QObject模型概述第2页

Hadoop架构

一、案列分析1.1案例概述现在已经进入了大数据(BigData)时代，数以万计用户的互联网服务时时刻刻都在产生大量的交互，要处理的数据量实在是太大了，以传统的数据库技术等其他手段根本无法应对数据处理的实时性

henan程序媛·2024-09-16 00:14

如何给QQ邮箱自动发邮件？无惧「小爱」下线！代码全公开，两步搞定

AI码上来·2024-09-15 23:40

大模型训练数据库Common Crawl

CommonCrawl介绍‌‌CommonCrawl是一个非营利组织，致力于通过大规模分布式爬虫系统定期抓取整个Web并将其存储在一个可公开访问的数据库中。CommonCrawl的数据收集和处理过程包括使用Python开源爬虫工具收集全球范围内的网站数据，并将其上传到‌CommonCrawl基金会的数据仓库中。该项目从2008年开始，至今已经积累了大量的原始网页数据、元数据和文本提取数据。这些数据

WindyChanChan·2024-09-15 23:40

前端CSS面试常见题

边界塌陷盒模型有两种：W3C盒模型和IE盒模型，区别在于宽度是否包含边框定义：同时给兄弟/父子盒模型设置上下边距，理论上边距值是两者之和，实际上不是注意：浮动和定位不会产生边界塌陷；只有块级元素垂直方向才会产生

剑亦未配妥·2024-09-15 23:07

FlagEmbedding

官方文档链接：FlagEmbedding官方GitHub一、FlagEmbedding库概述1.1什么是FlagEmbeddi

吉小雨·2024-09-15 23:07

使用Python和Playwright破解滑动验证码

破解过程概述获取验证码图像：下载背景图和

asfdsgdf·2024-09-15 23:36

Cut, Paste and Learn方法解读

Abstract问题背景：标注数据的缺乏：在实例检测任务中，部署物体检测模型的一个主要障碍是缺乏大量标注数据。例如，在一个特定的厨房环境中找到包含实例的大型标注数据集是不太可能的。

wangxinwei2000·2024-09-15 22:30

损失函数与反向传播

损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。

Star_.·2024-09-15 22:59

七.正则化

/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活

愿风去了·2024-09-15 21:11

腾讯发表多模态综述，一文详解多模态大模型

多模态大语言模型（MLLM）是近年来兴起的一个新的研究热点，它利用强大的大语言模型作为大脑来执行多模态任务。

存内计算开发者社区·2024-09-15 21:57

机器学习-------数据标准化

同时在做预测时需要将输出数据逆标准化提升模型精度：标准化/归一化使不同维度的特征在数值上更具比较性，提高分类

罔闻_spider·2024-09-15 21:37

golang学习笔记--MPG模型

MPG模式：M（Machine）：操作系统的主线程P（Processor）：协程执行需要的资源（上下文context），可以看作一个局部的调度器，使go代码在一个线程上跑，他是实现从N：1到N：M映射的关键G（Goroutine）：协程，有自己的栈。包含指令指针（instructionpointer）和其它信息（正在等待的channel等等），用于调度。一个P下面可以有多个G1、当前程序有三个M,

xxzed·2024-09-15 21:36

Java【泛型】

Java泛型的概述不同类的数据如果封装方法相同，不必为每一种类单独定义一个类，只需定义一个泛型类，减少类的声明，提高编程效率。通过准确定义泛型类，可避免对象类型转换时产生的错误。

SkyrimCitadelValinor·2024-09-15 20:35

由于直接在一个回答中提供完整且多语言的游戏商城代码是不现实的（因为每种语言都有其独特的语法和库），我将为你概述一个游戏商城的核心概念，并提供几种不同编程语言的基本框架或示例代码段。

商城系统概述hailiangwang.com游戏商城系统通常包含以下部分：用户系统（登录、注册、用户信息）商品列表（游戏、DLC、虚拟货币等）购物车系统支付系统订单系统2.示例框架（伪代码）首先，我们给出一个伪代码框架

uthRaman·2024-09-15 20:04

谈谈你对AQS的理解

AQS概述AQS，全称为AbstractQueuedSynchronizer，是Java并发包（java.util.concurrent）中一个核心的框架，主要用于构建阻塞式锁和相关的同步器，也是构建锁或者其他同步组件的基础框架

Mutig_s·2024-09-15 20:03

前端three.js的Sprite模拟下雪动画效果

/model.js';//模型对象//场景constscene=newTHREE.Scene();scene.add

qq_35430208·2024-09-15 20:02

[Golang] goroutine

[Golang]goroutine文章目录[Golang]goroutine并发进程和线程协程goroutine概述如何使用goroutine并发进程和线程谈到并发，大多都离不开进程和线程，什么是进程、

沉着冷静2024·2024-09-15 19:30

2018-08-16【Swift 4.1】关于Swift4.0以后调用MJExtension无法模型转换问题

1、本人使用swift4.1，弄了一晚上才弄好，结果还是一个小问题真是尴尬，要在model中每个属性前面加上@objcimportUIKitclassUserModel:NSObject{@objcvardix=String()}letdic=["dix":"ffffff"]asNSDictionaryletmodel=UserModel.mj_object(withKeyValues:dic)!

码农happy·2024-09-15 19:46

ComfyUI中的sam模型国内下载方法

was-node-suite-comfyui这个节点安装的时候，有它内部的config配置文件，里面其实给了一些下载地址，配置文件里是这么写的："sam_model_vith_url":"https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth","sam_model_vitl_url":"https://dl.fba

jayli517·2024-09-15 19:57

小说《101所》09：官司（中）

经过合同、沙盘和现场对比，李天明觉得外部环境的变化，可以打打官司，至少还有沙盘模型作为证据，虽然合同里声明不能作为的合同的条款，但外部环境足以影响到是否购买底楼的房子，而且这是开发商提供的格式合同，该条款明显规避了开发商的责任

一言莫辩·2024-09-15 19:20

Docker学习十一：Kubernetes概述

一、Kubernetes简介2006年，Google提出了云计算的概念，当时的云计算领域还是以虚拟机为代表的云平台。2013年，Docker横空出世，Docker提出了镜像、仓库等核心概念，规范了服务的交付标准，使得复杂服务的落地变得更加简单，之后Docker又定义了OCI标准，Docker在容器领域称为事实的标准。但是，Docker诞生只是帮助定义了开发和交付标准，如果想要在生产环境中大批量的使

爱打羽球的程序猿·2024-09-15 18:25

机电综合管理系统架构

文章目录一、机电综合管理系统架构1.系统概述2.架构层次3.核心组件二、余度管理1.余度概述2.硬件冗余3.软件冗余4.通信冗余三、总线架构1.MIL-STD-1553B总线2.ARINC429总线3.

小熊coder·2024-09-15 18:23

Three.js AnimationUtils 和 AnimationObjectGroup

在使用手册的“下一步”章节中，“动画系统”一文对three.js动画系统中的不同元素作出了概述用法:将本来要作为根对象传入构造器或者动画混合器(AnimationMixer)的clipAction方法中的对象加入组中

灵魂清零·2024-09-15 18:53

Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型

要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异

亚图跨际·2024-09-15 18:50

Python和MATLAB及C++信噪比导图(算法模型)

要点视频图像修复模数转换中混合信号链噪音测量频谱计算和量化周期性视觉刺激脑电图高斯噪声的矩形脉冲总谐波失真周期图功率谱密度各种心率失常检测算法胶体悬浮液跟踪检测计算交通监控摄像头图像噪音计算Python信噪比信噪比是科学和工程中使用的一种测量方法，用于比较所需信号水平与背景噪声水平。信噪比定义为信号功率与噪声功率之比，通常以分贝表示。高于1:1（大于0dB）的比率表示信号大于噪声。信噪比是影响处理

亚图跨际·2024-09-15 18:50

Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图

多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法

亚图跨际·2024-09-15 18:20

软件测试缺陷的管理流程（上）：构成要素与流程说明

缺陷管理流程通常由角色定义、流程定义、工具应用、缺陷分析模型等几个关键因素构成：角色定义：表述了在缺陷管理流程中所涉及的若干角色及其职责内容，从而清晰明确定义每个流程节点中角色所需完成的事务。

程序员笑笑·2024-09-15 18:18

24营2组锋妈11月13日作业及阅读笔记

第一部分，听课心得在《时间管理目标模型课程》中，主要学到了如下四点：一、为什么要制定目标二、怎么样制定目标三、制定目标后要做些什么四、立刻行动起来听完后，对照讲课提纲，是自身的存在的弱点，觉着最大的绊脚石是第四点立刻行动起来

锋妈·2024-09-15 17:00

深入理解AOP（面向切面编程）及其应用

目录AOP的核心概念AOP的实现方式1.定义DAO接口和实现类2.定义通知类3.开启AOP注解驱动切入点表达式通配符的使用：AOP通知类型案例分析：测量业务层接口的执行效率结论概述：AOP（Aspect-OrientedProgramming

自身就是太阳·2024-09-15 17:48

HTTP协议的核心特点：

基于请求/响应模型：即客户端和服务器交互都是基于“一问一答”的形式，通常情况下都是客户端向服务器发起HTTP请求，服务器根据请求返回对应的响应数据。

xiaoxiongip666·2024-09-15 17:47

基于flask做大模型SSE输出

默认情况下，Fask以多线程模式运行，每个请求都落在一个新线程上。SSE：基于HTTP的协议，用于实现服务器向客户端推送实时数据。使用长轮询机制，客户端通过HTTP连接向服务器发送请求，并保持该连接打开，服务器可以随时向客户端推送新的数据。SSE协议使用简单的文本格式，数据通过纯文本的消息流进行传输，每个消息以"data:"开头，以两个换行符"\n\n"结尾，如果传递的数据中有字典要使用变量传递。

Mark_Aussie·2024-09-15 16:41

2024年Presto【基础 01】简介+架构+数据源+数据模型(2)，2024年最新一线互联网公司面经总结

学习路线：这个方向初期比较容易入门一些，掌握一些基本技术，拿起各种现成的工具就可以开黑了。不过，要想从脚本小子变成黑客大神，这个方向越往后，需要学习和掌握的东西就会越来越多以下是网络渗透需要学习的内容：网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友，可以点击这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不

2401_84264536·2024-09-15 16:39

Presto【基础 01】简介+架构+数据源+数据模型

一个Catalog包含Schema和Connector。例如，配置JMX的Catalog，通过JXMConnector访问JXM信息。当执行一条SQL语句时，可以同时运行在多个Catalog。Presto处理table时，是通过表的完全限定（fully-qualified）名来找到Catalog。例如，一个表的权限定名是hive.test_data.test，则test是表名，test_data是

2401_84254343·2024-09-15 16:09

为什么Node.js不适合CPU密集型应用？

Node.js不适合CPU密集型应用的原因主要基于其设计理念和核心特性，具体可以归纳为以下几点：单线程模型Node.js采用单线程模型来处理用户请求和异步I/O操作。

weixin_54503231·2024-09-15 16:06

rabbitmq

1.消息服务概述、rabbitmq核心概念消息服务概述：大多数应用中，可通过消息服务中间件来提升系统异步通信，扩展解耦能力两个重要概念：消息代理(messagebroker)和目的地(destination

楚楚ccc·2024-09-15 15:34

STM32的寄存器深度解析

目录一、STM32寄存器概述二、寄存器的定义与作用三、寄存器分类1.内核寄存器2.外设寄存器四、重要寄存器详解1.GPIO相关寄存器2.定时器相关寄存器3.中断相关寄存器4.RCC相关寄存器五、寄存器操作方法

千千道·2024-09-15 15:33

STM32 如何生成随机数

目录一、引言二、STM32随机数发生器概述三、工作原理1.噪声源2.线性反馈移位寄存器（LFSR）3.数据寄存器（RNG_DR）4.监控和检测电路：5.控制和状态寄存器6.生成流程四、使用方法1.使能随机数发生器

千千道·2024-09-15 15:33

【有啥问啥】刷爆各大榜单的Reflection 70B模型背后的错误自我纠正（Reflection-Tuning）技术解析：一种革新AI模型的方法

刷爆各大榜单的Reflection70B模型背后的错误自我纠正（Reflection-Tuning）技术解析：一种革新AI模型的方法在快速发展的AI领域，尤其是大型语言模型（LLM）的竞争中，错误自我纠正技术

Chauvin912·2024-09-15 15:32

埃隆·马斯克表示特斯拉“没有必要”授权 xAI 模型

该报道指出，马斯克旗下的电动汽车公司特斯拉可能与人工智能初创公司xAI达成了一项收入分享协议，以便特斯拉能够使用xAI的人工智能模型。

喜好儿网·2024-09-15 15:01

Xilinx 7系列FPGA架构之器件配置（二）

1.概述Xilinx®7系列设备有五个配置接口。每个配置接口对应一个或多个配置模式和总线宽度，如表1所示。有关接口详细的时序信息，可以参阅相应的7系列FPGA数据手册。

FPGA技术实战·2024-09-15 15:31

Xilinx 7系列FPGA架构之器件配置（一）

作为开篇，简要概述了7系列FPGA的配置方法和功能。随后的博文将对每种配置方法和功能进行更详细的描述。本文描述的配置方法和功能适用于所有7系列家族器件，只有少数例外。

FPGA技术实战·2024-09-15 15:01

HALTT4LLM：大型语言模型的幻觉检测指标

HALTT4LLM：大型语言模型的幻觉检测指标haltt4llmThisprojectisanattempttocreateacommonmetrictotestLLM'sforprogressineliminatinghallucinationswhichisthemostseriouscurrentprobleminwidespreadadoptionofLLM'sformanyrealpur

谢忻含Norma·2024-09-15 14:30

VITS 源码解析2-模型概述

VITS的判别器几乎和HiFiGAN一样，生成器则融合了文本、时序、声音三大类模型1.文件概述模型部分包含三

迪三·2024-09-15 14:00

图片中的上采样，下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion)

前言以conv2d为例（即图片），Pytorch中输入的数据格式为tensor，格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数，类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数，在模型中输入如果为彩色