5个域

高项：2016年3月7日作业（第1章、第2章）

高项：2016年3月7日作业（第1章、第2章）第1章信息化基础知识1.1.1信息1、信息的概念存在两个基本的层次，即本体论层次和认识论层次。
weixin_34384681·2025-03-18 01:48

【多模态处理篇五】【DeepSeek文档解析：PDF/Word智能处理引擎】

举个真实场景：法务小姐姐用这个工具处理200页的英文合同时，5分钟就能提取出关键条款、风险点、履约时间线，效率直接翻10倍！一、核心技术解析：文档处理的"庖丁解
再见孙悟空_·2025-03-18 01:48

【go】隐式转换限制

感慨一下：真的需要一个好的提问。方法隐式转换的理论基础方法调用允许隐式转换是因
还没入门的大菜狗·2025-03-18 01:18

java面试合集

为了帮助Java程序员更好地准备面试，提升竞争力，我们计划长期更新一个全面、深入的《Java面试合集》专栏。
云端源想·2025-03-18 01:47

【芯片验证】面试题·对深度为60的数组进行复杂约束的技巧

面试题目classA中一个长度为60的随机数组randintarr[60]，如何写约束使得：1.每个元素的值都在(0,100]之间，且互不相等；2.最少有三个元素满足勾股数要求，比如数组中包含3,4,5
尼德兰的喵·2025-03-18 01:46

XGBoost算法的相关知识

（4）求解目标函数中的wjw_jwj最优切分点算法基于分桶的划分策略正则化模型复杂度Shrinkage特征采样和样本采样EarlyStopping缺失值处理优缺点总结背景讲XGBoost之前，先引入一个实际问题
VariableX·2025-03-18 01:46

关于PLC、电缆线材及气缸选型的详细教程

欧美系PLC（如西门子S7-1200/1500系列）适用于大型分布式系统或需复杂通信的场景（如工业以太网）。特殊行业（如冶金、烟草）需选择有行业成熟案例的PLC品牌。
自动化专业爱好者·2025-03-18 01:16

区块链与去中心化技术

以太坊2.0引入分片技术提升交易吞吐量，而零知识证明（ZKP）增强了隐私保护15。企业级应用如IBM的FoodTrust平台通过区块链追踪农产品全生命周期，减少供应链欺诈1。
boring_student·2025-03-18 01:16

【算法学习之路】11.并查集

并查集前言一.简介二.基础并查集三.基础并查集题目12四.种类并查集（扩展域并查集）五.种类并查集的题目前言我会将一些常用的算法以及对应的题单给写完，形成一套完整的算法体系，以及大量的各个难度的题目，目前算法也写了几篇
零零时·2025-03-18 01:16

MyBatis是什么

一，背景介绍1.MyBatis本是apache的一个开源项目iBatis,随着2010年这个项目由apachesoftwarefoundation迁移到了googlecode，ibatis3.x正式更名为
Exclusive_Cat·2025-03-18 01:15

前端知识点---一行代码检测数据类型(javascript)

function_typeof(value){returnObject.prototype.toString.call(value).slice(8,-1).toLowerCase();}结果是一个全为小写的字符串下面来一步一步分析这段代码
*星之卡比*·2025-03-18 01:15

9种Python数据可视化方案，让财务数据焕发生命力

本文将通过一个完整的Python财务数据可视化案例，展示如何将枯燥的财务数据转变为直观、动态且富有洞察力的可视化作品。
IT小本本·2025-03-18 01:45

上位机数据可视化：使用QtCharts绘制波形图

工程配置CMake文件find_package(Qt5COMPONENTSChartsREQUIRED)target_link_libraries(zhd-desktopPRIVATEQt5::Charts
下里巴人hywing·2025-03-18 01:45

宇树科技单线雷达L2的坑货驱动

最烂的github网站：GitHub-unitreerobotics/unilidar_sdk:SDKforUnitreeL1LiDAR搞不懂这家公司火的道理，卖个烂机器狗忽悠火了，瞎眼买了个激光雷达，
wuicer·2025-03-18 01:45

考研数学二：函数、极限与连续知识架构与易错点全解析

一、函数模块易错点与考题预测易错点1：忽略函数定义域的隐含条件例题：设函数(f(x)=\sqrt{\ln(1-x)}+\frac{1}{\sqrt{x+2}})，求定义域。
竹木有心·2025-03-18 01:15

python列表排序方法从大到小,python列表排序sorted

它返回一个新的list，新的l
青峰235·2025-03-18 00:44

安卓软件分身-1.0.0.008-高级版

下载地址：https://pan.quark.cn/s/a7a8b7d0b3c5
网盘资源分享·2025-03-18 00:44

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。
一键难忘·2025-03-18 00:13

小程序网络大文件缓存方案

分享一个小程序网络大图加载慢的解决方案用到的相关apigetSavedFileList获取已保存的文件列表；getStorageSync获取本地缓存；downloadFile下载网络图片；saveFile
z.week·2025-03-18 00:43

RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型

RAG模型的核心在于两个关键步骤：数据嵌入（Embedding）和重排序（Re-ranking）。这两个步骤的选择和优化对于模型的性能至关重要。本文将探讨如何选择合适的模型来实现高效的数据
从零开始学习人工智能·2025-03-18 00:12

115.HarmonyOS NEXT 跑马灯组件详解(三)：MarqueeSection基础结构

HarmonyOSNEXT跑马灯组件详解(三)：MarqueeSection基础结构效果演示1.组件概述MarqueeSection是一个实现文本滚动效果的自定义组件，主要用于显示超出显示区域的文本内容
·2025-03-18 00:36

macbook air怎么安装python_Python3安装完全攻略 Mac篇-Go语言中文社区

我的电脑是MacBookAir，系统版本是最新的macOSCatalina10.15.1一、熟悉系统自带的
郑丢丢·2025-03-18 00:42

HarmonyOS NEXT 开发环境搭建与实用工具类 AI 问答 APP 开发

随着华为鸿蒙操作系统HarmonyOSNEXT的发布，开发者们迎来了一个全新的智能终端操作系统。
·2025-03-18 00:05

理解Akamai EdgeGrid认证在REST API中的应用

作为内容分发和云服务的领导者，他们提供了一个名为EdgeGrid的平台，帮助使您的Web应用更加快速、可靠和安全。但是，强大的功能伴随着强大的责任——或者说，在这种情况下，是对安全性的高度要求。
·2025-03-18 00:04

HarmonyOS NEXT 开发环境搭建与影视直播类应用开发

本文将详细介绍如何在HarmonyOSNEXT上搭建开发环境，并通过一个影视直播类应用的实例，展示如何进行应用程序的技术开发。
·2025-03-18 00:04

Python中使用vlc库实现视频播放功能

文章目录前言1.环境准备1.1Python安装1.2选择Python开发环境1.3安装必要库2.基础播放示例3.常用播放控制功能4.事件监听5.播放网络流媒体6.结合GUI库制作视频播放器（以Tkinter
小白教程·2025-03-18 00:42

unitree

Unitreeubuntu18.04首先要安装好ubuntu18.04系统，然后开始安装显卡驱动和cuda以及cudnn，这里要注意版本对应，我是3090的显卡，安装的显卡版本是520，然后cuda的版本是
Matrixart·2025-03-18 00:41

Singleton 单例模式

一、实现在javascript中，实现一个单例模式可以用一个变量来标志当前的类已经创建过对象，如果下次获取当前类的实例时，直接返回之前创建的对象即可，如下：//定义一个类functionSingleton
·2025-03-18 00:33

pytorch的使用：卷积神经网络模块

将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数num_epochs=3#训练的总循环周期batch_size=64#一个撮
樱花的浪漫·2025-03-18 00:11

useSelector的第二个参数shallowEqual

先学习useSelector的含义与用法useSelector是React-Redux库提供的一个钩子（Hook），它允许函数组件从Reduxstore中提取数据。
BBbila·2025-03-18 00:41

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。
小风_·2025-03-18 00:41

HarmonyOS NEXT hiLog日志类封装

在鸿蒙原生开发中，推荐使用hiLog日志来打印我们需要查看的数据，在写hiLog日志时，需要入参四个参数来设置hilog.info(0x0000,'testTag','%{public}s','AbilityonWindowStageCreate
·2025-03-18 00:03

行业首个AI课上线！粉笔战略布局加速技术商业化进程

粉笔宣布，将于3月17日上线基于自研垂域大模型打造的“AI刷题系统班”，为用户提供行测、申论全科目覆盖的一站式高效备考支持。
·2025-03-18 00:02

[特殊字符] Java Stream流：让集合处理变得如此优雅！

今天我们来聊一个超级实用的话题：JavaStream流。别被这个名字吓到，它其实就是一个让我们处理数据更轻松的"魔法工具"！什么是Stream流？
泥潭硬拔·2025-03-18 00:41

京瓷初期的按职能划分的组织

在京瓷创立后相当长的一段时间里，我亲自开展销售活动，从客户处获取订单，亲自开发产品并参与制造，一个人要承担多项工作。
即兴小索奇·2025-03-18 00:10

【Mysql数据库 第6章】MySQL的多表操作—多表联合查询、子查询、内外连接

文章目录往期精彩知识1、多表联合查询介绍2、交叉连接查询3、内连接查询4、外连接查询（1）外连接介绍（2）左外连接（3）右外连接（4）满外连接综合代码演示5、子查询（1）子查询的介绍和特点（2）子查询的关键字
KJ.JK·2025-03-18 00:09

宇树激光雷达L1上手测试

因为工作中低成本三维空间扫描的需求，在同事偶尔推荐下知道了宇树L1这款激光雷达，不得不说小巧的设计，0.05m的最小测距距离，360°*90°的FOV，以及最最最重要的1600多的价格无一不打动我。
力特高·2025-03-18 00:39

115.HarmonyOS NEXT 跑马灯组件详解(三)：MarqueeSection基础结构

HarmonyOSNEXT跑马灯组件详解(三)：MarqueeSection基础结构效果演示1.组件概述MarqueeSection是一个实现文本滚动效果的自定义组件，主要用于显示超出显示区域的文本内容
·2025-03-18 00:32

105.HarmonyOS NEXT 跑马灯组件详解(一): 组件概述与架构设计

HarmonyOSNEXT跑马灯组件详解(一):组件概述与架构设计效果演示1.组件简介跑马灯(Marquee)组件是一个用于展示滚动文本的UI组件，主要用于处理文本内容超出显示区域时的展示问题。
·2025-03-18 00:32

104.HarmonyOS NEXT跑马灯组件教程：实际应用场景与最佳实践

HarmonyOSNEXT跑马灯组件教程：实际应用场景与最佳实践效果演示1.跑马灯组件应用场景概述跑马灯组件是HarmonyOSNEXT中一个非常实用的UI组件，它可以在有限的空间内展示超出显示区域的文本内容
·2025-03-18 00:31

python安装哪个版本好win11,安装python选择哪个版本

有很多小伙伴，在刚接触Python时，基本都会纠结一个问题：应该安装哪个版本的Python好呢？下面小编给大家一些建议用p
S1112_·2025-03-18 00:09

SvelteKit 最新中文文档教程（4）—— 表单 actions

前言Svelte，一个语法简洁、入门容易，面向未来的前端框架。
·2025-03-18 00:00

HarmonyOS NEXT ArkTS布局优化与性能提升指南

本文将从避免二次布局、优先使用layoutWeight、响应式布局设计、懒加载、优化大型对象更新以及内存管理六个方面，探讨如何优化布局和提升性能。
·2025-03-18 00:00

JavaScript_Day3

classList操作元素属性//追加一个类元素.classList.add('类名')//删除一个类元素.classList.remove('类名')//切换一个类元素.classList.toggle
Mswanga·2025-03-18 00:38

51 单片机指令系统入门

对于51单片机而言，其指令系统涵盖了数据传送、算术运算、逻辑操作、控制转移、位操作等多种类型的指令。这些指令有机组合，赋予了
二年级程序员·2025-03-18 00:38

ChatGPT推理模型&通用模型大解析！

以下是ChatGPT的所有模型及其分类介绍：通用模型GPT-4：OpenAI的旗舰模型，是一个大型多模态模型，能够比以前的模型更准确地解决困难问题，具有更广泛的通用知识和先进的推理能力。
即兴小索奇·2025-03-18 00:38

k8s-dashboard

一、windows可以通过端口转发将流量转发至dashboardssh-L9000:192.168.1.50:8001192.168.1.50-lroot二、暴露dashboard端口kubectlproxy
勤则弊除·2025-03-18 00:08

GBase 8c慢日志启用和查询

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GBASE数据库·2025-03-17 23:07

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07
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