IMU系列

1月19日CSDN“IT人才需求”与IBM聊天实录

愦笸训囊螅珻SDN近期还会安排一系列以人才为主题的聊天活动，最近的一次安排在1月20日下午，邀请到了BEA、百渡在线、智乐软件等公司的人力资源和

一只肥兔·2025-03-08 08:08

向量数据库（二）：Qdrant

Qdrant是一个开源的针对向量相似性搜索的引擎，它提供了一系列的API用于对向量数据进行存储、搜索和管理等功能。

J_D_Chi·2025-03-08 07:28

高斯溅射融合之路（一）- webgl渲染3d gaussian splatting

之前已经写了一个GIS融合系列。

山海鲸可视化·2025-03-08 06:33

生物信息学工作流（Bioinformatics Workflow）：概念、历史、现状与展望？

李升伟整理1.引言生物信息学工作流是指通过一系列计算步骤和工具，对生物学数据进行处理、分析和解释的系统化流程。

lisw05·2025-03-08 06:22

TiDB系列之：TiCDC使用Changefeed完成数据同步任务

TiDB系列之：TiCDC使用Changefeed完成数据同步任务一、Changefeed二、Changefeed状态流转三、操作Changefeed四、cdccli管理同步任务1.创建同步任务2.查询同步任务列表

快乐骑行^_^·2025-03-08 05:45

K8s 1.27.1 实战系列（五）Namespace

Kubernetes1.27.1中的Namespace（命名空间）是集群中实现多租户资源隔离的核心机制。以下从功能、操作、配置及实践角度进行详细解析：一、核心功能与特性1、资源隔离Namespace将集群资源划分为逻辑组，实现Pod、Service、Deployment等资源的虚拟隔离。例如，开发环境与生产环境的资源可独立管理，避免相互干扰。非完全隔离性：默认仅逻辑隔离，网络和存储仍互通，需通过N

白昼ron·2025-03-08 05:15

T41ZN 支持H.264、H.265和JPEG编码君正SOC芯片低功耗快启动提供软硬件资料+样品测试

君正（Ingenic）T系列芯片涵盖多个型号，每个型号根据不同应用需求提供了多个版本。以下是各型号及其主要版本：1.T23系列：T23N：标准版，适用于移动摄像机、安全监控、视频通话和视频分析等应用。

li15817260414·2025-03-08 05:30

T41LQ专为人工智能物联网（AIoT）应用设计，适用于智能安防、智能家居、机器视觉等领域软硬件资料+样品测试

君正（Ingenic）T系列芯片涵盖多个型号，每个型号根据不同应用需求提供了多个版本。以下是各型号及其主要版本：1.T23系列：T23N：标准版，适用于移动摄像机、安全监控、视频通话和视频分析等应用。

li15817260414·2025-03-08 05:00

B站自研的第二代视频连麦系统（上）

导读本系列文章将从客户端、服务器以及音视频编码优化三个层面，介绍如何基于WebRTC构建视频连麦系统。希望通过这一系列的讲解，帮助开发者更全面地了解WebRTC的核心技术与实践应用。

哔哩哔哩技术·2025-03-08 05:25

Cortex-A15架构解析：它为什么这么强(转)

而在高端智能手机中则出现了一些新的变化，除了去年就已经崭露头角的高通Krait系列架构四核外，ARM正统的Cortex-A15也开始走上了四核手机的舞

weixin_34290000·2025-03-08 03:34

NL2SQL技术方案系列(5)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解3--非LLM技术方案

NL2SQL技术方案系列(5)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解3NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL

汀、人工智能·2025-03-08 03:00

NL2SQL技术方案系列(1)：NL2API、NL2SQL技术路径选择；LLM选型与Prompt工程技巧，揭秘项目落地优化之道

NL2SQL技术方案系列(1)：NL2API、NL2SQL技术路径选择；LLM选型与Prompt工程技巧，揭秘项目落地优化之道NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD

汀、人工智能·2025-03-08 03:59

NL2SQL进阶系列(2)：DAIL-SQL、DB-GPT开源应用实践详解[Text2SQL]

NL2SQL进阶系列(2)：DAIL-SQL、DB-GPT开源应用实践详解[Text2SQL]NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析

汀、人工智能·2025-03-08 03:58

深度学习系列71：表格检测和识别

1.pdf处理如果是可编辑的pdf格式，那么可以直接用pdfplumber进行处理：importpdfplumberimportpandasaspdwithpdfplumber.open("中新科技：2015年年度报告摘要.PDF")aspdf:page=pdf.pages[1]#第一页的信息text=page.extract_text()print(text)table=page.extract

IE06·2025-03-08 02:23

体育数据分析：竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式

一、数据采集与处理技术架构现代体育数据采集系统采用分布式架构，集成了计算机视觉、惯性测量单元(IMU)和生物电传感器等多模态数据源。计算机视觉系统通过高速摄像机和深度学习算法，可实现运动

Tina0898·2025-03-08 02:21

python面向对象编程总结：从基础到进阶的 OOP 核心思想与设计技巧

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain

吴师兄大模型·2025-03-07 23:49

工程化与框架系列（22）--前端性能优化（中）

前端性能优化（运行）引言运行时性能直接影响用户交互体验和应用流畅度。本文将深入探讨前端运行时性能优化的各种策略和技术，包括渲染优化、内存管理、计算优化等关键主题，帮助开发者构建高性能的Web应用。运行时性能概述运行时性能优化主要关注以下方面：渲染性能：减少重排重绘，优化动画效果内存管理：防止内存泄漏，优化内存使用计算优化：提升JavaScript执行效率事件处理：优化事件监听和响应异步操作：合理使

一进制ᅟᅠ ‌‍‎‏ ·2025-03-07 23:48

KVM常用操作命令示例

系列文章目录kvm创建虚拟机文章目录系列文章目录一、virsh常用命令二、快照命令1、创建快照2、查看快照列表3、删除快照4、还原快照5、查看KVM虚拟机当前使用的快照三、克隆命令1、完整克隆kytest02

少儿频道·2025-03-07 23:12

代码随想录算法训练营第四十八天|583. 两个字符串的删除操作，72. 编辑距离

系列文章目录代码随想录算法训练营第一天|数组理论基础，704.二分查找，27.移除元素代码随想录算法训练营第二天|977.有序数组的平方，209.长度最小的子数组，59.螺旋矩阵II代码随想录算法训练营第三天

丁希希哇·2025-03-07 23:11

算法系列之数据结构-二叉搜索树

二叉查找树（BinarySearchTree，简称BST）是一种常用的数据结构，它能够高效地进行查找、插入和删除操作。二叉查找树的特点是，对于树中的每个节点，其左子树中的所有节点都小于该节点，而右子树中的所有节点都大于该节点。本文将介绍如何使用Java实现二叉查找树，并实现常见的操作。二叉搜索树BST二叉搜索树的核心思想和二分查找类似，都是基于分治思想，利用了有序性,通过比较和分治，将问题规模减半

修己xj·2025-03-07 23:41

算法系列之数据结构-Huffman树

在数据压缩领域，Huffman编码是一种经典的无损压缩算法，而Huffman树则是实现这种编码的关键数据结构。它以其高效性和简洁性被广泛应用于各种场景，从文件压缩到通信协议，都离不开Huffman树的身影。本文将深入探讨Huffman树的原理、构建过程以及其Java如何实现Huffman树。Huffman树的构建步骤Huffman树（哈夫曼树）又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树，常用于

修己xj·2025-03-07 23:41

670. 最大交换

注意:给定数字的范围是[0,108]尝试做法classSolution{publicintmaximumSwap(intnum){if(numtemp1;--i){if

冱洇·2025-03-07 23:37

清北携手出品手册，颠覆你的知识边界

/pan.quark.cn/s/df8ce3ea6f4e完整版Deepseek从入门到精通附最全链接：https://pan.quark.cn/s/7e851bca2dc2清华大学Deepseek指南系列

2501_90766876·2025-03-07 21:30

清北出品DeepSeek手册，知识巅峰盛宴开启

/pan.quark.cn/s/df8ce3ea6f4e完整版Deepseek从入门到精通附最全链接：https://pan.quark.cn/s/7e851bca2dc2清华大学Deepseek指南系列

2501_90766946·2025-03-07 21:30

iOS安全和逆向系列教程第16篇：Frida入门与高级应用

iOS逆向工程专栏第16篇：Frida入门与高级应用前言欢迎来到iOS逆向工程专栏的第16篇文章！在上一篇中，我们探讨了Cycript这一强大的逆向分析工具。今天，我们将深入学习功能更为强大、更为灵活的动态插桩工具——Frida。Frida作为现代iOS逆向工程中最受欢迎的工具之一，其强大的跨平台能力和灵活的JavaScript引擎使得我们能够轻松地分析和修改iOS应用的运行时行为。无论是逆向分析

自学不成才·2025-03-07 20:18

iOS安全和逆向系列教程第17篇：探讨ARM64架构与Swift逆向分析技术

iOS安全和逆向系列教程第17篇：探讨ARM64架构与Swift逆向分析技术前言欢迎来到iOS安全和逆向系列教程的第17篇。

自学不成才·2025-03-07 20:18

初识操作系统

1、常见的操作系统：目前常见的操作系统有Windows系列、Unix系列、Linux系列、OSX系列、Android系列、iOS系列、鸿蒙等。·Windows是常见的个人电脑

曳渔·2025-03-07 20:15

iOS安全和逆向系列教程第13篇：iOS动态分析基础

iOS逆向工程专栏第13篇：iOS动态分析基础引言在前面的文章中，我们详细探讨了iOS系统架构、逆向开发环境搭建、Mach-O文件格式分析，以及各种静态分析工具和技术。通过静态分析，我们可以了解应用的结构、类和方法定义，以及基本的控制流程。然而，静态分析也存在明显的局限性：我们无法观察应用的实际运行状态，难以分析加密算法的实现细节，也无法直接查看网络请求的完整内容。这就是为什么我们需要动态分析技术

自学不成才·2025-03-07 20:44

VMware Tools系列四：VMware Tools和open-vm-tools有何区别

-包含一系列驱动程序和服务，用于优化虚拟机的性能和用户体验。-提供的功能包括改进的图形性能、拖放文件、复制粘贴、自动调整屏幕分辨率、时间同步等。-通常在安装VMware虚拟机的操作系统后安装。

学堂在线·2025-03-07 20:44

阿里云CTO：通义稳居全球最强开源大模型，性能接近GPT-4o

基础模型升级，性能媲美GPT-4o，发布最强开源模型Qwen2.5系列，

首席数智官·2025-03-07 20:39

STM32入门教程：按键控制LED

STM32是一款非常强大的微控制器系列，具有广泛的应用领域。本教程将详细介绍如何使用STM32来使用按键控制LED灯的开关。

粉绿色的西瓜大大·2025-03-07 19:35

硅谷硬核Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之： Rasa 3.x Config

ModelConfiguration配置文件定义了模型根据用户输入进行预测的组件和策略。recipe键允许不同类型的配置和模型架构。目前，只支持“default.v1”。语言键和管道键指定模型用于进行NLU预测的组件。Policys键定义了模型用于预测下一个操作的策略。如果您不知道要选择哪些组件或策略，可以使用建议的配置功能，这将推荐合理的默认设置。SuggestedConfig您可以将管道或策略

StarSpaceNLP·2025-03-07 19:28

【Flink银行反欺诈系统设计方案】1.短时间内多次大额交易场景的flink与cep的实现

【flink应用系列】1.Flink银行反欺诈系统设计方案1.经典案例：短时间内多次大额交易1.1场景描述1.2风险判定逻辑2.使用Flink实现2.1实现思路2.2代码实现2.3使用Flink流处理3

*星星之火*·2025-03-07 18:20

基于51单片机的多路抢答器犯规可设置时间proteus仿真

97vwRuwHWA提取码：1234仿真图：芯片/模块的特点：AT89C52/AT89C51简介：AT89C52/AT89C51是一款经典的8位单片机，是意法半导体（STMicroelectronics）公司生产的一系列单片机之一

weixin_46018686·2025-03-07 17:12

Java List集合取交集的五种方式

在Java中，List集合是用于存储一系列对象的数据结构。当我们要获取两个List集合的交集时，有多种方法可以实现。下面将介绍几种常见的方式。

偏爱星雾缠绕15·2025-03-07 17:37

13载匠心独运，BI+AI启航新征程！

13周年之际，我们在麦粉社区举办了一系列精彩活动，包括奖项评选、话题互动及故事分享。参与活动即有机会赢取丰厚大礼包和

·2025-03-07 16:44

[QT基础系列]滑动条QSlider

滑动条QSliderQSlider是滑动条控件，滑动条可以在一个范围内拖动，并将其位置转换为整数QSlider继承自QAbstractSlider，它的绝大多数属性都是从QAbstractSlider继承而来的。值滑动条和值相关的属性包括：当前值、最大值、最小值//获取和设置当前值intvalue()const;voidsetValue(int

RevsInterstellar·2025-03-07 16:02

HTML：Web 开发的基石

其核心功能是通过一系列特定的标签（ta

烂蜻蜓·2025-03-07 16:27

探索智能边界：深度求索（DeepSeek）技术全景解析与实战指南

这家专注实现AGI的年轻企业，凭借其开源的DeepSeek-R1系列模型和行业解决方案，正在开发者社区掀起新的技术浪潮。

瘸·2025-03-07 13:43

AI学习预备知识-数据操作（5）内存节省

AI学习预备知识-数据操作（5）内存节省提示：本系列持续更新中文章目录AI学习预备知识-数据操作（5）内存节省前言内存节省总结前言随着开始人工智能的学习越来越多，那么再学习过程中，我们应该有一定的基础知识储备

羞涩的小吉他·2025-03-07 13:41

Android四大组件系列8 Broadcast广播机制（下）

概述广播(Broadcast)机制用于进程或线程间通信，广播分为广播发送和广播接收两个过程，其中广播接收者BroadcastReceiver是Android四大组件之一。BroadcastReceiver分为两类：静态广播接收者：通过AndroidManifest.xml的标签来声明的BroadcastReceiver动态广播接收者：通过AMS.registerReceiver()方式注册的Bro

Big Skipper·2025-03-07 13:38

[系统安全] 五十七.恶意软件分析 (9)利用MS Defender实现恶意样本家族批量标注（含学术探讨）

只是想更好地帮助初学者了解病毒逆向分析和系统安全，更加成体系且不破坏之前的系列。

Eastmount·2025-03-07 12:02

使用python Selenium实现智慧树界面化自动刷网课 chromehandless实现智慧树无界面化自动刷网课

我是通过使用selenium驱动真实的浏览器来实现1.自动点击播放2.自动切换到流畅画质（省流量）3.自动1.5倍速4.自动静音4.自动检查当前播放时间，结束后调到下一集由于是驱动真实的浏览器来实现一系列操作

我所向往的美好·2025-03-07 12:54

鸿蒙原生应用Q&A：应用上架系列-解锁应用上架难题!（一）

一图了解应用上架前期必要的资质准备工作，包括APP备案、审核，软著申请以及注意事项，以确保已完成开发测试的应用顺利上架。

·2025-03-07 11:01

【新人系列】Golang 入门（三）：条件循环

在这个Golang的新人系列专栏下，将会

Pandaconda 的测开之路·2025-03-07 10:06

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...MobileNet 系列网络发展与高效性分析（附代码）（二）

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）（二）【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）（二

努力毕业的小土博^_^·2025-03-07 10:26

”天下第一神数“——紫微斗数的JAVA实现！紫微玄机速run~

钮钴禄·爱因斯晨·2025-03-07 10:25

小鹏汽车申请注册“P7 Ultra”商标或为P7车型升级版铺路

作为小鹏汽车主力车型，P7系列自2020年上市以来累计交付量已突破14万辆，2024年前4个月仍保持月均超2000辆销量。此次申请“Ultra”后缀商标，或延续其产品线升级策略——此前小

大湾区经济门户网·2025-03-07 10:22

大模型最新面试题系列：训练篇之模型监控与调试

1.训练过程中需要监控哪些关键指标？如何设置报警阈值？关键指标损失函数值：包括训练损失和验证损失，反映模型在训练和验证数据上的拟合程度。准确率：分类任务中的预测正确样本占总样本的比例，评估模型的预测能力。召回率和F1值：在二分类或多分类任务中，用于更全面地评估模型性能，特别是在正负样本不均衡的情况下。学习率：监控学习率的变化，确保其处于合适的范围，避免学习率过大导致模型不稳定或过小导致训练收敛过慢

人肉推土机·2025-03-07 10:21

深入理解Kettle：ETL工具的学习与实践

本学习笔记着重于Kettle的核心——转换引擎，详细探讨其数据处理的各个步骤，包括数据的输入、转换、输出以及工作原理，提供了一系列的学习资源和实践操作指南，旨在帮助学习者深入理解并掌握Kettle的转换引擎

未知方程无解·2025-03-07 10:14

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