Mesh网格分割（基于平面）

leetcode hot100 图论

9️⃣图论200.岛屿数量给你一个由'1'（陆地）和'0'（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。
yadanuof·2025-03-10 14:06

Spark-TTS：基于大模型的文本语音合成工具

一、介绍SparkTTS完全基于Qwen2.5构建，无需额外的生成模型，它不依赖于单独的模型来生成声学特征，而是直接从LLM预测的代码中重建音频。这种方
CITY_OF_MO_GY·2025-03-10 13:35

尾号限行API：实现城市交通管理的智能化

尾号限行API是一种基于互联网的应用程序接口，它能够提供实时、准确的限行信息查询服务。通过简单的HTTP请求，用户可以获取指定城市的当前限行规
·2025-03-10 13:46

分布式ID

分布式id基本上都基于号段模式或者雪花算法模式实现，但是各有优缺点，需要根据业务情况下确定具体使用方案UUIDUUID(UniversallyUniqueldentifier)，通用唯一识别码。
stay down·2025-03-10 13:32

a16z：一文梳理 7 种代币分类，如何区分网络代币与公司支持代币？

作者：Techub精选编译撰文：MilesJennings、ScottDukeKominers和EddyLazzarin，a16z编译：Glendon，TechubNews随着基于代币的网络模型的活动日益活跃和创新
·2025-03-10 13:43

网安入门第四篇 MISC中常见的加密算法 篇章一

它基于使用56位密钥的对称算法。这个算法因为包含一些机密设计元素，相对短的密钥长度以及怀疑内含美国国家安全局（NS
网络安全工程师教学·2025-03-10 13:31

k-Shape：高效准确的聚类方法

基于距离度量的性质，
优化算法侠Swarm-Opti·2025-03-10 12:26

spring核心：IOC和AOP详解

引言Spring是众多开源java项⽬中的⼀员，基于分层的javaEE应⽤⼀站式轻量级开源框架，目的是简化企业应用程序的开发，主要核⼼是IOC（控制反转/依赖注⼊）与AOP（⾯向切⾯）两⼤技术，实现项⽬
sc重新启程·2025-03-10 12:25

PSPNet在图像超分辨率中的应用

传统的ISR方法主要基于插值算法,如双线性插值、双三次插值等,但这些方法往往无法恢复图像的高频细节信息。
AI天才研究院·2025-03-10 12:55

斯坦福UE4 + C++课程学习记录 9：蓝图-简易开关

目录1.前言2.创建蓝图类3.改变把手角度4.打开宝箱UE中的蓝图是一种基于C++的可视化编程系统，它将大量常用的底层代码接口暴露出来，方便开发者在UE中快速调用，其可视化的呈现方式让那些不专攻编程的人员
Surkea·2025-03-10 12:55

基于BMO磁性细菌优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序1.程序功能描述无线传感器网络（WirelessSensorNetwork,WSN）由大量分布式传感器节点组成，用于监测物理或环境状况。节点部署是WSN的关键问题，合理的部署可以提高网络的覆盖范围、连通性和能量效率。磁性细菌是一类能够感知地球磁场并沿磁场方向游动的微生物。在BMO算法中，模拟磁性细菌的这种趋磁
软件算法开发·2025-03-10 12:25

计算机网络之应用层（FTP）

二、FTP的工作原理FTP的工作原理基于客户端-服务器模型，主要通过以下步骤实现文件的传输和管理：1、建立控制连接：客户端首先通过TCP协议连接到FTP服务器的21端口，建立起控制连接。这个连接用于传
DKPT·2025-03-10 11:55

基于文本特征的微博谣言检测

本文将介绍如何基于文本特征，使用深度学习模型（如LSTM、CNN）和传统机器学习模型（如SVM）来实现微博谣言检测，并对这些模型的性能进行比较。
机器懒得学习·2025-03-10 11:24

基于机器学习的恶意软件检测系统的详细设计与实现

以下是一个基于机器学习的恶意软件检测系统的详细设计与实现，适合作为课程作业或项目开发。我们将实现一个通过机器学习模型分析恶意软件特征来检测文件是否为恶意软件的系统。
源码空间站11·2025-03-10 11:22

TCP服务端、客户端模型

Socket通常分为两类：流式套接字（SOCK_STREAM）和数据报套接字（SOCK_DGRAM），其中流式套接字基于TCP协议，而数据报套接字则基于UDP协议。
凌晨四点起，海棠花未眠·2025-03-10 11:51

基于鼻咽癌诱导化疗后减容放疗与常规减容放疗比较的研究综述

传统共识通常建议按诱导化疗前（Pre-IC）的肿瘤范围进行常规放疗；然而，减容放疗（Reduced-volumeRT）基于诱导化疗后（Post-IC）显著缩小的肿瘤
灵犀拾荒者·2025-03-10 11:49

基于深度学习的恶意软件检测系统：设计与实现

本文将详细介绍一个基于深度学习的恶意软件检测系统的开发过程，该系统利用长短期记忆网络（LSTM）对Windows可执行程序的A
机器懒得学习·2025-03-10 11:49

多宠识别：基于计算机视觉的智能宠物管理系统架构解析

一、行业痛点与技术方案演进在多宠家庭场景中，传统方案面临三大技术瓶颈：1.生物特征混淆：同品种/毛色宠物识别准确率低于65%2.动态场景适应：进食/奔跑状态下的误检率达30%+3.数据孤岛问题：离线设备无法实现持续学习优化快瞳科技采用**双模态视觉融合架构**，结合轻量化YOLOv7-Tiny模型与CLIP多模态大模型，实现：-98.7%的跨品种宠物识别准确率（CVPR2024最新测试数据）-单次
深圳市快瞳科技有限公司·2025-03-10 11:49

悠星运维团队的 GenAI 技术实践：Claude 3-Powered Code Reviewer

Claude3模型基于Anthropic公司对于创建可靠、可解释和可控制的AI系统的研究。C
快乐小天使哈哈哈·2025-03-10 11:18

技术解析：格意互联商城系统（多端适配+开源二次开发

系统基于JAVA技术栈构建，采用SpringBoot+JPA作为后端框架，前端用户端使用UniApp实现跨平台兼容，管理端基于Vue+ElementUI开发，具备高扩展性与灵活性111。
西安漫格科技·2025-03-10 10:17

高速PCB设计(布线设计)

结合用户提供的设计规范及行业通用原则整理而成：一、关键信号布线原则布线优先级顺序：射频信号＞中/低频信号＞时钟信号＞高速信号射频信号需包地处理，线宽≥8mil且满足阻抗要求，禁止无关信号穿越射频区域阻抗控制优先选择地平面作为参考层
四代目 水门·2025-03-10 10:47

python学习，Windows图标一键替换工具开发详解

Windows图标一键替换工具开发详解项目概述本项目是一个基于Python开发的Windows图标一键替换工具，提供了简单易用的图形界面，让用户能够轻松地替换Windows系统中的回收站图标、快捷方式图标以及应用程序图标
木木黄木木·2025-03-10 10:14

Spring MVC笔记

它基于经典的MVC设计模式（Model-View-Controller），但通过Spring的特性（如依赖注入、注解驱动）大幅简化了开发流程。SpringMVC是什么？
@卡卡-罗特·2025-03-10 10:13

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

首先，给出一个数组x，然后基于表达式y=3x2+2，加上一些噪音数据到达另一组数据y。然后，构建一个机器学习模型，学习表达式y=wx2+b的两个参数w、b。利用数组x，y的数据为训练数据。
Wis4e·2025-03-10 09:09

深度学习-144-Text2SQL之基于langchain的少量样本提示词模板FewShotPromptTemplate的应用实战(三)

文章目录1基本组件1.1大模型1.2数据库Chinook1.2.1创建并载入数据1.2.2SQLDatabase2年龄最大的员工姓名和年龄3少量样本提示词模板3.1创建示例集3.2创建格式化程序3.3创建示例选择器3.4创建少量示例提示词模板3.5应用测试3.6添加新示例4参考附录1基本组件1.1大模型fromlangchain_ollamaimportChatOllamaimportosos.e
皮皮冰燃·2025-03-10 09:36

Pytorch 第九回：卷积神经网络——ResNet模型

Pytorch第九回：卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回，基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。
Start_Present·2025-03-10 09:05

告别繁琐！Vue3 组合式函数解锁 Echarts 封装新姿势

封装的思路与最佳实践，理解Echarts的特性与使用技巧本文也是《通俗易懂的中后台系统建设指南》系列的第六篇文章，该系列旨在告诉你如何来构建一个优秀的中后台管理系统什么是EchartsEcharts是一个基于
·2025-03-10 09:40

CosyVoice-Web版文字转语音服务

CosyVoice-Web版文字转语音服务概述本系统是基于阿里云DashscopeAPI实现的文字转语音服务，采用Flask框架构建Web应用。
Bruce_xiaowei·2025-03-10 09:04

利用图数据库构建问答应用指南

⚠️安全提示⚠️构建基于图数据库的问答系统需要执行模型生成的图查询。这其中存在固有风险。确保数据库连接权限范围尽可能地缩小以满足链/代理的需求。这将减轻但不会消除构建模型驱动系统的风险。
scaFHIO·2025-03-10 09:01

Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介

基于过程的自奖励语言模型：LLM优化的新范式引言大型语言模型（LLM）在多种任务中展现出了强大的能力，尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。
ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

每天五分钟深度学习pytorch：基于Pytorch搭建ResNet模型的残差块

残差块我们分析一下这个残差块，x经过两个卷积层得到F(x)，然后F(x)+x作为残差块的输出，此时就有一个问题，这个问题就是F(x)+x的维度问题，如果图片数据经过两个卷积层之后F(x)变小（height和weight变小）或者通道数发生了变化，那么此时F(x)是没有办法和x相加的，当然我们可以学习前面的GoogLeNet的方式，也就是说卷积之后的F(x)和x一样，大小不变，或者对x变道和F(x)
每天五分钟玩转人工智能·2025-03-10 08:59

基于 oneM2M 标准的空气质量监测系统的互操作性

论文标题英文标题：InteroperabilityofAirQualityMonitoringSystemsthroughtheoneM2MStandard中文标题：基于oneM2M标准的空气质量监测系统的互操作性作者信息
神一样的老师·2025-03-10 08:28

信号处理应用：电力系统中的信号处理_（9）.基于电力系统信号的数据挖掘技术

基于电力系统信号的数据挖掘技术1.引言电力系统中的信号处理是一个重要的研究领域，涉及电力系统的监测、故障诊断、状态评估等多个方面。
kkchenkx·2025-03-10 08:27

ARM Cortex-M 内存映射详解:如何基于寄存器直接读写 寄存器映射方式编码程序 直接操作硬件寄存器来控制 MCU

ARMCortex-M的系统映射空间在STM32等ARMCortex-M系列MCU中，内存地址空间按照存储功能进行了严格划分，包括Flash（程序存储）、RAM（数据存储）、外设寄存器（GPIO、UART、SPI等）以及系统控制寄存器（中断、调试相关）。下面详细解析各个地址段的作用和特点。1.1内存地址映射总览在ARMCortex-M处理器（如STM32系列MCU）中地址空间通常采用32位地址总线
电科周杰伦·2025-03-10 08:25

基于PHP的轻醇咖啡小店管理系统设计与实现

第一章引言1.1研究背景与意义互联网的飞速发展在逐渐改变着我们的生活。计算机网络技术日新月异的进步和互联网的日益普及，使人类生活发生了巨大的变化。互联网为那些有信息需求的人提供方便快捷的服务。随着我国经济的迅速发展，人们的生活水平有了显著提高，对精神方面的需求也越来越高，商城业变得越来越受人们的欢迎。商城业的发展也带动了当地经济的发展，作为商城业来说，宣传自己的商城商品是非常重要的，而互联网的发展
Olivia-gogogo·2025-03-10 08:55

Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）

在本文中，我们旨在通过基于Fisher信息提出一种
境心镜·2025-03-10 08:54

分子动力学仿真软件：GROMACS_（12）.并行计算与性能优化

并行计算的类型并行计算主要分为以下几种类型：数据并行：将数据分割成多个部分，每部分由不同的计算资源处理。任务并行：将任务分解成多个子任务，每个子任
kkchenjj·2025-03-10 08:54

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

可以学习如下内容：•介绍神经网络核心组件。•如何构建一个神经网络。•详细介绍如何构建一个神经网络。•如何使用nn模块中Module及functional。•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。5.1核心组件神经网络核心组件不多，把这些组件确定后，这个神经网络基本就确定了。这些核心组件包括：1)层：神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量。2)模型：层构成的网络。3)损失函数：参数学习的目标函
Wis4e·2025-03-10 07:49

Java必知必会系列：Web框架与Spring MVC

基于这些技术，前端可以采用JavaScript、HTML、CSS等多种技术进行开发，而后端则可以通过各种Web框架构建出高性能、可扩展性强的应用系统。
AI天才研究院·2025-03-10 06:45

在基于Arm架构的华为鲲鹏服务器上，针对openEuler 20.03 LTS操作系统， 安装Ansible 和MySQL

目录安装mysql安装ansible在基于Arm架构的华为鲲鹏服务器上，针对openEuler20.03LTS操作系统，安装Ansible和MySQLarm架构上面安装一些基础的软件需要特殊的yum源我正好需要在鲲鹏服务器上安装配置
pyliumy·2025-03-10 06:13

支持向量机——SVM

函数间隔和几何间隔对于二分类学习，假设现在的数据是线性可分的，这时分类学习最基本的想法就是找到一个合理的超平面，该超平面能够将不同类别的样本分开，类似于二维平面使用ax+by+c=0ax+by+c=0ax
big_matster·2025-03-10 06:42

基于AI的LangChain社区：关键贡献者与维护者

在技术飞速发展的今天，开源社区的贡献者们扮演着至关重要的角色。LangChain作为一个日益壮大的社区，背后离不开全球各地开发者的辛勤付出。这篇文章将聚焦那些在LangChain社区中做出杰出贡献的个人，他们通过对开源代码库的直接贡献和审查，使得这个框架不断向前发展。核心贡献者随着LangChain的成长，维护人员需要覆盖的部分不断增加。非常感谢以下人员在审查PR方面做出的卓越贡献：@leo-ga
dgay_hua·2025-03-10 06:11

从XX项目软件上机调试对接案例看项目管理运用

明确进度基准与风险管控关键动作：拒绝"模糊介入"，坚持要求电气团队明确电气调试的剩余时间，资源以及相关依赖项，并将相关信息记录到软件电气上机调试的CheckList，涉及到项目范围管理和进度控制强调进度评估是基于原
笨笨561·2025-03-10 06:41

基于STM32的低功耗遥控器设计详解与实践

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本设计聚焦于电子工程领域中，通过应用STM32微控制器技术、无线通信技术和电源管理策略，实现一个高效、可靠的低功耗远程控制解决方案。文章介绍了如何选择合适的STM32型号、无线通信模块的选择与优化、电源管理策略的设计，以及嵌入式软件的开发。同时，还详细探讨了硬件设计、测试和调试以及安全性和隐私保护的必要措施，最终提供了关于创建此类遥控器产品的全面指导。1.ST
红钻头机·2025-03-10 05:36

API简介

1、定义API（applicationprogramminginterface，应用程序编程接口）是一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力，而又无需访问源码
汐度清风·2025-03-10 05:05

STM32CubeIDE和STM32CubeMX区别

它是基于Eclipse的开源IDE，并集成了GCC编译器、STM32CubeMX配置工
白总Server·2025-03-10 05:35

第八十四课：HarmonyOS Next 的教育与培训

这些专业人才在开发过程中，能够基于HarmonyOSNext的特性进行创新。例如，在分布式应用开发方
小_铁·2025-03-10 05:34

从零手写Tomcat核心架构：构建简易Servlet容器实战指南

本文将基于HTTP协议与Servlet规范，实现一个具备基础Servlet动态请求处理能力的精简版Tomcat（命名为MiniCat），其核心架构目标包括：HTTP通信层：实现TCP连接管理和基础报文解析生命周期管理
bigH2004·2025-03-10 05:33

markdown语法

Markdown语法目录Markdown语法一、基础语法1.标题2.字体3.列表4.分割线二、高级功能1.表格制作‌2.公式3.流程图4.代码一、基础语法1.标题#号与文字之间要有一个空格#一级标题##
cclsdxs·2025-03-10 04:30

如何高效使用LangChain实现复杂任务：全面功能指南

LangChain是一个强大的工具集，它为开发基于大语言模型(LLM)的应用提供了丰富的组件和功能支持。
shuoac·2025-03-10 04:00
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