UOS和deepin 第3页

C# 设置Word文档中图片的大小

这篇文章将介绍如何使用FreeSpire.Doc组件和C#在Word文档中对新添加的图片和已有的图片进行大小设置。在使用以下代码前需要创建一个C#应用程序并引用Spire.Doc.dll到工程中。

luckyone906·2025-03-10 16:26

基于DeepSeek的智能数据分析和自动化处理系统：引领BI行业新变革

近期，一款基于DeepSeekAPI的智能数据分析和自动化处理系统横空出世，以其强大的功能和灵活的可扩展性，为BI行业带来了颠覆性的变革。该系统支持多类型数据分析，包括文本、指标和日志等。

招风的黑耳·2025-03-10 16:56

Linux虚拟化技术：Docker与KVM的原理与应用

博主简介博主致力于嵌入式、Python、人工智能、C/C++领域和各种前沿技术的优质博客分享，用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！

鸽芷咕·2025-03-10 16:56

判断序列是否为堆

堆分为最大堆和最小堆，也成为大根堆和小根堆，将序列看成完全二叉树，1.若所有父节点都比其左子树和右子树大则为最大堆（大根堆）2.若所有父节点都比起左子树和右子树小则为最小堆（小根堆）

南巷旧人寻·2025-03-10 16:55

H.264---序列参数集（SPS）---宽高获取

SequenceParamaterSet（NALUnit=7）SPS和PPS一般处于码流的起始位置，但也可能出现在码流中间，主要原因是：1、解码器需要在码流中间开始解码；2、编码器在编码的过程中改变了码流的参数

SXM19940913sxm·2025-03-10 16:25

第十一届蓝桥杯总结（广东省赛区一等奖、全国总决赛二等奖）

其实这本来是上半年的比赛，由于疫情就拖到了下半年，一共本来有四五场比赛的，好多都参加不了，就只剩下了蓝桥杯和天梯赛，今年真的太难了，一个疫情打乱了好多计划。

可乐学算法·2025-03-10 16:55

利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南

然而，图像处理的计算量非常大，往往需要强大的计算能力来保证实时性和高效性。幸运的是，CUDA和OpenCV为我们提供了一种高效的图像处理解决方案。

快撑死的鱼·2025-03-10 16:25

Spring Boot整合MinIO对象存储教程

嘵奇·2025-03-10 16:54

零基础如何3个月内拿下PMP认证？乐凯金牌老师Jim教你备考策略

而PMP（ProjectManagementProfessional）作为全球公认的项目管理领域"黄金证书"，不仅能为个人简历增色，更能带来实质性的职业提升和薪资增长。

乐凯项目管理·2025-03-10 16:54

MVVM及数据代理

M：Model（模型/数据）：代表应用程序的数据和业务逻辑，它可以是从服务器获取的数据、本地存储的数据，或者是应用程序内部产生的数据。

真der~啊·2025-03-10 16:54

2.1《声音的产生与传播》

教会什么：声音的产生、传播（速度）的物理知识培养什么：与学过物理知识相联系的意识（与第一章节）课标：（二）运动和相互作用2.3声和光2.3.1通过实验，认识声的产生和传播条件。

耶柴·2025-03-10 16:54

快来收藏，欢迎打卡，编程自学成长指南

•Web开发：如果您对构建网站感兴趣，建议学习HTML、CSS和JavaScript等语言。•数据分析：对于数据处理和分析，Python是一个强大的工具。•移动

猫咪薄荷·2025-03-10 16:23

Python函数与模块

函数可以分为无参函数和带参函数。1.1无参函数Python的自定义

第④颗VC小铁树·2025-03-10 16:23

控制系统分类

自治系统非自治系统2.线性系统（LinearSystem）与非线性系统（NonlinearSystem）线性系统非线性系统3.仿射系统（AffineSystem）4.受控系统（ControlledSystem）和非受控系统

~夕上林~·2025-03-10 16:23

计算机学习的五大避坑指南新手必藏

例如，Java适合企业级应用开发，Python在数据分析和人工智能领域有广泛应用，而JavaScript则是前端开发的基础。明确自己的职业发展方向，选择与之匹配的语言进行深入学习。

编程诗人华仔·2025-03-10 16:52

小白手机Python编程指南：Pydroid 3安装与难题攻克

Python编程指南Pydroid3安装与难题攻克分享本资源包旨在帮助新手在手机上顺利搭建Python编程环境，特别针对于使用Pydroid3IDE过程中遇到的第三方库安装问题，如`matplotlib`和`

翟妙游Ula·2025-03-10 16:52

PyBroker: 使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南

pybrokerAlgorithmicTradinginPythonwithMachineLearning项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pybroker一、项目目录结构及介绍PyBroker项目遵循了清晰的组织结构来简化其源码管理和维护

任铃冰Flourishing·2025-03-10 16:22

yolov5代码详解--1.python代码脚本

下面对每个命令行参数进行详细介绍，说明它们在检测推理过程中的含义和作用：--weights指定模型权重文件的路径（或多个路径），也可以是远程T

三炭先生·2025-03-10 16:51

Git常用命令全面分类总结

Git常用命令全面分类总结以下是Git常用命令的全面分类总结，以及gitreset--hard的详细解析，结合结构化的说明和示例，便于我们理解和记忆：一、Git核心命令分类速查表1.仓库初始化与克隆命令作用示例

向贤·2025-03-10 16:51

R语言 ggplot2 可视化生成高分辨率图片实战

R语言ggplot2可视化生成高分辨率图片实战在数据分析和可视化领域，R语言一直是研究人员和数据科学家们的首选工具。其中，ggplot2包是R语言中最受欢迎和强大的可视化工具之一。

PixelEnigma·2025-03-10 15:21

Python 流程控制终极指南：if-else 和 for-while深度解析

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-10 15:50

技术人实测 | 如何用AI工具2分钟突破知网AIGC检测线

工具最实用的三个细节：保留公式编号和图表位置不变支持LaTeX源码级修改追踪

LL06210721·2025-03-10 15:50

大模型“瘦身”革命——模型压缩与加速

然而，大模型的参数量动辄数十亿甚至上千亿，带来了巨大的计算资源消耗和部署成本。如何在保持模型性能的同时，降低其计算和存储需求，成为了AI领域的热门话题。

大模型应用场景·2025-03-10 15:50

牛逼，手机居然可以无线投屏到笔记本电脑！

如果手机和电脑都安装了某些软件，是可以实现的。但是，手机和

格姗知识圈·2025-03-10 15:50

手机投屏到电脑，将一加手机投射到Linux大屏共享娱乐

无论你是想展示旅行中拍摄的照片和视频，还是播放最新的电影或音乐作品，亦或是进行一场紧张刺激的游戏对战，通过简单的操作就能实现从移动设备到大屏幕的无缝连接。

AirDroid_cn·2025-03-10 15:50

利用神经网络来解决鸢尾花分类任务(附实验结果和代码)

前言本篇文章使用自己亲手搭建的神经网络模型来解决鸢尾花数据集的分类任务，读者们可以通过该简单的任务进一步理解神经网络，并且可以自己动手去搭建神经网络。鸢尾花数据集的介绍https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php大家可以通过这个网站下载鸢尾花数据集，里面有各种经典数据集供大家使用。附：本来想给大家具体讲一讲的，但发现网站里面讲的已经很详细了，大家想用的自己去了解

侠之大者231·2025-03-10 15:49

C语言【进阶篇】之指针——涵盖基础、数组与高级概念

目录前言指针是什么指针基础内存与地址指针变量指针类型const修饰指针指针运算野指针和assert断言数组与指针数组名的理解使用指针访问数组一维数组传参的本质指针数组✍️高级指针概念二级指针函数指针函数指针数组回调函数

EnigmaCoder·2025-03-10 15:19

从前端程序员到大模型工程师的转型攻略

对于一位有志于从专注于用户界面设计和开发的前端程序员转向这个充满潜力领域的专业人士来说，这不仅是一次技术栈的转换，更是一个思维方式和个人职业发展的重大转变。

七七Seven～·2025-03-10 15:19

dfs:五子棋对弈15蓝桥杯a组1题

题目分析问题描述在一个5×5的棋盘上，小蓝（白棋）和小桥（黑棋）交替下棋，白棋先手。要求棋盘被填满时，双方均未形成五连珠，求满足条件的棋局数目。关键条件1.**棋盘填满**：白棋13个，黑棋12个。

关于不上作者榜就原神启动那件事·2025-03-10 15:19

新版Python安装，新手入门必看，报错分析

Python的下载和安装过程相对简单，以下是一个详细的步骤指南，适用于大多数用户：一、下载Python访问Python官网：打开浏览器，访问Python的官方网站：https://www.python.org

东眠的鱼·2025-03-10 15:19

蓝桥杯真题解析(穿越时空之门)

这扇门是一条神秘的通道，它连接着二进制和四进制两个不同的数码领域，等待着勇者们的探索。在二进制的领域里，勇者的力量被转换成了力量数值的二进制表示中各数位之和。

中二电工吹短笛·2025-03-10 15:19

PyBroker：利用 Python 和机器学习助力算法交易

PyBroker：利用Python和机器学习助力算法交易你是否希望借助Python和机器学习的力量来优化你的交易策略？那么你需要了解一下PyBroker！

skywalk8163·2025-03-10 15:48

10个实用IntelliJ IDEA插件

嘵奇·2025-03-10 15:18

Java 中操作 R：深度整合与高效应用

Java中操作R：深度整合与高效应用引言随着大数据和机器学习的快速发展，R语言在数据分析和可视化方面扮演着越来越重要的角色。

froginwe11·2025-03-10 15:18

Manus AI Agent 技术解读：架构、机制与竞品对比

生态与开源策略3.Manus与其他AIAgent的对比分析3.1技术架构3.2任务执行能力3.3工具调用能力3.4产品化进展3.5测试基准表现4.Manus的挑战与未来发展4.1现阶段的局限性4.2对人力市场和软件行业的影

智想天开·2025-03-10 15:18

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

1.ResNet的提出深度学习与网络深度的挑战：在深度学习中，网络的“深度”(即层数)通常与模型的能力成正比。然而，随着网络深度的增加，一些问题也随之出现，最突出的是梯度消失/爆炸问题。这使得深层网络难以训练。梯度消失：梯度消失是指在训练深度神经网络时，通过多层传递的梯度(误差)变得非常小，接近于零。这导致网络中较早层的权重更新非常缓慢，甚至几乎不更新。梯度爆炸：梯度爆炸是指在训练深度神经网络时，

肆——·2025-03-10 15:17

SOAP与NETCONF：协议特性、场景与应用全景解析

在分布式系统和网络管理领域，SOAP与NETCONF是两类关键协议，它们看似都与“数据传输”相关，但设计理念和应用场景截然不同一、协议定位：跨平台信使与网络配置专家1.SOAP：异构系统的“标准化信使”

leo·li·2025-03-10 15:47

SpringCloud——Ribbon实现客户端负载均衡

SpringCloud——Ribbon实现客户端负载均衡SpringCloudRibbon是一个基于HTTP和TCP的客户端负载均衡工具，它基于NetflixRibbon实现。

袁雾头·2025-03-10 15:46

conf配置文件修改后Nginx跨网络依然无法访问或者无法渲染页面的解决方案

目录场景一：无法访问此网站解决方法1.检查防火墙规则，确保目标端口已开放2.使用UFW防火墙开放端口3.检查Nginx绑定的IP地址和端口场景二：无法渲染页面解决方法场景一：无法访问此网站在完成Nginx

MickeyCV·2025-03-10 15:16

MMDetection实用工具详解（上）：日志分析、结果分析、混淆矩阵

实用工具目录一、日志分析使用方法实际案例二、结果分析pkl结果文件生成使用方法实际案例三、混淆矩阵使用方法实际案例遇到的UserWarning解决方案MMDetection官方除了训练和测试脚本，他们还在

MickeyCV·2025-03-10 15:46

中级网络工程师面试题参考示例（5）

企业园区网络设计问题：请描述一下如何设计一个企业园区网络，包括核心层、汇聚层和接入层的功能及其关键技术。解答：核心层：负责高速数据交换，通常使用高性能的三层交换机，支持高带宽和低延迟。

他不爱吃香菜·2025-03-10 15:45

基于讯飞星火的语音问答

一.简介项目基于讯飞星火api作为核心能力并在其中搭载了WebSpeechAPI中的webkitSpeechRecognition对象来实现语音转文字的功能和TTS(Text-to-Speech)：通过调用百度

哎呦☞ᨐ·2025-03-10 15:45

中级网络工程师面试题参考示例（3）

一、企业园区网络问题1：如何实现园区网络的自动化部署和管理？请结合实际场景说明技术选型。

他不爱吃香菜·2025-03-10 15:15

关于网络数通工程师 IPsec 协议的常见面试问题(2)。

以下是IPsec协议在面试中可能涉及的进阶问题及补充知识点，涵盖技术细节、部署优化和实际场景分析：八、协议交互流程细节IKEv1与IKEv2的区别问：IKEv2相比IKEv1有哪些改进？