Feature

Android Studio flutter项目运行、打包时间太长

AndroidStudio：AndroidStudioMeerkatFeatureDrop|2024.3.2Patch1flutterSdk：3.29.3系统：windowsfluttersdk从2.10.5
小蜜蜂嗡嗡·2025-06-29 01:03

Windows Server 2019 安装 Docker 完整指南

安装前准备系统要求操作系统：WindowsServer2019（或2016/2022）权限：管理员权限的PowerShell网络：可访问互联网（或离线安装包）启用容器功能Install-WindowsFeature-NameContainers
z日火·2025-06-28 20:00

Python打卡：day23

作业：整理下全部逻辑的先后顺序，看看能不能制作出适合所有机器学习的通用pipelinedefcreate_general_pipeline(model,ordinal_features=None,ordinal_categories
剑桥折刀s·2025-06-28 00:18

wsl2配置

1.启用WSL2相关功能通过PowerShell启用（管理员权限）：#启用“适用于Linux的Windows子系统”dism.exe/online/enable-feature/featurename:
daoboker·2025-06-27 12:56

OpenFeature 实战：统一特征开关在风控模型的落地与灰度发布方案

1风控系统的特征管理困境在金融风控场景中，我们面临的核心矛盾：模型迭代速度与线上稳定性的平衡。典型问题包括：#传统硬编码特征开关的弊端示例ifuse_new_fraud_model_v2:#全局开关result=new_model.predict(request)else:result=old_model.predict(request)痛点分析：开关逻辑与业务代码耦合（发布周期=代码部署周期）无
大熊计算机·2025-06-26 17:06

Harmony中的HAP、HAR、HSP区别

区别详解1.基本概念HAP(HarmonyAbilityPackage)定义：应用安装和运行的基本单元特点：包含代码、资源、第三方库及配置文件支持声明Ability和Page分为Entry（主模块）和Feature
云杰zd·2025-06-26 02:02

Python训练打卡Day15

importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.read_csv('ObesityDataSet.csv')data.head()#分离连续变量与离散变量discrete_features
编程有点难·2025-06-26 01:23

【CSS】CSS3媒体查询全攻略

以下是媒体查询的详细教程：基本语法@mediamediatypeand(mediafeature){/*CSS规则*/}常用媒体类型all-所有设备(默认)screen-电脑屏幕、平板、智能手机等print
Vesper63·2025-06-25 14:00

[KO机器学习] Day2 特征工程：数据预处理：序号编码、独热编码、二进制编码

场景描述类别型特征（categoricalfeature）主要是指性别（男女）、血型（A,B,AB,O）等只在有限选项内取值的特征。
码农男孩·2025-06-25 11:40

使用mit协议的编程语言_从使用诺基亚功能手机进行编程到如何为MIT初创公司工作的过程如何

使用mit协议的编程语言In2012,IwasjustavillageboyfromNigeriawhohadnothingbutadreamandaNokiafeature(J2ME)phone.Today
cumi6497·2025-06-25 02:12

openLayer使用Feature添加点线面图层

1.创建矢量图层对象2.创建数据源3.利用创建Feature创建(点|线|面)要素,要素的样式4.将feature添加到数据源中5.将数据源添加到矢量图层对象6.将图层对象放入map对象中通过这六步完成添加点线面图层
尽意啊·2025-06-25 01:03

RuntimeError: shape is invalid for input || RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dime

RuntimeError:shape'[24,192,14,14]'isinvalidforinputofsize3612672源代码：feature_tf=feature_tf.view(b,c,14,14
weixin_42319617·2025-06-24 17:28

【SW二次开发】SolidWorks二次开发

SolidWorks二次开发-获取特征及子特征名称+类型DimswAppAsSldWorks.SldWorksDimswModelAsSldWorks.ModelDoc2DimswFeatAsSldWorks.FeatureDimswSubFeatAsSldWorks.FeatureDimsFeatTypeAsStringDimswCosThreadAsSldWorks.CosmeticThrea
ytg-Technology·2025-06-24 10:41

python训练day14 shap图绘制

想象一个合作游戏：1.玩家(Players):：模型的特征(Features)
小暖星·2025-06-24 06:47

Android -- Bluetooth framework启动过程简析

Android--Bluetoothframework启动过程简析蓝牙是Android设备中非常常见的一个feature，设备厂家可以用BT来做RC、连接音箱、设备本身做Sink等常见功能。
第一序列丶·2025-06-24 06:41

kotlin 抽象_Kotlin中的零成本抽象

kotlin抽象重点(Tophighlight)*TermsandConditionsapply*条款和条件适用Warning:thisblogpostcoversaKotlinexperimentalfeature
weixin_26727575·2025-06-23 20:43

Milvus 向量数据库详解与实践指南

它能够高效处理：嵌入向量（Embeddings）特征向量（FeatureVectors）任何高维数值向量2.核心特性特性说明
JJJ@666·2025-06-23 18:28

Unleash项目企业级扩展指南：构建高可用特性标志系统

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/un/unleash引言在现代软件开发中，特性标志(FeatureFlags)已成为实现持续交付和渐进式发布的必备工具。Un
史奔一·2025-06-23 16:40

PSCI OS-initiated操作系统启动模式

(security²)博客目录导读目录一、引言1.1电源状态协调1.1.1平台协调模式1.1.2操作系统发起模式二、动机2.1可扩展性2.2简洁性2.3当前厂商的实现及变通方案三、要求3.1PSCI_FEATURES3.1.1CPU_SUSPEND
安全二次方·2025-06-23 13:56

gitlab对接，gitlabRestApi，gitlab4j-api

开发流程分支几乎都是固定的，如feature>dev>master。现在开发几乎都是微服务，比如我们两周发一次版本，一次10-40个服务左右，在文档里面已经写好了每个MR的地址，但依旧需要每个人
小道仙97·2025-06-23 11:39

Transformer-LSTM+SHAP可解释性分析的回归预测Matlab代码

数据预处理function[X_train,y_train,X_test,y_test]=prepareData(data,windowSize)%假设数据格式为[N_samplesxT_stepsxN_features
默默科研仔·2025-06-22 19:51

请求日志切面类

importcom.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;importcom.fasterxml.jackson.databind.SerializationFeature
潇凝子潇·2025-06-21 13:42

基于Python+OpenCV实现SIFT

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介  一、项目背景与意义SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform，尺度不变特征变换）是一种在计算机视觉中广泛应用的局部图像特征描述子
2301_79809972·2025-06-21 02:02

学习笔记丨数字信号处理（DSP）的应用——图像处理篇

以下是DSP在图像处理中的关键应用及技术细节：目录图像增强（ImageEnhancement）图像压缩（ImageCompression）特征提取（FeatureExtraction）实时图像处理（Real-TimeProcessing
棱镜研途·2025-06-21 02:02

GitLab多人协作MR流程规范模版(merge)

一、分支策略main←线上生产分支，仅从release合并dev←日常集成功能分支，所有功能分支从这里拉，合回这里release/X.Y←发布候选分支（选用）feature/*←功能分支（如feature
星宸追风·2025-06-20 01:39

在 ArcPy 脚本中进行错误处理和调试

基本语法try-except语句的基本结构如下：try:#尝试执行的代码块#这里放置可能会引发错误的ArcPy操作arcpy.Buffer_analysis("input_feature","output_feature
pianmian1·2025-06-20 01:38

探索 GitLab Time Tracker: 提升开发者效率的新工具

探索GitLabTimeTracker:提升开发者效率的新工具gitlab-time-trackerAcommandlineinterfaceforGitLab'stimetrackingfeature
武允倩·2025-06-20 01:36

Karate 整合PlayWright 方式之NodeJS

整合方式大致有两种：无缝整合：直接调用PlayWright的Driver，Feature文件的写法不变，只是Dirver的配置不同。
oscar999·2025-06-19 20:00

无监督学习中的特征选择与检测（FSD）在医疗动线流程优化中的应用

无监督学习中的特征选择与检测（FeatureSelectionandDetection,FSD）算法在医疗动线流程优化中具有重要的应用价值，尤其适用于从海量、复杂且缺乏明确标签的医疗行为数据中自动挖掘关键模式和瓶颈
Allen_Lyb·2025-06-19 15:22

HTML5 更新的功能

.``****2.SVG内联支持****四、表单增强（FormFeatures）****1.新输入类型****2.新属性****五、本地存储（WebStorage）****六、地理定位（Geolocation
TE-茶叶蛋·2025-06-18 20:11

深度学习——迁移学习(Transfer Learning)

三、迁移学习的核心思想四、迁移学习的常见方法1.基于特征的迁移（Feature-basedTransfer）2.基于模型的迁移（Model-basedTransfer）3.基于关系的迁移（Relation-basedTransfer
E-An居士·2025-06-18 00:26

EasyFeature：智能要素提取的遥感技术创新

EasyFeature软件正是应对这一领域痛点的先锋解决方案，其核心“要素智能提取”特性，聚焦于云覆盖、道路、居民地/建筑物、林地、水系等关键专题信息的深度挖掘，彻底改变了工程化影像处理流程。
智绘空天·2025-06-17 15:54

ArkUI-X在Android平台动态化开发指南

，及满足动态升级框架目的；场景2：特性Bundle动态化，特性和宿主应用发布解耦；开发指南目录说明动态加载时要求应用沙箱内目录架构如下所示：/data/data/应用/files/arkui-x├──feature1
龙儿筝·2025-06-17 06:54

MySQL 8.0的数据库root用户默认无法远程登录，需要修改root的远程授权

YouarenotallowedtocreateauserwithGRANTmysql>usemysql;ReadingtableinformationforcompletionoftableandcolumnnamesYoucanturnoffthisfeaturetogetaqui
banzhenfei·2025-06-17 04:38

vue 如何在 style 标签里使用变量（数据）

参考资料SFCCSSFeatures|Vue.js在style中使用data变量options方式：helloexportdefault{data(){return{color:'red'}}}.text
·2025-06-17 02:25

19 - SAFM模块

论文《Spatially-AdaptiveFeatureModulationforEfficientImageSuper-Resolution》1、作用这篇论文通过提出空间自适应特征调制（Spatially-AdaptiveFeatureModulation
Leo Chaw·2025-06-16 18:32

Python OpenCV 4.10 库详解

：基本数据结构、矩阵操作、数学运算ImgProc模块：图像处理的核心功能，包括颜色转换、几何变换、滤波、边缘检测VideoIO模块：视频和摄像头操作HighGUI模块：用户界面功能，窗口管理、事件处理Features2D
yz123lucky·2025-06-16 14:37

鸿蒙开发实战之Universal Keystore Kit构建美颜相机金融级安全存储

UniversalKeystoreKit实现三大保护：密钥安全存储人脸特征加密密钥（TEE隔离存储）每月自动轮换（符合FIPS140-2Level3）敏感数据加密用户隐私数据SM4加密（性能损耗{updateFaceFeature
·2025-06-16 14:22

scanpy读取10x单细胞数据

做单细胞或空间组课题时经常会需要导入文献中的单细胞数据作为参考，市面上最常见的格式又以10xgenomics为主要代表，通常包括barcodes.tsv.gz、features.tsv.gz（或者genes.tsv.gz
木与长清·2025-06-16 12:23

ArkUI-X在Android平台动态化开发指南

，及满足动态升级框架目的；场景2：特性Bundle动态化，特性和宿主应用发布解耦；开发指南目录说明动态加载时要求应用沙箱内目录架构如下所示：/data/data/应用/files/arkui-x├──feature1
·2025-06-16 10:47

OpenLayers轨迹动画

OpenLayers中的轨迹动画可以通过使用OpenLayers的Vector和FeatureAPI，结合一些JavaScript动画库，如Tween.js或jQuery，来实现。
lixue7921·2025-06-16 07:19

git checkout 详解

gitcheckout切换到已存在的本地分支示例：gitcheckoutdevelopgitcheckout-b创建并切换到新分支（相当于gitbranch+gitcheckout）示例：gitcheckout-bfeature
貂蝉空大·2025-06-16 02:48

一文读懂特征对齐：多模态世界的“月老红线”

今天咱来唠唠多模态领域里一个超有趣又超重要的概念——特征对齐（FeatureAlignment）。这玩意儿就像是多模态世界里的“月老”，牵起
.别止步春天.·2025-06-15 10:32

vue2/3 - 报错Feature flag __VUE_PROD_HYDRATION_MISMATCH_DETAILS__ is not explicitly defined. You are r

问题说明在vue2、vue3项目开发中，启动运行项目时报错：FeatureflagVUE_PROD_HYDRATION_MISMATCH_DETAILSisnotexplicitlydefined.Youarerunningtheesm-bundlerbuildofVue
十一猫咪爱养鱼·2025-06-15 01:05

【警告】Feature flag __VUE_PROD_HYDRATION_MISMATCH_DETAILS__ is not explicitly defined.

警告原因：@vitejs/plugin-vue会自动为这些标志提供默认值。要更改默认值，请使用Vite的define配置项。解决方法：传送门//vite.config.jsimport{defineConfig}from'vite'exportdefaultdefineConfig({define:{//enablehydrationmismatchdetailsinproductionbuild
LiAofann·2025-06-15 01:04

YOLO 从零开始

第一章：双阶与单阶的对决——目标检测的“前YOLO时代”在YOLO横空出世之前，目标检测领域被以R-CNN(RegionswithCNNfeatures)家族为代表的“双阶”（Two-Stage）检测器所统治
宅男很神经·2025-06-14 23:19

图像匹配算法 笔记2025

目录1.RoMa(RobustDenseFeatureMatching,CVPR2024)OmniGlue2.Deep‑Image‑Matching(2024)3.OpenGlue️4.XFeat(CVPR2024
AI算法网奇·2025-06-13 20:48

相机Camera日志分析之十八：高通相机Camx 基于预览1帧的ConfigureStreams pipeline完整过程日志分析详解

上一篇我们讲了：相机Camera日志分析之十七：高通相机Camx基于预览1帧的ConfigureStreamsfeature完整过程日志分析详解这一篇我们开始讲：相机Camera日志分析之十八：高通相机
一起搞IT吧·2025-06-13 18:33

【HarmonyOS5】Stage模型应用程序包结构详解

相比于早期的FA（FeatureAbility）模型，Stage模型提供了更清晰的应用生命周期管理和更灵活的UI构建方式。Stage模型基于模块化设计理念，将应用程序拆分为多个独
·2025-06-13 12:21

[论文笔记] [2008] [ICML] Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders

在06年以前，想要去训练一个多层的神经网络是比较困难的，主要的问题是超过两层的模型，当时没有好的策略或方法使模型优化的很好，得不到预期的效果。在06年，Hinton提出的stackedautoencoders改变了当时的情况，那时候的研究者就开始关注各种自编码模型以及相应的堆叠模型。这篇的作者提出的DAE（DenoisingAutoencoders）就是当时蛮有影响力的工作。那个时候多层模型效果得
Alexzhuan·2025-06-13 05:30
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他