章rtp包缓存如何适应直播需求？
等风来不如迎风去·2025-02-23 07:41

分享一个常用的录屏软件

超清录屏】自由选择分辨率进行画面录制，支持720P、1080P、2K、4K及无损画质；【录制模式】支持全屏、区域、游戏和摄像头录制等;可录制多种屏幕内容：软件操作、游戏实况、网络教学、课件制作、在线视频
2501_90713682·2025-02-22 22:26

基于动态规划与0-1整数规划模型的多阶段生产决策问题研究

摘要随着市场竞争的日益激烈，企业将以产品质量作为其发展战略重心，以适应激烈的市场竞争与不断变化的用户需求。
NovakG_·2025-02-22 20:38

【CXX】4 跨平台构建系统特性对比

多语言构建系统选项为开发团队提供了灵活性和选择，以适应不同的项目需求和现有的技术栈。CXX作为一个设计灵活的工具，旨在与多种构建系统无缝集成。
Source.Liu·2025-02-22 19:05

V4L2框架 | MIPI Camera指令调试笔记

我将使用一些常用的命令和工具来展示如何查看和设置视频设备的格式、分辨率、控制参数等，以及如何抓取和转换图像数据。还将介绍如何使用媒体控制器来查看设备的拓扑结构和连接情况。
一歲抬頭·2025-02-22 15:06

iOS 中的圆角与平滑圆角：从新特性到老项目适配

传统的圆角效果通过cornerRadius属性实现，但在一些设计中，圆角的过渡并不够自然，尤其是在高分辨率屏幕上，视觉效果可能显得生硬。
胖虎1·2025-02-22 15:59

LangChain-基础(prompts、序列化、流式输出、自定义输出)

LangChain-基础我们现在使用的大模型训练数据都是基于历史数据训练出来的，它们都无法处理一些实时性的问题或者一些在训练时为训练到的一些问题，解决这个问题有2种解决方案基于现有的大模型上进行微调，使得它能适应这些问题
JolyouLu·2025-02-22 10:55

总结-常见缓存替换算法

、LRU和LFU还有下面几种：算法优点缺点适用场景FIFO简单实现可能移除重要数据嵌入式系统，简单场景LRU局部性原理良好维护成本高，占用更多存储空间内存管理，浏览器缓存LFU保留高频数据更新频率高，适应动态性差数据库缓存
w_w方圆·2025-02-22 10:19

python审计底稿_代码分享：用Python编写的多协议弱密码审计工具集

为了灵活地适应企业内部复杂的网络环境，以及领导希望稳定可控的需求，我在Linux环境下基于Python和相关的库实现了telnet、smb、mssql、mysql、ftp等多个协议的弱密码审计工具，并取得了不错的效果
weixin_39989215·2025-02-22 08:35

第一篇：从技术架构视角解析DeepSeek的AI底层逻辑

1.模块化架构：MoE模型的场景适应性突破DeepSeek采用混合专家模型（MixtureofExperts）的变体设计，在千亿参数规模下实现动态任务分配。通过引入「稀疏激活
python算法(魔法师版)·2025-02-22 00:18

Spring Boot 项目中如何优雅丝滑地从 Date 过渡到 LocalDateTime

如果你正在寻找一种高效的方法来更新你的项目以适应现代
墨瑾轩·2025-02-21 23:16

AI大模型有哪些常见的应用场景

用法示例:输入提示词（如“赛博朋克风格的城市夜景”），调整参数（分辨率、风格强度）。
·2025-02-21 23:20

冠军算法变体合集再上新！具有新的变异策略和外部归档机制的改进LSHADE-SPACMA算法

其次，引入了一种基于改进的半参数自适应策略和基于秩的选择压力的变异策略，改进了算法的进化方向。第三，提出了一种基于精英的外部归档机制，保证了外部种群的多样性，可以加速算法的收敛进度。
群智能算法小狂人·2025-02-21 23:40

【深度学习】预训练和微调概述

两者相辅相成，共同帮助模型从通用的知识到特定任务的适应。1.预训练和微调的介绍1.1预训练（Pretraining）定义：预训练是指在
CS_木成河·2025-02-21 22:35

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现

传统的入侵检测系统(IDS)面临着检测精度低、适应性差等问题，难以有效应对日益复杂的网络攻击。深度学习作为一种强大的机器学习技术，具有强大的特征学习和模式识别能力，为入侵检测技术带来了新的机遇。
AI天才研究院·2025-02-21 19:39

自定义 Celery的logging模块

日志格式调整：适应现有的日志管理系统，如ELK（Elasticsearch,Logstash,Kibana）堆栈。多日志目标：将日志同时输出到多个地方，例如控制台、文件和远
code-ranger·2025-02-21 18:00

标准制修订信息管理系统：推动企业标准化管理的数字化转型

##行业痛点：标准化管理的挑战1.标准体系不完善：缺乏动态化管理能力，难以适应快速变化的业务需求。2.管理分散，信息孤岛：标准化工作分散在不同部门，无法实现
wjoang·2025-02-21 17:24

【深度学习】Unet的基础介绍

上采样（解码器）：逐渐恢复图像的尺寸，并通过“跳跃连接”将高分辨率的特征与低分辨率的特征结合，以保持细节。网络结构U-Net通常包括以下几部分：（1）下采样（
牧歌悠悠·2025-02-21 11:34

精密单点定位/PPP软件GAMP学习之一

一、基础知识1、《多系统GNSS非差非组合精密单点定位相关理论和方法研究》周锋博士论文2、《BDS/GPS非差非组合抗差自适应PPP》纪超3、《GPS非差相位精密单点定位理论与实现》叶世榕4、《BDS/
枯荣有常·2025-02-21 11:26

OpenCV机器学习（10）训练数据的一个核心类cv::ml::TrainData

它封装了样本数据、响应（标签）、样本权重等信息，并提供了多种方法来创建和操作这些数据，以适应不同的机器学习算法需求。主要功能数据准备：允许你从原始数据创建训练数据对象。支
村北头的码农·2025-02-21 10:19
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