FPGA在通信中的应用

观察者模式说明(C语言版本)

这个主题对象在状态发生变化时，会通知所有观察者对象，使它们能够自动更新自己。
咸鱼过江·2025-02-25 04:28

2024Android面试总结（附相关架构及资料）

在今年六月份，我萌生了跳槽的打算，在过去的7,8月份我经历了差不多两个月左右的面试。最终拿到了平安人寿、TCL电子、投哪儿网以及几个不太知名公司的offer。
2401_86372470·2025-02-25 04:28

MybatisPlus

一MybatisPlus(MP)介绍MyBatis-Plus（简称MP）是一个MyBatis的增强工具，在MyBatis的基础上只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而生。
夏尔子爵·2025-02-25 04:57

Qt6快速安装方法

受限于国内网络环境，直接从官网安装Qt6速度奇慢，甚至中途出现报错的情况比比皆是，这导致很多开发者没法在第一时间尝鲜Qt6。
astragin·2025-02-25 04:27

【PCL】vs2022配置PCL环境

importos#查找给定路径中的PCL依赖库defdependency(paths):#将输入
IT小学僧·2025-02-25 04:27

【Docker】部署tomcat

tomcat镜像1、搜索Tomcat镜像（可选）2、拉取Tomcat镜像创建并运行Tomcat容器1、创建数据目录（可选）2、运行Tomcat容器访问Tomcat1、打开浏览器2、查看Tomcat页面部署web应用
灭虚陌疯·2025-02-25 04:57

Python入门教程丨3.5 正则表达式

正则表达式广泛应用于文本搜
凌小添·2025-02-25 03:56

算力网架构数字经济高质量发展引擎

算力应用场景核
智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

联邦学习与边缘模型优化赋能医疗诊断新路径

联邦学习框架通过分布式模型训练机制，有效破解医疗机构间的数据壁垒，使跨机构的医学影像、病理数据在不离开本地服务器的前提下完成知识共享。
智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

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

联邦学习优化驱动医疗诊断新突破

联邦学习技术通过构建分布式训练框架，使医疗机构在不共享原始数据的前提下，实现跨域模型的协同优化。
智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

T4应用增效方案解密

在应用场景方面，目前已验证制造业设备协同调度、物流路径动态规划、能源消耗实时优化等六大典型场景的有效性。研究数据显示，某汽车零部件制造商通过部署T4方案，在12个月内实现单
智能计算研究中心·2025-02-25 03:25

DeepSeek高能AI：低成本高效应用突破

内容概要DeepSeek高能AI系统通过混合专家架构（Mixture-of-Experts）实现了技术范式的突破，其670亿参数的模型规模在保证计算效率的同时，构建了多模态处理能力的技术护城河。
智能计算研究中心·2025-02-25 03:25

A10高效配置实战技巧

建议在实施配置前，通过A10的AXAPI接口提取现有系统日志，结合业务流量特征制定差异化的调优方案。文中提
智能计算研究中心·2025-02-25 03:55

H100显卡全面评测与性能解析

紧接着，我们将深入评估这款显卡在游戏性能上的表现，包括帧率、延迟等关键指标，以及在不同类型游戏中的表现差异。
智能计算研究中心·2025-02-25 03:25

A100核心加速：高效计算方案解析

建议技术团队在部署前，优先完成工作负载特征分析与集群拓扑规划。第三代TensorCore架构的突破性设计，不仅
智能计算研究中心·2025-02-25 03:25

人工智能的崛起与未来发展趋势分析

它不仅改变了人类的工作方式，还在医疗、金融、教育、交通等多个领域展现了巨大的应用潜力。通过理解人工智能的现状，我们可以更清晰地识别当前技术进展和市场需求，以及面临的挑战。
智能计算研究中心·2025-02-25 03:25

Mybatisplus的学习

1自动映射规则变量名称：privateStringname属性名：publicStringgetName(){returnname;}这个getName中的name就是属性名称表名和实体类名的映射：表名
Agnoni·2025-02-25 03:54

【python库】Pydantic

简单来说，它可以确保数据的准确性和完整性，帮助开发人员在早期发现数据相关的问题。
陆·柒·2025-02-25 03:54

SpringBoot 监控 SQL 运行情况（实战教程）

Druid是阿里巴巴开发的号称为监控而生的数据库连接池，在功能、性能、扩展性方面，都超过其他数据库连接池，包括DBCP、C
153_m0_67912929·2025-02-25 03:24

Ascend Extension for PyTorch是个what？

昇腾为基于昇腾处理器和软件的行业应用及服务提供全栈AI计算基础设施。您可以通过访问昇腾社区，了解关于昇腾的更多信息。2
·2025-02-25 03:53

正则表达式常用语法

概念正则表达式，又称规则表达式,（RegularExpression，在代码中常简写为regex、regexp或RE），是一
一只夏风呀·2025-02-25 03:53

芯麦GC8418：高性能数字音频信号接收与转换电路

芯麦GC8418作为一款高性能的数字音频信号接收与转换电路，凭借其强大的功能和广泛的接口支持，成为音频设备设计中的理想选择。
青牛科技实业01·2025-02-25 03:23

芯谷D1308：低成本、高性能的便携式音频解决方案

在便携式音频设备快速发展的今天，消费者对音质的要求不断提高，而设备制造商则面临着如何在有限空间内实现高性能音频输出的挑战。
青牛科技实业01·2025-02-25 03:23

如何通过指标平台，最大化地提升数据分析的效率和质量？

例如，通过动态分析，企业可以观察数据随时间的变化趋势，发现数据中的模式和规律，为业务决策提供依据；通过实时监控更新的数据并进行分析，帮助企业及时发现潜在问题，采取相应的措施；以及快速生成包含关键绩效（KPI
Aloudata·2025-02-25 03:52

芯谷D2761：为扬声器保护而生的音频限幅器

在音频设备中，扬声器的安全与音质表现一直是工程师们关注的重点。随着技术的发展，音频设备的应用场景越来越广泛，从个人电脑到便携式音响，都需要一种可靠的解决方案来保护扬声器免受过载信号的损害。
深圳市青牛科技实业有限公司 小芋圆·2025-02-25 03:22

Html 5简介(学习笔记)

target：_blank：在新标签页打开。_self（默认）：当前页面打开。可以把图像做成一个超链接(把img标签嵌套在链接标签里即可)3.图像标签alt：图片加载失败时显示的文本。
Warren98·2025-02-25 03:21

Neovim 集成 DeepSeek & Copilot 双 AI 编程神器

目前Neovim中的AI插件，比较火的就属avante.nvim和codecompanion.nvim了，经过简单的测试我选择了后者。
·2025-02-25 03:53

【YashanDB 知识库】如何处理报错"UDT column batch insert"

问题现象YashanDB中的ST_GEOMETRY类型是数据库内置的一种自定义类型，用于存储和访问符合开放地理空间信息联盟（OpenGeospatialConsortium，简称OGC）制定的SFASQL
·2025-02-25 03:22

Python poetry 虚拟环境

它的核心理念是将所有的依赖关系和项目配置集中在一个文件中，使得项目管理变得更加
IT小学僧·2025-02-25 03:21

‌挖数据平台对接DeepSeek推出一键云端部署功能：API接口驱动金融、汽车等行业智能化升级

这一功能以API（应用程序接口）为核心，通过云端自动化配置能力，将企业数据服务的部署周期从数周缩短至分钟级，标志着数据服务行业正式迈入“开箱即用”的智能化时代。
wapi-API接口·2025-02-25 03:51

芯谷D2038：高集成度六通道电子音量控制电路的音频解决方案

在多通道音频系统中，音量控制的便捷性和精准性是提升用户体验的关键。芯谷科技推出的D2038是一款专为六通道音频功放设计的电子音量控制电路，凭借其高集成度和简单易用的特性，成为音频设备设计中的理想选择。
青牛科技实业01·2025-02-25 03:21

[Android开发] 工具篇--Docker使用

Docker介绍Docker是一种容器工具，是一种轻量化的虚拟技术，可以支持高效便捷地创建和使用Linux容器，同时可以让开发者以便捷方式打包应用到一个可移植的容器中，然后安装至任何运行Linux或Windows
z4a1c2·2025-02-25 03:20

10天进阶webpack---（1）为什么要有webpack

首先就是我们的代码是运行在浏览器上的，但是我们开发大多都是利用node进行开发的，在浏览器中并没有node提供的那些环境。这就造成了运行和开发上的不同步问题。
青茶绿梅*2·2025-02-25 03:20

Acwing798. 差分矩阵

每个操作都要将选中的子矩阵中的每个元素的值加上c。请你将进行完所有操作后的矩阵输出。输入格式第一行包含整数n,m,q。接下来n行，每行包含m个整数，表示整数矩阵。
理工大猪猪·2025-02-25 03:50

android开发适配深色模式,手机不支持深色模式，如何用软件解决深色模式的问题？（附有系统全局深色模式实现方法...

本帖最后由巷子口的你于2020-8-807:57编辑1.92允许通过设置为助手应用来饮捷切频深色模式(设置入口一般为系统默认应用-助手和语音输人,MIU需要设置为语音助手)提醒:稳定模式一股不用开启,OPPO
weixin_39755853·2025-02-25 03:19

Netty Reactor 线程模型

Reactor线程模型是Netty实现高性能的核心所在，在Netty中EventLoop是Reactor线程模型的核心处理引擎，那么EventLoop到底是如何实现的呢？
Think_Higher·2025-02-25 03:49

蓝易云 - ubuntu如何修改java版本

在Ubuntu上修改Java版本，可以按照以下步骤进行：打开终端。
蓝易云·2025-02-25 03:49

使用java的spring-boot-starter-mail模块实现发送邮件功能

spring-boot-starter-mail模块实现发送邮件功能文章目录使用java的spring-boot-starter-mail模块实现发送邮件功能@[TOC](文章目录)一、注入配置二、引入依赖三、实现层一、注入配置在application.properties
sinat_26668989·2025-02-25 03:19

神经网络与深度学习入门：理解ANN、CNN和RNN

在现代科技日新月异的今天，人工智能已经成为了我们生活中的重要组成部分。无论是智能手机的语音助手，还是推荐系统，背后都有一项核心技术在支撑，那就是神经网络与深度学习。
shandianfk_com·2025-02-25 03:49

Java 实现快速排序算法：一条快速通道，分而治之

大家好，今天我们来聊聊快速排序（QuickSort）算法，这个经典的排序算法被广泛应用于各种需要高效排序的场景。
菜就多练少说·2025-02-25 03:48

亲测可行！npm install node-sass --save 安装失败解决办法

因为npm安装插件是从国外服务器下载，受网络影响大，可能出现异常，如果npm的服务器在中国就好了，淘宝团队干了这事，中国的npm=>cnpm安装淘宝镜像：npminstall-gcnpm--registry
太想进步了·2025-02-25 02:18

SSM框架整合大揭秘：Spring+SpringMVC+MyBatis配置详解与实战

在JavaWeb开发中，SSM（Spring、SpringMVC、MyBatis）框架是常用的技术栈，它们分别负责业务逻辑层、控制层和数据访问层。本文将详细介绍如何整合这三个框架，并通过实例进行说明。
小柒笔记·2025-02-25 02:18

【实战记录】SSL证书部署到阿里云及注意事项

目录前言正文部署流程注意事项总结前言原本正常的服务器在项目经过一次迭代之后突然无法使用https访问，一直显示不能提供安全的链接。
AntyRia·2025-02-25 02:18

AcWing 798.差分矩阵

每个操作都要将选中的子矩阵中的每个元素的值加上c。请你将进行完所有操作后的矩阵输出。
m0_74854377·2025-02-25 02:18

前端开发书籍分享

为了方便前端开发者搜寻书籍，这期间一直在持续搜集各种前端书籍的电子版，从最初的几十本到后来的两百本，截至今天，一共搜集了330本前端书籍。在这里统一作一个整理，分享给前端开发者。
returnShitBoy·2025-02-25 02:47

还不会用DeepSeek？看这篇就懂啦

在人工智能飞速发展的今天，DeepSeek作为一款强大的工具崭露头角。很多小伙伴可能听说过它，却不知道怎么用。别着急，这篇文章就手把手教你，保证通俗易懂，还有超多实用案例，让你快速上手！
t0_54coder·2025-02-25 02:17

Ajax购物车添加多产品的最佳实践

在电子商务平台中，购物体验的流畅性直接影响用户的购买决策。特别是在使用Ajax技术处理购物车操作时，确保每个步骤都能够无缝进行至关重要。
t0_54coder·2025-02-25 02:17

网络编程总结

建立TCP连接（TCP三次握手）：在发送HTTP请求之前，客户端和服
oymaster·2025-02-25 02:17

部署 Llama 3.1 405B：分步指南,深入研究 Llama 最新模型 Llama 3.1 4050 亿参数模型的部署。这个强大的模型需要大量的 VRAM，特别是 4 位量化版本需要 231 G

但是，经过一些优化，我们可以使用8x4090GPU在192GB上运行它。最好的部分？我们只需要运行三个终端命令即可完成所有设置。
知识大胖·2025-02-25 02:47
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