Turtle入门到进阶第18页

大数据点燃智能制造变革之火——从数据到价值的跃迁

大数据点燃智能制造变革之火——从数据到价值的跃迁在全球制造业向智能化转型的浪潮中，大数据已然成为点燃变革的关键火种。

Echo_Wish·2025-03-21 22:42

【ol-cesium】OpenLayers与Cesium的二三维联动

研究二三维联动的动机是需要开发基于GeoServer地图服务器的地理场景可视化系统，其中涉及到对服务器中地理数据的展示与交互部分，同时在三维场景中展示数字高程与地表影像信息。

不爱赖床的懒虫·2025-03-21 22:41

Sqoop安装部署

核心特性批量数据传输支持从数据库表到HDFS/Hive的全量或增量数据迁移。并行化处理基于MapReduce实现并行导入导出，提升大数据量场景的效率。自

愿与狸花过一生·2025-03-21 22:10

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（二）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（二）5.跨模态检索系统应用场景5.1图文匹配系统的实际应用应用领域具体场景优势电子商务商品图像搜索、视觉购物用户可以上传图片查找相似商品或使用文本描述查找商品智能媒体内容推荐

凡人的AI工具箱·2025-03-21 22:40

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（一）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（一）引言：跨越感知的边界欢迎来到我们的PyTorch学习旅程第28天！今天我们将步入AI世界中最激动人心的领域之一：多模态学习。

凡人的AI工具箱·2025-03-21 22:10

【AI 天才研究院】从 MoE 架构到 AGI：DeepSeek 将给未来带来哪些影响？

关键技术创新DeepSeek的成本优势主要源于以下几个方面的技术创新：混合专家（MoE）架构：通过选择性激活特定专家网络，大幅降低了计算成本。具体而言，DeepSeekMoE架构实现了：仅用大约40%的计算量，便达到了与LLaMA2-7B差不多的效果。这种选择性激活的方式大大提高了模型的参数效率，从而在保持高性能的同时，也能在计算资源的使用上保持高效。FP8低精度训练：DeepSeek采用了FP8

AI天才研究院·2025-03-21 22:40

前端如何实现分页？

，通过arr.slice(开始索引，结束索引)来进行截取每一页的数据；假设当前页是currentPage=1，pageSize=5，那么应该从(currentPage-1)*pageSize开始截取，到currentPage

小智玩前端·2025-03-21 21:37

深入探索C++：从基础到高级

深入探索C++：从基础到高级一、C++简介C++是一种通用的、静态类型的、大小写敏感的、自由格式的编程语言，支持过程化编程、面向对象编程和泛型编程。

·2025-03-21 21:54

借Kinect 扫描软件 reconstructMe skanect ksan3d

[基础技术]3D扫描教程http://bbs.kechuang.org/read/59979楼主#更多发布于：2013-08-2314:48入门级的3D扫描ReconstructMe硬件kinectXBox360

learn deep learning·2025-03-21 21:34

适合阅读源码的 Java 优质开源框架、库盘点（初级友好项目、中级进阶项目、高级深入项目）

一、初级友好项目1、JUnit5基本介绍：JUnit5是单元测试框架，代码简洁，适合学习测试驱动开发（TDD）和设计模式GitHub地址：https://github.com/junit-team/junit5特点：代码量适中，模块化设计，适合学习测试框架的实现原理2、Guava基本介绍：Guava是Google核心库，包含集合、缓存、字符串处理等工具类GitHub地址：https://githu

我命由我12345·2025-03-21 21:02

单例模式实现

一、是什么单例模式（SingletonPattern）：创建型模式，提供了一种创建对象的最佳方式，这种模式涉及到一个单一的类，该类负责创建自己的对象，同时确保只有单个对象被创建在应用程序运行期间，单例模式只会在全局作用域下创建一次实例对象

·2025-03-21 21:24

embed 标签怎么嵌入pdf_如何在网页中嵌入PDF文件

如何在网页中嵌入PDF文件编辑：oa161办公商城您想要到包括代码嵌入到PDFfile.2Type，打开的对象标记，它看起来像这样：<object3Insert的type属性的说明1Locate的位置在您的网页的代码

weixin_39822443·2025-03-21 20:00

收入突破 5 万，从大专生到大模型开发-第二篇（下）

第二篇下：实战案例拆解——我用AI干掉80%重复工作大家好，我是明聪，98年逆袭的大模型研发工程师，前Java转型幸存者，湖北荆州人，毕业武汉某职校。学习心得：突出“普通人破局”的真实挣扎深夜破防：我也想过放弃1：学RAG时，连续3天卡在向量数据库检索效果，甚至想“回去干Java算了”。直到发现LangChain-Chatchat开源项目，直接套用现成框架，才重拾信心。2：第一次面试被质疑“半路出

智码工坊·2025-03-21 20:30

Redis缓存中间件（非关系型数据库）

Redis作为非关系型数据库，终是要涉及到持久化的，毕竟缓存可没落地，很可能丢失的。

小狼人发JO酸奶·2025-03-21 20:00

TensorFlow深度学习实战项目：从入门到精通

引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。TensorFlow作为Google开源的深度学习框架，因其强大的功能和灵活的架构，成为了众多开发者和研究者的首选工具。本文将带领大家通过一个实战项目，深入理解TensorFlow的使用方法，并掌握深度学习的基本流程。1.TensorFlow简介1.1TensorFlow是什么？TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Go

点我头像干啥·2025-03-21 20:24

Android HAL服务注册与获取服务

该函数的作用是将HAL实现注册到系统服务管理器，使其他进程能够发现并调用该服务。

令狐掌门·2025-03-21 20:22

fork客户端mac使用教程

1:安装fork:https://git-fork.com/2:登录账户,gitlab或者github账户3:克隆:复制服务器地址clone到本地4:gitfetch：相当于是从远程获取最新版本到本地，

xtyzmnchen·2025-03-21 20:52

剑指 Offer II 113. 课程顺序（中等图 bfs 拓扑排序数组哈希表）

剑指OfferII113.课程顺序现在总共有numCourses门课需要选，记为0到numCourses-1。

风雨中de宁静·2025-03-21 19:50

一个完整的小项目案例，涉及到项目的规划，模块的设计功能的衔接等。

以下是一个基于分层架构和模块化设计的项目规划，使用Tkinter作为GUI框架，Playwright进行浏览器操作，SQLite作为数据库：项目结构```web_checker/├──__main__.py#程序入口├──config.py#配置管理├──gui/#图形界面模块│├──__init__.py│└──main_window.py├──services/#业务逻辑│├──__init_

PyAIGCMaster·2025-03-21 19:50

MySQL 进阶学习文档

一、存储引擎1.1核心架构四层架构：连接层→服务层→引擎层→存储层插件式存储引擎：不同引擎独立管理数据存储，可动态选择1.2主流引擎对比特性InnoDB（默认）MyISAMMemory事务支持✅支持❌不支持❌不支持锁粒度行锁表锁表锁外键支持✅支持❌不支持❌不支持存储位置磁盘磁盘内存适用场景高并发事务读多写少临时数据缓存选择建议：优先选InnoDB（支持事务和外键）读多写少且无需事务选MyISAM临

你曾经是少年·2025-03-21 19:49

LoadRunner 11 性能测试全面教程

教程详细介绍LR11的组件功能、脚本开发、场景设置、测试执行、结果分析、性能指标监测、故障诊断以及自动化测试等，提供从初级到高级的完整学习路径。

金融先生-Frank·2025-03-21 19:19

mysql数据库应用与开发姜桂洪课后答案_清华大学出版社-图书详情-《MySQL数据库应用与开发》...

MySQL性能卓越，搭配PHP和Apache可组成良好的软件开发环境，并且已经大量部署到中小型企业和高校的教学平台。本书从教学实际需求出发，结合

韦盛江·2025-03-21 19:19

python基于Django的旅游景点数据分析及可视化的设计与实现 7blk7

现实的科技手段中，越来越多的应用都会涉及到大数据随着大数据时代的到来，数据挖掘、分析与应用成为多个行业的关键,本课题首先介绍了网络爬虫的基本概念以及技术实现方法

qq2295116502·2025-03-21 19:17

MySQL学习路线

本专栏纯干货订阅专栏不迷路以下是一个详细的MySQL学习路线，适合从初学者到中高级用户的逐步学习。整个路线分为几个阶段，每个阶段包含了必要的知识点和学习材料。

蜡笔小新星·2025-03-21 19:16

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

下面，我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例，并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)

幂简集成·2025-03-21 19:15

[NOIP2011 提高组] 铺地毯

一共有nnn张地毯，编号从111到nnn。现在将这些地毯按照编号从小到大的顺序平行于坐标轴先后铺设，后铺的地毯覆盖在前面已经铺好的地毯之上。

Nerous_·2025-03-21 19:45

【NLP】 API在大语言模型中的应用

大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）通过API（应用程序接口）为开发者提供了便捷的调用方式，使其能够快速集成自然语言处理能力到各类应用中。

Nerous_·2025-03-21 18:13

CSP-J备考冲刺必刷题（C++） | AcWing 11 背包问题求方案数

题目涵盖了从基础到进阶的多种算法和数据结构，旨在为不同阶段的编程学习者提供一条清晰、平稳的学习提升路径。欢迎大家订阅我的专栏：算法题解：C++与Python实现！

热爱编程的通信人·2025-03-21 18:37

【Q&A】Qt中直接渲染和离屏渲染效率哪个高？

直接渲染和离屏渲染的效率取决于具体场景和实现方式，以下是详细对比分析：一、直接渲染（On-screenRendering）原理直接将图形数据绘制到屏幕缓冲区（BackBuffer），完成后通过交换缓冲区显示到屏幕

浅慕Antonio·2025-03-21 18:03

数据分析过程中，发现数值缺失，怎么办？

按照数据缺失机制，数据分析过程中，我们可以将其分为以下几类：（1）完全随机缺失（MCAR）：所缺失的数据发生的概率既与已观察到的数据无关，也与未观察到的数据无关。

学掌门·2025-03-21 17:30

PLM项目管理软件如何支持供应链管理与协作？

PLM软件涵盖了从产品的概念设计到产品生命周期结束的全过程管理，通过整合各种数据和流程，为供应链各环节的协同工作提供了坚实的基础。接下来，我们将深入探讨PLM项目管理软件是如何支持供应链管理与协作

·2025-03-21 16:16

Mysql-经典实战案例（10）：如何用PT-Archiver完成大表的自动归档

真实痛点：电商订单表存储优化场景现状分析某电商平台订单表（order_info）每月新增500万条记录主库：高频读写，SSD存储（空间告急）历史库：HDD存储，只读查询优化目标✅自动迁移7天前的订单到历史库

从不删库的DBA·2025-03-21 16:51

CS5802一款HDMI转Typec方案转换芯片

CS5802是一款HDMI2.0b到Type-C转换器。C55802具有HDMI2.0b输入，最大带宽可达18Gbps。它支持4K@60Hz的最高分辨率。

·2025-03-21 16:43

通俗详解redis底层数据结构哈希表之渐进式rehash

如果一次性把所有东西倒腾到新柜子，你可能得停下手头所有事，累得半死（这就是传统rehash的问题：卡顿）。Redis为了不“累死”，选择边搬边用，每次搬一点，这就是“渐进式”。二、具体怎么“搬家”？

八股文领域大手子·2025-03-21 16:19

Spring boot快速接入Swagger

io.springfox springfox-swagger2 2.6.0 io.springfox springfox-swagger-ui 2.6.02.配置项目2.1增加@EnableSwagger2到启动类

lucky_iboy·2025-03-21 16:48

手机游戏《银河历险记2》：一场奇幻的星际解谜之旅

游戏特色：奇幻与解谜的完美结合1.独特的像素艺术风格游戏的画面虽然简洁，但细节丰富，每个星球都有独特的风景和风格，从荒凉的沙漠到神秘的森林，让玩家仿佛置身于一个真实的异星世界。2.丰富

2501_90238385·2025-03-21 16:46

2. 猜数字游戏

目录创建一个新项目处理一次猜测生成一个秘密数字使用crate来增加更多功能Cargo.lock文件确保构建是可重现的更新crate到一个新版本生成一个随机数比较猜测的数字和神秘数字使用循环来允许多次猜测猜测正确后退出处理无效输入最终代码程序会随机生成一个

老实人y·2025-03-21 16:46

当了5年牛马，我开始划水了。。。

我现在的这份工作，比上一份要好很多，首先薪资直接涨了一倍，7k到16.5k，13薪，朝九晚六，从不加班，项目也简单，包括我在内测试组一共有6个同事，但是每个人分到的任务真的很少，用一句话总结就是上班7.5

互联网杂货铺·2025-03-21 15:45

机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？

以下是更全面的总结，涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变：1.早期神经网络：感知机（Perceptron）时间：1950年代末至1960年代。

yuanpan·2025-03-21 15:15

关于重投影误差小记

在三维重建或相机标定过程中，我们希望将一个世界坐标系中的三维点投影到相机的图像平面上。

文弱_书生·2025-03-21 15:12

认识软件测试中的黑天鹅

1、软件测试中的“黑天鹅”几年前，我带领的一个测试小组遗漏了一个严重的bug到网上，当用户反馈这个bug后，我们对它进行了深入的分析和重现，最终所有人一致认为，这个bug能够发生实在是机缘巧合，因为它需要多个条件同时发生才有可能触发

Alan_Wdd·2025-03-21 14:38

什么是巨量本地推？

案例：咖啡店通过本地推发放“附近用户专属折扣券”，直接刺激到店消费。2.提升品牌曝光与信

矩阵+本地推+数字人·2025-03-21 14:37

目标检测中归一化的目的？

通过将坐标和尺寸除以图像的宽度和高度，可以将所有图像的标注信息统一到相同的尺度范围（[0,1]）。这使得模型在训练和推理时能够处理任意尺寸的图像，而不需要关心图像的具体像素尺寸。

林语微光·2025-03-21 14:37

关于神经网络中的正则化

在神经网络训练过程中，模型的目标是找到能在训练数据上表现良好的参数，同时也能泛化到未见过的数据。如果一个模型过于复杂（如参数过多、层数过深），它可能会记住训练数据中的噪声，而不是学习数据的本质模式。

文弱_书生·2025-03-21 14:07

Ubuntu零基础入门到精通【1.3讲】：为什么选择 Ubuntu？

目录：上期回顾：Ubuntu的生态与社区✨前言：为什么我们都在谈论Ubuntu？为什么Ubuntu是个人和企业的首选？1️⃣安全性与开源：Ubuntu构建的安全生态系统更高的安全性：Ubuntu对安全的极致追求✨️开放性与可审查性：更透明的操作系统长期支持版（LTS）：稳定与安全的完美平衡2️⃣对比其他Linux发行版：Ubuntu如何脱颖而出？Fedora：创新的前沿，但稳定性欠佳CentOS：

bug菌¹·2025-03-21 14:04

git clone 指定目录

GitClone指定目录详解Git是一个强大的版本控制系统，它允许用户克隆远程仓库到本地，同时可以指定克隆的目录。在Git中，gitclone命令是用来复制远程仓库到本地的常用命令。

波格斯特·2025-03-21 14:04

大学期间如何学习利用AI

一、引言人工智能（AI）是当今世界技术发展的重要方向，它已经渗透到医疗、金融、交通、娱乐等各个领域。随着AI技术的快速发展，它不仅改变了我们的生活，也带来了巨大的职业机会。

der丸子吱吱吱·2025-03-21 14:02

ALO蚁狮优化算法：从背景到实战的全面解析

目录引言背景2.1蚁狮优化算法的起源2.2自然启发式算法的背景2.3ALO的发展与应用原理3.1蚁狮的生物行为3.2ALO的数学建模3.3算法流程与关键步骤实战应用4.1函数优化问题4.2工程优化案例4.3组合优化与约束优化代码实现与结果分析5.1Python代码实现5.2实验设计与结果分析5.3性能评估与优化建议学习资源6.1工具推荐6.2网站与文献资源6.3ALO与AI结合的方法结论1.引言在