AC算法第4页

14 款命令行常用工具的替代品！

作者：JackTian文章首发于公众号：【杰哥的IT之旅】大家好，我是杰哥。

杰哥的IT之旅·2025-07-21 22:44

鸿蒙蓝牙通信

https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/best-practices/bpta-bluetooth-low-energy蓝牙权限module.json5

屿筱·2025-07-21 21:13

B/S 架构通信原理详解

架构通信原理详解一、核心架构Browser/Server（浏览器/服务器）模型：前端：浏览器作为统一客户端（Chrome/Firefox/Edge等）后端：服务器处理业务逻辑+数据存储（Nginx/Apache

步行cgn·2025-07-21 21:13

低速信号设计之 RGMII 篇

RGMII（ReducedGigabitMediaIndependentInterface，简化的千兆媒体独立接口）作为一种兼顾速率与简化设计的以太网接口标准，在服务器的中低速千兆以太网通信场景中扮演着重要角色

·2025-07-21 21:13

信息学奥赛初赛天天练-27-CSP-J2022阅读程序位运算、数据类型范围、进制转换攻略

PDF文档公众号回复关键字:202406122022CSP-J阅读程序1阅读程序(判断题1.5分选择题3分共计40分)01#include0203usingnamespacestd;0405intmain

ya888g·2025-07-21 21:43

0315_算法22级1班实验2（递归分治策略）

目录ProblemA众数问题题目描述输入输出样例输入样例输出思路分析代码实现思路优化ProblemB半数集问题题目描述输入输出样例输入样例输出思路分析代码实现ProblemC查找数组拐点题目描述输入输出样例输入样例输出思路分析代码实现思路优化ProblemA众数问题题目描述所谓众数，就是对于给定的含有N个元素的多重集合，每个元素在S中出现次数最多的成为该元素的重数，多重集合S重的重数最大的元素成为

·2025-07-21 21:43

0301_算法22级1班实验1

目录ProblemA统计数字问题1.题目描述2.思路分析3.代码实现ProblemB字典序问题1.题目描述2.思路分析3.代码实现ProblemC最多约数问题1.题目描述2.思路分析3.代码实现ProblemA统计数字问题1.题目描述题目描述问题描述：一本书的页码从自然数1开始顺序编码直到自然数n。书的页码按照通常的习惯编排，每个页码都不含多余的前导数字0。例如，第6页用数字6表示，而不是06或0

·2025-07-21 21:42

WPF 加载和显示 GIF 图片的完整指南

实现步骤：安装NuGet包：在NuGet包管理器中安装WpfAnimatedGif：Install-PackageWpfAnimatedGifXAML实现：代码后台：usingSyst

上元星如雨·2025-07-21 21:11

ZooKeeper学习专栏（三）：ACL权限控制与Zab协议核心原理

文章目录前言一、ACL访问控制列表二、原子广播协议（Zab协议）总结前言在分布式系统中，安全访问控制和一致性保证是两大核心需求。

·2025-07-21 21:41

nextjs学习笔记

由于本人最近在学习jocky老师的React16.8+Next.js+Koa2开发Github全栈项目关于react的服务端重构项目，然后跟着老师的视频做笔记，记录下自己的所学知识。

ainuo5213·2025-07-21 21:40

用strace和ftrace揪出系统调用的“幕后黑手“

这种时候，就得请出我们运维人员的两大法宝了——strace和ftrace。说实话，刚开始接触这两个工具的时候，我也是一脸懵逼。什么系统调用、内核跟踪，听起来就很高大上的样子。

悠悠12138·2025-07-21 21:10

【laravel+redis】分布式锁的实现

laravel官方支持“原子锁”，并且说“要使用这个功能，应用必须使用memcached、dynamodb、redis、database或array缓存驱动作为应用默认的缓存驱动，此外，所有服务器必须和同一台中央缓存服务器进行通信

起灵人·2025-07-21 21:40

聊聊flink的RpcService

序本文主要研究一下flink的RpcServiceRpcServiceflink-release-1.7.2/flink-runtime/src/main/java/org/apache/flink/runtime

go4it·2025-07-21 20:02

next.js刷新页面时二级菜单展开状态判断

可以通过以下几种方法实现：方法1：使用URL参数保存状态（推荐）import{useRouter}from'next/router';import{useEffect,useState}from'react

啃火龙果的兔子·2025-07-21 20:36

Laravel 原子锁概念讲解

引言什么是竞争条件(RaceCondition)？在并发编程中，当多个进程或线程同时访问和修改同一个共享资源时，最终结果会因其执行时序的微小差异而变得不可预测，甚至产生错误。

·2025-07-21 20:06

client-go: k8s选主

快速上手下面这个代码就是一个选主的大概逻辑packagemainimport("context""flag""fmt"_"net/http/pprof""os""path/filepath""time"

·2025-07-21 20:35

【Nacos无压力源码领读】(二) 集成 LoadBalancer 与 OpenFeign

上一篇文章中,详细介绍了Nacos注册中心的原理,相信看完后,大家应该完全掌握了Nacos客户端是如何自动进行服务注册的,以及Nacos客户端是如何订阅服务实例信息的,以及Nacos服务器是如何处理客户端的注册和订阅请求的

Dexu7·2025-07-21 20:34

工作之外的生活，也可以充实到极致

现在正在星巴克坐在落地窗前写文章，标配是拿铁、bose降噪耳机、MacBookAir。答应朋友写一篇关于借钱消费及计划消费的文章，但是因为诸多友邻咨询我如何做到自律，所以先写了这篇文章。

借书人hyt·2025-07-21 20:36

微信出品了个输入法，直接把AI塞进对话框问

简洁、好用、打字快，无广告，适用于Windows/Mac/安卓/iOS软件特点：支持多端使用支持AI模式无广告下载地址：迅雷网盘

qq_54693727·2025-07-21 20:03

MySQL(149)如何进行数据清洗？

我们将使用ApacheCommonsCSV库来处理CSV文件，并使用Java标准库进行数据清洗操作。二、加载数据首先，我们加载数据

辞暮尔尔-烟火年年·2025-07-21 20:03

OpenCV中常用特征提取算法（SURF、ORB、SIFT和AKAZE）用法示例（C++和Python）

OpenCV中提供了多种常用的特征提取算法，广泛应用于图像匹配、拼接、SLAM、物体识别等任务。以下是OpenCV中几个主流特征提取算法的用法总结与代码示例，涵盖C++和Python两个版本。

点云SLAM·2025-07-21 20:03

CSS 样式设计：背景、字体与边框渐变详解

1.线性渐变(LinearGradient).element{background:linear-gradient(toright,#ff7e5f,#feb47b);}方向参数：toright、toleft

前端呆猿·2025-07-21 20:03

用项目说话：我的React博客构建成果与经验复盘

这是一个基于React19+TypeScript+Vite构建的现代化博客系统，采用了最新的前端技术栈和工程化实践。

Pan Zonghui·2025-07-21 20:32

“星链”计划对通信及互联网产业影响何在

学号：20000300056姓名：刘照标转载自公众号赛迪智库作者赵燕温晓军2019年5月24日，美国SpaceX公司以一箭多星的方式发射了60颗“星链”卫星，引起全球高科技业界的广泛关注。

Lzb6·2025-07-21 19:21

nginx+nacos集群配置模版

http{includemime.types;default_typeapplication/octet-stream;sendfileon;keepalive_timeout65;upstreamnacoscluster

cherishSpring·2025-07-21 19:01

idea中同服务启动多个

1、copyconfiguration2、setvmoptions#服务端口-Dserver.port=8082#nacos注册集群-Dspring.cloud.nacos.discovery.cluster-name

cherishSpring·2025-07-21 19:00

Nacos和Eureka对比

1、Nacos注册中心原理2、Nacos与Eureka的共同点都支持服务注册和服务拉取都支持服务提供者心跳方式做健康检测3、Nacos与Eureka的区别Nacos支持服务端主动检测提供者状态：临时实例采用心跳模式

·2025-07-21 19:00

mysql事物详解

作为一个java程序员，也许我们仅仅只是停留在会使用的程度上，会通过在类上或者方法上使用@Transactional注解的方式来使用事物，但是背后的原理，为什么使用这个注解就能使事物生效可能并不是很清楚

·2025-07-21 19:59

linux如何使用jstack分析线程状态

在高并发，多线程环境下的java程序经常需要分析线程状态，本本是一个分析步骤无具体讲解（具体命令可自行google学习）一般流程：1.使用jps-l查看有哪些java程序在运行2.使用top查看步骤1中进程号（pid或者vmid）所占用cpu以及内存情况（或者省略步骤1）3.使用top-Hppid查看具体该pid下各个线程所占用的cpu情况（进程下的线程有一个nid，后面需要用到）4.使用jsta

ycllycll·2025-07-21 19:57

【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】5. 梯度下降家族：SGD/Adam优化器对比实验与选择策略

理论部分梳理优化器发展里程碑，从1951年的SGD到2018年的AdamW，揭示技术迭代逻辑；通过数学公式对比SGD、Momentum、Adam等核心算法的更新机制，解析动量加速、自适应学习率的创新点。

AI_DL_CODE·2025-07-21 19:56

【人工智能之深度学习】6. 卷积核工作原理：从边缘检测到特征抽象的逐层演进（附可视化工具与行业实战代码）

揭示卷积操作的空域-频域对偶性：空域卷积等价于频域乘积（F{f∗g}=F{f}⋅F{g}F\{f*g\}=F\{f\}⋅F\{g\}F{f∗g}=F{f}⋅F{g}），解释边缘检测核（Sobel、Laplacian

AI_DL_CODE·2025-07-21 19:55

2021-11-24

Keepintouchwithfriendstomaintainfriendship2.Neverforgetoldfriends.视听说：Howtodescribepeople'sappearanceandactivities

席芙蓉·2025-07-21 19:52

脱岗离岗逃岗监测识别软件系统平台标检测算法#YOLO

值班脱岗智能监测识别系统是一种利用AI视频智能分析技术的智能化系统，能够对办公工作岗位区域、岗亭、值班室、生产线岗位等进行7*24小时不间断实时监测。该系统的出现，有助于提高工作效率，确保工作秩序的正常运行，同时也能有效避免值班人员脱岗、懈怠等现象的发生。该系统的工作原理是通过高清摄像头捕捉实时画面，然后利用AI视频智能分析技术对画面进行实时分析，识别出是否有人脱岗、懈怠或者有其他异常情况发生。当

·2025-07-21 19:55

颠覆未来：创新代码引领人工智能与量子计算深度融合

本文回顾了经典算法的智慧，展示了前沿深度学习模型的构建，并通过量子电路设计探讨了创新代码的可能性，为探索未来科技变革提供了全新视角。

金枝玉叶9·2025-07-21 19:24

Transformers基础组件—Datasets

基本使用加载在线数据集加载数据集合集中的某一项任务按照数据集划分进行加载查看数据集数据集划分数据选取与过滤数据映射保存与加载加载本地数据集直接加载文件作为数据集加载文件夹内全部文件作为数据集通过预先加载的其他格式转换加载数据集通过自定义加载脚本加载数据集DatasetwithDataCollatordatasets

小蒋的学习笔记·2025-07-21 19:54

智界R7智驾功能和性能评价

核心算法：HUAWEIADS3.0系统，基于端到端架构，整合感知、决策与控制模块，支持全场景目标识别（如非标准障碍物、夜间行人）。算力支

TheWanderers·2025-07-21 19:54

人工智能视频分析系统人员离岗报警设计方案

安防监控系统结合人工智能算法做到了许多以前无法做到的事情。就比如我们今天要说的离岗检测报警监控系统。以前我们只能通过人工值守监控室的方式，通过人的判断去观看现场人员在岗情况。

liuhu21·2025-07-21 18:22

composer、GitHub 包版本管理

gittag-a1.0.1-m'版本1.0.1'执行gittag可以看到新建的tag查看新建tag推送tag到远程仓库命令：gitpushorigin1.0.1此时，可从GitHub上看到tag回到https://packagist.org

weylau·2025-07-21 18:04

睡岗离岗检测算法 Python

睡岗离岗检测算法的核心在于实时监控和智能分析，睡岗离岗检测算法通过安装在关键区域的监控摄像头，系统能够捕捉到员工的活动画面。当系统检测到人体位置长时间未发生变化时，将启动睡姿分类器。

燧机科技SuiJi·2025-07-21 18:21

微算法科技技术创新，将量子图像LSQb算法与量子加密技术相结合，构建更加安全的量子信息隐藏和传输系统

在传统计算模式下，即便采用复杂的加密算法，也难以完全抵御日益增长的网络攻击威胁。量子计算技术的出现为信息安全带来了新的解决方案。然而，量子图像处理领域仍面临复杂度高、效率低的问题。

·2025-07-21 18:21

陌讯算法实战FPS飙升300%

开篇痛点在智慧城市安防场景中，传统视觉算法常面临“三难困境”：低光照漏检率飙升（夜间误报率超30%）、人群遮挡ID切换混乱（MOTA指标＜50%）、硬件资源吃紧（1080P视频流处理＞200ms）。

·2025-07-21 18:50

3步实现安防高精度检测：陌讯算法夜间监控落地实战

实测数据显示，传统算法在低光、遮挡或动态场景下，泛化能力不足，导致平均误报率高达15%（数据来源：安防行业报告）。尤其在夜间或拥挤环境下，系统卡顿、漏检频发，不仅降低响应效率，还增加安全隐患。

2501_92474745·2025-07-21 18:50

内网渗透—横向移动&NTLM-Relay重放攻击&Responder中继攻击

PTH前往期文章复现，运用mimikatz、impacket工具包的一些脚本、CS等等都可以利用，NTLMRelay又包括（relaytosmb,ldap,ews）可以应用在获取不到明文或HASH时采用的手法

·2025-07-21 18:20

模型移植实战：从PyTorch到ONNX完整指南

一、认识ONNXONNX（OpenNeuralNetworkExchange）是一种开放的模型表示格式，由微软和Facebook（现Meta）在2017年共同推出，旨在解决深度学习模型在不同框架之间的互操作性问题

慕婉0307·2025-07-21 18:50

Windows批量修改文件属性方法

lkm0522·2025-07-21 18:19

陌讯时序算法实测降 90%

传统监控系统依赖人工巡检，存在85%的漏检率；而普通视觉算法在光照变化、人员遮挡场景下，误报率常高达20%以上[实测数据显示]。某汽车零部件厂曾因离岗检测失效导致设备空转2小时，直接损失超12万元。

2501_92474711·2025-07-21 18:19

陌讯多模态算法实测 98% 准确率

传统视觉算法在复杂场景下常面临三重困境：雨天水雾导致特征模糊时漏检率高达25%，逆光环境下小目标（如碎石、井盖）检出率不足60%，而追求高精度又会导致帧率跌破20FPS，难以满足实时性要求[1]。

2501_92474711·2025-07-21 18:18

Docker 部署的 GitLab备份和恢复

以下是具体步骤：1.停止GitLab容器在进行备份之前，最好先停止GitLab容器以确保数据一致性：dockerstop2.创建备份启动GitLab容器并执行备份命令：dockerexec-tgitlab-backupcreate

码上有约·2025-07-21 18:18

音视频流媒体开发【三十六】FFmpeg+QT播放器5-其他功能

步掌握：ijkmp_prepare_async处理逻辑ijkmp_stop处理逻辑stream_openstream_open主要⼯作内容：初始化SDL以允许⾳频输出；初始化帧Frame队列初始化包Packet

AlanGe·2025-07-21 18:15

python3.9安装tensorflow-gpu 2.6.0和torch-gpu版本各依赖包的版本对应关系

3.9）之间对应版本Window环境下安装pytorch下载地址tensorflow官网CUDA下载官网cuDNN下载官网注意：cuDNN需要注册absl-py0.15.0astunparse1.6.3cachetools5.3.2certifi2023.7.22charset-norm

·2025-07-21 18:18

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