Flutter与React

02_LVGL学习笔记：深理解样式（Style）机制与应用方法

样式在LVGL中，样式（Style）是用来控制对象（控件）外观的核心机制,涵盖了颜色、边框、背景、文字、阴影、渐变、圆角等视觉特性。通过样式，你可以轻松地为不同状态（如正常、按下、禁用等）指定不同的外观效果。1.样式的基本概念1.1样式对象（lv_style_t）样式对象中包含若干可配置的视觉属性，例如背景色、边框宽度、文字颜色、阴影、圆角等。每个属性都可以通过相关的API（如lv_style_s
电科周杰伦·2025-03-13 19:23

2025毕设springboot大学目标规划与落地平台的设计与实现后台源码+论文

系统程序文件列表开题报告内容研究背景在当今社会，随着高等教育的普及和竞争的日益激烈，大学生对于个人成长与职业规划的需求愈发迫切。
皓宇学长-毕设·2025-03-13 19:52

我的创作纪念日：730天的技术写作之旅

我的创作纪念日：730天的技术写作之旅机缘从一篇案例分析开始2023年3月13日，我写下了第一篇技术博客《软考高级-系统分析师-案例分析-系统维护与设计模式》。
小李的便利店·2025-03-13 19:20

【AI 天才研究院】火爆全网的 Manus 技术实现调研报告 By DeepSeek & Manus Agents

火爆全网的Manus技术实现调研报告文章目录火爆全网的Manus技术实现调研报告【AI天才研究院】火爆全网的Manus技术实现调研报告**1.引言****2.Manus的技术架构与核心能力****2.1
AI天才研究院·2025-03-13 19:20

Vue3的Hook指南

1.技术本质2.与工具函数的区别二、Hook存在的意义1.解决传统模式的三大痛点2.核心优势矩阵三、开发实践指南1.基础创建模式2.组件内使用四、最佳实践1.复杂Hook结构2.类型安全增强五、应用场景
Hopebearer_·2025-03-13 19:49

vue2 中 watch 监听属性

基础用法2.深度监听对象属性3.立即执行watcher4.性能优化5.实际应用场景1.数据变化时执行异步操作2.复杂计算和数据同步3.监听对象或数组的变化4.执行副作用操作5.表单验证6.数据缓存和更新7.与第三方库集成
Hopebearer_·2025-03-13 19:49

【智能客服】意图识别训练协作优化机制

本文原创作者：姚瑞南AI-Agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。
姚瑞南·2025-03-13 19:19

UniApp生命周期完全指南」：从应用启动到页面卸载，全过程详细解读 「UniApp新手教程」：学会应用、页面与组件生命周期，开发更高效的跨平台应用 UniApp生命周期最全解析！手把手带你构建一个高

博客正文UniApp生命周期新手教程：从应用到组件，轻松掌握每个环节UniApp的生命周期函数是每个开发者必须掌握的重要知识点，它不仅帮助我们管理页面和数据，还可以提升应用的性能和用户体验。这篇文章将详细讲解UniApp的应用生命周期、页面生命周期和组件生命周期，并通过代码示例，带你逐步理解如何在实际开发中灵活运用这些生命周期函数。目录什么是生命周期？应用生命周期onLaunchonShowonH
南北极之间·2025-03-13 19:49

ClickHouse优化技巧实战指南：从原理到案例解析

目录ClickHouse优化核心思想表结构设计优化查询性能优化技巧数据写入优化方案系统配置调优实战高可用与集群优化真实案例解析总结与建议1.ClickHouse优化核心思想ClickHouse作为OLAP
AAEllisonPang·2025-03-13 19:48

通信行业语言大模型技术和应用研究

阐述了语言大模型开发的基本技术方案及原理并对其在通信行业的应用进行了研究与展望。前言ChatGPT的出现迅速引爆了AI的又一波热潮。
人工智能-猫猫·2025-03-13 18:16

微信小程序的部分理论题

2.分析一下小程序的优劣势优势：无需下载，通过搜索和扫一扫就可以打开打开速度快开发成本比App要低安卓上可以添加到桌面，与原生App差
用smile面对一切·2025-03-13 18:16

DeepSeek在供热行业中的应用

目录引言1.1DeepSeek技术概述1.2供暖行业业务挑战1.3DeepSeek在供暖行业的应用前景DeepSeek技术基础2.1深度学习与机器学习2.2自然语言处理（NLP）2.3图像识别与处理2.4
杨航 AI·2025-03-13 18:46

for...of的用法与介绍

一、定义for...of是ES6（ECMAScript2015）引入的一种用于遍历可迭代对象（Iterable）的循环语句二、语法for(constitemofiterable){//代码块}参数：iterable：一个可迭代对象（如数组、字符串、Set、Map等）。item：当前迭代的值。三、举例constarr=[10,20,30];for(constvalueofarr){console.l
技术需要沉淀gogo·2025-03-13 18:15

doris：ClickHouse

互动性：用户可以通过物理设备（如手柄、传感器）与虚拟迷宫互动。可扩展性：支持不同难度级别和主题的迷宫设计。教育与娱乐结合：适用于游戏、教育、团队建设等多种场景。2.技术架
陆鳐LuLu·2025-03-13 18:15

分布式存储—— HBase数据模型 详解

目录1.3HBase数据模型1.3.1两类数据模型1.3.2数据模型的重要概念1.3.3数据模型的操作1.3.4数据模型的特殊属性1.3.5CAP原理与最终一致性1.3.6小结本文章参考、总结于学校教材课本
Future_yzx·2025-03-13 18:14

22. dirmap：高级 Web 目录与文件扫描工具

1.1项目介绍dirmap是一款功能强大的Web目录与文件扫描工具，专注于快速发现目标网站的隐藏路径、敏感文件及未授权接口。
白帽少女安琪拉·2025-03-13 18:13

揭秘Prompt Engineering 提示词工程（附学习文档）

PromptEngineering概览何为Prompt在自然语言处理领域，尤其是与大型语言模型（LLM）互动时，Prompt起着至关重要的作用。
LLM.·2025-03-13 18:43

Prompt优化 COT/COD

文章目录基本的方法论框架COT/CODCOT/COD对比其他优化点1.示例引导与少样本学习2.角色设定与背景引导3.任务分解与步骤引导基本的方法论框架基础要素：指令、背景信息、补充数据（要求）、输出格式
陌陌623·2025-03-13 18:12

23章11节：自助抽样及其在R语言中的实现与验证

在统计学中，数据分析的核心任务之一是如何在样本数据的基础上推断总体的性质。传统方法往往依赖于已知的概率分布假设和解析推导，但在现实问题中，我们往往无法准确得知总体分布，或者数据样本量较小，难以满足经典统计推断方法的要求。自助抽样作为一种非参数的计算方法，为我们提供了基于样本数据“自我重复”构建抽样分布的途径。1977年，斯坦福大学的B.Efron在著名论文《BootstrapMethods:Ano
DAT｜R科学与人工智能·2025-03-13 18:12

应用商店评论分析实战：Python逆向工程破解Google Play加密接口与NLP建模

一、项目概述在移动互联网时代，应用商店中的用户评论成为了开发者优化应用、提升用户体验的重要依据。然而，GooglePlay等应用商店对评论数据进行了加密处理，直接爬取难度较大。本文将介绍如何使用Python逆向工程破解GooglePlay的加密接口，实现对应用商店评论的实时采集，并结合NLP（自然语言处理）技术进行情感分析和主题建模，为开发者提供有价值的数据支持。二、技术选型（一）Python逆向
西攻城狮北·2025-03-13 18:42

Kotlin学习笔记之基础知识

本内容是建立在有java的基础上去学习Kotlin的这门语言的，所以更多的是记录一些与java不同的之处，或者是Kotlin的特性等。
mercyT·2025-03-13 18:11

分布式存储学习——HBase表结构设计

可配置的数据块大小1.4.3.2数据块缓存1.4.3.3布隆过滤器1.4.3.4数据压缩1.4.3.5单元时间版本1.4.3.6生存时间1.4.4模式设计实例1.4.4.1实例1：动物分类1.4.4.2实例2：店铺与商品
Future_yzx·2025-03-13 18:41

Android 蓝牙音频audio-a2dp分析

Android系统中，对音频设备进行管理的，主要为AudioFlinger与AudioPolicyService。
短距WCN协议开发分享·2025-03-13 17:39

AI与Saas思考【中国SaaS的发展】

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加AI与SAAS的思考提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一、大模型做不了解决方案二
修炼十万年的狗尾巴草·2025-03-13 17:08

anaconda和python区别_anaconda与python是什么关系

Anaconda是Python的一个发行版，里面内置了很多工具，不用单独安装，因为做了优化也免去了单独安装带来的一些麻烦。Anaconda是一种Python语言的免费增值开源发行版，用于进行大规模数据处理、预测分析，和科学计算，致力于简化包的管理和部署。Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理。anaconda相比Python增加了那些内容：1、Python(shell)：标准CPy
weixin_39636898·2025-03-13 17:37

【C++入门】变量和基本类型

整型（IntegerTypes）1.2.浮点型（Floating-pointTypes）1.3.字符型（CharacterType）1.4.布尔型（BooleanType）1.5.示例代码二、变量声明与定义
byte轻骑兵·2025-03-13 17:07

python高级教程_Python高级进阶教程

教程列表：Python高级进阶教程001期pycharm+anaconda3+pyqt5可视化界面开发环境搭建Python高级进阶教程002期第一个pyqt5程序Python高级进阶教程003期pyqt5与qtdesigner
weixin_39713335·2025-03-13 17:07

Anaconda与VS Code

最近在学习机器学习和计算机视觉，使用GoogleColab来运行网上的示例代码。考虑到网页上写代码效率太低，没有代码补全功能，没有函数提示，不利于对代码的了解，于是还是决定折腾一下在自己的Windows本上安装工作环境。想要学习机器学习的技能，不可避免要具备熟练使用Python编程的能力。Anaconda是Python软件包管理器，可以大大减少使用者安装各种包的麻烦，提高工作效率。我先后安装了An
wei099·2025-03-13 17:07

nginx 使用与编译

目录1.nginx使用与编译1.1.nginx版本1.2.常用命令1.3.常用脚本1.3.1.清空日志1.3.2.显示进程1.3.3.启动1.4.Nginx模块1.4.1.动态加载模块1.4.2.模块编译
云满笔记·2025-03-13 17:36

Transformer大模型实战 对比ALBERT与BERT

为了深入理解这一技术，我们特别撰写了《Transformer大模型实战对比ALBERT与BERT》这篇文章，旨在为广大读者提供一场关于Transformer模型及其实战应用的技术盛宴。
AI天才研究院·2025-03-13 17:06

【敏捷】罗恩·杰弗里斯用户故事3C原则：用卡片、对话与确认构建敏捷需求的黄金三角

在敏捷开发领域，用户故事常被视为“需求的最小单位”，但如何让这些故事真正成为团队协作的指南针？今天，我们以一杯咖啡的时间，深入探讨罗恩·杰弗里斯提出的用户故事3C原则——卡片（Card）、对话（Conversation）、确认（Confirmation）。这不仅是一套方法论，更是一把打开高效协作之门的钥匙。一、3C原则的本质：从“纸面需求”到“动态共识”卡片（Card）：需求的灵魂容器卡片不是简单
田辛 | 田豆芽·2025-03-13 17:06

电机控制常见面试问题（五）

文章目录一.面对电机控制中的非线性特征应采取什么方法二.电机控制常用传感器有哪些，有什么优缺点三.什么是电机的磁场与电流交互的基本原理四.请解释电机的工作原理是什么?如何转换电能为机械能?
小雀丝·2025-03-13 17:05

使用Python进行火焰检测与识别：从基础理论到高级实现的全面指南

使用Python进行火焰检测与识别：从基础理论到高级实现的全面指南火灾是一种常见而危险的自然灾害，在工业、家庭和公共场所中，实时检测火焰并做出响应是保障安全的重要手段。
快撑死的鱼·2025-03-13 17:04

Diffusion Transformer与Differential Transformer：技术创新与应用前景

DiffusionTransformer概念与原理DiffusionTr
AI大模型learner·2025-03-13 17:33

HarmonyOS学习第20天:让应用“找准方向”的地图与定位秘籍

引言：开启HarmonyOS应用的位置感知之旅在这个信息爆炸的时代，我们的生活与地理位置信息紧密相连。
老三不说话、·2025-03-13 17:03

[每日一学]数据分析与可视化：anaconda与pythoncharm使用上的区别之处及优越点，使用哪款比较好用

anaconda、.jupyter·jupyter的基本使用，开发环境与pythoncharm有什么区别？在数据分析和可视化使用中有什么区别？哪个在数据分析和可视化上更占优势？
拼命绽放·2025-03-13 17:03

【八股学习】HashMap源码总结

如果自行指定参数则直接赋值（通过tableSizeFor方法扩容到与initialCapacity最接近的2的幂次方大小）threshold，然后进行扩容判断。//默认构造函数。publicHas
illus10n_CHOU·2025-03-13 17:32

Git新建分支报错：detected dubious ownership in repository at

刚入职：错误频繁出报这个错误原理是因为：你拉取的项目的管理员名称与当前不一致，好好想一想是不是你最近改过你的用户管理员用户名。
热爱生活啊！·2025-03-13 17:32

Windows11下清理Docker Desktop与wsl的C盘空间占用_wsl清理缓存(1)

//【数据卷的磁盘占用】//2-删除不再使用的数据卷dockervolumeprune或者dockervolumerm$(dockervolumels-q)//【BuildCache的磁盘占用】//3-删除buildcache磁盘占用dockerbuilderprune//【4-一键清理】dockersystemprune![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.
m0_60607675·2025-03-13 17:31

Windows11下清理Docker Desktop与wsl的C盘空间占用_wsl清理缓存

Images：所有镜像占用的空间，包括拉取下来的镜像，和本地构建的。Containers：运行的容器占用的空间，表示每个容器的读写层的空间。LocalVolumes：容器挂载本地数据卷的空间。BuildCache：镜像构建过程中产生的缓存空间（只有在使用BuildKit时才有，Docker18.09以后可用）。RECLAIMABLE：可回收大小。//【镜像的磁盘占用】//列出所有悬挂状态的镜像：d
m0_60607675·2025-03-13 17:31

AI时代的SaaS架构变革

自OpenAI发布ChatGPT以来，软件行业面临着前所未有的挑战与机遇。作为SaaS行业的从业者，我们必须反思AI这一强大生产力将如何重塑我们的产品和服务。
leijiwen·2025-03-13 16:00

MySQL高性能（MySQL锁）

MySQL性能系列MySQL锁前言1.死锁机制2.思维导图与锁划分介绍3.粒度划分锁3.1.全局锁3.2.页级锁（Page-levellocking）3.3.表级锁（Tables-levellock）○
chen.c.·2025-03-13 16:59

LLM Weekly（2025.03.03-03.09）

尽管参数较少，但通过整合类似智能体的推理和反馈机制，QwQ-32B的表现可与更大规模的模型相媲美。该模型可在HuggingFace平台上获取。
UnknownBody·2025-03-13 16:29

企业招聘能力提升之道：突破困境，精准纳才

然而，不少企业在这片领域中举步维艰，尽管投入了海量的时间与精力，收获的成果却不尽人意。面试环节仿佛陷入了无尽的循环，合适的候选人如同沧海遗珠般难觅踪迹。
北京华恒智信·2025-03-13 16:27

算法面试题深度解析：LeetCode 2012.数组元素的美丽值求和计算与多方案对比

算法面试题深度解析：LeetCode2012.数组元素的美丽值求和计算与多方案对比原题给你一个下标从0开始的整数数组nums。
数据大包哥·2025-03-13 16:57

SSL 证书对网站的重要性体现在哪些方面？

SSL证书能够在用户浏览器与网站服务器之间构建一条加密通道，以此保护数据传输。当用户在网站上输入登录账号密码、信用卡信息等敏感内容时，这些数据都会被加密。
麦辣鸡腿汉堡·2025-03-13 16:27

差分革命：清华微软携手，用物理智慧重塑Transformer“慧眼”

然而，随着诺贝尔物理学奖的光芒照耀到“机器学习之父”GeoffreyHinton的肩头，另一场跨界融合也在悄然进行——微软与清华大学的科研团队携手，将物理学的智慧融入AI，推出DifferentialTransformer
YINWA AI·2025-03-13 16:27

【C++】抛异常vs未定义行为

抛异常与未定义行为的实践意义上的区别是什么？抛异常和未定义行为在实践意义上有显著的区别，主要体现在程序的行为、调试难度、代码健壮性和安全性等方面。
Octopus2077·2025-03-13 16:27

深度学习核心技术深度解析

一、深度学习的本质与核心思想定义：通过多层非线性变换，自动学习数据层次化表征的机器学习方法核心突破：表征学习：自动发现数据的内在规律，无需人工设计特征端到端学习：直接从原始输入到最终输出，消除中间环节的信息损失分布式表示
月落星还在·2025-03-13 16:26

Python 爬虫实战：时尚网站潮流趋势数据抓取与流行趋势预测

作为一名对时尚和编程都充满热情的创作者，我一直在寻找将这两者结合的方式。今天，我将带领大家进行一场独特的Python爬虫实战，通过抓取时尚网站的潮流趋势数据，预测未来的流行趋势。这不仅可以帮助时尚爱好者提前了解潮流走向，还能为时尚从业者提供决策依据。一、项目背景在当今快节奏的社会中，时尚潮流的变化速度越来越快。人们渴望及时了解最新的时尚趋势，以便跟上时代的步伐。时尚网站作为时尚信息的重要传播平台，
西攻城狮北·2025-03-13 16:26
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