FreeRTOS构建过程

java基础--序列化与反序列化的概念是什么？

序列化是将Java对象转换为字节流的过程。字节流是一个平台无关的格式，可以在不同的计算机系统间传输。序列化的主要目的是将对象的状态保存下
阿硕的技术时间·2025-03-21 22:46

模拟退火算法：原理、应用与优化策略

摘要模拟退火算法是一种基于物理退火过程的随机搜索算法，在解决复杂优化问题上表现出独特优势。
尹清雅·2025-03-21 22:46

python PySimpleGUI 使用

#PySimpleGUI库快速简单构建一个gui窗口#PySimpleGUI是一个用于简化GUI编程的Python包，它封装了多种底层GUI框架（如tkinter、Qt、WxPython等），提供了简单易用的
Seeklike·2025-03-21 22:45

基于python+django的旅游信息网站-旅游景点门票管理系统源码+运行步骤

大家学习过程中，遇到问题可以在github咨询作者。
冷琴1996·2025-03-21 22:13

【ol-cesium】OpenLayers与Cesium的二三维联动

OpenLayers与Cesium的二三维联动本文主要介绍OpenLayers与Cesium二三维联动的实现过程，以及在实现的过程中所遇到的问题以及解决方法。
不爱赖床的懒虫·2025-03-21 22:41

基于ASP.NET Core的JsonApiDotNetCore框架详解与实践

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：JsonApiDotNetCore是一个用于.NETCoreASP.NETCore应用程序的JSONAPI框架，它简化了JSONAPI的构建过程，特别是排序、过滤和分页等常见功能
MCPlayer542·2025-03-21 22:41

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（一）

今天我们将专注于构建图文匹配系统，学习如何使用CLIP（ContrastiveLanguage
凡人的AI工具箱·2025-03-21 22:10

FPGA仿真过程中宏定义的修改

在仿真过程中，经常会有一些时间变量，比如1分钟，10分钟等，这种级别的仿真很费时间，因此，人们往往将时间参数修改，利用秒级别进行仿真，仿真完成后，再改回分钟级别。
学习永无止境@·2025-03-21 21:38

神州数码基础命令

交换机还原配置文件：特权模式下：setdefault/write/后重启reload被加入密码后，起动过程，ctrl+b/deletestartup-config/后重启reload操作系统nos.img
小淮@·2025-03-21 21:34

基于python+django+mysql的小区物业管理系统源码+运行步骤

学习过程中，如遇问题可以在github给作者留言。主要功能有：业主管理、报修管理、停车管理、资产管理、小区管理、用户管理、日志管理、系统信息。源码学习技术。
冷琴1996·2025-03-21 21:34

用Python修改Word文档字体

通过Python实现文档字体的程序化控制，能够有效构建自动化处理流程，在确保排版精准度的同时，显著提升文档批量化操作能力。本文将介绍如何使用Python修改Word文档段
·2025-03-21 21:27

《深入剖析鸿蒙生态原生应用：一次开发多端部署的技术革新》

鸿蒙生态：全场景时代的新引擎鸿蒙操作系统自诞生以来，就肩负着连接万物、构建全场景智能生态的使命。在传统的应用开发模式下，开发者需要针对不同的终端设备，如手机、平板、电
·2025-03-21 21:26

2025年ITIL 4与六西格玛结合：如何提升服务质量与持续改进 - ITIL认证

在追求卓越运营和持续改进的过程中，ITIL4和六西格玛（SixSigma）是两大关键框架，它们在帮助企业提升服务质量和效率方面发挥着至关重要的作用。
·2025-03-21 21:55

深入探索C++：从基础到高级

深入探索C++：从基础到高级一、C++简介C++是一种通用的、静态类型的、大小写敏感的、自由格式的编程语言，支持过程化编程、面向对象编程和泛型编程。
·2025-03-21 21:54

软件研发如何量化管理考核KPI指标

明确关键业务目标、量化数据指标、过程管控与反馈、重视协同与激励是软件研发中量化管理考核KPI的主要切入点。
·2025-03-21 21:24

Docker 镜像优化：如何避免重复安装软件，加速服务的构建与部署

在日常开发中，我们经常遇到这样的问题：由于服务需要额外安装大量软件（如JDK、vim、curl、git等），导致Docker镜像构建时间过长，并且每次构建都需要重复安装这些依赖。
花千树-010·2025-03-21 20:25

nextjs 实现rag知识库检索增强的ai问答app

该平台提供了简易的对话界面，支持上传文件进行知识库的构建，让用户在与大语言模型进行问答时给与大模型知识库内的相关内容。主要功能上传文件构建属于自己的知识库支持doc,t
*goliter *·2025-03-21 20:55

域名如何绑定服务

本文将详细介绍这一过程，包括DNS解析、反向代理以及Java服务的配置，最后会展示代码示例和视觉化流程图。一、理解域名与Java服务之
我真的不想做程序员·2025-03-21 20:54

基于python+django的家教预约网站-家教信息管理系统源码+运行步骤

大家在学习过程中，遇到问题可以在github给作者留言。
冷琴1996·2025-03-21 19:22

PakePlus支持将vue/react等项目打包为跨平台桌面软件了

PakePLus介绍Turnanywebpage/Vue/ReactandsoonintoadesktopappandmobileappwithRust.轻松将任意网站/Vue/React等项目构建为轻量级
1024小神·2025-03-21 19:50

二分查找算法在有序数组中的解题分析与优化

摘要本文深入剖析二分查找算法在有序数组中的应用，详细阐述其基本原理、实现步骤与时间复杂度，通过实际案例展示其解题过程，并针对算法在实际应用中的常见问题提出优化策略，旨在帮助读者全面掌握二分查找算法，提升解决相关问题的能力
带给我一点小幸运·2025-03-21 19:14

软件工程（数据字典）

任何字典最主要的用这都是供人查阅对不了解的条目的解释，数据字典的作用也正是在软件分析和设计的过程中给人提供关于数据的描述信息。
Rain:)·2025-03-21 18:42

路由交换技术——多私网下NAPT、FTP服务公网映射配置的实验

网络地址转换（NAT）技术概述1.定义与背景网络地址转换（NetworkAddressTranslation,NAT）是一种在IP数据包传输过程中修改源或目标IP地址及端口的技术，主要用于解决IPv4地址短缺问题
「J1e」·2025-03-21 18:41

JVM垃圾回收器全面解析：从核心概念到选型指南

一、引言在Java应用运行过程中，垃圾回收（GarbageCollection,GC）是内存管理的核心机制，直接影响程序性能。JVM提供了多种垃圾回收器，适用于不同场景。
Debug Your Career·2025-03-21 18:08

亿级分布式系统架构演进实战（一）- 总体概要

前言不说废话，这次分享是某500强企业真实亿级流量业务中台技术架构演进过程实战。核心目标构建一个兼具高性能、高可用、强一致性的分布式系统，支撑亿级流量场景下的稳定运行。
power-辰南·2025-03-21 18:35

[软件工程] 数据字典

=======================================================================  学习过程中很容易忘记绘图的符号、图的定义，为避免重新翻书查定义
枪枪枪·2025-03-21 18:05

数据分析面临的三大挑战该如何解决

但是，实现这一目标的过程并非没有障碍。最常见的数据分析挑战是什么？公司如何自信地应对它们？下面就来介绍一下。1、浏览预算限制数据分析领导者需要在当下采取行动，但同时也需要考虑未来。
銨靜菂等芐紶·2025-03-21 17:30

数据分析过程中，发现数值缺失，怎么办？

按照数据缺失机制，数据分析过程中，我们可以将其分为以下几类：（1）完全随机缺失（MCAR）：所缺失的数据发生的概率既与已观察到的数据无关，也与未观察到的数据无关。
学掌门·2025-03-21 17:30

cv2 orb 图像拼接_图像拼接Opencv源码重构

一.本文所做的事1.重构了Opencv图像拼接的源代码，整个代码是面向过程的；2.在赵春江源码分析基础上，对一些细节部分进行说明。
是佐罗而非索隆·2025-03-21 17:29

设计模式之工厂模式的优缺点

以下是工厂模式的优缺点：优点-解耦对象的创建和使用：使得代码的依赖关系更加清晰，使用者不需要了解对象的具体创建过程，只需要关心如何使用对象，降低了代码的耦合度。
C++ 老炮儿的技术栈·2025-03-21 17:28

决策树算法及其python实例

决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。
m0_74831463·2025-03-21 17:57

架构演进的方式

架构演进过程中，常用的三种模式是拆迁者模式、绞杀者模式和修缮者模式。它们代表了三种不同的演进路径，适用于不同的业务环境和技术场景。下面详细解释每种模式的内容、使用场景，并对比它们的差异。
pumpkin84514·2025-03-21 17:57

大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究

大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练2.3.1常用模型介绍2.3.2模型训练过程三
LCG元·2025-03-21 17:27

虚拟机如何扩容磁盘

本文将详细介绍如何在虚拟机中扩容磁盘，包含操作步骤，并解释在扩容过程中为什么可以直接删除原有分区。步骤1:扩容虚拟机磁盘首先，我们需要在虚拟化平台上扩展虚拟机的磁盘大小。
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-03-21 17:57

OpenCV图像拼接（1）自动校准之校准旋转相机的函数calibrateRotatingCamera()

它特别适用于那种相机相对于一个固定的场景进行纯旋转运动的情况，比如在全景拼接过程中。此函数可以从一系列单应性矩阵（HomographyMatrices）中
村北头的码农·2025-03-21 17:26

bp抓IOS的包

2.HTTPS数据的抓包HTTPS协议在传输过程中是加密的，因此抓包工具需要模拟服务端和客户端
仙女很美哦·2025-03-21 17:55

【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建（SfM 算法）

【小白深度教程1.32】手把手教你从多视角图像进行3D重建（SfM算法）1.SfM三维重建算法简介2.SfM方法和原理3.安装依赖库4.构建数据集5.可视化结果6.完整代码1.SfM三维重建算法简介从多张照片中开发三维模型被称为多视图
小寒学姐学AI·2025-03-21 17:53

OpenAI 发布新一代 STT/TTS 模型，10 行代码构建 Voice Agent；声网推出对话式 AI 开发套件丨日报

开发者朋友们大家好：这里是「RTE开发者日报」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享RTE（Real-TimeEngagement）领域内「有话题的技术」、「有亮点的产品」、「有思考的文章」、「有态度的观点」、「有看点的活动」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留言、跟帖、讨论。本期编辑：@qqq、@鲍勃01有话题的技术1、OpenAI推出全新一代音频模型今日凌晨，Open
·2025-03-21 16:18

PLM项目管理软件如何支持供应链管理与协作？

在企业的运营过程中，供应链管理与协作至关重要，它关乎着企业的成本控制、产品交付速度以及客户满意度等多个关键方面。
·2025-03-21 16:16

SpringBoot整合Swagger和Mybatis-Plus

一、Swagger（一）、Swagger简介Swagger是一种用于描述、设计、构建和使用RESTful风格的Web服务的工具集和规范。
_拾柒_·2025-03-21 16:20

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比

通过将浮点权重转换为低精度表示，量化能显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理过程。对于资源受限的设备（如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备），量化技术尤为重要。
kanhao100·2025-03-21 16:48

2. 猜数字游戏

目录创建一个新项目处理一次猜测生成一个秘密数字使用crate来增加更多功能Cargo.lock文件确保构建是可重现的更新crate到一个新版本生成一个随机数比较猜测的数字和神秘数字使用循环来允许多次猜测猜测正确后退出处理无效输入最终代码程序会随机生成一个
老实人y·2025-03-21 16:46

linux自律 第 40 天

在学习了sqlite3数据库的增删改查之后，我开始做了一个基于web服务端的商品查询系统，将商品的图片，名称，id，详细描述和关键词等都放入了该数据库中，利用该数据库和html构建的网页来完成该项目。
嵌入式大大白·2025-03-21 15:44

关于误差平面小记

四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。
文弱_书生·2025-03-21 15:43

关于重投影误差小记

在三维重建或相机标定过程中，我们希望将一个世界坐标系中的三维点投影到相机的图像平面上。
文弱_书生·2025-03-21 15:12

Spring Cloud：微服务架构的利器

在当今快速变化的软件开发领域，微服务架构凭借其灵活性、可扩展性和易于维护的特点，成为了众多企业构建大型应用系统的首选方案。
Earth explosion·2025-03-21 15:41

股票交易之多策略协调规划

因此，协调运用多种策略构建完善交易体系十分必要。以下为具体策略内容：一、止损与止盈的协同设置（一）止损点设定原则固定比例止损：单笔亏损不超本金5%，适用于短线及波动适中品种。
leo_厉锵·2025-03-21 15:40

关于神经网络中的正则化

在神经网络训练过程中，模型的目标是找到能在训练数据上表现良好的参数，同时也能泛化到未见过的数据。如果一个模型过于复杂（如参数过多、层数过深），它可能会记住训练数据中的噪声，而不是学习数据的本质模式。
文弱_书生·2025-03-21 14:07

Ubuntu零基础入门到精通【1.3讲】：为什么选择 Ubuntu？

1️⃣安全性与开源：Ubuntu构建的安全生态系统更高的安全性：Ubuntu对安全的极致追求✨️开放性与可审查性：更透明的操作系统长期支持版（LTS）：稳定与安全的完美平衡2️⃣对比其他Linux发行版
bug菌¹·2025-03-21 14:04

【知识管理】

知识管理：是传递知识的过程，由于传递人员的经验问题或者知识源的问题，可能导致较大的知识损耗。
搞技术的季·2025-03-21 14:02
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