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Canary Capital 向 SEC 递交首个 SUI ETF 申请文件

作为一项重大里程碑，CanaryCapital已向美国证券交易委员会（SEC）提交注册申请，拟推出首支基于SUI的交易所交易基金（ExchangeTradedFund，ETF）。

Sui_Network·2025-03-20 00:46

82.RadioButton的选中处理逻辑 C#例子 WPF例子

privatevoidRadioButton_Click(objectsender,RoutedEventArgse){//确保sender是RadioButton类型if(senderisRadioButtonradioButton

军训猫猫头·2025-03-20 00:11

NLP高频面试题（三）——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题

普通RNN（循环神经网络）的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题：一、梯度消失（VanishingGradient）梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐层传播时变得越来越小

Chaos_Wang_·2025-03-19 23:34

PyCINRAD读取探测中心天气雷达拼图系统v3产品

PyCINRADPyCINRAD号称国内最强大的雷达数据处理工具，支持多种CINRAD雷达数据格式，兼容性强，横扫CMA雷达基数据和产品，国内首个支持“探测中心拼图3.0”。

pysoer·2025-03-19 22:28

PyCINRAD 安装和配置指南

PyCINRAD安装和配置指南PyCINRADDecodeCINRAD(ChinaNewGenerationWeatherRadar)dataandvisualize.项目地址:https://gitcode.com

颜欢钰Edith·2025-03-19 22:56

【css酷炫效果】纯CSS实现流动岩浆纹理效果

html结构css样式.lava-texture{position:relative;width:400px;height:300px;overflow:hidden;border-radi

冰夏之夜影·2025-03-19 20:46

计算机网络-扩展

通信网与互联网的融合网络、网络管理中心、信息中心和只能处理中心等应用层：解决信息处理和人机交互问题关键技术：射频识别技术（Radio

夏旭泽·2025-03-19 18:31

How Spark Read Sftp Files from Hadoop SFTP FileSystem

GradleDependenciesimplementation('org.apache.spark:spark-sql_2.13:3.5.3'){excludegroup:"org.apache.logging.log4j

IT•轩辕·2025-03-19 13:18

使用 DeepSeek-R1 为 RAG 运行本地 Gradio 应用程序

让我们使用Gradio构建一个简单的演示应用程序，以使用DeepSeek-R1查询和分析文档。

呱牛 do IT·2025-03-19 10:53

arm64 ubuntu20.4 安装 mysql5.7 脚本

myhuaweicloud.com/obs-mirror-ftp4/database/mysql-5.7.27-aarch64.tar.gz3.添加mysql组和mysql用户sudogroupaddmysqlsudouseradd-r-gmysq

因你而在的梦·2025-03-19 08:07

【大模型开发】ONNX 格式的大模型在 Android 上的部署与测试

以下内容将以ONNX格式的大模型在Android上的部署与测试为核心，提供一套可运行的示例（基于AndroidStudio/Gradle），并结合代码进行详细讲解。

云博士的AI课堂·2025-03-19 08:05

[ARM+Codesys Customer Case] Application Case of RK3568/A40i/STM32+Codesys in Intelligent Manufacturi

andtherearevariouswaystoconsumethem.Sinceenteringamoderatelyprosperoussociety,people'spaceoflifehasbecomeincreasinglyfast,andmanytraditionalservicescann

ARM+FPGA+AI工业主板定制专家·2025-03-19 08:04

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）自动微分

使用torch.autograd自动微分张量、函数和计算图计算梯度禁用梯度追踪关于计算图的更多信息张量梯度和雅可比乘积在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。

Fansv587·2025-03-19 06:20

本地运行chatglm3-6b 和 ChatPromptTemplate的结合使用

importgradiofromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelfromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplatefromlangchain_core.output_parsersimportStrOutputParserfromlangchain_community.llmsimportHuggi

hehui0921·2025-03-19 02:40

零基础Python快速入门：核心概念+基础语法详解

1.语言优势简洁易读：接近自然语言的语法结构#其他语言实现循环for(inti=0;i=3)#返回True#逻辑运算符print((5>3)and(2=90:grade='A'elifscore>=80

中意可口可乐·2025-03-18 21:36

PyTorch 深度学习实战（12）：Actor-Critic 算法与策略优化

本文将深入探讨Actor-Critic算法，这是一种结合了策略梯度（PolicyGradient）和值函数（ValueFunction）的强化学习方法。

进取星辰·2025-03-18 19:17

html中单选框怎么取消选中,radio单选框的选中与取消

解决方案：单选按钮取消选中$(function(){$('input:radio').click(function(){vardomName=$(this).attr('name');var$radio

你这人真狗·2025-03-18 15:52

（Kotlin）BaseActivity 和 BaseFragment 的现代化架构：ViewBinding 与 ViewModel 的深度整合

1.启用ViewBinding在build.gradle中启用ViewBinding：android{...viewBinding{isEnabled=true}}2.BaseActivityimportandr

tangweiguo03051987·2025-03-18 10:35

Ubuntu18.04 ARM 编译安装qt、qtcreator，及操作过程中异常解决方式

qtcreator4.7.11、准备好qt、qtcreator源码包，qt5.9.7下载地址：点击下载qtcreator4.7.1下载地址：点击下载2、安装依赖sudoapt-getupdatesudoapt-getupgradesudoapt-getinstallgperfsudoapt-getinstalllibxcb

8年老菜鸡·2025-03-18 10:31

uni-app 小程序项目四封装 radio组件、NumberBox组件以及数据问题、滑动删除组件、收货地址组件以及授权问题、结算区域

购物车页面1.0创建购物车页面的编译模式打开微信开发者工具，点击工具栏上的“编译模式”下拉菜单，选择“添加编译模式”：勾选“启动页面的路径”之后，点击“确定”按钮，新增购物车页面的编译模式：1.1商品列表区域1.11渲染购物车商品列表的标题区域定义如下的UI结构：购物车美化样式：.cart-title{height:40px;display:flex;align-items:center;font

Hyman-ya·2025-03-18 04:17

linux操作速查

功能创建新用户并赋予root权限切记在root身份下操作查看用户列表cat/etc/passwd创建新用户useradd为账户设置密码passwd赋予root权限编辑/etc/sudoers文件添加一行

程序员小软·2025-03-18 04:42

Android adb shell报错：more than one device/emulator

使用环境：一台电脑（win10），一个模拟器（mumu）报错过程在cmd中运行adbkill-serveradbconnect127.0.0.1:7555startstudy.pyadbshell出现报错

li-yizhi·2025-03-18 01:21

一次Linux下 .net 调试经历

但是移植到Linux去后，.net程序调用init(config_path)总是报错/root/test找不到traderApi.ini(/root/test是程序目录)然后退出程序解决过程:于是考虑是不是参数传错了

norsd·2025-03-17 22:54

证券交易系统核心技术解析：LinkTrader 的毫秒级响应架构与风控实践

一、行业痛点：为什么传统交易系统正在被淘汰？2024年，证券行业guweng22346的技术竞争已从“功能完备”转向**“速度+智能”的极限博弈**。以下是传统系统的三大致命缺陷：数据延迟：非官方行情源导致套利窗口丢失（实测延迟普遍>0.1秒）；风控低效：依赖人工监控，凌晨时段风险拦截率不足30%；扩展性差：单体架构下订单处理峰值低于10万/秒，极易崩溃。典型案例：某券商因系统延迟0.05秒，单日

Ashlee_code·2025-03-17 21:19

基于Gradio实现的增删改查（CRUD）模板系统设计方案

基于Gradio实现的增删改查（CRUD）模板系统设计方案，结合了交互界面优化与数据持久化方案，支持本地JSON存储和动态界面更新：一、系统架构设计数据存储层采用JSON文件实现数据持久化（data.json

大霸王龙·2025-03-17 21:17

pytorch 天花板级别的知识点你可以不会用但是不能不知道

示例：fromtorch.cuda.ampimportautocast,GradSc

小赖同学啊·2025-03-17 21:17

21-梯度累积原理与实现

在GPU内存不变的情况下，模型越来越大，那么这就意味着数据的batchsize智能缩小，这个时候，梯度累积（GradientAccumulation）可以作为一种简单的解决方案来解决这个问题。

机器人图像处理·2025-03-17 19:34

自动驾驶中间件技术对比

转载：自动驾驶中间件技术辨析：ROS、Apex.Grace、DDS、AutoSAR和AutoSARAdaptive-CSDN博客在自动驾驶技术的演进中，中间件作为连接硬件、操作系统与应用软件的核心枢纽，

小牛蛋·2025-03-17 18:22

2025-GNU Noise and Vibration Analysis

2025-GNU,Graduatedschool,AdvancedNoiseandVibrationAnalysis(ANVA)Exercise1–MatlabBeforeyougetstartedwiththeexercisesyoumustcompletethefollowingsetuptasks

·2025-03-17 15:09

css填充容器背景色，一半一种颜色

background:linear-gradient(toright,#C3002F50%,#e8e8e80);

77n·2025-03-17 14:56

[QMT量化交易小白入门]-二十二、deepseek+cline+vscode,让小白使用miniQMT量化交易成为可能

python自动化工具·2025-03-17 12:10

构建我们的Python代码库依赖图

构建我们的Python代码库依赖图作者：GeorgeFarcasiu,NoahKim,JaconBrugh,JiahaoLi,HudsonRiverTrading引言与我们在高频交易的根基保持一致，HudsonRiverTrading

openwin_top·2025-03-17 07:04

【从零开始学习计算机科学】软件工程（二）软件工程方法学

软件工程方法学软件工程方法学结构化/面向过程结构化编程结构化设计结构化分析结构化方法的常见问题面向对象软件工程方法学我们通常把在软件生命周期全过程中使用的一整套技术方法的集合称为方法学(methodology)，也称为范型(paradigm

贫苦游商·2025-03-17 06:23

面向实战的 nftables 防火墙配置指南：从入门到高级

目录初步准备：基础概念与常见命令场景一：基础服务器防火墙（过滤规则）场景二：NAT网关（SNAT/MASQUERADE/DNAT/端口转发）场景三：黑名单/白名单/大量IP的批量管理场景四：记录日志与限速

小白也有IT梦·2025-03-17 05:50

Adaptive AUTOSAR之诊断模块（DIA）

ara::dia简介ara::dia模块是ARA（AUTOSARRuntimeforAdaptiveApplications）中的一个关键模块，用于诊断和故障管理。

weixin_42130902·2025-03-17 04:08

kmp报错→Cannot find skiko-windows-x64.dll.sha256

1、前言学习kmp（KotlinMultiPlatform简称）过程中报了错误，这个报错在直接运行desktop的main方法才会出现，用gradle运行却不会报错，新建的kmp项目也不会出现，我学习的写了一些代码的项目才会出现

淡淡的id·2025-03-17 02:50

CE 451/551 Computer-Aided Research

CE451/551–Computer-AidedResearchintheChemicalandMaterialsSciences:Homework#11(Graded#3)(Due:Tuesday,11MarchTuesday2025,5

·2025-03-16 21:09

DDA3020 Machine Learning

•Theweightofthisassignmentinthefinalgradeis20%.

·2025-03-16 21:09

Python int too large to convert to C long

报错在用python的matplotlib库绘制折线图时我报了这个错误PythoninttoolargetoconverttoClong解决方法win+R然后输入cmd,再输入pipinstall--upgradematplotlib

铃音.·2025-03-16 21:45

git 解决push报错：[rejected] master -> master (fetch first) error: failed to push some refs to

git操作gitadd.gitcommit-m"fix"gitpushoriginmaster:dev-gaochao报错信息Tohttps://amc-msra.visualstudio.com/trading-algo

weixin_30621919·2025-03-16 17:24

jqktrader 项目教程

jqktrader项目教程jqktrader同花顺自动程序化交易项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/jq/jqktrader1.项目的目录结构及介绍jqktrader

经优英·2025-03-16 10:27

echarts雷达图实现动态扫描效果

实现代码如下：privategetRadarChart(){constchartDom:any=this.

阔爱滴二狗子·2025-03-16 06:35

css模拟雷达扫描动画

样式：.radar-scan{background-image:linear-gradient(0deg,transparent24%,rgba(32,255,77,0.15)25%,rgba(32,255,77,0.15

像牛奶却不是牛奶·2025-03-16 06:31

Groovy语言的漏洞扫描

Groovy广泛应用于脚本编写、自动化测试、构建工具（如Gradle）以及Web开发等领域。然而，随着Groovy的广泛应用，其安全性问题也逐渐显现出来。本文将深入探讨Groovy语言中的常见漏洞类型

花韵婷·2025-03-16 05:27

gradio安装、报错

pipinstall-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/gradio

好多什么洋·2025-03-16 03:11

vue中如何动态的增减组件的类名（class）

下面是一个简单的示例，说明如何在某个条件被复核后为组件添加一个selected类（此处为组件添加一个默认的类（例如radio）以及根据某个条件来添加selected类，你可以在绑定类的时候使用数组语法，

上趣工作室·2025-03-16 02:33

Android插件化和组件化面试题及参考答案

目录如何使用Gradle来管理Android项目中的模块依赖？Android中的Gradle插件开发如何辅助组件化开发？如何在Gradle中进行组件化项目的构建？

大模型大数据攻城狮·2025-03-16 01:24

max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别

这三个参数都是控制训练数据如何被处理的，它们的作用和区别如下：1.max_samples（最大样本数）定义：限制每个数据集最多使用多少条数据。作用：控制总共参与训练的数据量，减少max_samples可以加快训练速度。你的代码示例：max_samples=300#每个数据集最多用300条样本解释：假设你的dataset里包含：identity数据集有10,000条数据alpaca_en_demo数

背太阳的牧羊人·2025-03-15 19:09

让 Deepseek 写一个计算器（网页）

center;height:100vh;background-color:#f4f4f4;}.calculator{background-color:#fff;padding:20px;border-radius

—Qeyser·2025-03-15 17:27

机器学习中的梯度下降是什么意思？

梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。

yuanpan·2025-03-15 15:45

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