DOM中的运动案例

lrz 源码核心篇剖析：如何实现高效、兼容的图片压缩？

写在前面前面是讲解了lrz基础用法,从6开始讲解源码,使用过lrz的可以直接从6开始看,中间也掺杂了一下我自己开发过程中的踩坑和经验分享,欢迎讨论!
沐土Arvin·2025-03-22 17:36

PHP 超级全局变量

本文将详细介绍PHP中的超级全局变量，包括它们的用途、如何使用以及一些最佳实践。什么是超级全局变量？超级全局变量是指在PHP脚本的所有函数、类和文件中都可以访问的全局变量。这些变量在全局作用域中声明
lsx202406·2025-03-22 17:05

《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”

在江宁开发区，机器人已不再是科幻电影里的遥远想象，他们就像人类的“同事”，在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测；在体育训练场上帮助运动员矫正姿势；在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆，在智慧工厂里与人类分工协作
耘瞳科技·2025-03-22 17:04

测试工程师Ai应用实战指南简例prompt

阅读原文以下是一个真实具体的案例，展示测试工程师如何在不同阶段结合DeepSeek提升效率。
进击的雷神·2025-03-22 17:04

可视化动态表单动态表单界的天花板--Formily(阿里开源)

文章目录1、Formily表单介绍2、安装依赖2.1、安装内核库2.2、安装UI桥接库2.3、Formily支持多种UI组件生态：3、表单设计器3.1、核心理念3.2、安装3.3、示例源码4、场景案例-
hhzz·2025-03-22 17:32

OSI七层模型

这个过程涉及到网络通信中的七层模型，即OSI（开放系统互连）模型。每一层都有特定的功能，并且在这个过程中，信息会被逐步封装成适合网络传输的形式。等到达目的地后，再一层层解开，最终呈现给接收者。
_洛_神·2025-03-22 17:02

无锁并发环形队列(Java版)

普通的顺序队列，当队列不满且tail指针移动到数组的最后位置时，就需要将数组中的元素整体向前搬移，而环形队列却不用。这就提高了入队的效率。
呆呆的蜗牛·2025-03-22 17:31

RTOS之环形缓冲区和队列

一、环形缓冲区（CircularBuffer）类似一个环形跑道，运动员（数据）在跑道上循环奔跑。跑道首尾相连，运动员跑到终点后又会回到起点继续跑。
三五度·2025-03-22 17:01

隐私保护：数据生命周期管理——从GDPR到加密存储，守护每一比特敏感信息

数据是数字时代的“新石油”，而隐私保护是开采过程中的“防爆阀”。本文将系统解析数据生命周期的安全管控，从法律合规到
云计算练习生·2025-03-22 17:31

Python, C ++开发家庭开支

以下是基于**Python**和**C++**的开发方案，结合两者在数据处理、实时通信和系统开发中的优势。---##1.**项目需求分析**家庭开支数字化记录与结算App的核心功能包括：1.
Geeker-2025·2025-03-22 16:28

dubbo服务META-INF.dubbo文件夹作用

META-INF.dubbo文件夹是ApacheDubbo框架中的一个重要目录，通常用于存放Dubbo的SPI（ServiceProviderInterface）扩展配置文件。
zhglhy·2025-03-22 16:28

TreeNode底层实现原理

TreeNode是树结构的基本单元，通常用于表示树形数据结构中的节点。
zhglhy·2025-03-22 16:57

android音频概念解析

services/audiopolicy/config/audio_policy_configuration.xml：分别有primary，a2dp，usb，r_submix(用于音频数据回环)；配置文件中的每一个
yyc_audio·2025-03-22 16:57

【Q&A】装饰模式在Qt中有哪些运用？

以下是Qt原生实现的装饰模式典型案例：一、QIODevice装饰体系（继承方式）场景为基础IO设备（如文件、缓冲区）添加数据格式解析、缓冲优化等功能。
浅慕Antonio·2025-03-22 15:53

[从零开始学习JAVA] Stream流

前言：本文我们将学习Stream流，他就像流水线一样，可以对我们要处理的对象进行逐步处理，最终达到我们想要的效果，是JAVA中的一大好帮手，值得我们了解和掌握。
Cools0613·2025-03-22 15:22

chokidar - chokidar 初识（初识案例演示、初识案例解读、初识案例测试）

一、chokidar1、chokidar概述chokidar是一个用于监视文件系统变化的Node.js库chokidar提供了一种简单、高效的方式来监视文件和目录的创建、修改、删除等操作chokidar是是fs.watch和fs.watchFile方法的增强版，解决了它们在一些平台上的不一致性和局限性2、chokidar的特点跨平台的支持：chokidar在Windows、Linux、macOS上
我命由我12345·2025-03-22 15:50

探索Python中的集成方法：Stacking

在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。本文将深入介绍Stacking的原理、实现方式以及如何在Python中应用。什么是Stacking？Stacking，又称为堆叠泛化（StackedGeneralization），是一种模型集成方法，与Bagging和Boosting不同，它并不直
Echo_Wish·2025-03-22 15:19

跟着黑马学MySQL基础篇笔记(1)-概述与SQL

h127.0.0.1][-P3306]-uroot-p04.mysql数据模型关系型数据库RDBMS05.通用语法及分类DDL：数据定义语言，用来定义数据库对象（数据库，表，字段）DML：数据操作语言，用来对数据库表中的数据进行增删改
小杜不吃糖·2025-03-22 15:18

使用Seaborn库中的`violinplot`函数绘制水平小提琴图（Violin Plot）是一种常见的数据可视化方法

使用Seaborn库中的violinplot函数绘制水平小提琴图（ViolinPlot）是一种常见的数据可视化方法。水平小提琴图可以展示数据的分布特征，并可以对比不同组别之间的差异。
code_welike·2025-03-22 14:17

MiniMind

数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。
亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

集成学习（上）：Bagging集成方法

就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。但当我们把多个模型的智慧集合起来，就能像拼图一样还原出完整的真相，接下来我们就来介绍一种“拼图”算法——集成学习。
万事可爱^·2025-03-22 14:16

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。
Geeksongs·2025-03-22 14:14

(BS ISO 11898-1:2015）CAN_FD 总线协议详解5- MAC子层描述4

5.5帧编码帧中的比特流应按照不归零（NRZ,Non-Return-to-Zero）方法进行编码。这意味着在整个比特时间内生成的比特电平是恒定不变的。
s多情公子s·2025-03-22 14:13

Redis 哨兵模式的选举算法是什么？

Redis哨兵模式中的选举算法主要用于在主节点出现故障时，从多个Sentinel节点中选出一个领导者（Leader）来执行故障转移操作。
少林码僧·2025-03-22 14:12

单片机 - RAM 与内存、ROM 与硬盘 之间的详细对比总结

RAM与内存RAM（RandomAccessMemory，随机存取存储器）和内存这两个术语通常是同义词，即内存常常指的就是RAM。
Peter_Deng.·2025-03-22 14:42

数据库事务：确保数据一致性的关键机制

1.什么是数据库事务定义：事务（Transaction）是数据库管理系统中的一个逻辑工作单元，用于确保一组相关操作要么全部成功执行，要么全部不执行，从而维护数据的一致性和完整性。
可儿·四系桜·2025-03-22 14:07

C# 的 bool 关键字

:中的控制条件表达式。初始化可以使用true或者false文本（不是字符串）来初始化bool变量或传递bool值：boolZD=t
·2025-03-22 13:46

在WPF中把Canvas保存为图片，文本文件，xps文件

由于wpf的UI使用xaml来表达的，所以我们们可利用这个优点，把WPF中的xaml元素另存为各样的文件，在很多时候我们都不须要这样的操作。把xaml保存为图片、字符串、XPS等等。
Anticlimax丶·2025-03-22 13:33

使用Spring Boot实现分布式任务调度

一、SpringBoot与分布式任务调度概述在分布式系统中，任务调度是一项关键的技术，它能够有效地管理和调度系统中的各种任务，确保任务能够按时执行并具有高可用性和可靠性。
weixin_836869520·2025-03-22 13:32

鸿蒙开发：ArkTs字符串string

前言本文代码案例基于Api13。字符串在实际的开发中还是非常重要的，牵扯到的用法也是比较多的，比如字符串中的查找，替换，切割等等。
·2025-03-22 13:14

CLR中的类型转换

CLR中的类型转换字符串类型转换容器类型转换自定义类型相互转换项目设置CLR（CommonLanguageRuntime，公共语言运行时）是微软.NET框架的核心组件，是微软对CLI标准的具体实现，负责管理和执行托管代码
qzy0621·2025-03-22 13:29

【二、DeepSeek应用场景与案例】10.农业智能化：DeepSeek如何助力精准种植与养殖？

一、引言1.1农业智能化的时代背景在全球人口持续增长的大趋势下，粮食需求正以前所未有的速度攀升。据联合国相关预测，到2050年，全球人口有望突破90亿，这无疑给本就压力重重的农业生产带来了更为艰巨的挑战，保障充足的粮食供应成为了迫在眉睫的任务。与此同时，资源短缺问题日益尖锐，耕地面积因城市化进程、土地退化等因素不断缩减，水资源分布不均且浪费严重，进一步加剧了农业生产的困境。根据世界银行的数据，过去
代码世界的浪客·2025-03-22 13:59

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

本文深入探讨了幻觉问题的成因，包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象，我们分析了其在解
蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

win-服务器部署程序自启动设置

参阅了很多文章，知道win设置开机启动项方式很多，这篇文章只是其中的一种，但是经过了实践测试非常有效。
johnrui·2025-03-22 13:57

网络安全-黑客攻击

一些监测网络中计算机漏洞的工具，包括嗅探应用软件，能在计算机内部或通过网络来捕捉传输过程中的密码等数据信息。社会工
刘林锋blog·2025-03-22 13:56

WPF把Canvas另存为

由于wpf的UI使用xaml来表达的，所以我们们可利用这个优点，把WPF中的xaml元素另存为各样的文件，在很多时候我们都不须要这样的操作。把xaml保存为图片、字符串、XPS等等。
baijing7600·2025-03-22 13:56

从原理到实践：Go 语言内存优化策略深度解析

3.2避免不必要的内存分配3.3优化切片与映射的使用3.4控制变量作用域3.5减少闭包导致的变量逃逸四、内存优化工具与性能分析4.1pprof工具的使用4.2其他性能分析辅助手段五、不同场景下的内存优化案例分析
叶间清风1998·2025-03-22 13:25

贪心算法（9）（java）最优除法

题目：给定一正整数数组nums,nums中的相邻整数将进行浮点除法。例如，[2,3.4]->2/3/4.例如，nums=[2,3,4]，我们将求表达式的值“2/3/4"。
奋进的小暄·2025-03-22 12:54

计算机组成与接口16

1.0的表示方法唯一的有补码，移码，ASCII码2.可以多次编程的只读存储器是EPROM,掩膜式ROM3.8259A芯片可设置成脉冲边沿触发方式；全嵌套方式；自动中断结束方式；特殊屏蔽方式4.计算机系统中的总线按层次可以分为板级总线
落——枫·2025-03-22 12:24

鸿蒙开发工程师简历项目撰写全攻略

项目结构的黄金法则建议采用「4+1」结构：项目背景（业务价值）+技术架构（鸿蒙特性）+核心实现（技术难点）+个人贡献（量化成果）+附加价值（延伸影响）二、鸿蒙特色技术点提炼技巧鸿蒙核心技术技术维度具体实现案例量化成果示例分布式软总线自定义协议实现家电设备低功耗连接连接成功率从
谢道韫689·2025-03-22 12:53

浏览器渲染流程

性能优化及进阶知识，帮助我们深入理解现代浏览器如何将代码转换为用户可见的像素：一、核心渲染流程（CriticalRenderingPath）浏览器渲染流程分为六个核心阶段，决定页面首次加载和更新的性能：1.构建DOM
前端岳大宝·2025-03-22 12:53

Python Excel操作新玩法：从零到高手掌握openpyxl

openpyxl是Python中一个强大的第三方库，用于操作Excel文件，它可以读取、写入和修改Excel文件，并且支持Excel文件中的样式、图表等元素。
xuefeng_210·2025-03-22 12:51

CentOS7下安装python3.8

查看系统版本#查看系统版本cat/etc/centos-release>CentOSLinuxrelease7.2.1511(Core)uname-a>Linuxlocalhost.localdomain3.10.0
讓丄帝愛伱·2025-03-22 12:51

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

本教程向你介绍一个用PyTorch实现的完整的ML工作流程，并提供链接来了解这些概念中的每一个。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络，预测输入图像是否属于以下
苏雨流丰·2025-03-22 12:20

GPU计算的历史与CUDA编程入门

GPU计算的历史与CUDA编程入门背景简介GPU计算的历史可以追溯到早期的并行计算研究，如今已发展成为计算机科学中的一个重要分支。
己见明·2025-03-22 12:49

机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型1.背景介绍2.基本概念术语说明2.1马尔科夫随机场（MarkovRandomField）2.2条件随机场（ConditionalRandomField
AI天才研究院·2025-03-22 12:18

【机会约束、鲁棒优化】机会约束和鲁棒优化研究优化【ccDCOPF】研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述机会约束、鲁棒优化与ccDCOPF研究综述1.机会约束规划（ChanceConstrainedProgramming,CCP）在电力系统中的应用2.鲁棒优化（RobustOptimization
科研_G.E.M.·2025-03-22 11:48

yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）

效果展示（图片检测，检测到的内容添加到历史记录）：效果展示（视频检测，视频车辆只会添加一条记录，下文更多实际应用中的优化策略）：新增功能：批量图片检测（2024/5/7更新代码）
学术菜鸟小晨·2025-03-22 11:48

java笔试题以及答案详解

A．Java程序经编译后会产生machinecodeB．Java程序经编译后会产生bytecodeC．Java程序经编译后会产生DLLD．以上都不正确答案：B3．下列说法正确的选项有（）A．class中的
weixin-80213251·2025-03-22 11:17

【广告架构day1】爱奇艺广告系统的演进之路：实践中的一些经验

本文来自爱奇艺的分享孙立伟。近年来爱奇艺快速发展，优质内容层出不穷，爱奇艺广告也随之发展和壮大，广告在线服务同时服务于品牌、中小、DSP等不同客户，形成了可以满足不同需求类型的较为完善的商业广告变现布局，广告库存涵盖视频、信息流、泡泡社交（爱奇艺的社交平台）和开机屏等多种场景。爱奇艺效果广告是2015年开始全新搭建的一个广告投放平台，随着信息流业务的增长，整个投放平台也经历了一次大的架构调整和多次
软件真理与光·2025-03-22 11:46
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