NAT模型DR模型实现

在electron中实现一个桌面悬浮球

概要在electron+vue3搭建的应用中实现了一个桌面悬浮球/mini窗口的功能，支持任意拖拽、丝滑的菜单折叠展开动画效果。
·2025-01-18 18:40

【视觉惯性SLAM：十五、ORB-SLAM3中的IMU预积分】

15.1视觉惯性紧耦合15.1.1视觉惯性紧耦合的重要性视觉惯性紧耦合（Visual-InertialTightCoupling）在ORB-SLAM3中的作用不可替代，是实现高鲁棒性和高精度定位的核心技术
KeyPan·2025-01-18 18:31

hive 创建访问用户_Hive权限控制和超级管理员的实现

Hive权限控制Hive权限机制：Hive从0.10可以通过元数据控制权限。但是Hive的权限控制并不是完全安全的。基本的授权方案的目的是防止用户不小心做了不合适的事情。先决条件：为了使用Hive的授权机制，有两个参数必须在hive-site.xml中设置：hive.security.authorization.enabledtrueenableordisablethehiveclientauth
weixin_39826089·2025-01-18 18:31

leetcode 485 python

Givenabinaryarray,findthemaximumnumberofconsecutive1sinthisarray.Example1:Input:[1,1,0,1,1,1]Output:3Explanation
weixin_36908057·2025-01-18 18:00

python连接485网关设备

查看python文件_输出py文件_cat_运行python文件_shel如何实现Python连接485网关设备1.流程图gantttitlePython连接485网关设备流程图section了解485
dilqu·2025-01-18 18:00

HIVE的权限控制和超级管理员的实现

Hive用户权限管理从remote部署hive和mysql元数据表字典看，已经明确hive是通过存储在元数据中的信息来管理用户权限。现在重点是Hive怎么管理用户权限。首先要回答的是用户是怎么来的，发现hive有创建角色的命令，但没有创建用户的命令，显然Hive的用户不是在mysql中创建的。在回答这个问题之前，先初步了解下Hive的权限管理机制。Hive用户组和用户即Linux用户组和用户，和h
weixin_34364071·2025-01-18 18:59

如何在Node.js里实现依赖注入

什么是依赖注入依赖注入是一种用于在开发过程中实现控制反转（IoC）的技术。在IoC中，对程序流的控制是颠倒的：依赖项不是控制其依赖项的创建和管理的组件，而是从外部源提供给组件。
·2025-01-18 18:07

集成AI离线免费，全平台毫秒级快速处理！

大家对图像的要求和处理更加的多样化，其中，抠图作为一种常见的图像处理操作，并不是每个小伙伴都完全掌握PS技能，对于那些复杂的抠图操作往往会显得捉襟见肘，近两年随着AI技术的进步，各类软件都和AI集合，希望通过AI快速、高效的实现某些操作
纪元A梦·2025-01-18 18:28

云服务器与相关存储服务公网流量过高的问题

最近作百度的一个智能音箱语音技能，发现CFC函数调用功能自从开始收费之后我的扣费一直居高不下，看了一下日志和监控发现公网流量这一项每一天都接近2GB，自己本身是Android开发出身的，数据库和后台接触不多
Joern-Lee·2025-01-18 18:58

openwrt下oaf插件编译安装，实现上网行为监控

文章目录入门级APP青少年模式设备屏幕使用时间电脑浏览器使用时间限制Surpal介绍安装使用进阶级专业级旁路由方案openwrt路由器固件编译OAF(OpenAppFilter）安装编译带有oaf的固件固件烧写设备上电启动应用特征库设置黑白名单及应用访问限制骨灰级ref守护孩子视力，用科技“锁”住屏幕时间的秘籍马上又要寒假，除了说教，如何利用一些技术手段统计和限制孩子电子屏幕使用时间，做到健康上网
月光技术杂谈·2025-01-18 18:58

1.Spring AI 从入门到实践

SpringAI从入门到实践1.什么是SpringAI2.使用SpringBoot&SpringAI快速构建AI应用程序3.ChatClient&ChatModel简化与AI模型的交互4.SpringAIPrompt
laopeng301·2025-01-18 18:57

【论文翻译】GOT-OCR论文翻译——General OCR Theory: Towards OCR-2.0 via a Unified End-to-end Model

目录通用OCR理论：通过统一的端到端模型迈向OCR-2.00摘要1引言2相关工作2.1传统OCR2.2基于LVLM的OCR3通用OCR理论3.1框架3.
机器白学·2025-01-18 18:57

JavaWeb合集17-拦截器（Interceptor）和过滤器（Filter）

虽然它们的功能相似，但在实现方式、使用场景和灵活性方面有一些重要的区别。1、拦截器和过滤器的区别及选择1.1拦截器定义：拦截器是Spring框架提供的一个机制，用于在请求处理前后执行某些操作。
永恒之月℡·2025-01-18 18:57

【视觉算法—视频目标跟踪】基于camshift实现视频目标实时追踪

本文代码功能：1.获取摄像头，实时显示2.鼠标获取第一帧中的目标roi区域3.在视频中实时对目标进行追踪。4.两种目标追踪的方式：‘meanshift’，‘camshift’5.保存视频代码准备新建test.py，复制以下代码：importcv2ascvimportnumpyasnpglobalmin_y,height,min_x,width#1代表打开外置摄像头,外置多个摄像头可依此枚举0，1，
明月下·2025-01-18 18:26

数据可视化大屏设计与实现

本文将带你一步步了解如何使用ECharts实现一个数据可视化大屏，并且如何动态加载天气数据展示。通过整合HTML、CSS、JavaScript以及后端接口请求，我们可以构建一个响应式的数据可视化页面。
木觞清·2025-01-18 18:56

HTTP 安全：HTTPS 原理与配置

它在HTTP基础上加入SSL/TLS协议，实现加密传输、身份认证和数据完整性保护，极大提升了网络通信的安全性。无论是电商购物、网上银行转账，还是登录各类账号，HT
计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-01-18 18:56

文心一言 vs gpt-4 全面横向比较

文心一言是中国百度公司研发的大规模语言模型，它有超多的参数，就像一个超级大脑，特别擅长理解并生成中文内容。在聊天啊、写文章啊、答题这些任务上表现不错，对中国文化和国情有更深的理解和适应能力。
周盛欢·2025-01-18 18:54

LLMs，即大型语言模型

LLMs，即大型语言模型，是一类基于深度学习的人工智能模型，它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练，可以理解和生成自然语言。
maopig·2025-01-18 17:52

随机森林分类算法原理与实验分析

这种方法不仅提高了模型的准确性，还增强了模型的稳定性和鲁棒性。随机森林的主要特点是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树，从而避免单棵决策树可能产
ningaiiii·2025-01-18 17:52

【MySQL】JDBC的连接

一.具体操作如下1.注册驱动Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");2.获取连接DriverManager(驱动管
m0_74823388·2025-01-18 17:22

【论文速读】| 利用大语言模型在灰盒模糊测试中生成初始种子

基本信息论文标题:HarnessingLargeLanguageModelsforSeedGenerationinGreyb0xFuzzing作者:WenxuanShi,YunhangZhang,XinyuXing,JunXu作者单位:NorthwesternUniversity,UniversityofUtah关键词:Greyb0xfuzzing,LargeLanguageModels,Seed
云起无垠·2025-01-18 17:52

第79期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 17:22

第60期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 17:22

利用python向modbus RTU设备（RS485串口通信）发送16进制指令

importserialimporttime#配置串口通信参数serial_port='COM1'baudrate=9600#创建串口连接ser=serial.Serial(port=serial_port
无名小白12138·2025-01-18 17:51

Python的简介-课前甜点

`Python`需求的任务2.Python代码的实现3.代码修改的位置4.运行结果5.注意事项6.其他文章链接快来试试吧Python的简介点击这里也可以查看1.Python需求的任务如果您的工作主要是用电脑完成的
cheese-liang·2025-01-18 17:51

动态规划算法----回文串问题

本文将深入探讨如何运用动态规划算法来解决回文串相关问题，从问题描述、动态规划思路，到代码实现与复杂度分析，全面剖析这一过程。
阿_北·2025-01-18 17:51

【LLM】大语言模型（LLMs）

大型语言模型（LLMs）1.什么是大型语言模型？大型语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是基于深度学习的自然语言处理模型，能够理解和生成自然语言文本。
林九生·2025-01-18 17:21

express实现post接口(无参/普通/json/form-data)

无参数的post接口constexpress=require('express');constapp=express();app.post('/api/post',function(req,res){//直接返回对象res.send({name:'abc'});});app.listen('8088',()=>{console.log('8088');});启动终端后利用postman来测试pos
老李头的代码生活·2025-01-18 17:50

全新 Hopper 架构的Transformer 引擎有什么特点？

Transformer引擎是全新Hopper架构的一部分，将显著提升AI性能和功能，并助力在几天或几小时内训练大型模型。
扫地的小何尚·2025-01-18 17:50

matlab 代码主要实现了对一个具有各向异性材料的层合板的力学性能分析

clcclearcloseallclearclcformatlongg%formatshorte%初始化%板尺寸Chang=0.5;%板长lambda=1;%长宽比Kuan=Chang/lambda;%板宽%h=0.001
go5463158465·2025-01-18 17:19

大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。
大模型零基础教程·2025-01-18 17:19

BERT详解

论文的主要特点以下几点：使用了双向Transformer作为算法的主要框架，之前的模型是从左向右输入一个文本序列，或者将l
comli_cn·2025-01-18 17:18

测试右移的价值与实践体系：打造高效软件测试之路

通过测试右移，我们能够实现更快的交付，为用户提供更优质的体验。本文将详细探讨测试右移的核心价值、实践方法、亮点、以及对软件测试职业发展的影响。测试右移的核心价值在我
霍格沃兹测试开发学社测试人社区·2025-01-18 17:48

《AI语言模型的关键技术探析：系统提示、评估方法与提示工程》

文章主要内容摘要1.系统提示(SystemPrompt)定义:用于设置模型行为、角色和工作方式的特殊指令重要性:定义模型行为边界影响输出质量和一致性可将通用模型定制为特定领域助手挑战:技术集成复杂兼容性问题效果难以精确预测
XianxinMao·2025-01-18 17:16

《多模态语言模型：一个开放探索的技术新领域》

核心主题多模态语言模型的特点仍处于探索和定义阶段没有固定的标准任务和评估方法研究方向高度开放技术路径主要存在两种方法：后期融合(LateFusion)从语言模型backbone开始添加图像编码器效果稳定
XianxinMao·2025-01-18 17:16

深入理解Python生成器与协程：原理、实践与最佳应用场景20240919

生成器提供了一种延迟计算的机制，节省内存并提高性能；协程则允许程序在多个任务之间高效切换，实现并发操作。然而，要充分利用它们的优势，需要深入理解其工作原理。
Narutolxy·2025-01-18 17:45

微博文本挖掘并生成词云图（亲身经历~超级小白教程）

在参与正大杯市场调研大赛的准备过程中，我被分配到了文本挖掘及后续可视化的工作任务，其中就包括爬取微博博文内容数据、以及将内容可视化（生成云图）接下来我将以生成词云图为目标，介绍实现方法以及煮波的一些心路历程
吟游诗人理智鱼·2025-01-18 17:45

资深开发者需精通的10个C++高级主题

我们在之前的文章中讨论过这个问题，讨论了C++的演变以及如何实现遗留C++代码现代化。在这篇文章中，我们将重点介绍经验丰富的C++开发人员可以跟上的高级主题列表。
Incredibuild 官方账号·2025-01-18 16:44

Flink 常见面试题

1、Flink的四大特征（基石）checkpoint:基于Chandy-Lamport算法，实现了分布式一致性快照，提供了一致性的语义。State:丰富的StateAPI。
知否&知否·2025-01-18 16:14

Hive中没有超级管理员，如何进行权限控制

Hive中没有超级管理员，任何用户都可以进行Grant/Revoke操作开发实现自己的权限控制类，确保某个用户为超级用户比如任何用户都可以grant权限给别的用户。
二进制_博客·2025-01-18 16:42

1.4走向不同：GPT 与 BERT 的选择——两大NLP模型的深度解析

走向不同：GPT与BERT的选择——两大NLP模型的深度解析在自然语言处理（NLP）领域，GPT（GenerativePretrainedTransformer）和BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers
少林码僧·2025-01-18 16:12

1.8 GPT-4：开创人工智能的新纪元

GPT-4的技术亮点1.规模与深度的进一步提升GPT-4的规模比前代模型更大，训练数据量和
少林码僧·2025-01-18 16:12

JavaWeb开发 - Filter过滤器详解

开发中的Filter过滤器技术，收录于JavaWeb基础专栏，该专栏主要学习JavaWeb开发原生框架、Servlet、JSP、请求对象、响应对象、Session会话对象、Filter过滤器、三层开发模型等知识点
秦老师Q·2025-01-18 16:42

第83期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 16:11

vant组件库的按需导入导出

下面是一个使用vant组件库实现按需导入导出的详细解析和代码实例。安装vant组件库首先，在命令行中使用npm或者yarn安装v
ordinary90·2025-01-18 16:40

drogon跨域问题和全局异常处理

2024年6月20日12:21:11在main.cc里加入/***全局异常处理*/drogon::app().setExceptionHandler([](conststd::exception&e,constdrogon
zh7314·2025-01-18 16:09

drogon orm分页问题，req->getJsonObject()为空会导致Segmentation fault

{throwstd::invalid_argument("参数json不能为空");}autojsonPtr=req->getJsonObject();官方文档：https://github.com/drogonfra
zh7314·2025-01-18 16:09

STM32的DMA作用

STM32的DMA（DirectMemoryAccess），即直接存储器存取，是一个重要的外设功能，它的主要作用是实现数据在外设和存储器之间或者存储器和存储器之间的高速传输，而无需CPU的干预。
嵌入式小强工作室·2025-01-18 15:37

使用神经网络拟合6项参数

定义model2.1CNN_LSTM2.2Transformer3.定义train脚本3.1loss和optimizer3.2train3.3predict1.数据预处理1.1添加参数解析为了方便管理模型和训练等参数
Andrew_Xzw·2025-01-18 15:06

Java 异常处理

Java中的异常处理机制是通过throw和try-catch语句实现的。在Java中，throw语句
大哥的打嗝·2025-01-18 15:06
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